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.
Beim Regionalen Raumordnungsprogramm (RROP) handelt es sich um ein strategisches Instrument zur räumlichen Steuerung, Ordnung der unterschiedlichen Nutzungsansprüche. Dabei sollen die miteinander konkurrierenden raumbezogenen Planungen, wie beispielsweise Land- und Forstwirtschaft, gewerbliche Wirtschaft, Verkehr, Naturschutz, Wohnraumbedarf u.v.m aufeinander abgestimmt werden. Das RROP ist somit auf der Ebene des Landkreises ein übergeordnetes und zusammenfassendes Planwerk. Basis für die Vielfalt an Themen bildet das Raumordnungsprogramm 2003 mit der 1. Änderung 2010.
Sonderdaten für die Auswertung im Rahmen der Ökpsystemforschung Wattenmeer (1989-2000)
Aktuelle Wettermodelle haben Schwierigkeiten die räumliche Niederschlagsverteilung von konvektiven Wolkensystemen korrekt zu modellieren, was die Vorhersage der Niederschlagsintensität und -dauer erschwert. Ziel dieses Projekts ist es zu untersuchen, wie Eispartikeleigenschaften die Entwicklung stratiformer Niederschlagsregionen innerhalb konvektiver Systeme beeinflussen. Hierzu schlagen wir die synergetische Nutzung zweier polarimetrischer Radarsysteme vor, des C-Band POLDIRAD des DLR in Oberpfaffenhofen und des Ka-Band MIRA-35 der LMU in München. Zum einen werden dazu Details der Eismikrophysik mittels einer neuen Methode beleuchtet. Zum anderen werden die Konvektionszellen mit Hilfe des operationellen DWD Radarnetzwerks verfolgt, um zeitliche Entwicklung und horizontalen Kontext zu erfassen. Für die konkreten Beobachtungstage werden wir die räumliche Entwicklung zwischen konvektiven und stratiformen Regionen mit hochaufgelösten Wettermodellläufen mit unterschiedlichen Mikrophysik-Schemata vergleichen. Ziel dieses Vergleichs ist es zu verstehen, warum die meisten Schemata die Radarreflektivität in konvektiven Regionen noch immer überschätzen und warum gleichzeitig zu wenig stratiformer Niederschlag produziert wird.In Phase 1 konnten wir die Machbarkeit koordinierter C- und Ka-Band Messungen an den beiden Standorten demonstrieren und einen Algorithmus zur Ableitung von Eispartikeleigenschaften entwickeln. Dabei konnten wir ein tieferes Verständnis der bestehenden Mehrdeutigkeiten gewinnen, welche durch die unbekannte Eispartikeldichte verursacht werden. Gleichzeitig wurden für die zahlreichen Beobachtungstage entsprechende Wettermodellläufe mit fünf unterschiedlichen Mikrophysik-Schemata durchgeführt, um die Variabilität klassischer Parameter (z.B. Anzahl, Höhe und räumliche Verteilung der Zellkerne) zwischen den Schemata zu analysieren. In Phase 2 wollen wir unsere Methoden aus Phase 1 weiterentwickeln, um noch unbekannte Größen wie die Eispartikeldichte und die räumliche Struktur des Gesamtsystems bestehend aus konvektivem Zellkern und stratiformen Teil zu erfassen. Dies ermöglicht es uns zu untersuchen wie mikrophysikalische Prozesse wie Bereifung und Aggregation Eispartikel modifizieren und damit deren Transport in den stratiformen Niederschlagsbereich beeinflussen. Um bestehende Mehrdeutigkeiten einzugrenzen, werden wir dazu Messungen der Fallgeschwindigkeit und der linearen Depolarisation mit einbeziehen. Diese Höhen-Zeit-Schnitte werden mit den Zell-Trajektorien in einem Datensatz von etwa 100 konvektiven Tagen zeitlich wie statistisch in Verbindung gebracht, um die beobachtete und modellierte Mikrophysik im konvektiv-stratiformen Übergang einzuordnen. Dazu wird die Verfolgung von Zellen in Messung und Modell auf die umgebende stratiforme Niederschlagsregion ausgeweitet. Die Kombination der horizontalen und vertikalen Perspektive ist dabei eine wesentliche Neuerung unseres Ansatzes im Vergleich zu bisherigen Studien.
