COMPARISON OF TROPOSPHERE PATH DELAYS WITH PPP BY USING DIFFERENT ATMOSPHERE MODELS

Transkript

1 HASSAS KONUM BELİRLEMEDE (PPP) FARKLI ATMOSFER MODELLERİ KULLANARAK TROPOSFER KAYNAKLI GECİKMELERİN KARŞILAŞTIRILMASI E. TUNALI 1 1 Hacettepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü, Ankara, etunali@hacettepe.edu.tr Özet GNSS gözlemlerinde, troposfer kaynaklı gecikmelerin giderilmesi gerekir. Troposfer; toplam atmosfer kütlesinin yüzde 75'ini, atmosferdeki su buharının da yüzde 99'unu oluşturmaktadır. Troposferin GNSS sinyaline olan etkisi iyonosferde olduğunun aksine lineer kombinasyonlar ile giderilemez. Troposfer kaynaklı sinyal gecikmelerini hesaplayabilmek için gerekli olan meteorolojik parametreler, her istasyon bölgesi için mevcut olmayabilir. Günümüzde, farklı sayısal hava modelleri (ECMWF, NCEP) ve deneysel atmosfer modelleri (GPT, GPT2, UNB3m) bu meteorolojik verilerin ilgilenilen istasyon konumunda türetilmesi için yaygın olarak kullanılmaktadır. Troposfer zenit hidrostatik gecikme (ZHD) değerleri, bu deneysel modellerden ara değer hesabı ile hesaplanan basınç parametreleri kullanılarak yüksek doğrulukla (99 %) elde edilebilmektedir ve çözüm denklemlerinde öncül (a-priori) gecikme olarak kullanılmaktadır. Atmosferdeki su buharı içeriğine bağlı olarak zamansal ve mekânsal sürekli değişkenlik gösteren troposfer zenit ıslak gecikmesi (ZWD) ise modellenmesi zor olduğu için genellikle gözlem denklemlerinden parametre kestirimi yoluyla elde edilir. Bu çalışmada; hassas konum belirleme (PPP) çözümleriyle farklı troposfer modelleri ve izdüşüm fonksiyonları (GMF, VMF1, Niell) kullanarak kestirilen ZWD değerleri, birbirleri ve IGS tarafından yayınlanan troposfer zenit gecikme değerleriyle karşılaştırılmıştır. 11 farklı IGS istasyonu ile gerçekleştirilen PPP çözümleri sonucunda, ıslak gecikme kestirimleri arasındaki sapma; farklı troposfer modelleri için ± 1 2 cm aralığındadır. Kestirimler arasındaki farkların RMS değerlerinin de ± 1,5-2,0 mm arasında kaldığı görülmüştür. Atmosfer modellerini kullanan PPP çözümleri, aynı modelleri kullanan ağ çözümleriyle kıyaslandığında, ortalama ZWD kestirimleri arasındaki farkların ± 3,5-4,5 mm aralığında kaldığı tespit edilmiştir. PPP sonucunda kestirilen ZWD değerlerinden türetilen yoğuşabilir su buharı ile aynı istasyona ait radyosonda sonuçları arasındaki farkın 3 mm yi geçmediği belirlenmiştir. Anahtar kelimeler: PPP, troposfer modelleri, IGS, ıslak troposfer gecikmesi, izdüşüm fonksiyonları, yoğuşabilir su buharı Abstract COMPARISON OF TROPOSPHERE PATH DELAYS WITH PPP BY USING DIFFERENT ATMOSPHERE MODELS Troposphere path delays must be mitigated from GNSS observations. The troposphere contains 75 % of the total atmosphere mass and 99 % of the water vapour and unlike the ionosphere its delay effect cannot be eliminated via linear combinations. The meteorological information to calculate tropospheric delay are usually not available for all GNSS sites. Nowadays, numerical weather models (ECMWF, NCEP) or empirical prediction models (GPT, GPT2, UNB3m) are preferred to get accurate meteorological data for observed site. Zenith hydrostatic delay (ZHD) may be calculated with high accuracy (99 %) with pressure data interpolated from these models and can be used as a-priori delay in the solution. The wet component zenith wet delay (ZWD) which is mostly due to highly variable with space and time water vapor is difficult

