Ausgangslage/Betroffenheit: Die Stadt Regensburg hat etwa 134.000 Einwohner (Erstwohnsitze) und ist damit die viertgrößte Stadt Bayerns. Unter den Modellvorhaben weist Regensburg das stärkste Bevölkerungswachstum auf - sowohl in der zurückliegenden Einwohnerentwicklung als auch in den Prognosen bis 2025, nach denen ein Anstieg der Bevölkerung um 5,4Prozent erwartet wird. Regensburg liegt am nördlichsten Punkt der Donau und den Mündungen der linken Nebenflüsse Naab und Regen. Es wird von den Winzerer Höhen, den Ausläufern des Bayrischen Waldes und dem Ziegetsberg umrandet, wodurch die Entstehung von Inversionswetterlagen begünstigt wird. Durch die topographische Pfortenlage weist die Stadt zudem eine hohe Nebelhäufigkeit auf und ist insbesondere in den Wintermonaten anfällig für Feinstaubbelastungen. Im Gegensatz zu vielen anderen Städten hat Regensburg einen relativ kompakt gegliederten Stadtkörper und eine insgesamt homogene Siedlungsstruktur. Prägend ist die historische Altstadt mit ca. 1.000 denkmalgeschützten Gebäuden. Diese gilt als einzige authentisch erhaltene, mittelalterliche Großstadt Deutschlands und ist seit 2006 Welterbe der UNESCO (Organisation der Vereinten Nationen für Erziehung, Wissenschaft und Kultur). Die Regensburger Altstadt wird als 'Steinerne Stadt' charakterisiert. Ihre historisch gewachsene dichte Baustruktur mit steinernen Plätzen und Gassen, wenig Bäumen im öffentlichen Raum und einer hohen Nutzungsdichte (Wohnen, Einkaufen, Arbeiten, Tourismus) erwärmt sich insbesondere im Sommer stärker als das Umland und wirkt als Hitzespeicher. So können die Temperaturunterschiede im Stadtgebiet bis zu 6 GradC betragen. Das Phänomen der Wärmeinsel, das sich im Zuge des fortschreitenden Klimawandels deutlicher ausprägt, impliziert einen sinkenden thermischen Komfort, löst zusätzliche Energiebedarfe aus und stellt u.U. veränderte Ansprüche an die Gestaltung von Freiflächen. Aufgrund der Lage an der Donau muss sich Regensburg ferner auf häufigere Schwüle und Gefährdung durch Hochwasser einstellen. Aus der Notwendigkeit zur Anpassung an den Klimawandel erwächst in Verbindung mit anderen Zielbildern einer nachhaltigen Siedlungsentwicklung ein umfassender planerischer Handlungsbedarf. Im Rahmen des Modellprojekts thematisiert die Stadt Regensburg den Widerspruch zwischen einer Stadtentwicklungs- und Bauleitplanung, die auf Flächensparsamkeit und Innenentwicklung ausgerichtet ist, und erforderlichen Anpassungsstrategien an den Klimawandel, die bei der besonderen städtebaulichen Kompaktheit der Stadt Regensburg tendenziell eine Auflockerung von Baustrukturen und Flächenentsiegelung beinhalten. Im Sinne einer klimaangepassten Stadtentwicklung galt es: - auf strategischer Ebene die Weichen für eine klimaangepasste Flächennutzung für die zukünftige Stadtentwicklung zu stellen - auf operativer Ebene Maßnahmen für restriktive bis persistente Stadt- und Freiraumstrukturen zu entwickeln.
