2. Muhendislik Olcmeleri Sempozyumu

HASSAS KONUM BELİRLEMEDE (PPP) FARKLI ATMOSFER MODELLERİ
KULLANARAK TROPOSFER KAYNAKLI GECİKMELERİN KARŞILAŞTIRILMASI
E. TUNALI1
1
Hacettepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü, Ankara,
[email protected]
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
COMPARISON OF TROPOSPHERE PATH DELAYS WITH PPP BY USING
DIFFERENT ATMOSPHERE MODELS
Abstract
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
HKMO-Mühendislik Ölçmeleri STB Komisyonu
8. Ulusal Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu
19-21 Ekim 2016, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul
PPP’de Farklı Atmosfer Modelleri Kullanarak Troposfer Kaynaklı Gecikmelerin Karşılaştırılması
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 1.0 – 2.0
cm and ± 1.5 – 2.0 mm respectively. The difference between PPP and baseline solutions in terms of
estimated ZWDs are between ± 3.5 - 4.5 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).
HKMO-Mühendislik Ölçmeleri STB Komisyonu
8. Ulusal Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu
19-21 Ekim 2016, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul
PPP’de Farklı Atmosfer Modelleri Kullanarak Troposfer Kaynaklı Gecikmelerin Karşılaştırılması
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
Erişilebilirlik
Zaman
Konumsal Çözünürlük
Zamansal Çözünürlük
Lokal Ölçmeler
ECMWF
GPT
UNB3m
İstasyon
Tüm dünya
Tüm Dünya
Tüm Dünya
Gözlem epoğu
t > 1994
Sınırsız
Sınırsız
İstasyon
2.0° x 2.5°
Küresel
Harmonik
5 farklı enlem bandı ile
ara değer hesabı
6 saat
Yıllık
Yıllık
İstenilen sıklıkta
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.
HKMO-Mühendislik Ölçmeleri STB Komisyonu
8. Ulusal Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu
19-21 Ekim 2016, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul
PPP’de Farklı Atmosfer Modelleri Kullanarak Troposfer Kaynaklı Gecikmelerin Karşılaştırılması
4
Tablo 2. PPP ve ağ çözümlerine ait bazı temel veriler.
Gözlem verisi
Günlük RINEX
Gözlem Aralığı
Yörünge ve Saat
IGS Final sp3 ve clk30sec,
Uydu yükseklik
verileri
CODE Final eph ve clk05sec
açısı
Öncül ZHD
Saastamoinen ZHD
Tamsayı belirsizliği
Okyanus, kara ve atmosfer gelgit
Donanımsal
yüklemeleri ( IERS )
Sapmalar
1 saat
İzdüşüm Fonks.
Yüklemeler
ZWD kestirim aralığı
300 sn
elev > 5º
Float
P1C1 DCBs
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.
HKMO-Mühendislik Ölçmeleri STB Komisyonu
8. Ulusal Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu
19-21 Ekim 2016, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul
PPP’de Farklı Atmosfer Modelleri Kullanarak Troposfer Kaynaklı Gecikmelerin Karşılaştırılması
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 3.5 – 5.5 mm, ECMWF/VMF1 modelini kullanan çözümler için
ise ortalama 3.5 - 4.2 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
HKMO-Mühendislik Ölçmeleri STB Komisyonu
8. Ulusal Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu
19-21 Ekim 2016, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul
PPP’de Farklı Atmosfer Modelleri Kullanarak Troposfer Kaynaklı Gecikmelerin Karşılaştırılması
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
(gpt)
rs – ppp
(ecmwf) (unb3m)
rs – ağ
rs – ağ
(gpt)
(ecmwf)
ort. fark (mm)
2.40
-0.16
-0.29
2.07
-0.39
std. hata (mm)
1.69
1.35
1.80
1.99
1.69
rms (mm)
2.92
1.33
1.70
2.84
1.71
maks. fark (mm)
6.62
-0.16
4.22
2.07
4.22
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. 679-683.
Böhm. J, Möller. G, M. Schindelegger, G. Pain, R. Weber, 2015. Development of an improved blind model
for slant delays in the troposphere (GPT2w), GPS Solutions.
HKMO-Mühendislik Ölçmeleri STB Komisyonu
8. Ulusal Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu
19-21 Ekim 2016, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul
PPP’de Farklı Atmosfer Modelleri Kullanarak Troposfer Kaynaklı Gecikmelerin Karşılaştırılması
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. 65-70.
Niell, A.E. (1996), Global mapping functions for the atmosphere delay at radio wavelengths, Journal of
Geophysical Research (B), 101, 3227–3246.
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, 247–251.
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.
HKMO-Mühendislik Ölçmeleri STB Komisyonu
8. Ulusal Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu
19-21 Ekim 2016, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul