This is the first deployment of a teleseismic broadband array consisting of 12 three-component stations with an aperture of about 50 km in the deep ocean in about 5000 m water depth. The data can be compared with two other deployments on Madeira and in western Portugal mainland which had similar array layouts and recording time spans (network Y7). The broadband data enable furthermore analysis of the crust and upper mantle beneath the array near to the Gloria fault, a major transform fault in the North Atlantic. Recordings of numerous local and regional earthquakes make a precise location of active structures possible. Waveform data is available from the GEOFON data centre, under network code 3J.
# Faszination Nächtlicher Vogelzug A web component for visualizing migratory bird detections on an interactive map. Built with React, MapLibre GL, and the BirdWeather GraphQL API. Designed for embedding into CMS platforms like Contao. ## Tech Stack - **React 19** + **TypeScript** (Vite) - **MapLibre GL** -- WebGL map rendering (Stadia Maps dark theme) - **Supercluster** -- per-species spatial clustering - **Apollo Client 4** -- GraphQL data fetching with caching - **GraphQL Code Generation** -- type-safe queries from BirdWeather schema - **SunCalc** -- astronomical day/night calculations - **Tailwind CSS 4** + **Ant Design 6** -- UI - **Vitest** -- testing ## Features - **Interactive map** with color-coded detection clusters per species - **Timeline animation** with autoplay, step controls, and throttled slider - **Night-only mode** that compresses inactive daytime hours using SunCalc sunrise/sunset calculations - **Day/night overlay** showing the terminator (day/night boundary) as a real-time GeoJSON polygon - **Species search** with autocomplete and availability checking per map viewport - **Supplementary layers** (light pollution, noise mapping via WMS) - **Web component** (`<zug-birdnet>`) for CMS embedding without routing ## Project Structure ``` src/ main.tsx Web component registration App.tsx Root component, species selection state api/ fragments.ts GraphQL fragments (DetectionItem, SpeciesItem) queries.ts GraphQL queries (detections, species, search) useDetections.ts Detection fetch hook with prefetching components/ DatesProvider.tsx Time state context (date range, animation, night mode) MapProvider.tsx MapLibre GL instance context SpeciesDropdown.tsx Species selection with search autocomplete Timeline.tsx Date picker, animation slider, playback controls LayersDropdown.tsx Toggle info layers (light pollution, noise) InfoPopup.tsx Map info marker popups map/ Map.tsx MapLibre GL initialization and rendering clusterUtils.ts Per-species Supercluster index creation colorUtils.ts MapLibre paint expression builder mapStyles.ts Map layer definitions usePersistentColors.ts Stable color assignment per species infopoints.ts Static info marker data lib/ apollo-client.ts Apollo Client with cache type policies buildAvailableSpeciesQuery.ts Dynamic aliased query generation getDayPolygon.ts Day/night terminator polygon calculation getTranslatedSpeciesName.ts i18n species name lookup isNotNull.ts, hasNonNullProp.ts Type guard utilities throttle.ts Throttle utility gql/ Auto-generated GraphQL types (do not edit) ``` ## Architecture Three React context providers compose the application: ``` ApolloProvider GraphQL caching and data fetching DatesProvider Date range, animation state, night-only time segments MapProvider MapLibre GL map instance App Species selection, filtered detections, color mapping ``` **Data flow:** Apollo fetches detections for the current bounding box and date range. Detections are filtered client-side by the visualisation time window (controlled by the timeline slider). Each species gets its own Supercluster index for independent color-coded clustering. Cluster features are rendered via MapLibre GL layers with dynamic `match` paint expressions. **GraphQL:** Queries and fragments are defined in `src/api/` and typed via `@graphql-codegen/client-preset`. Run `npm run codegen` after schema changes to regenerate `src/gql/`. ## Development ```sh npm install npm run dev ``` The dev server uses a self-signed SSL certificate via `@vitejs/plugin-basic-ssl`. Accept the browser warning on first visit. Other commands: ```sh npm run build # Production build npm run test # Run tests npm run lint # ESLint npm run codegen # Regenerate GraphQL types ``` ## Build & Integration Run `npm run build` to produce the `dist/` folder. The build outputs stable filenames (no hashes) and splits vendor dependencies into separate chunks for caching: ``` dist/ index.html assets/ index.css App styles (Tailwind + Ant Design) index.js Application code, React, Supercluster, dayjs, SunCalc maplibre.js MapLibre GL antd.js Ant Design + icons apollo.js Apollo Client + graphql ``` Only `index.js` changes on application updates. Vendor chunks are cache-stable between deploys. To embed the web component, include the built CSS and JS, then use the custom element: ```html <link rel="stylesheet" href="/assets/index.css"> <script type="module" src="/assets/index.js"></script> <zug-birdnet></zug-birdnet> ``` No routing. The component is self-contained and can be placed anywhere on the page. Third-party CMS integration (e.g., Contao) only needs to include the built assets and the custom element tag. ## Configuration App-level