Atmosphärenmodell für präzise GNSS-Anwendungen | AMG

Das Atmosphärenmodell für GNSS (die Komponente, welche die Ausbreitung von Radiosignalen in der Atmosphäre beschreibt) besteht aus einem Teil für die Troposphäre und einem für die Ionosphäre.
Troposphäre: Druck-, Temperatur- und Feuchtefelder stammen von einem globalen Numerischen Wetter Modell (NWM), dem Global Forecast System (GFS) des National Centers for Environmental Prediction (NCEP) (https://www.nco.ncep.noaa.gov/pmb/products/gfs/). Wir verwenden einen Ray-tracing-Algorithmus (Zus et al., 2014) und leiten damit stations-spezifische hydrostatische (feuchte) Laufzeitverzögerungen für den Zenith, die Koeffizienten der Mapping-Funktion und die horizontalen Gradienten-Komponenten ab. Für Reanalysen verwenden wir die Analyse des NWM, während wir in Echtzeitanwendungen Kurzfristvorhersagen des NWM verwenden. Zum Einfluss des Modells für die Troposphäre in der GNSS-Datenanalyse siehe Zus et al., 2021.
Ionosphäre: Das Elektronendichtefeld wird aus einem klimatologischen Modell, der International Reference Ionosphere (IRI) (https://iri.gsfc.nasa.gov/), oder aus Daten des Space Weather Prediction Center (SWPC) der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) abgeleitet (https://www.swpc.noaa.gov/). Das Erdmagnetfeld basiert auf dem International Geomagnetic Reference Field (IGRF) (https://www.ngdc.noaa.gov/IAGA/vmod/igrf.html). Wir verwenden einen Ray-tracing-Algorithmus und leiten daraus Ionosphärenparameter ab, die dann für Korrekturen höherer Ordnung in präzisen Anwendungen verwendet werden können (Zus et al., 2017).
Datenverfügbarkeit: Troposphärische und ionosphärische Parameter, die für bestimmte Stationen oder globale Gitternetze abgeleitet werden, sind auf Anfrage erhältlich.
Quellcode: Das Raytracing-Tool ist über https://git.gfz-potsdam.de/zusflo/dns verfügbar.
Kontakt: zusflo@gfz.de
Literatur
Zus, F., Dick, G., Dousa, J., Heise, S., and Wickert, J.: The rapid and precise computation of GPS slant total delays and mapping factors utilizing a numerical weather model, Radio Sci., 49, 207–216, doi:10.1002/2013RS005280, 2014.
Zus, F., Z. Deng, and J. Wickert: The impact of higher-order ionospheric effects on estimated tropospheric parameters in Precise Point Positioning, Radio Sci., 52, doi:10.1002/2017RS006254, 2017.
Zus, F., Balidakis, K., Dick, G., Wilgan, K., and Wickert, J.: Impact of Tropospheric Mismodelling in GNSS Precise Point Positioning: A Simulation Study Utilizing Ray-Traced Tropospheric Delays from a High-Resolution NWM, Remote Sens, 13, 3944, doi.org/10.3390/rs13193944, 2021.