Efeitos de segunda e terceira ordem da ionosfera no posicionamento GNSS no Brasil

Abstract

ABSTRACT. The Global Positioning System (GPS) transmits signals in two frequencies which allow to correct for the first order ionospheric effects through the ionosphere free combination. However, the second and third order ionospheric effects which cause error of the order of centimeters in the GPS measurements, still remain. These effects are, generally, neglected in the GPS data processing. The first, second and third order ionospheric effects are directly proportional to the TEC (Total Electron Content) in the ionosphere, but, in the case of the second and third order effects the Earth magnetic field and the maximum electron density respectively, also make a contribution. This paper investigates these two higher order ionospheric effects which were taken into account in the GPS data processing in the Brazilian region.The mathematical model associated with these effects will be presented, as well as the transformations involving the Earth magnetic field and the use of the TEC from Global Ionospheric Maps or calculated from GPS pseudorange measurements. The GPS data was processed in static and kinematic relative mode and in a precise point positioning (PPP) approach. The second and third order effects were analyzed considering periods with low and high ionospheric activities. The results have shown that neglecting these effects in the precise point positioning and in the relative positioning for long baselines can cause variation of the order of few millimeters in the stations coordinates, besides diurnal variations in altitude of the order of centimeters.Keywords: Geodesy, GPS positioning, second and third order ionospheric effects. RESUMO. O Sistema dePosicionamento Global (GPS) transmite seus sinais em duas freqüências, o que permite eliminar matematicamente os efeitos de primeira ordem da ionosfera através da combinação linear ionosphere free. Porém, restam os efeitos de segunda e terceira ordem, os quais podem provocar erros da ordem de centímetros nas medidas GPS. Esses efeitos, geralmente, são negligenciados no processamento dos dados GPS. Os efeitos ionosféricos de primeira, segunda e terceira ordem são diretamente proporcionais ao TEC presente na ionosfera, porém, no caso dos efeitos de segunda e terceira ordem, comparecem também o campo magnético da Terra e a máxima densidade de elétrons, respectivamente. Nesse artigo, os efeitos de segunda e terceira ordem da ionosfera são investigados, sendo que foram levados em consideração no processamento de dados GPS na região brasileira para fins de posicionamento. Serão apresentados os modelos matemáticos associados a esses efeitos, as transformações envolvendo o campo magnético da Terra e a utilização do TEC advindo dos Mapas Globais da Ionosfera ou calculados a partir das observações GPS de pseudodistância. O processamento dos dados GPS foi realizado considerando o método relativo estático e cinemático e o posicionamento por ponto preciso (PPP). Os efeitos de segunda e terceira ordem foram analisados considerando períodos de alta e baixa atividade ionosféric...

Análise comparativa entre métodos de levantamento planialtimétrico para elaboração do plano diretor da comissão regional de obras em Belém - PA

“…O tempo de coleta foi de aproximadamente 40 minutos e adotou-se a máscara de elevação de 10° (graus) e intervalo de gravação de 15 segundos, conforme a recomendação do IBGE (IBGE, 2008;. Vale ressaltar, que o método e as configurações pré-estabelecidas facilitam a solução da ambiguidade, reduz os erros pertinentes ao multicaminho, elimina o efeito de primeira ordem da ionosfera e minimiza o erro da refração troposférica (MONICO,2008;MARQUES et al, 2009).…”

Análise da influência ionosférica e solar na acurácia do IBGE-PPP utilizando séries temporais

“…Diversos estudos têm sido desenvolvidos nos últimos anos pela comunidade geodésica sobre o comportamento do TEC e o impacto da ionosfera no posicionamento com GPS em diversas regiões do Brasil e do mundo, tais como: Dal Poz (2005), Marques et al (2009), Matsuoka e Camargo (2009), Penha et al (2011), Matsuoka et al (2012), Marques (2012); Pereira e Camargo (2013), Matsuoka et al (2013), Prol (2015), Lopes e Marques (2020) e Prol e Hoque (2021). Nesse sentido, utilizar séries temporais longas consiste em uma adição interessante ao tema, uma vez que as séries são compostas por um ou mais tipos de dados específicos, possibilitando diversas análises e a obtenção de informações sobre seu comportamento (tendencioso, cíclico ou sazonal), assim como as influências temporais de alguns fatores associados os dados (NASCIMENTO, 2016).…”