settings are in `src/config.ts`: | Option | Default | Description | |---|---|---| | `SHOW_DEMO_INFOPOINTS` | `false` | Show static info markers on the map (demo/development only) |
The pattern of plant nutrient uptake in a soil profile is the result of complex processes occurring at the cellular or sub-cellular levels but affecting the whole-plant behaviour in function of the plant environment that varies strongly in time and space. The plant nutrient acquisition depends on root architecture and growth, on soil properties and heterogeneity, and on the 3-D distribution of nutrients and water. Equally important is how these parameters interact, as for instance how the nutrient distribution and soil properties and heterogeneity impact root growth or how nutrient and water limitation affect assimilate allocation. Mathematical modelling using a spatial resolution that resolves the spatial structure of the root structure and the nutrient and water distribution is therefore needed to quantitatively account for these complex and interacting processes and to predict plant nutrient uptake behaviour under environmental constraints. The main goal of the project is to build a modelling platform able to describe 3-D flow and transport processes in the soil to individual roots of an entire root system (WP1). Model parameters will be derived from specific experiments performed at the plant scale in the research group (WP3) and stored in a specific data warehouse (WP2). The impact of different parameters, which describe root growth and nutrient uptake at the single root scale, on nutrient uptake at the soil profile scale, will be investigated based on scenario analyses (WP4). Data on water and nutrient uptake and root growth from plant and field scale experiments will be compared with model predictions to validate the model. Simulations with the 3-D root scale model will be used to validate hypotheses and parameterizations of larger scale 1-D models that do not describe processes at the scale of individual roots (WP5 and SP10).
Volkswirtschaftliche Bewertung der nord-westlichen Umfahrung Hamburgs mit einer Elbquerung zwischen Stade und Glueckstadt, Ermittlung der Wirkungen auf die Raumstruktur, Wirkungen und Moeglichkeiten der privaten Finanzierung der Elbquerung, Aufbereitung der Gueterverkehrsprognose (Planco bearbeitet einen Teilbereich der Gesamtuntersuchung).
Das unvollständige Verständnis der Wechselwirkung von Aerosolpartikeln mit Strahlung, Wolken und Niederschlag ist eine Schlüsselfrage der Atmosphärenforschung. Detaillierte Beobachtungen sind erforderlich, um die komplexen Zusammenhänge zwischen den beteiligten Prozessen zu erfassen. Dies gilt insbesondere für die abgelegene Region der Antarktis, wo bodengestützte, vertikal aufgelöste Langzeitbeobachtungen von Aerosol, Wolken und Niederschlag selten sind und Satellitenbeobachtungen technischen Beschränkungen unterliegen. Um die Messlücke mit modernsten Beobachtungen zu schließen, wird TROPOS die Messplattform OCEANET-Atmosphere zwischen den Südsommern 2022/23 und 2023/24 an der Station Neumayer III (70,67°S, 8,27°W) einsetzen. OCEANET-Atmosphere ist ein autonomer, polar-erprobter, modifizierter 20-Fuss-Messcontainer, der erst kürzlich erfolgreich während MOSAiC (Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate) eingesetzt wurde. Die Instrumentierung während COALA umfasst ein Mehrwellenlängen-Polarisations- und ein Doppler-Lidar, ein 35-GHz-Wolkenradar, ein Mikrowellenradiometer sowie jeweils ein 1-d und 2-d-Niederschlags-Disdrometer. OCEANET ist die einzige polare Einzelcontainer-Plattform, die mit Mehrwellenlängen-Lidar, Radar und Mikrowellenradiometer Wolken und Niederschlag sowie mit Doppler-Lidar und -Radar turbulente Luftbewegungen in Wolken an verschiedenen Messstandorten beobachten kann.Die zeitliche und vertikale Auflösung des gewonnenen Datensatzes wird in der Größenordnung von 30 s (2 s für Vertikalgeschwindigkeitsbeobachtungen) und 30 m liegen. COALA ist ein 3-Jahres-Projekt. Ein Postdoktorand wird für den Einsatz von OCEANET-Atmosphere bei Neumayer III und die Datenanalyse verantwortlich sein und dabei von Experten am TROPOS unterstützt. Die Beobachtungen werden in erster Linie dazu dienen, die Schlüsselhypothese von COALA zu untersuchen, dass Aerosol aus dem Südlichen Ozean, den mittleren Breiten und den Subtropen der südlichen Hemisphäre in die Antarktis transportiert wird, wo es die Bildung und Entwicklung von Wolken und Niederschlag beeinflusst. Die Arbeiten konzentrieren sich auf (1) die Untersuchung des Ursprungs, der Häufigkeit und der Eigenschaften des Aerosols über der Station Neumayer III, (2) die Untersuchung des Einflusses von Oberflächen- und Grenzschicht-Kopplungseffekten auf die Eigenschaften und die Entwicklung von tiefen Wolken, (3) die Untersuchung des Beitrags von Dynamik (orographische Wellen), Aerosol und Meteorologie zur Verteilung der Eis- und Flüssigphase in Wolken über Neumayer III, (4) zur Untersuchung der vertikalen Struktur von Wolken und ihrer Beziehung zur Niederschlagsbildung und (5) zur Bewertung regionaler Kontraste in den Eigenschaften von Aerosolen und Wolken und den damit verbundenen Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsprozessen, indem die Neumayer-III-Beobachtungen von vorhandenen Datensätzen aus Südchile, Zypern, Deutschland und der Arktis kontrastiert werden.
