This dataset consists of data products derived from broadband signal detection lists that have been processed for the certified infrasound stations of the International Monitoring System. More specifically, this dataset, called the ‘maw’ product, covers a very low frequency range of infrasound (0.02-0.07 Hz). The temporal resolution (time step and window length) is 30 min. For processing the infrasound data, the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing algorithm with a one-third octave frequency band configuration between 0.01 and 4 Hz has been used. The detected signals from the most dominant directions in terms of number of arrivals within a time window and the product-specific frequency range are summarized at predefined time steps. Along with several detection parameters such as the back azimuth, apparent velocity, or mean frequency, additional quantities for assessing the relative quality of the detection parameters are provided. The dataset is available as a compressed .zip file containing the yearly data products (.nc files, NetCDF format) of all certified stations (since 2003). Further information on the processing and details about the open-access data products can be found in: Hupe et al. (2022), IMS infrasound data products for atmospheric studies and civilian applications, Earth System Science Data, doi:10.5194/essd-14-4201-2022.
This dataset consists of data products derived from broadband signal detection lists that have been processed for the certified infrasound stations of the International Monitoring System. More specifically, within the CTBT-relevant infrasound range (around 0.01-4 Hz), this dataset covers higher frequencies (1-3 Hz) and is therefore called the ‘hf’ product. The temporal resolution (time step and window length) is 5 min. For processing the infrasound data, the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing algorithm with a one-third octave frequency band configuration between 0.01 and 4 Hz has been used. The detected signals from the most dominant directions in terms of number of arrivals within a time window and the product-specific frequency range are summarized at predefined time steps. Along with several detection parameters such as the back azimuth, apparent velocity, or mean frequency, additional quantities for assessing the relative quality of the detection parameters are provided. The dataset is available as a compressed .zip file containing the yearly data products (.nc files, NetCDF format) of all certified stations (since 2003). Further information on the processing and details about the open-access data products can be found in: Hupe et al. (2022), IMS infrasound data products for atmospheric studies and civilian applications, Earth System Science Data, doi:10.5194/essd-14-4201-2022
This dataset consists of data products derived from broadband signal detection lists that have been processed for the certified infrasound stations of the International Monitoring System. More specifically, this dataset covers, among other phenomena, the upper frequency range of microbaroms (0.45-0.65 Hz) and is therefore called the ‘mb_hf’ product. The temporal resolution (time step and window length) is 15 min. For processing the infrasound data, the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing algorithm with a one-third octave frequency band configuration between 0.01 and 4 Hz has been used. The detected signals from the most dominant directions in terms of number of arrivals within a time window and the product-specific frequency range are summarized at predefined time steps. Along with several detection parameters such as the back azimuth, apparent velocity, or mean frequency, additional quantities for assessing the relative quality of the detection parameters are provided. The dataset is available as a compressed .zip file containing the yearly data products (.nc files, NetCDF format) of all certified stations (since 2003). Further information on the processing and details about the open-access data products can be found in: Hupe et al. (2022), IMS infrasound data products for atmospheric studies and civilian applications, Earth System Science Data, doi:10.5194/essd-14-4201-2022
This data set builds upon the broadband detection lists of the International Monitoring System (IMS)’s infrasound stations. The infrasound data of these stations are regularly (re-)processed at the German National Data Centre at BGR (e.g., Ceranna et al., 2019; https://doi.org/10.1007/978-3-319-75140-5_13) using the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing method (Cansi, 1995; https://doi.org/10.1029/95GL00468). The latest reprocessing with 26 one-third octave spaced frequency bands in the IMS band of interest (0.01 to 4 Hz) included all 53 stations that were certified within the period 2003 to 2020. Based on the resulting broadband detection lists, this data set expands on former analyses of the coherent ambient noise. For each station with a data availability of at least one year (by the end of 2020), monthly reference histograms for the detection parameters back azimuth, apparent speed, and root-mean-squared amplitude are provided. The histograms provide a means to determine the deviation from nominal monthly behaviour and thus enable assessing the plausibility of detections and potential anomalies – without determining their cause – in the detected parameters. Overall, these quality metrics will be, among other applications, a useful supplement to the open-access IMS infrasound data products provided by Hupe et al., which are also available in BGR’s product centre. Further details of the reference histograms are described in the following publication by Kristoffersen et al.: "Updated global reference models of broadband coherent infrasound signals for atmospheric studies and civilian applications" (https://doi.org/10.1029/2022EA002222).
