1. Volume 93, 2021
  2. Побудова 3D моделей розподілу складових зенітної тропосферної затримки для території України

Побудова 3D моделей розподілу складових зенітної тропосферної затримки для території України

ISTCGCAP.
2021;
Випуск 93, 2021, Номер 93
: 48-58
https://doi.org/10.23939/istcgcap2021.93.048
Надіслано: Квітень 05, 2021
Автори:
  1. Богдан Паляниця
  2. Богдан Кладочний
  3. Оксана Паляниця
1
Кафедра вищої геодезії та астрономії, Національний університет “Львівська політехніка”
2
Національний університет «Львівська політехніка»
3
Львівський національний університет ім. Івана Франка

Мета цієї роботи – побудувати 3D моделі складових зенітної тропосферної затримки (ZTD) за даними приземних вимірів метеорологічних величин отриманих на 100 пунктах, що майже рівномірно розташовані на території України. Методика. Суха та волога складові зенітної тропосферної затримки були обчислені за формулами Saastamoinen. За отриманими результатами складено поля сухої і вологої складових тропосферної затримки, побудовано поля їхньої зміни із використанням різної кількості досліджуваних пунктів. Також з допомогою графічного редактора побудовано 3D моделі одномоментного розподілу величини сухої та вологої складових зенітної тропосферної затримки для території України. Результати. Результатом роботи є побудовані 3D моделі складових ZTD; побудовані поля зенітної тропосферної затримки для території України; виконане порівняння розподілу складових затримки для вказаної території та її зміни протягом доби. Встановлено, що суха складова набуває більшого значення на південній та центральній території України, де пункти спостережень розташовані нижче за висотою, і де є більшим атмосферний тиск, який домінує при обчислені цієї складової. Відповідно волога складова є більшою також у південній частині України, але це зумовлено вищою відносною вологістю. У результаті ущільнення мережі до 100 пунктів отримано точніші моделі розподілу складових, що дало змогу України детальніше оцінити значення тропосферної затримки для території України. Подальше ущільнення мережі для території України не спричинило очікуваного підвищення точності визначення тропосферної затримки, оскільки недостатньо рівномірним є розташування метеостанцій на території країни, і деякі значення метеорологічних величин отримані не безпосередніми вимірюваннями, а методом інтерполяції. Для отримання детальнішої моделі необхідно рівномірно ущільнювати модель пунктами з надійними метеорологічними вимірюваннями, а для контролю використовувати обчислення складових інтегруванням за даними аерологічних зондувань,  проведених на окремих пунктах. Наукова новизна та практична значущість. Наукова новизна полягає у побудові 3D моделей складових тропосферної затримки для території України на певний момент часу. Практична значущість виконаних досліджень у тому, що вони можуть використовуватися як початковий крок для побудови просторово-часової моделі тропосферної затримки, яка відображала б просторові зміни затримки у реальному часі для певної території.