InSpEE (INSPIRE) provides information about the areal distribution of salt structures (salt domes and salt pillows) in Northern Germany. Contours of the salt structures can be displayed at horizontal cross-sections at four different depths up to a maximum depth of 2000 m below NN. The geodata have resulted from a BMWi-funded research project “InSpEE” running from the year 2012 to 2015. The acronym stands for "Information system salt structures: planning basis, selection criteria and estimation of the potential for the construction of salt caverns for the storage of renewable energies (hydrogen and compressed air)”. Additionally four horizontal cross-section maps display the stratigraphical situation at a given depth. In concurrence of maps at different depths areal bedding conditions can be determined, e.g. to generally assess and interpret the spread of different stratigraphic units. Clearly visible are extent and shape of the salt structures within their regional context at the different depths, with extent and boundary of the salt structures having been the main focus of the project. Four horizontal cross-section maps covering the whole onshore area of Northern Germany have been developed at a scale of 1:500.000. The maps cover the depths of -500, -1000, -1500, -2000 m below NN. The four depths are based on typical depth requirements of existing salt caverns in Northern Germany, mainly related to hydrocarbon storage. The shapes of the structures show rudimentary information of their geometry and their change with depths. In addition they form the starting point for rock mechanical calculations necessary for the planning and construction of salt caverns for storage as well as for assessing storage potentials. The maps can be used as a pre-selection tool for subsurface uses. It can also be used to assess coverage and extension of salt structures. Offshore areas were not treated within the project. All horizontal cross-section maps were adjusted with the respective state geological survey organisations. According to the Data Specification on Geology (D2.8.II.4_v3.0) the content of InSpEE (INSPIRE) is stored in 15 INSPIRE-compliant GML files: InSpEE_GeologicUnit_Salt_structure_types.gml contains the salt structure types (salt domes and salt pillows), InSpEE_GeologicUnit_Salt_pillow_remnants.gml comprises the salt pillow remnants, InSpEE_GeologicUnit_Structure_building_salinar.gml represents the structural salinar(s), the four files InSpEE_Structural_outlines_500.gml, InSpEE_Structural_outlines_1000.gml, InSpEE_Structural_outlines_1500.gml and InSpEE_Structural_outlines_2000.gml represent the structural outlines in the corresponding horizontal cross-sections, the four files InSpEE_GeologicUnit_Cross_Section_500, InSpEE_GeologicUnit_Cross_Section_1000, InSpEE_GeologicUnit_Cross_Section_1500 and InSpEE_GeologicUnit_Cross_Section_2000 display the stratigraphical situation in the corresponding horizontal cross-sections and the four files InSpEE_GeologicStructure_500.gml, InSpEE_GeologicStructure_1000.gml, InSpEE_GeologicStructure_1500.gml and InSpEE_GeologicStructure_2000.gml comprise the relevant fault traces in the corresponding horizontal cross-sections. The GML files together with a Readme.txt file are provided in ZIP format (InSpEE-INSPIRE.zip). The Readme.text file (German/English) contains detailed information on the GML files content. Data transformation was proceeded by using the INSPIRE Solution Pack for FME according to the INSPIRE requirements.
# 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) |
Untersuchung der verschiedenen physischen Bestandteile staedtischer Oekosysteme unter Beruecksichtigung der Raumstruktur: Klima, Boden, Wasserhaushalt in ihrer Beziehung zur Stadtstruktur sowie spontane und subspontane Vegetation in ihrer raeumlichen Differenzierung und ihrem Indikatorwert. Eine besondere Aufgabe besteht in der Erforschung der oekologischen Ausgleichswirkung von Freiflaechen bei einer gegebenen Belastungssituation in der Staedte- und Industrieregion des Ruhrgebietes, Raum Gelsenkirchen/Herten (Ausgleichsfunktion fuer Klima, Wasserhaushalt sowie Biotopfunktion). Weiterhin wird versucht, die gewonnenen Erkenntnisse und Daten in das bestehende Planungsinstrumentarium einzubringen (etwa ueber UVP) und so Grundlagen fuer eine oekologisch orientierte Planung zu schaffen. Ein zweiter Schwerpunkt liegt in der Erfassung und Bewertung der Boeden im urban-industriellen Oekosystem (Castrop-Rauxel, Bochum).
