Застосування процедури симуляції даних для задач GNSS-томографії тропосфери
dc.citation.epage | 67 | |
dc.citation.journalTitle | Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва | |
dc.citation.spage | 61 | |
dc.citation.volume | 1(41) | |
dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | |
dc.contributor.author | Савчук, С. | |
dc.contributor.author | Хоптар, А. | |
dc.contributor.author | Savchuk, S. | |
dc.contributor.author | Khoptar, A. | |
dc.coverage.placename | Львів | |
dc.coverage.placename | Lviv | |
dc.date.accessioned | 2023-06-08T07:23:36Z | |
dc.date.available | 2023-06-08T07:23:36Z | |
dc.date.created | 2021-02-16 | |
dc.date.issued | 2021-02-16 | |
dc.description.abstract | Вміст та розподіл водяної пари в атмосфері Землі пов’язані з різними погодними умовами і кліматичними процесами, а тому мають важливе значення для розуміння багатьох метеорологічних явищ. На сучасному етапі розвитку та становлення Глобальних навігаційних супутникових систем (англ. Global Navigation Satellite Systems, GNSS) розподіл вмісту водяної пари можна встановити за допомогою даних спостережень методом GNSSтомографії, що, своєю чергою, дає можливість вивчати зміни вертикального профілю вмісту водяної пари в тропосфері Землі. У GNSS-томографії тропосфери точну інформацію про розподіл водяної пари отримують за допомогою інтегральних вимірювань, таких як визначення вмісту водяної пари у похиленому напрямку (англ. Slant Water Vapor, SWV). Суть задачі GNSS-томографії тропосфери – розв’язання системи рівнянь, кількість яких обмежується кількістю супутників, що беруть участь у спостереженнях. Функціональний зв’язок між спостереженнями та невідомими, тобто шляхи проходження GNSS-сигналів через тропосферу, повинен бути достатньо відомий. Проте сьогодні така інформація відсутня, що призводить до основної проблеми методу GNSS-томографії тропосфери – подолання дефіциту рангу під час інверсії вихідного рівняння. Цюпроблему можна вирішити, збільшивши кількість супутникових сигналів у широкому діапазоні положень. Метою цієї роботи є максимізація використання GNSS-сигналів під час моделювання томографічного розв’язку на основі симуляції даних. Методика. На підставі розробленої нами методики опрацювання даних мульти-GNSS спостережень PPP-методом запропоновано алгоритм процедури симуляції додаткових супутників під час томографічного моделювання з метою подолання проблем дефіциту рангу. Результати. Наведено результати застосування процедури симуляції даних для вертикального профілю вмісту водяної пари в тропосфері Землі на основі результатів опрацювання даних мультиGNSS спостережень на станції GANP (Попрад, Словаччина) у період з 31.05.2019 р. до 1.06.2019 р. Наукова новизна та практична значущість. Вперше запропоновано алгоритм процедури симуляції додаткових супутників з метою подолання проблем дефіциту рангу під час томографічного моделювання. | |
dc.description.abstract | The content and distribution of water vapor in the Earth's atmosphere are related to various weather conditions and climatic processes, and are therefore important for understanding many meteorological phenomena. At the current stage of development and formation of Global Navigation Satellite Systems (GNSS), the distribution of water vapor content can be established using such observations from GNSS tomography, which, in turn, allows to study changes in the vertical profile of water vapor content in the Earth's troposphere. In troposphere GNSS tomography, accurate information on the distribution of water vapor is obtained using integrated measurements, such as the water vapor content value in the slant direction (Slant Water Vapor, SWV). The essence of the problem of troposphere GNSS tomography is the solution of equations system, the number of which is limited by the number of satellites involved in observations. In this case, the functional relationship between observations and unknowns, ie the pathways of GNSS signalsthrough the troposphere, must be known in sufficient numbers. However, today there is a problem of lack of such information, which leads to the main problem of the troposphere GNSS-tomography method – overcoming the deficit of rank in the inversion of the original equation. This problem can be solved by increasing the number of satellite signals in a wide range of positions. The