тропосферна затримка
методи визначення тропосферної затримки
визначення складових тропосферної затримки
моделювання тропосферної затримки
ГНСС спостереження
  1. Заблоцький Ф. Д. До вибору моделей визначення складових зенітної тропосферної затримки при геодинамічних дослідженнях. Геодинаміка. Львів, 2000. №1(3). С. 1–7.
  2. Заблоцький Ф., Паляниця Б. Модифіковані моделі для визначення сухої складової зенітної тропосферної затримки у Південно-Західному регіоні України. Геодезія, картографія та аерофотознімання, 2004. №65. С. 51-56.
  3. Заблоцький Ф. Д., Довган Н. Р., Паляниця Б. Б. Особливості формування тропосферної затримки в Антарктиді (за даними станції Мак-Мердо). Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів: «Ліга-прес», 2006. С.115-119.
  4. Паляниця Б. Б. Про визначення тропосферної затримки при обробці GPS-вимірів. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, Ліга-прес, 2001. С. 48-52
  5. Abdel-Ghany M. S., A. Mahrous, E. A. Farid, Robaa S. M. & Abdel-Wahab M. M. Zenith (2019). Tropospheric Delay Corrections of GNSS Satellite Signal. Current Science International, 8, 230-235.
  6. Aigong X., Zongqiu X., Maorong G., Xinchao X., Huizhong Z., & Xin S., Estimating Zenith Tropospheric Delays from BeiDou Navigation Satellite System Observations Sensors 2013, 13(4), 4514-4526; https://doi.org/10.3390/s130404514
  7. Ashraf, E. L., AbouAly, N., Sharaf, M., Zahra, H., & Darrag, M. (2016). Tropospheric wet delay estimation using GNSS: Case study of a permanent network in Egypt. NRIAG Journal of Astronomy and Geophysics, 5(1), 76-86. https://doi.org/10.1016/j.nrjag.2016.01.002
  8. Bevis, M., Businger, S., Herring, T. A., Rocken, C., Anthes, R. A., & Ware, R. H. (1992). GPS meteorology: Remote sensing of atmospheric water vapor using the Global Positioning System. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 97(D14), 15787-15801.
  9. Junsheng D., Junping C. Assessment of Empirical Troposphere Model GPT3 Based on NGL’s Global Troposphere Products. Sensors 2020, 20(13), 3631; https://doi.org/10.3390/s20133631
  10. Kablak, N. I. (2011). Monitoring of the besieged water vapor on the basis of the processing of GNSS data. Space Science and Technology. 17, 4, 65-73. https://doi.org/10.15407/knit2011.04.065
  11. Kablak Nataliya, Reity Oleksandr, Stefan Ovidiu, Radulescu Adrian T. G. M., Radulescu Corina. The Remote Monitoring of Earth’s Atmosphere Based on Operative Processing GNSS Data in the UA-EUPOS/ZAKPOS Network of Active Reference Stations. Sustainability. 2016. V. 8. No 4. 00391 (11 pp). DOI:10.3390/su8040391
  12. Kladochnyi B., Palianytsia B.  The research of change in the components of zenith tropospheric delay. Міжнародна науково-технічна конференція GeoTerrace-2018. Львів, Україна, 13–15 грудня 2018. С.21-24.
  13. Mendes V. B. Modeling the neutral-atmosphere propagation delay in radiometric space techniques. Ph.D. dissertation, Department of Geodesy and Geomatics Engineering Technical Report № 199, University of New Brunwick, Fredericton, New Brunswick, Canada, 1999. 353 pp.
  14. National Climatic Data Center, Asheville, North Carolina, USA. Інтернет ресурс [Режим доступу]: https://www.ncdc.noaa.gov/
  15. Palianytsia B., Oliynyk V., Boyko V. The research of change of zenith troposperic dealay’s components. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, 2016, issue 83, pp 13-20.
  16. Palianytsia B. B., Kladochnyi B. V., Palianytsia O. B. Research of short-periodic changes in the components of zenith throposphere delay. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, 2020a, issue 91, pp 11-19.
  17. Palianytsia B. B., Kladochnyi B. V., Palianytsia Kh. B. Research of oscillations in the components of zenith tropospheric delay during the year in Ukraine. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, 2020b, issue 92, pp 5-14.
  18. Paziak M., Determination of precipitable water vapour, from the data of aerological ang GNSS measurements at europpean and tropical stations. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, 2019, issue 89, pp 20-28.
  19. Raspisaniye Pogodi Ltd., St. Petersburg, Russia, Інтернет ресурс [Режим доступу]: https://rp5.ua/
  20. Saastamoinen, J. (1972). Atmospheric correction for the troposphere and stratosphere in radio ranging satellites. The use of artificial satellites for geodesy, 15, 247-251.
  21. Yang, Y. F., Chen, X. P., Yao, M. H., Zhou, C. L., and Liao, C. M.: Research On Zenith Tropospheric Delay Modeling of Regional Cors Network, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-3/W10, 1197–1200, 2020.
  22. Zablotskyi F., Gresko Ju., Palanytsa B. Monitoring of water vapor content by radio sounding data at the Kyiv aerological station and by GNSS observation data at the GLSV station. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, 2017, issue 85, pp 13-17