Analiza IWV wyznaczonego z wysoką rozdzielczością czasową z obserwacji GNSS w programie G-Nut/Tefnut case study Paweł GOŁASZEWSKI*, Paweł WIELGOSZ, Katarzyna STĘPNIAK Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie *Adres e-mail: pawel.golaszewski@uwm.edu.pl 1
MOTYWACJA Prace w ramach WG1 Akcji COST ES1206 GNSS4SWEC Obserwacje z repozytorium COST ES1206 Benchmark Campaign. Walidacja IWV i ZWD estymowanego z pomiarów GNSS poprzez porównanie do obserwacji z radiometrów mikrofalowych. Testowanie możliwości zastosowania oprogramowania G-Nut/Tefnut do przyszłych badań. 2
Radiometr mikrofalowy Dwa radiometry zlokalizowane w POCZDAMIE i LINDENBERGU. Wysokiej jakości dane IWV. Baza porównawcza dla danych estymowanych na podstawie pomiarów GNSS. 3
Case study Dane pochodzą z repozytorium COST ES1206 Benchmark Campaign. Radiometry: POCZDAM i LINDENBERG. Kolokowane stacje GNSS. Okres 26 dni: 29.05 23.06.2013 Podczas badanego okresu występowały gwałtowne zjawiska pogodowe. 4
Dane i konfiguracja oprogramowania G-Nut/Tefnut processing: Obserwacje GNSS opracowane w trybie PPP. Zastosowano finalne produkty IGS (poprawki chodu zegara i orbity, centra fazowe anten). Model troposfery a priori GPT Interwał estymacji ZWD 5 min. Konwersja IWV: ZWD IWV= 10 8 (k 2 + k 3 Tm )R w Współczynniki refrakcji z Bevis et al.(1992) Dane referencyjne (radiometr): Poczdam interwał 5 min Lindenberg interwał 10 min 5
Analiza danych radiometrycznych - screening Wartości IWV w Poczdamie i Lindenbergu przekroczyły odpowiednio: 200 kg/m 2 i 300 kg/m 2. Range check usunięto wartości przekraczające 50 kg/m 2. Outliers check usunięto wartości przekraczające (mediana + 2,5*std). 6
IWV dla stacji POTS Korelacja = 92,27% 7
Wykres rezyduów dla stacji POTS 8
Dane statystyczne dla stacji POTS kg/m 2 max min mean median std GNSS 36,595 9,583 21,961 21,799 6,201 Radiometer 39,835 6,650 23,359 22,577 6,999 Residuals 8,759-23,410-1,399-1,089 2,710 RMS 3,050 kg/m 2 9
IWV dla stacji LDB2 Korelacja = 90,36% 10
Wykres rezyduów dla stacji LDB2 11
Dane statystyczne dla stacji LDB2 kg/m 2 max min mean median std GNSS 37,073 7,342 22,573 22,671 6,423 RMS 3,239 kg/m 2 Radiometer 41,060 6,860 24,030 23,940 6,699 Residuals 9,516-22,776-1,457-0,845 2,893 12
Czułość radiometrów Historyczne dane pogodowe potwierdzają występowanie intensywnych opadów deszczu i gwałtownych burz w Berlinie m.in.: 30.05.2013 14-15.06.2013 20-21.06.2013 W większości przypadków, moment wystąpienia burzy skorelowany jest z nieoczekiwanymi wartościami IWV pomierzonymi przez radiometr zlokalizowany w Poczdamie. Przykładowy link: https://www.wunderground.com/history/ai rport/eddt/2013/6/20/weeklyhistory.html?req_city=poczdam&req_state=&req_state name=germany&reqdb.zip=00000&reqdb. magic=1&reqdb.wmo=10379 13
Podsumowanie Wnioski: IWV obliczone na podstawie obserwacji GNSS jest wysoce skorelowane z danymi radiometrycznymi, generalnie rezydua nie przekraczają 8-10%. Oprogramowanie G-Nut/Tefnut dosyć dokładnie estymuje ZTD/ZWD. Radiometry posiadają pewne wady, jak np., występowanie obserwacji odstających, szczególnie podczas silnych opadów. Plany na najbliższą przyszłość: Doskonalenie metod obliczeniowych GNSS. Zaawansowany screening danych z radiometrów. Analiza obrazów z kamery rejestrującej zachmurzenie (GFZ). Analiza danych z drugiego radiometru w GFZ. Analiza rocznego okresu danych. W dalszej perspektywie wyznaczanie ZWD/IWV w czasie rzeczywistym. 14
Dziękuję za uwagę! Badanie zostało sfinansowane przez Narodowe Centrum Nauki, w ramach projektu No. UMO-2015/19/B/ST10/02758. 15