purpose ofthis work isto maximize the use of GNSS signalsin modeling tomographic solutions based on data simulation. Method. Based on the developed method of multi-GNSS observations data processing by the PPP method, an algorithm of the procedure of simulation of additional satellites in tomographic modeling in order to overcome the problems of rank deficit is proposed. Results. The results of application of the data simulation procedure for the vertical profile of water vapor content in the Earth'stroposphere are presented based on the results of processing GNSS observations at the GANP station (Poprad, Slovakia) in the period from 31.05.2019 to 1.06.2019. Scientific novelty and practical significance. For the first time, an algorithm for the procedure of additional satellites simulation was proposed in order to overcome the problems of rank deficit in the tomographic modeling. | |
dc.format.extent | 61-67 | |
dc.format.pages | 7 | |
dc.identifier.citation | Савчук С. Застосування процедури симуляції даних для задач GNSS-томографії тропосфери / С. Савчук, А. Хоптар // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2021. — Том 1(41). — С. 61–67. | |
dc.identifier.citationen | Savchuk S. Application of data simulation procedure for troposphere GNSS tomography tasks / S. Savchuk, A. Khoptar // Modern Achievements of Geodesic Science and Industry. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2021. — Vol 1(41). — P. 61–67. | |
dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/59198 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
dc.publisher | Lviv Politechnic Publishing House | |
dc.relation.ispartof | Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва, 2021 | |
dc.relation.ispartof | Modern Achievements of Geodesic Science and Industry, 2021 | |
dc.relation.references | Bar-Sever Y. E., Kroger P. M., and Borjesson J. A. (1998). | |
dc.relation.references | Estimating Horizontal Gradients of Tropospheric Path | |
dc.relation.references | Delay with a single GPS Receiver. Journal of | |
dc.relation.references | Geophysical Research, Vol. 103, Issue B3, pp. 5019–5035. | |
dc.relation.references | Bender, M., Dick, G., Ge, M., Deng, Z., Wicker,J., Kahle, H.-G., | |
dc.relation.references | Raabe, A., Tetzlaff, G. (2011). Development of a | |
dc.relation.references | GNSS water vapor tomography system using algebraic | |
dc.relation.references | reconstruction techniques. Adv. Space Res., 47, рр. 1704–1720. | |
dc.relation.references | Bevis, M., Businger, S., Herring, T. A., Rocken, C., | |
dc.relation.references | Anthes, R. A., Ware, R. H. (1992). GPS meteorology: | |
dc.relation.references | Remote sensing of atmospheric water vapor using the | |
dc.relation.references | Global Positioning System. J. Geophys. Res. Atmos. 97, рр. 15787–15801. | |
dc.relation.references | Bramlet, R. (1978). Reconstruction tomography in diagnostic | |
dc.relation.references | radiology and nuclear medicine. Clin. Nucl. Med. 3, р. 245. | |
dc.relation.references | Chen, Y. Q., Liu, Y. X., Wang, X. Y., Li, P. H. (2016). | |
dc.relation.references | Assessing the Performance of Troposphere | |
dc.relation.references | Tomographic Modeling Using MultiSource Water | |
dc.relation.references | Vapor Data During Hong Kong’s Rainy Season from | |
dc.relation.references | May to October 2013. Atmospheric Measurement | |
dc.relation.references | Techniques Discussions, pp. 1–23. | |
dc.relation.references | Elosegui, P., Ruis, A., Davis, J., Runi, G., Keihm, S., Bürki, | |
dc.relation.references | B., Kruse, L. (1998). An experiment for estimation of | |
dc.relation.references | the spatial and temporal variations of water vapor using | |
dc.relation.references | GPS data. Physics and Chemistry of the Earth, Vol. 23 (1), pp. 125–130. | |
dc.relation.references | Flores, A., Ruffini, G., Rius, A. (2000). 4D tropospheric | |
dc.relation.references | tomography using GPS slant wet delays. Ann. | |
dc.relation.references | Geophys., 18, рр. 223–234. | |
dc.relation.references | Gipsy X Dococumentations, [online] Available at: | |
dc.relation.references | https://gipsy-oasis.jpl.nasa.gov/index.php?page=documentation [Accessed 01 01 2021]. | |
dc.relation.references | Guo, J., Yang, F., Shi, J., Xu, C. (2016). An optimal | |
dc.relation.references | weighting method of Global Positioning System (GPS) | |
dc.relation.references | troposphere tomography. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth | |
dc.relation.references | Obs. Remote Sens. 9, рр. 5880–5887. | |
dc.relation.references | Heublein, M., Alshawaf, F., Erdnüß, B., Xiao Xiang Zhu, | |
dc.relation.references | Hinz, S. (2019). Compressive sensing reconstruction of 3D wet refractivity based on GNSS and InSAR | |
dc.relation.references | observations. Journal of Geodesy, Vol. 93, pp. 197–217. | |
dc.relation.references | Kacmarik, M., Dousa, J., Dick, G., Zus, F., Brenot, H., | |
dc.relation.references | Möller, G., Pottiaux, E., Kapłon, J., Hordyniec, P., | |
dc.relation.references | Václavovic, P., Morel, L. (2017). Inter-technique | |
dc.relation.references | validation of tropospheric slant total delays. Atmos. | |
dc.relation.references | Meas. Tech., Vol. 10, pp. 2183–2208. | |
dc.relation.references | Rohm, W., Bosy, J. (2009). Local tomography troposphere | |
dc.relation.references | model over mountains area. Atmos. Res., Vol. 93, pp. 777–783. | |
dc.relation.references | Savchuk S., Khoptar A. (2019). Analysis of the tropospheric | |
dc.relation.references | delay estimatesin software package – GipsyX based on | |
dc.relation.references | multi-GNSS observations. Suchasni dosiahnennia | |
dc.relation.references | heodezychnoi nauky ta vyrobnytstva, Vyp. I (37), pp. 57–63. | |
dc.relation.references | Song, S., Zhu, W., Ding, J., Peng, J. (2006). 3D watervapor tomography with Shanghai GPS network to | |
dc.relation.references | improve forecasted moisture field. Chinese Science | |
dc.relation.references | Bulletin, Vol. 51(5), pp. 607–614. | |
dc.relation.references | Xia, P., Cai, C., Liu, Z. (2013). GNSS troposphere | |
dc.relation.references | tomography based on two-step reconstruction using | |
dc.relation.references | GPS observation and COSMIC profiles. Ann. Geophys. 31, рр. 1805–1815. | |
dc.relation.references | Yang, F., Guo, J., Shi, J., Zhou, L., Xu, Y., Chen, M. | |
dc.relation.references | (2018). A Method to Improve the Distribution of | |
dc.relation.references | Observations in GNSS Water Vapor Tomography. | |
dc.relation.references | Sensors, 18(8), р. 2526. | |
dc.relation.references | Zhao Q., Yao Y., Yao W., Xia P. (2018). An optimal | |
dc.relation.references | tropospheric tomography approach with the support | |
dc.relation.references | of an auxiliary area. Annales Geophysicae, 36, рр. 1037–1046. | |
dc.relation.references | Zhao Q., Li Z., Yao W., Yao Y. (2020). An improved ridge | |
dc.relation.references | estimation (IRE) method for troposphere water vapor | |
dc.relation.references | tomography. Journal of Atmospheric and SolarTerrestrial Physics, 207, р. 105366. | |
dc.relation.references | Хоптар A. (2020). Відновлення вертикального профілю | |
dc.relation.references | вмісту водяної пари в тропосфері землі на основі | |
dc.relation.references | даних мульти-GNSS спостережень. Сучасні досягнення геодезичної науки і виробництва, Вип. II (40), С. 41–49. | |
dc.relation.referencesen | Bar-Sever Y. E., Kroger P. M., and Borjesson J. A. (1998). Estimating Horizontal Gradients of Tropospheric Path Delay | |
dc.relation.referencesen | with a single GPS Receiver. Journal of Geophysical Research, Vol. 103, Is. B3, pp. 5019–5035. | |
dc.relation.referencesen | Bender, M.; Dick, G.; Ge, M.; Deng, Z.; Wicker, J.; Kahle, H.-G.; Raabe, A.; Tetzlaff, G. (2011). Development of a GNSS water | |
dc.relation.referencesen | vapor tomography system using algebraic reconstruction techniques. Adv. Space Res., 47, рр. 1704–1720. | |
dc.relation.referencesen | Bevis, M.; Businger, S.; Herring, T. A.; Rocken, C.; Anthes, R. A.; Ware, R. H. (1992). GPS meteorology: Remote sensing of | |
dc.relation.referencesen | atmospheric water vapor using the Global Positioning System. J. Geophys. Res. Atmos., 97, рр. 15787–15801. | |
dc.relation.referencesen | Bramlet, R. (1978). Reconstruction tomography in diagnostic radiology and nuclear medicine. Clin. Nucl. Med. 3, р. 245. | |
dc.relation.referencesen | Chen, Y. Q., Liu, Y. X., Wang, X. Y., Li, P. H. (2016). Assessing the Performance of Troposphere Tomographic Modeling | |
dc.relation.referencesen | Using MultiSource Water Vapor Data During Hong Kong’s Rainy Season from May to October 2013. Atmospheric | |
