Toward source region tomography with inter-source interferometry: Shear wave velocity from 2018 West Bohemia swarm earthquakes

The concept of seismic interferometry embraces the construction of waves traveling between receivers or sources with cross‐correlation techniques. In the present study cross correlations of coda waves are used to measure traveltimes of shear waves between earthquake locations for five event clusters of the 2018 West Bohemia earthquake swarm. With the help of a high‐quality earthquake catalog, I was able to determine the shear wave velocity in the region of the five clusters separately. The shear wave velocities range between 3.5 and 4.2 km/s. The resolution of this novel method is given by the extent of the clusters and better than for a comparable classical tomography. It is suggested to use the method in a tomographic inversion and map the shear wave velocity in the source region with unprecedented resolution. Furthermore, the influence of focal mechanisms and the attenuation properties on the polarity and location of the maxima in the cross‐correlation functions is discussed. The intracluster ratio of P wave to S wave velocity is approximately fixed at 1.68

Die Korrelation zwischen Eisenablagerung in der Substantia nigra und motorischer sowie nicht-motorischer Symptommanifestation bei Morbus Parkinson Patienten

Der idiopathische Morbus Parkinson ist eine progrediente neurodegenerative Erkrankung, die durch die Symptomtrias Hypo- bzw. Bradykinese, Rigor und/oder Ruhetremor gekennzeichnet ist und in ihrer klinischen Ausprägung variieren kann. Die Erkrankung manifestiert sich meistens seitenbetont und wird in 3 Subtypen unterteilt: akinetisch-rigide, tremordominant und Äquivalenztyp. Charakteristisch für IPS ist außerdem ein Prodromalstadium, welches mit mannigfaltigen nicht-motorischen Symptomen einhergeht und die motorische Symptomatik um mehrere Jahre vorausgehen können. Hyposmie, Schlafstörung und Obstipation sind einige Beispiele für nicht-motorische IPS Symptome. Die Pathogenese der Parkinsonkrankheit ist das Resultat komplexer Vorgänge, die bis heute noch nicht vollständig verstanden sind. Ergebnisse wissenschaftlicher Arbeiten deuten auf die zentrale Rolle von Eisen-Ionen in der Entstehung von IPS hin. Die Eisenakkumulation in den dopaminergen Neuronen der SN, insbesondere in der Pars compacta wird hierbei als Epiphänomen oder sogar als zugrundeliegender Faktor der Parkinsonerkrankung diskutiert. In post morten -Untersuchungen wurde eine erhöhte Eisenablagerung in den Basalganglien und vor allem in der SNc von IPS Patienten nachgewiesen. Im weiteren Verlauf ermöglichte die Entwicklung von speziellen MRT-Eisensequenzen (QSM-Sequenz) eine nicht invasive in vivo Eisendetektion mit Kartierung der Eisenverteilung im menschlichen Gehirn. Angeregt durch die oben erwähnten wissenschaftlichen Erkenntnisse wurde in dieser Doktorarbeit die Detektion von erhöhter Eisenkonzentration im Mittelhirn, insbesondere in der Substantia nigra incl. ihrer Unterteilung in pars compacta und pars reticulata bei Parkinson Patienten und gesunden Probanden untersucht. Es wurden die Lokalisation der erhöhten Eisenkonzentration untersucht und mit motorischen sowie nicht-motorischen IPS Symptome korreliert. Ziel dieser Untersuchungen war es einen Beitrag zur Identifikation und Etablierung eines bildmorphologischen Biomarkers für IPS zu leisten. Mit Hilfe einer strukturierten, auf Parkinson bezogenen neurologischen Untersuchung wurden motorische und nicht-motorische Parkinsonsymptome analysiert und systematisch erfasst. In einem nächsten Schritt erfolgten durch den Einsatz selbstgenerierter MP-RAGE Eisensequenzen die Erhebung kernspintomographischer Daten aus dem Gehirn der untersuchten Probanden und anhand eines Hirnatlas die Anfertigung einer Eisenkartierung des menschlichen Mittelhirns. Im dritten und letzten Abschnitt dieser Arbeit wurden klinische Parameter und gewonnene MRT-Daten in Bezug auf Eisen Deposition statistisch ausgewertet und in Korrelation gebracht. Die Ergebnisse dieser Analyse wiesen eine erhöhte Eisenkonzentration in der SNc von IPS Patienten im Vergleich zu gesunden Probanden nach. Darüber hinaus wurde eine positive Korrelation zwischen Eisenablagerung in der SNc und motorischen IPS Symptomen festgestellt. Eine weitere Erkenntnis war eine erhöhte Eisendeposition außerhalb der SNc von Parkinsonkranken im Vergleich zu Gesunden, nämlich in VTA- und NPP-Arealen. Die Erkenntnisse aus dieser Doktorarbeit verstärken die Hypothese, dass Eisen an dem Absterben von Neuronen der SNc und SNr sowie des VTA- und NPP-Areals beteiligt ist und demzufolge in der Entstehung sowohl motorischer als nicht-motorischer IPS Symptome involviert ist. Die erhöhte Eisendeposition im VTA könnte eine Erklärung für die Apathie sowie die depressive Verstimmung, psychische Verlangsamung und Gedächtnisstörung sein, die bei vielen IPS Patienten beobachtet werden. Hierbei werden in Zukunft weitere Arbeiten mit Untersuchung longitudinaler und größerer Kohorten benötigt, um die Pathogenese des Morbus Parkinson insbesondere in Bezug auf die Eisenbeteiligung weiter untersuchen und analysieren zu können