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.
Water, carbon and nitrogen are key elements in all ecosystem turnover processes and they are related to a variety of environmental problems, including eutrophication, greenhouse gas emissions or carbon sequestration. An in-depth knowledge of the interaction of water, carbon and nitrogen on the landscape scale is required to improve land use and management while at the same time mitigating environmental impact. This is even more important under the light of future climate and land use changes.In the frame of the proposal 'Uncertainty of predicted hydro-biogeochemical fluxes and trace gas emissions on the landscape scale under climate and land use change' we advocate the development of fully coupled, process-oriented models that explicitly simulate the dynamic interaction of water, carbon and nitrogen turnover processes on the landscape scale. We will use the Catchment Modelling Framework CMF, a modular toolbox to implement and test hypothesis of hydrologic behaviour and couple this to the biogeochemical LandscapeDNDC model, a process-based dynamic model for the simulation of greenhouse gas emissions from soils and their associated turnover processes.Due to the intrinsic complexity of the models in use, the predictive uncertainty of the coupled models is unknown. This predictive (global) uncertainty is composed of stochastic and structural components. Stochastic uncertainty results from errors in parameter estimation, poorly known initial states of the model, mismatching boundary conditions or inaccuracies in model input and validation data. Structural uncertainty is related to the flawed or simplified description of natural processes in a model.The objective of this proposal is therefore to quantify the global uncertainty of the coupled hydro-biogeochemical models and investigate the uncertainty chain from parameter uncertainty over forcing data uncertainty up the structural model uncertainty be setting up different combinations of CMF and LandscapeDNDC. A comprehensive work program has been developed structured in 4 work packages, that consist of (1) model set up, calibration and uncertainty assessment on site scale followed by (2) an application and uncertainty assessment of the coupled model structures on regional scale, (3) global change scenario analyses and finally (4) evaluating model results in an ensemble fashion.Last but not least, a further motivation of this proposal is to provide project results in a manner that they support planning and decision taking under uncertainty, as this proposal is part of the package proposal on 'Methodologies for dealing with uncertainties in landscape planning and related modelling'.
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.
Dieser Dienst enthält Daten der Planungsregionen Oberes Elbtal/Osterzgebirge, Region Chemnitz und Oberlausitz-Niederschlesien und deckt im Endausbau den gesamten Freistaat Sachsen ab. Entsprechend des Landesentwicklungsplanes 2013 als fachübergreifendes Gesamtkonzept zur räumlichen Entwicklung, Ordnung und Sicherung des Freistaates Sachsen stellen die Regionalpläne einen verbindlichen Rahmen für die räumliche Entwicklung, Ordnung und Sicherung des Raumes dar. Im Dienst sind regionalplanerische Festlegungen des Komplexes Raumstruktur enthalten. Die rechtsverbindlichen Karten Raumstruktur werden in der Regel in Maßstäben zwischen 1:300.000 und 1:450.000 erstellt. Eine Darstellung der Inhalte der Regionalpläne erfolgt in diesem Dienst nur im Maßstab kleiner 1:10.000.
# 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) |
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 303 |
| Europa | 18 |
| Kommune | 22 |
| Land | 75 |
| Weitere | 8 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 176 |
| Zivilgesellschaft | 6 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 28 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 276 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Repositorium | 1 |
| Software | 1 |
| Text | 26 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 66 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 37 |
| Offen | 337 |
| Unbekannt | 28 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 278 |
| Englisch | 145 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 11 |
| Bild | 1 |
| Datei | 6 |
| Dokument | 33 |
| Keine | 254 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 19 |
| Webseite | 99 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 256 |
| Lebewesen und Lebensräume | 402 |
| Luft | 175 |
| Mensch und Umwelt | 399 |
| Wasser | 179 |
| Weitere | 393 |