Das Gebiet der Stadt Göttingen ist in 18 Stadtbezirke unterteilt. Hierunter sind nicht die nach Niedersächsischem Kommunalverfassungsgesetz eingeteilten politischen Einheiten zu verstehen. Die 18 Stadtbezirke sind eine Einheit der Raumgliederung, die die Grundlage für Auswertungen auf größeren Ebenen ermöglicht.
Der Datensatz beinhaltet Daten des LBGR über die Hydrogeologische Raumgliederung Brandenburgs und wird über je einen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. Die Karte gibt einen Überblick zu den hydrogeologischen Raumgliederungen Brandenburgs. Die Gliederungseinheiten tragen den angewandten Charakter von Nutzungsräumen. Sie werden anhand von Wassereinzugsgebieten und Charakteristiken dazugehöriger Grundwasserdynamik beschrieben. Für das Territorium einer hydrogeologischen Einheit werden vergleichbare Grundwasserverhältnisse vorausgesetzt.
Regionaler Entwicklungsplan für die Planungsregion Anhalt-Bitterfeld-Wittenberg mit den Planinhalten „Raumstruktur, Standortpotenziale, technische Infrastruktur und Freiraumstruktur“ Die oberste Landesentwicklungsbehörde hat am 21.12.2018 die Genehmigung unter einer Maßgabe erteilt. Am 29.03.2019 trat die Regionalversammlung mit Beschluss Nr. 03/2019 der Maßgabe bei. Mit Bekanntmachung der Genehmigung trat der Regionale Entwicklungsplan am 27.04.2019 in Kraft.
Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten vom LBGR über die Hydrogeologische Raumgliederung Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Geologie. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the hydrogeological spatial classification in the State of Brandenburg from the LBGR, transformed into the INSPIRE target schema Geology. The data set is provided via compliant view and download services.
This dataset compiles a harmonised inventory of historical landslide events as well as their reported impacts in the Mainz Basin between 70 AD and 2011, derived from an extensive survey of archival along with documentary sources. Documentary material was gathered from regional and national libraries, historical societies, institutional repositories, hard‑to‑access collections, additionally complemented by structured interviews with long‑term residents, local authorities, farmers including vineyard owners. Textual, cartographic and documentary sources were systematically catalogued, critically evaluated for reliability as well as dating accuracy. All events were georeferenced wherever possible, then integrated into a common GIS framework. The resulting database consists of an event table, in which each row represents an interpreted landslide event with associated attributes, in addition to a corresponding spatial dataset including point. To handle large text corpora from heterogeneous archival materials, AI‑assisted tools (NotebookLM, customised Gemini‑based workflows) were employed to support document standardisation, information extraction along with the application of predefined classification criteria, with all automatically generated outputs being checked and refined by the authors. The dataset provides a reproducible, source‑based reconstruction of the chronology, distribution and impacts of historical landslides in the Mainz Basin. The data is intended as a basis for subsequent geomorphological, temporal and statistical analyses, as well as for integration with additional thematic layers such as lithology, topography, land cover and climate.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 312 |
| Europa | 1 |
| Kommune | 17 |
| Land | 64 |
| Weitere | 1 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 153 |
| Zivilgesellschaft | 8 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 29 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 276 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Repositorium | 1 |
| Software | 1 |
| Text | 32 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 52 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 35 |
| Offen | 338 |
| Unbekannt | 22 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 270 |
| Englisch | 146 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 13 |
| Bild | 1 |
| Datei | 21 |
| Dokument | 36 |
| Keine | 248 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 95 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 250 |
| Lebewesen und Lebensräume | 395 |
| Luft | 172 |
| Mensch und Umwelt | 392 |
| Wasser | 176 |
| Weitere | 386 |