Der globale Wandel beeinträchtigt die Biodiversität und Ökosystemfunktionen in Agrarlandschaften durch den Klimawandel und die Nutzungsintensivierung sowie die Degradation von Lebensräumen. Um diesen negativen Effekten entgegenzuwirken, wurden verschiedene Maßnahmen zur Wiederherstellung von Ökosystemen und Landschaften (ELR) entwickelt. Allerdings fehlt es in der Renaturierungsökologie noch an einem tieferen Verständnis für die Schlüsselindikatoren beim Übergang in wiederhergestellte, resiliente Ökosysteme und Landschaften, an gut konzipierten Experimenten, welche Faktoren für den Erfolg oder Misserfolg von ELR-Maßnahmen zeigen, als auch an komplexen Analysen vorhandener Daten. Ziel von AgriRestore ist es die Auswirkungen von temporären und permanenten ELR-Maßnahmen in Agrarlandschaften umfassend zu bewerten. In der extrem trockenen und teilweise sehr strukturarmen Agrarlandschaft Sachsen-Anhalts werden wir entlang eines Landschaftsgradienten in einem innovativen Ansatz Feld- mit Mesokosmos-Experimenten kombinieren und die Fernerkundung für eine räumliche Skalierung der Muster nutzen. Durch Meta-Analysen und Wissensgraphen werden außerdem vorhandene Studien synthetisiert sowie Nutzen, Risiken und Unsicherheiten von ELR-Maßnahmen bewertet. Durch den Vergleich von wiederhergestellten und degradierten Agrarökosystemen werden die Auswirkungen von ELR-Maßnahmen auf die ober- und unterirdische Biodiversität und die damit verbundenen Ökosystemfunktionen (einschließlich Ökosystemleistungen und -fehlleistungen) analysiert. Positive Langzeitwirkungen temporärer ELR-Maßnahmen werden durch die Kombination von Zeitreihen mit multiskaligen Fernerkundungsdaten erforscht. Durch neuartige analytische Ansätze werden die feldbasierten Ergebnisse synthetisiert und die Übertragbarkeit auf größere räumliche Skalen getestet. Mit Fokus auf Synergien wird unsere Forschung einzigartige und umfangreiche Daten zu den Effekten von ELR-Maßnahmen liefern. Darauf aufbauend werden verschiedene Szenarien entwickelt und Schlüsselindikatoren für die erfolgreiche Wiederherstellung von resilienten Agrarökosystemen und Landschaften über räumliche und zeitliche Skalen hinweg abgeleitet. Zur Verstetigung unseres RI wird an der Hochschule Anhalt in Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Forschern ein Exzellenzzentrum für Landschafts- und Habitat-Wiederherstellung (ÉCLAIR) etabliert, welches zukünftig weitere degradierte Ökosysteme in den Fokus nehmen wird. Zur integrativen Ausbildung von Nachwuchswissenschaftlern werden wir ein Graduiertenkolleg einrichten: Young#ÉCLAIR. Durch die Kombination von Fachwissen aus den Bereichen ökologische Wiederherstellung und Biodiversitätsforschung, Fernerkundung und Datenwissenschaft innerhalb von AgriRestore sind wir in der Lage, das theoretische Verständnis für die Wiederherstellung von Ökosystem und Landschaften maßgeblich zu verbessern sowie neue Methoden und Techniken für die Renaturierungsökologie zu entwickeln.
