The Arctic PASSION Polar Monthly Mean IST data set (AP-MMIST) is a combined surface temperature product covering open ocean, marginal ice zone and closed sea ice areas, represented by Sea Surface Temperatures (SST), Marginal Ice Zone Temperatures (MIZT) and sea Ice Surface Temperatures (IST). Beside ocean and sea ice the data set also includes surface temperatures from the Greenland and Antarctic ice sheets. AP-MMIST has been jointly developed and produced by Arctic PASSION WP-1 and the Sea Ice Thematic Assembly Centre (Sea Ice TAC) under the Copernicus Climate Change Service (C3S - service contract: 2022/C3S2_312b_MOi_SC1). The AP-MMIST is a monthly averaged temperature product based on the C3S daily IST CDR and ICDR level 3 data. The daily mean C3S IST data set is a resampled and averaged daily mean IST product using Global Area Coverage - Advanced Very High-Resolution Radiometer (AVHRR) IST level 2 data as input. The level 2 and 3 CDR and ICDR data records are described in Algorithm Theoretical Baseline Document (Eastwood et al., 2023). The surface temperature retrieval algorithm used to produce the basic level 2 product is a traditional split window algorithm using two Thermal InfraRed (TIR) channels to compensate for atmosphere and angular emissivity dependency. This is described in the Algorithm Theoretical Baseline Document (Eastwood et al., 2023). The level 1 TIR input data set is the full data record from the AVHRR on-board NOAA satellite platforms since 1982, as well as AVHRR records on-board Metop satellites since 2006. The product output format is NetCDF with standard attributes, following CF convention to the degree possible. The monthly data are divided into 2 monthly files, one for each hemisphere, SH and NH.
Klimamodelle sagen voraus, dass sich in naher Zukunft im Antarktischen Ozean signifikant die Temperatur und der PH-Wert ändern werden, bedingt durch den Anstieg der Konzentrationen troposphärischer Treibhausgase und vor allem durch den erhöhten Kohlenstoffdioxidausstoß aus fossilen Brennstoffen. Solche Änderungen wirken sich auf die Zusammensetzung des Phytoplanktons aus und damit auch auf die Stoffkreisläufe wichtiger Elemente (Kohlenstoff, Stickstoff, usw.). Ziel dieses interdisziplinären Projektes ist die genauere Bestimmung der räumlichen und zeitlichen Variabilität der Biomasse von unterschiedlichen Phytoplanktontypen im Antarktischen Ozean. Einerseits wird hiermit das Verständnis der Rolle des antarktischen Phytoplanktons für das Ökosystem vertieft und andererseits deren Beitrag für den globalen Kohlenstoffzyklus genauer quantifiziert. Durch die einzigartige Kombination von Satellitendaten zweier unterschiedlicher Instrumententypen soll die Konzentration verschiedener Phytoplankton-Typen im Antarktischen Ozean zum ersten Mal mit umfassender zeitlicher und räumlicher Abdeckung bestimmt werden. Die Gesamtbiomasse wird durch eine an die Antarktis angepasste Prozessierung mit Hilfe multispektraler Satellitenmessdaten berechnet. Der Anteil wesentlicher Phytoplanktontypen an der Gesamtbiomasse wird anhand der Auswertung charakteristischer Absorptionsstrukturen von hyperspektralen Messdaten (PhytoDOAS-Methode) ermittelt. Somit soll ein synergetisches Produkt aus sich ergänzenden Informationen multi- und hyperspektraler Satelliteninstrumente entwickelt werden, das auf ähnliche Satelliteninstrumente, deren Messungen in naher Zukunft starten, übertragbar sein wird. Damit kann dann ein Datensatz über die Verteilung von Phytoplanktontypen über Dekaden erstellt werden. Mit dem im Projekt entstehenden Datensatz über die Verteilung der Phytoplanktontypen soll deren Variabilität und Korrelation mit sich ändernden Umweltfaktoren im Antarktischen Ozean in den vergangenen untersucht werden. Darüber hinaus soll unser Datensatz genutzt werden, zur Verbesserung und Evaluierung eines Ökosystem-Models, welches die Biogeographie verschiedener Phytoplanktontypen durch Parametrisierung physiologischer Eigenschaften an ein Ozeanzirkulatonsmodell errechnet. Mit Hilfe des Langzeitdatensatz und dem damit verbundenen Wissen über die Variabilität der Phytoplanktontypen, wird ein Fundament geschaffen, um den Einfluss der Klimaveränderungen im Antarktischen Ozean zu bemessen.