2 2 to model and it is then estimated. In this study, the ZWD estimates of the PPP campaigns using different atmosphere models and mapping functions (GMF, VMF1, Niell) were compared. Baseline estimates of the same parameters and the IGS Final results were used for validation. The PPP campaign conducted with 11 IGS sites showed that the ZWD differences and the RMS of the differences are in the range of cm and ± mm respectively. The difference between PPP and baseline solutions in terms of estimated ZWDs are between ± mm. The precipitable water vapour (PW) derived from ZWDs were validated with co-located radiosonde site and the mean difference were determined as lower than 3 mm. Keywords: PPP, troposphere models, IGS, zenith wet delay, mapping functions, precipitable water vapour 1. Giriş PPP çözümü ile troposfer zenit gecikme değerini elde edebilmek için istasyon bölgesinde ölçülmüş gerçek meteorolojik verilere ihtiyaç duyulmaktadır. İstasyon bölgesinde meteorolojik algılayıcıların bulunmadığı durumlarda ise sayısal hava modelleri (ECMWF, NCEP) ve deneysel yöntemler ile geliştirilmiş basınç, sıcaklık ve bağıl nem tahmin modelleri (GPT, GPT2, UNB3m) ara değer hesabı sonucunda bu meteorolojik verileri sağlayabilmektedir. Troposfer zenit kuru gecikmesi (ZHD), bu modellerden türetilen basınç verileri ve Saastamoinen (1972) troposfer kuru gecikme formülünü kullanarak yüksek bir doğrulukla (99 %) belirlenebilir. Toplam gecikmenin ıslak bileşeni (ZWD), atmosferdeki su buharı içeriğine bağlı olarak mekânsal ve zamansal değişkenlik göstermekte ve modellenmesi zordur. Islak gecikme, GNSS analizlerinde çözüm denklemlerine genellikle bilinmeyen olarak girer ve parametre kestirimi sonucunda değeri bulunur. Collins ve Langley (1997) tarafından Geniş Alan Güçlendirme Sistemi (WAAS) kullanıcıları için New Brunswick Üniversitesi'nde geliştirilen UNB atmosfer modeli taramalı tablo formatında, beş farklı enlem değeri için meteorolojik verilerin yıllık ortalama ve genlik değerlerini sağlamaktadır. İlgili istasyona ait enlem ve elipsoidal yükseklik değerlerini kullanarak ihtiyaç duyulan meteorolojik verileri türetilebilir. Leandro (2007) tarafından güncellenen ve UNB3m, Saastamoinen (1972) troposfer modelini ve Niell (1996) kuru ve ıslak izdüşüm fonksiyonlarını kullanmaktadır. Global Pressure and Temperature (GPT) (Böhm, 2007) küresel harmonik fonksiyonu (9. derece ve 9. mertebe) her hangi bir konum ve her hangi bir epok için meteorolojik veriler sağlamaktadır. Modelin kullandığı basınç ve sıcaklık verileri ECMWF' in 15 x 15 grid değerlerinin 36 aylık ortalama profillerinden faydalanarak hesaplanmıştır (ERA40, Uppala v.d. 2005). GPT modeli ile meteorolojik veriyi elde etmek için istasyon konumu, elipsoidal yükseklik ve yılın günü yeterlidir. Günümüzde en yeni sürüm 1 x 1 yıllık ortalama grid değerlerine göre güncellenmiş olan GPT2_1W modelidir (Böhm v.d. 2015).

