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.
Farm structures are often characterized by regional heterogeneity, agglomeration effects, sub-optimal farm sizes and income disparities. The main objective of this study is to analyze whether this is a result of path dependent structural change, what the determinants of path dependence are, and how it may be overcome. The focus is on the German dairy sector which has been highly regulated and subsidized in the past and faces severe structural deficits. The future of this sector in the process of an ongoing liberalization will be analyzed by applying theoretical concepts of path dependence and path breaking. In these regards, key issues are the actual situation, technological and market trends as well as agricultural policies. The methodology will be based on a participative use of the agent-based model AgriPoliS and participatory laboratory experiments. On the one hand, AgriPoliS will be tested as a tool for stakeholder oriented analysis of mechanisms, trends and policy effects. This part aims to analyze whether and how path dependence of structural change can be overcome on a sector level. In a second part, AgriPoliS will be extended such that human players (farmers, students) can take over the role of agents in the model. This part aims to compare human agents with computer agents in order to overcome single farm path dependence.
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'.
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 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.
# 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 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.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 306 |
| Europa | 18 |
| Kommune | 22 |
| Land | 74 |
| Weitere | 8 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 178 |
| Zivilgesellschaft | 6 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 29 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 277 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Repositorium | 1 |
| Software | 1 |
| Text | 26 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 66 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 38 |
| Offen | 337 |
| Unbekannt | 29 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 278 |
| Englisch | 147 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 11 |
| Bild | 1 |
| Datei | 6 |
| Dokument | 34 |
| Keine | 256 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 18 |
| Webseite | 99 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 257 |
| Lebewesen und Lebensräume | 404 |
| Luft | 176 |
| Mensch und Umwelt | 401 |
| Wasser | 179 |
| Weitere | 394 |