The WMS InSpEE (INSPIRE) provides information about the areal distribution of salt structures (salt domes and salt pillows) in Northern Germany. Contours of the salt structures can be displayed at horizontal cross-sections at four different depths up to a maximum depth of 2000 m below NN. The geodata have resulted from a BMWi-funded research project “InSpEE” running from the year 2012 to 2015. The acronym stands for "Information system salt structures: planning basis, selection criteria and estimation of the potential for the construction of salt caverns for the storage of renewable energies (hydrogen and compressed air)”. Taking into account the fact that this work was undertaken at a scale for providing an overview and not for investigation of single structures, the scale of display is limited to a minimum of 1:300.000. Additionally four horizontal cross-section maps display the stratigraphical situation at a given depth. In concurrence of maps at different depths areal bedding conditions can be determined, e.g. to generally assess and interpret the spread of different stratigraphic units. Clearly visible are extent and shape of the salt structures within their regional context at the different depths, with extent and boundary of the salt structures having been the main focus of the project. Four horizontal cross-section maps covering the whole onshore area of Northern Germany have been developed at a scale of 1:500.000. The maps cover the depths of -500, -1000, -1500, -2000 m below NN. The four depths are based on typical depth requirements of existing salt caverns in Northern Germany, mainly related to hydrocarbon storage. The shapes of the structures show rudimentary information of their geometry and their change with depths. In addition they form the starting point for rock mechanical calculations necessary for the planning and construction of salt caverns for storage as well as for assessing storage potentials. The maps can be used as a pre-selection tool for subsurface uses. It can also be used to assess coverage and extension of salt structures. Offshore areas were not treated within the project. All horizontal cross-section maps were adjusted with the respective state geological survey organisations. According to the Data Specification on Geology (D2.8.II.4_v3.0) the WMS InSpEE (INSPIRE) provides INSPIRE-compliant data. The WMS InSpEE (INSPIRE) contains two group layers: The first group layer “INSPIRE: Salt structures in Northern Germany“ comprises the layers GE.Geologic.Unit.Salt structure types, GE.GeologicUnit.Salt pillow remnants, GE.GeologicUnit.Structure-building salinar and GE.GeologicUnit.Structural outlines. The layer GE.GeologicUnit.Structural outlines contains according to the four depths four sublayers, e.g. GE.GeologiUnit.Structural outlines 500 m below NN. The second group layer „INSPIRE: Horizontal cross-section maps of Northern Germany“ comprises according to the four depths four layers, e.g. Horizontal cross-section map – 500 m below NN. This layer, in turns, contains two sublayers: GE.GeologicFault.Relevant fault traces and GE.GeologicUnit.Stratigraphic Units. Via the getFeatureInfo request the user obtains additional information on the different geometries. In case of the GE.Geologic.Unit.Salt structure types the user gets access to a data sheet with additional information and further reading in German for the respective salt structure via the getFeatureInfo request.