3 3 UNB3m ve GPT modelleri düşük konumsal çözünürlükleri ve sadece yıllık ortalamaları temel aldıkları için kısa süreli atmosfer hareketlerini yansıtamazlar. ECMWF tarafından 6 saat zamansal çözünürlüklü ve 2.0 x 2.5 grid formatında yayınlanan zhd, zwd ve izdüşüm fonksiyonu parametrelerini (ah, aw) içeren grid dosyaları kısa zamanlı ani atmosfer değişimlerinin gözlemlenmesini sağlamaktadır (Böhm v.d, 2009). Tablo 1 de kullanılan farklı modeller özelliklerine göre karşılaştırılmıştır. Tablo 1. Kullanılan modellerin karakteristik özellikleri. P, T, RH Lokal Ölçmeler ECMWF GPT UNB3m Erişilebilirlik İstasyon Tüm dünya Tüm Dünya Tüm Dünya Zaman Gözlem epoğu t > 1994 Sınırsız Sınırsız Konumsal Çözünürlük İstasyon 2.0 x 2.5 Küresel Harmonik 5 farklı enlem bandı ile ara değer hesabı Zamansal Çözünürlük İstenilen sıklıkta 6 saat Yıllık Yıllık 2. Yöntem Bu çalışmada; farklı atmosfer modellerinin ve izdüşüm fonksiyonlarının troposfer ıslak gecikme kestirimine olan etkisini gözlemlemek amacıyla, 5 farklı IGS istasyonunda (ffmj, ganp, pots, wtzr, zimm), 20 Mayıs - 10 Haziran 2013 tarihleri arasında 21 günlük bir PPP oturumu gerçekleştirilmiştir. 21 günlük oturum sonucunda koordinatlar, alıcı saat düzeltmeleri ve ıslak troposfer gecikmeleri (zwd) kestirilmiştir. Oturumlar, iyonosfer bağımsız (L3), 300 saniye örnekleme aralığında ve en az 5º yükselim açısı altında gerçekleştirilmiştir. Öncül (a-priori) troposfer modeli olarak sırasıyla GPT, ECMWF ve UNB3m atmosfer modellerinden elde edilen basınç değeri ve Saastamoinen (1972) hesabı ile bulunan kuru troposfer zenit gecikmesi (zhd) kullanılmıştır. Çözümlerde kuru ve ıslak GMF, VMF1, Niell izdüşüm fonksiyonları en uyumlu çalıştıkları atmosfer modelleri ile birlikte kullanılmışlardır. PPP ve ağ çözümleri BERNESE 5.2, glab 2.8 ve Matlab R2015a ortamlarında değerlendirilmiş olup, oturumlara ait bazı bilgiler Tablo 2 de gösterilmiştir.

4 4 Tablo 2. PPP ve ağ çözümlerine ait bazı temel veriler. Gözlem verisi Günlük RINEX Gözlem Aralığı 300 sn Yörünge ve Saat IGS Final sp3 ve clk30sec, Uydu yükseklik elev > 5º verileri CODE Final eph ve clk05sec açısı Öncül ZHD Saastamoinen ZHD Tamsayı belirsizliği Float Okyanus, kara ve atmosfer gelgit Donanımsal Yüklemeler P1C1 DCBs yüklemeleri ( IERS ) Sapmalar ZWD kestirim aralığı 1 saat İzdüşüm Fonks. VMF, GMF, Niell 3. Sonuç ve Öneriler Farklı atmosfer modellerini ve izdüşüm fonksiyonlarını (GPT/ GMF, ECMWF / VMF1, UNB3m / Niell) kullanan PPP çözümleri ile kestirilen ıslak troposfer zenit gecikmeleri arasında ± 2 cm ye varan farklar görülmektedir (Şekil 1). Bu farkların görülmesinin en büyük nedeni; atmosfer modellerinin ürettiği farklı basınç verileri ve bu verilere dayanarak hesaplanan öncül zhd değerlerinin farklılık göstermesidir (Şekil 2). Şekil 1. ganp, pots ve graz igs istasyonları için zwd kestirimleri ve kestirimlerin rms değerleri. Şekil 2. Farklı atmosfer modelleri ile üretilen öncül zhd değerlerinin zwd kestirimlerine etkileri.