Durch DynaDeep wird ein Verständnis der Funktionsweise und Relevanz des Land-Meer Übergangs im Untergrund von Hochenergiestränden gewonnen werden. Wir nehmen an, dass dieser einen hoch dynamischen Bioreaktor und einzigartiges mikrobiologisches Habitat darstellt und Netto-Stoffflüsse in Richtung Meer stark beeinflusst. Um dieses Ziel zu erreichen werden sechs Teilprojekte gemeinsam Felduntersuchungen und experimentelle Arbeiten durchführen und diese mit mathematischen Modellen integrativ kombinieren. P1 wird Grundwasserströmungs- und -transportprozesse als Funktion hydro- und morphodynamischer Randbedingungen untersuchen. Wir postulieren, dass die gegenwärtigen Konzepte zur Grundwasserströmung und Salzverteilung in subterranen Ästuaren unter Tideeinfluss für Hochenergiebedingungen nicht anwendbar sind. Stattdessen erwarten wir dynamische und variable Änderungen von Salinitäten, Fließrichtungen und Aufenthaltszeiten. P1 wird die Strandmorphologie mit Hilfe von Kameraaufnahmen, Laserscannern und Drohnen untersuchen und diese mit numerischen Modellen kombinieren, um typische Adaptionszeiten und -skalen der Strandmorphologie abzuleiten. Durch nicht-invasive geophysikalische Methoden werden die Salzverteilungsmuster im Untergrund zu verschiedenen Zeiten abgeleitet werden. Umwelttracer werden genutzt, um Aufenthaltszeiten im Untergrund zu bestimmen. Morphologische, hydro(geo)logische und geophysikalische Daten des STE Online Observatory dienen der Erstellung numerischer Modelle, die Grundwasserströmung und Salztransport abbilden. Die Kenntnis der Verteilung von Wasserkörpern und -grenzflächen, Fließgeschwindigkeiten, Aufenthaltszeiten und des Ausmaßes der Mischung im Untergrund bildet die Grundlage für die biogeochemischen Untersuchungen in den Teilprojekten P2-P6.
This portal provides an overview of GIS-products at AWI. maps@awi stores and shares public access GIS data created by AWI projects.
During the period from 1974 to 2018 various cruises from BGR acquired seismic lines worldwide. The aim of these marine expeditions was a detailed survey of the geological structure.
To seismically monitor the GEOREAL hydraulic stimulation experiment, that took place during the period 6-15 November 2023, a station network was set up in the vicinity of the Kontinentale Tiefbohrung/ KTB deep crustal lab near Windischeschenbach, Germany. The network comprised both surface stations, shallow borehole (25-150 m deep) stations as well as a borehole chain at 2000 m depth in the main borehole, ca. 200m apart from the pilot borehole. First stations were installed in early 2022 and removed in mid-2024. A total of 600 m³ of water was injected into the 4 km deep pilot borehole (KTB-VB, 12° 7.16' E, 49° 48.98' N, 513.418 m above NN ). This volume was injected through a stuck packer in the cased borehole into the open borehole section a depth of 3.85-4 km. No induced seismicity was observed during the injection experiment. Waveform data is available from the GEOFON data centre, under network code 4R, and is fully open.
Supplementary information to the manuscript “Seismoacoustic analysis of a Falcon 9 rocket stage re-entry over central Europe on 19 February 2025” by Hupe et al. (2026). Results of the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) processing for far-field infrasound stations, displayed in Figure 7 of the manuscript (IS26 in Germany, NRSI in Norway, HFSI in Sweden). The netcdf files contain the following detection parameters of single arrivals: Time, duration, back-azimuth, apparent velocity, frequency, family identifier. Data format: One .nc file for each station.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 220 |
| Kommune | 4 |
| Land | 108 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 284 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 17 |
| Förderprogramm | 113 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Repositorium | 7 |
| Text | 16 |
| unbekannt | 309 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 143 |
| Offen | 277 |
| Unbekannt | 44 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 126 |
| Englisch | 353 |
| andere | 1 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 90 |
| Datei | 25 |
| Dokument | 17 |
| Keine | 267 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 166 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 464 |
| Lebewesen und Lebensräume | 312 |
| Luft | 171 |
| Mensch und Umwelt | 464 |
| Wasser | 226 |
| Weitere | 462 |