Within the framework of the GEOSTOR Project, the CO2 storage potential of the Jurassic succession in the German Central Graben was analysed. Twelve potential trap structures were initially mapped along the base of the Kimmeridge Clay Formation, which serves as the primary seal for potential reservoir sandstones within the Central Graben Subgroup. The Kimmeridge Clay Formation is generally continuously distributed across the German Central Graben, with only localized penetrations by rising salt diapirs. In contrast, the Central Graben Subgroup, serving as a potential reservoir unit, exhibits an uneven distribution across the area, limiting the presence and continuity of reservoir rocks within each trap structure. To further delineate the spatial extent of the mapped reservoir structures, the base of the Central Graben Subgroup was used as an additional reference layer. Due to the intermittent nature of Jurassic sandstones within the Central Graben Subgroup, a subsequent analysis classified each structure based on borehole data to confirm the presence of reservoir sands. Structures were categorized as ‘proven,’ ‘not present,’ or ‘uncertain’ depending on sandstone availability and continuity within the trap. All mapped reservoir structures are buried at depths ranging from 2225 to 3043 meters (apex depth) and are considered closed systems, situated within a complex structural network of salt diapirs, faults, and pinch-outs. Capacity calculations were conducted following the method outlined by Fuhrmann et al. (2024), and the horizons used for mapping are based on the work of Müller et al. (2023) and Thöle et al. (2021). Fuhrmann, A., Knopf, S., Thöle, H., Kästner, F., Ahlrichs, N., Stück, H.L., Schlieder-Kowitz, A., Kuhlmann, G., (2024). CO2 storage potential of the Middle Buntsandstein Subgroup-German sector of the North Sea. International Journal of Greenhouse Gas Control 136. Müller, S.M., Jähne-Klingberg, F., Thöle, H., Jakobsen, F.C., Bense, F., Winsemann, J. & Gaedicke, C. (2023). Jurassic to Lower Cretaceous tectonostratigraphy of the German Central Graben, southern North Sea. – Netherlands Journal of Geosciences, 102: e4. DOI:10.1017/njg.2023.4 Thöle, H., Jähne-Klingberg, F., Doornenbal, H., den Dulk, M., Britze, P. & Jakobsen F. (2021). Deliverable 3.8 – Harmonized depth models and structural framework of the NL-GER-DK North Sea. GEOERA 3DGEO-EU; 3D Geomodeling for Europe; project number GeoE.171.005. Report.
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).
Dairy farming across Germany displays diverse production systems. Factor endowment, management, technology adoption as well as competitive dynamics in the local or regional land, agribusiness and dairy processing sectors contribute to this differentiation on farm level. These differences impact on the ability of dairy farms and regional dairy production systems to successfully respond to pressures arising from future market and policy changes. The overall objective of the research activities of which this project is a part of, is to develop a thorough understanding of the processes that govern the spatial dynamics of dairy farm development in different regions in Germany. The central hypothesis of this research project is that management system and technological choices differ systematically across local production and market conditions. The empirical approach will focus on the estimation of farm specific nonparametric cost functions for dairy farms located in across Germany differentiated by time and location. A spatially differentiated data base with information on input use, resource availability, as well as local market conditions for land and output markets will be compiled. The nonparametric approach is specifically suited to disclose a more accurate representation of dairy production system heterogeneity across locations and time compared to parametric concepts as it provides the necessary flexibility to accommodate non-linearities relevant for a wide domain of explanatory variables. The methodology employed goes beyond the state of the art of the literature as it combines kernel density estimation with a Bayesian sampling approach to provide theory consistent parameters for each farm in the data sample.The specific methodological hypothesis is that the nonparametric approach is superior to current parametric techniques and this hypothesis is tested using statistical model evaluation. Regarding the farm management and technological choices, we hypothesize that land suitability for feed production determines the farm intensity of dairy production and thus management and technological choices. With respect to the ability of farms to successfully respond to market pressures we hypothesize that farms at the upper and lower tail of the intensity distribution both can generate positive returns from dairy production. These last two hypotheses will be tested using the estimated spatially differentiated farm specific costs and marginal costs.The expected outcomes are of relevance for the agricultural sector and the food supply chain economy as a whole as fundamental market structure changes in the dairy sector are ongoing due to the abolition of the quota regulation in the years 2014/2015. Thus, exact knowledge about differences and development of dairy cost heterogeneity of farms within and between regions are an important factor for the actors involved in the market as well as the political support of this process.