Optimal Network Design for Microseismic Monitoring in Urban Areas - A Case Study in Munich, Germany

Well-designed monitoring networks are crucial for obtaining precise locations, magnitudes and source parameters, both for natural and induced microearthqakes. The performance of a seismic network depends on many factors, including network geometry, signal-to-noise ratio (SNR) at the seismic station, instrumentation and sampling rate. Therefore, designing a high-quality monitoring network in an urban environment is challenging due to the high level of anthropogenic noise and dense building infrastructure, which can impose geometrical limitations and elevated construction costs for sensor siting. To address these challenges, we apply a numerical optimization approach to design a microseismic surveillance network for induced earthquakes in the metropolitan area of Munich (Germany), where several geothermal plants exploit a deep hydrothermal reservoir. First of all, we develop a detailed noise model for the city of Munich, to capture the heterogeneous noise conditions. Then, we calculate the expected location precision for a randomly chosen network geometry from the body-wave amplitudes and travel times of a synthetic earthquake catalog considering the modeled local noise level at each network station. In the next step, to find the optimum network configuration, we use a simulated annealing approach in order to minimize the error ellipsoid volume of the linearized earthquake location problem. The results indicate that a surface station network cannot reach the required location precision (0.5 km in epicentre and 2 km in source depth) and detection capability (magnitude of completeness Mc = 1.0) due to the city´s high seismic noise level. In order to reach this goal, borehole stations need to be added to increase the SNR of the microearthquake recordings, the accuracy of their body-wave arrival times and source parameters. The findings help to better quantify the seismic monitoring requirements for a save operation of deep geothermal projects in urban areas

A better automatic body-wave picker with broad applicability

For robust earthquake analysis, we need efficient and reliable automatic body-wave recognition methods. To do this, we combine the advantages of standard methods in an innovative and generalized approach. Using the component energy correlation method, we demonstrate the mathematical and practical advantages of the correlation operator and apply this operator to the S¯T/L¯T and R¯P/L¯P methods. We also implement multi-scale versions of these methods to reduce the dependence on user-defined time-scale parameters. We compare our results systematically to different methods, propose an optimal approach and demonstrate its reliability

Global quieting of high-frequency seismic noise due to COVID-19 pandemic lockdown measures

Human activity causes vibrations that propagate into the ground as high-frequency seismic waves. Measures to mitigate the COVID-19 pandemic caused widespread changes in human activity, leading to a months-long reduction in seismic noise of up to 50%. The 2020 seismic noise quiet period is the longest and most prominent global anthropogenic seismic noise reduction on record. While the reduction is strongest at surface seismometers in populated areas, this seismic quiescence extends for many kilometers radially and hundreds of meters in depth. This provides an opportunity to detect subtle signals from subsurface seismic sources that would have been concealed in noisier times and to benchmark sources of anthropogenic noise. A strong correlation between seismic noise and independent measurements of human mobility suggests that seismology provides an absolute, real-time estimate of population dynamics

ObsPy – What can it do for data centers and observatories?

Data acquisition by seismic centers relies on real-time systems, like SeisComP3, Antelope and Earthworm. However, these are complex systems that are designed for fast and precisely defined standard real-time analyses. Therefore, it is not a simple task to access or modify internal routines, and to integrate them into custom-processing workflows or to perform in-depth data analyses. Often a library is necessary that provides convenient access to data and allows easy control over all of the operations that are to be performed on the data. ObsPy is such a library, which is designed to access and process seismological waveform data and metadata. We use short and simple examples here to demonstrate how effective it is to use Python for seismological data analysis. Then, we illustrate the general capabilities of ObsPy, and highlight some of its specific aspects that are relevant for seismological data centers and observatories, through presentation of real-world examples. Finally, we demonstrate how the ObsPy library can be used to develop custom graphical user interface applications.<br /&gt

Abscisic Acid Represses Growth of the Arabidopsis Embryonic Axis after Germination by Enhancing Auxin Signaling[W]

Under unfavorable environmental conditions, the stress phytohormone ABA inhibits the developmental transition from an embryo in a dry seed into a young seedling. We developed a genetic screen to isolate Arabidopsis thaliana mutants whose early seedling development is resistant to ABA. Here, we report the identification of a recessive mutation in AUXIN RESISTANT1 (AUX1), encoding a cellular auxin influx carrier. Although auxin is a major morphogenesis hormone in plants, little is known about ABA–auxin interactions during early seedling growth. We show that aux1 and pin2 mutants are insensitive to ABA-dependent repression of embryonic axis (hypocotyl and radicle) elongation. Genetic and physiological experiments show that this involves auxin transport to the embryonic axis elongation zone, where ABA enhances the activity of an auxin-responsive promoter. We propose that ABA represses embryonic axis elongation by potentiating auxin signaling in its elongation zone. This involves repression of the AUXIN INDUCIBLE (Aux/IAA) gene AXR2/IAA7, encoding a key component of ABA- and auxin-dependent responses during postgerminative growth