5 5 GPT / GMF, ECMWF / VMF1 ve UNB3m / Niell modelleri ile gerçekleşen ayrı ayrı analizlerin sonucunda, atmosferdeki nem miktarındaki değişimin her üç modeli ayrı ayrı kullanan PPP kestirimleri (zwd) ile uyum gösterdiği görülmüştür. Ani nem değişimlerini PPP analizlerinde daha iyi yansıtmak amacıyla kestirimin zamansal çözünürlüğü 1 saat yerine 15 dakika alınabilir ve kestirim için tanımlanan zorlamalar (constraints) varsa bunlar kaldırılabilir. PPP ile ağ çözümlerinin ıslak gecikme kestirimleri kıyaslandığında, GPT/GMF modelini kullanan çözümler için ortalama mm, ECMWF/VMF1 modelini kullanan çözümler için ise ortalama mm fark gözlemlenmiştir (Şekil 3). Tablo 3. PPP zwd kestirimlerinde gpt/gmf ve ecmwf/vmf1 karşılaştırması. GPT/GMF modelini temel alan ağ çözümlerinin IGS Final troposfer gecikme verileri ile daha uyumlu olduğu görülmüştür (Şekil 3). Çoklu farklar ile tamsayı belirsizliği çözümü ve diğer hata kaynaklarının giderilmesi bunda önemli bir etkendir. Diğer bir etken olarak, ECMWF verisinin atmosferdeki hava hareketlerini yansıtan, 6 saat çözünürlüklü güncel ve doğru meteorolojik parametreleri esas almasıdır. Şekil 3. Farklı atmosfer modelleri ile PPP ve ağ çözümlerinin karşılaştırılması. Yoğuşabilir su buharı miktarı (Precipitable Water - PW) ile ZWD arasındaki ilişkiden faydalanarak, Ganovce (Ganp) IGS istasyonu için gerçekleştirilen PPP ve ağ çözümleri, aynı istasyona ait radyosonda

6 6 verileri ile karşılaştırılmıştır (Şekil 4). Çözümlerde ECMWF / VMF1 ile elde edilen PW değerlerinin radyosonda sonuçları ile daha uyumlu olduğu tespit edilmiştir (Tablo 4). Tablo 4. PPP ve baz çözümlerinin radyosonda verileri ile karşılaştırılması (igs:ganp). rs - ppp rs ppp rs ppp rs ağ rs ağ (gpt) (ecmwf) (unb3m) (gpt) (ecmwf) ort. fark (mm) std. hata (mm) rms (mm) maks. fark (mm) Şekil 4. PPP ve baz çözümlerinin radyosonda verileri ile karşılaştırılması (igs:ganp). Not : Bu çalışma TÜBİTAK Yurt Dışı Doktora Sırası Araştırma Burs Programı 2214-A kapsamında desteklenmiştir. 4. Kaynaklar Böhm, J., Heinkelmann, R. & Schuh, H. (2007). Short Note: A global model of pressure and temperature for geodetic applications. Journal of Geodesy, Vol. 81, pp Böhm. J, Möller. G, M. Schindelegger, G. Pain, R. Weber, Development of an improved blind model for slant delays in the troposphere (GPT2w), GPS Solutions.

7 7 Collins, J.P. and R.B. Langley (1997). A Tropospheric Delay Model for the User of the Wide Area AugmentationSystem. Final contract report for Nav Canada, Department.of Geodesy and Geomatics Engineering Technical Report No. 187, University of New Brunswick, Fredericton, N.B., Canada. Leandro, R.F., R.B. Langley and M.C. Santos (2007). UNB3m_pack: A neutral atmosphere delay package for GNSS. GPS Solutions, Vol. 12, No. 1, pp Niell, A.E. (1996), Global mapping functions for the atmosphere delay at radio wavelengths, Journal of Geophysical Research (B), 101, Saastamoinen, J. (1972), Atmospheric correction for the troposphere and stratosphere in radio ranging of satellites, The use of artificial satellites for geodesy, Geophys. Monogr. Ser., 15, Uppala SM, PW Kållberg, AJ Simmons, U Andrae, V da Costa Bechtold, M Fiorino, JK Gibson, J Haseler, A Hernandez, GA Kelly, X Li, K Onogi, S Saarinen, N Sokka, RP Allan, E Andersson, K Arpe, MA Balmaseda, ACM Beljaars, L van de Berg, J Bidlot, N Bormann, S Caires, F Chevallier, A Dethof, M Dragosavac, M Fisher, M Fuentes, S Hagemann, E Hólm, BJ Hoskins, L Isaksen, PAEM Janssen, R Jenne, AP McNally, J-F Mahfouf, J-J Morcrette, NA Rayner, RW Saunders, P Simon, A Sterl, KE Trenberth, A Untch, D Vasiljevic, P Viterbo, and J Woollen (2005) The ERA-40 re-analysis, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 131.