Die Flächennutzung sowie das Wachstum und der fortschreitende Klimawandel beeinflussen das Klima in Städten. Zur Bewertung der stadtklimatischen Ausgangssituationen stellt das Land Berlin mit den Planungshinweisen Stadtklima, kurz PHK, eine Bewertungsgrundlage bereit. Die Planungshinweise Stadtklima dienen dazu, Klimagesichtspunkte in Entwicklungsvorhaben unterschiedlicher Ebenen und Zielstellungen berücksichtigen zu können. Im Ergebnis soll eine möglichst optimale Raumgliederung unterstützt werden, die die Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit und das Wohlbefinden berücksichtigen (vgl. VDI 2015). Die Planungshinweise wurden mit der Aktualisierung der gesamtstädtischen Klimamodellierung sowie der Klimaanalyse im Jahr 2022 fortgeschrieben. Die Karten tragen der hohen Komplexität des Themas, dem gestiegenen Stellenwert stadtklimatischer Aspekte in der Stadtentwicklungspolitik sowie den gestiegenen nutzerseitigen Anforderungen an Aussagegenauigkeiten Rechnung. Die Planungshinweise Stadtklima besteht aus fünf sich ergänzenden Kartenwerken, die im Geoportal Berlin abgerufen werden können: 1. Gesamtbewertung der Tag- und Nachtsituation, 2. Bewertung der Tagsituation, 3. Bewertung der Nachtsituation, 4. stadtklimatisch besonders belastete sowie vulnerable Gebiete, 5. Räumliche Differenzierung von Maßnahmenempfehlungen der Klimaanpassung. Die „ Gesamtbewertung der Tag- und Nachtsituation“ 04.11.1 enthält eine flächendeckende Bewertung der stadtklimatischen Belastungssituationen am Tag und in der Nacht (zusammengefasst zu einer Gesamtbewertung) sowie die Entlastungsfunktionen und stellt damit die fachliche Informations- und Abwägungsgrundlage sowohl für gesamtstädtisch als auch für teilräumlich ausgerichtete Planungen dar. Die zugrunde liegenden Bewertungen Tag 04.11.1.1 bzw. Bewertung Nacht 04.11.1.2 werden ergänzend in eigenständigen Karten dargestellt. In der Karte „ Stadtklimatisch besonders belastete sowie vulnerable Gebiete“ 04.11.2 sind ausgewählte Teilthemen der Stadtentwicklung mit den in der Hauptkarte dargestellten Bewertungsergebnissen sowie weiteren räumlich hochaufgelösten Sach- und Geodaten verknüpft worden. Sie dienen als Entscheidungsgrundlage für spezifische Fachplanungen bzw. Fragestellungen (u.a. Stadtsanierung, sensible Nutzungen, Demographie). Die Karte „Maßnahmen“ 04.11.3 enthält schließlich eine flächentypabhängige, raumkonkrete Zuordnung von 16 Maßnahmen zu allen ISU5-Block(teil)flächen. sowie zu den Straßenflächen. Dabei handelt es sich um die Maßnahmen, welche im Stadtentwicklungsplan Klima (StEP Klima 2.0, vgl. SenStadt 2021b) erarbeitet und den Stadtstrukturtypen Berlins zugeordnet wurden (vgl. SenStadt 2022). Der Jahrgang 2022 stellt seit 2004 die dritte Aktualisierung der Fachkarten dar und löst mit ihrer Veröffentlichung im Umweltatlas bzw. Geoportal Berlin die Karte von 2015 (vgl. SenStadt 2015) als Fachplanungs- und Abwägungsgrundlage für die Berücksichtigung stadtklimatischer Belange in der Berliner Stadtentwicklung ab. Wesentliche Änderungen zu 2015 sind nachfolgend stichpunktartig aufgeführt: Bewertung der Grün- / Freiflächen, getrennte Bewertung der Tag- sowie Nachtsituation, Anpassung der Verrechnungsmethode für die Gesamtbewertung, Gewerbegebiete mitberücksichtigt, neue Methode zur Auswahl der Stadtgebiete ohne Schlaffunktion durch Einwohnerdaten.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 312 |
| Europa | 1 |
| Kommune | 23 |
| Land | 66 |
| Weitere | 1 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 183 |
| 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 | 22 |
| Dokument | 36 |
| Keine | 248 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 95 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 250 |
| Lebewesen und Lebensräume | 395 |
| Luft | 172 |
| Mensch und Umwelt | 392 |
| Wasser | 176 |
| Weitere | 386 |