dc.relation.referencesen | Measurement Techniques Discussions, pp. 1–23. | |
dc.relation.referencesen | Elosegui, P., Ruis, A., Davis,J., Runi, G., Keihm, S., Bürki, B., Kruse, L. (1998). An experiment for estimation of the spatial and | |
dc.relation.referencesen | temporal variations of water vapor using GPS data. Physics and Chemistry of the Earth, Vol. 23 (1), pp. 125–130. | |
dc.relation.referencesen | Flores, A.; Ruffini, G.; Rius, A. (2000). 4D tropospheric tomography using GPS slant wet delays. Ann. Geophys., 18, 223–234. | |
dc.relation.referencesen | GipsyX Dococumentations, [online]. Available at: https://gipsy-oasis.jpl.nasa.gov/index.php?page=documentation [Accessed 01 01 2021]. | |
dc.relation.referencesen | Guo, J.; Yang, F.; Shi, J.; Xu, C. (2016). An optimal weighting method of Global Positioning System (GPS) troposphere | |
dc.relation.referencesen | tomography. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 9, рр. 5880–5887. | |
dc.relation.referencesen | Heublein, M., Alshawaf, F., Erdnüß, B., Xiao Xiang Zhu, Hinz, S. (2019). Compressive sensing reconstruction of 3D wet | |
dc.relation.referencesen | refractivity based on GNSS and InSAR observations. Journal of Geodesy, Vol. 93, pp. 197–217. | |
dc.relation.referencesen | Kacmarik, M., Dousa, J., Dick, G., Zus, F., Brenot, H., Möller, G., Pottiaux, E., Kapłon, J., Hordyniec, P., Václavovic, P., | |
dc.relation.referencesen | Morel, L. (2017). Inter-technique validation of tropospheric slant total delays. Atmos. Meas. Tech., Vol. 10, pp. 2183–2208. | |
dc.relation.referencesen | Rohm, W., Bosy, J. (2009). Local tomography troposphere model over mountains area. Atmos. Res., Vol. 93, pp. 777–783. | |
dc.relation.referencesen | Savchuk S., Khoptar A. (2019). Analysis of the tropospheric delay estimates in software package – GipsyX based on multiGNSS | |
dc.relation.referencesen | observations. Suchasni dosiahnennia heodezychnoi nauky ta vyrobnytstva, Vyp. I (37), pp. 57–63. | |
dc.relation.referencesen | Song, S., Zhu, W., Ding, J., Peng, J. (2006). 3D water-vapor tomography with Shanghai GPS network to improve forecasted | |
dc.relation.referencesen | moisture field. Chinese Science Bulletin, Vol. 51(5), pp. 607–614. | |
dc.relation.referencesen | Xia, P.; Cai, C.; Liu, Z. (2013). GNSS troposphere tomography based on two-step reconstruction using GPS observation | |
dc.relation.referencesen | and COSMIC profiles. Ann. Geophys., 31, рр. 1805–1815. | |
dc.relation.referencesen | Yang, F.; Guo, J.; Shi, J.; Zhou, L.; Xu, Y.; Chen, M. (2018). A Method to Improve the Distribution of Observations in | |
dc.relation.referencesen | GNSS Water Vapor Tomography. Sensors, 18(8), р. 2526. | |
dc.relation.referencesen | Zhao Q., Yao Y., Yao W., Xia P. (2018). An optimal tropospheric tomography approach with the support of an auxiliary | |
dc.relation.referencesen | area. Annales Geophysicae, 36, рр. 1037–1046. | |
dc.relation.referencesen | Zhao Q., Li Z., Yao W., Yao Y. (2020). An improved ridge estimation (IRE) method for troposphere water vapor | |
dc.relation.referencesen | tomography. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 207, р. 105366. | |
dc.relation.referencesen | Khoptar A. (2020). Vidnovlennya vertykalʹnoho profilyu vmistu vodyanoyi pary v troposferi zemli na osnovi danykh | |
dc.relation.referencesen | mulʹty-GNSS sposterezhenʹ. Suchasni dosiahnennia heodezychnoi nauky ta vyrobnytstva, Vyp. II (40), pp. 41–49. | |
dc.relation.uri | https://gipsy-oasis.jpl.nasa.gov/index.php?page=documentation | |
dc.rights.holder | © Західне геодезичне товариство, 2021 | |
dc.rights.holder | © Національний університет “Львівська політехніка”, 2021 | |
dc.subject | симуляція | |
dc.subject | GNSS | |
dc.subject | GNSS-томографія | |
dc.subject | тропосферна затримка | |
dc.subject | вміст водяної пари | |
dc.subject | simulation | |
dc.subject | GNSS | |
dc.subject | GNSS tomography | |
dc.subject | tropospheric delay | |
dc.subject | water vapor content | |
dc.subject.udc | 528.2/.3 | |
dc.title | Застосування процедури симуляції даних для задач GNSS-томографії тропосфери | |
dc.title.alternative | Application of data simulation procedure for troposphere GNSS tomography tasks | |
dc.type | Article |
Files
License bundle
1 - 1 of 1