The AWI Basemap (version 2025) is a global basemap for GIS applications or web map viewers. The map is a rendered and shaded RGB version of the General Bathymetric Chart of the Oceans (GEBCO) grid with the International Bathymetric Chart of the Arctic Ocean (IBCAO) and the International Bathymetric Chart of the Southern Ocean (IBCSO) as polar datasets and with ice overlays from Antarctic Digital Database (ADD), Global Land Ice Measurements from Space (GLIMS) and Greenland Ice Mapping Project (GIMP). It is available in three projections, EPSG:4326 for the global map as well as EPSG:3995 and EPSG:3031 for the polar stereographic versions. The map comes in three different color schemes to be used for different purposes.
We present the new reference chronology (AICC2023) providing an age vs depth relationship covering the last 800 kyr (thousands of years) for five ice cores (EDC, EDML, NGRIP, TALDICE and Vostok). To construct the new AICC2023 chronology, we used new highly resolved measurements for EDC ice core as well as novel absolute 81Kr ages, stratigraphic links between the five ice cores and accurate firn modeling estimates. The new chronological and glaciological information were combined in the Bayesian dating tool Paleochrono to obtain the AICC2023 timescale.
IceLines (Ice Shelf and Glacier Front Time Series) is an automated calving front monitoring service providing monthly ice shelf front time series of major Antarctic ice shelves. The provided time series allows to discover the dynamics of ice shelf front changes and calving events. The front positions are automatically derived from Sentinel-1 data based on a deep neuronal network called HED-U-Net. The time series covers the timespan 2014 to today (partly limited due to Sentinel-1 data availability). Incorrectly extracted fronts are truncated which might lead to gaps in the time series especially between December to March due to strong surface melt. Annual averages are calculated based on the extracted monthly fronts (excluding the summer months) and provide more robust results due to temporal aggregation
This dataset contains airborne radar data acquired using the AWI EMR system (Nixdorf et al., 1999) during the Arctic season of 2015. The profiles extend western DML over the Maud Belt and Ekström Ice Shelf to investigate the geodynamic evolution of East Antarctica, the Forster magnetic anomaly (GEA-V-FMA). The data are available as netCDF files (including waveforms and metadata), KML files of the profile line locations, and quicklook images of the radargrams.
This dataset contains airborne radar data acquired using the AWI Accumulation Radar (ACCU) system during the Antarctic season of 2011/12. The profiles cover western Dronning Maud Land around EDML, eastern Dronning Maud Land over the Sør Rondane Mountains, and over Atka Bay. The data are available as netCDF files (including waveforms and metadata), KML files of the profile line locations, and quicklook images of the radargrams.
The SMAA01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour A1A2 (AA): Antarctic(The bulletin collects reports from stations: 89002;GEORG VON NEUMAYER;89011;89047;)
The SNAA21 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour A1A2 (AA): Antarctic(The bulletin collects reports from stations: 89011;89047;)
The CSAA01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (AA): Antarctic (The bulletin collects reports from stations: 89002;GEORG VON NEUMAYER;)
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 846 |
| Europa | 26 |
| Land | 34 |
| Weitere | 9 |
| Wissenschaft | 639 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 85 |
| Ereignis | 55 |
| Förderprogramm | 651 |
| Gesetzestext | 1 |
| Taxon | 25 |
| Text | 84 |
| unbekannt | 95 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 138 |
| Offen | 815 |
| Unbekannt | 19 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 616 |
| Englisch | 476 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 39 |
| Bild | 2 |
| Datei | 82 |
| Dokument | 65 |
| Keine | 464 |
| Unbekannt | 26 |
| Webseite | 395 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 659 |
| Lebewesen und Lebensräume | 972 |
| Luft | 599 |
| Mensch und Umwelt | 944 |
| Wasser | 740 |
| Weitere | 896 |