Avaliação Robusta Da Modelagem Neutrosférica Sobre O Território Brasileiro Baseada Em Modelos De Previsão Numérica De Tempo Da América Do Sul

Abstract

O posicionamento com o sistema GNSS (Global Navigation Satellite System) é atualmente a técnica mais utilizada para se obter a localização sobre a superfície terrestre ou próxima a essa. Depois dos efeitos causados pela ionosfera, a refração que o sinal sofre ao ultrapassar a neutrosfera pode ser considerada como uma das maiores fontes de erro no sinal, a qual gera um atraso, que rebatida na direção zenital é denominado atraso zenital neutrosférico (ZND), ou ainda atraso zenital troposférico (ZTD - Zenithal Tropospheric Delay). Esse atraso gera erros no posicionamento GNSS quando o mesmo não é devidamente modelado. Os modelos de Previsão Numérica de Tempo (PNT) são boas alternativas para a modelagem do ZND, pois como são alimentados diariamente por observações da atmosfera, os mesmos, geram previsões do ZND capazes de captar suas oscilações espaciais e temporais. No CPTEC/INPE são desenvolvidos e operacionalizados modelos de PNT globais e regionais, sendo os últimos dedicados ao melhor detalhamento sobre a América do Sul. No Brasil está operacional no CPTEC/INPE um processo que gera tais previsões com resolução espacial de 15 km e temporal de 3 horas, além de outras versões que contemplam outras sofisticações. Para determinar o impacto dessas melhorias na qualidade das previsões do ZND, o presente trabalho apresenta uma avaliação robusta das versões disponibilizadas, utilizando como referência os valores de ZND estimados a partir dos dados GNSS coletados pelas estações da RBMC (Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo), levando em consideração: a variação sazonal, a continentalidade e a variação da altitude e latitude.

Assessment of tropospheric modeling on PPP-AR performances under brazilian atmospheric condition

“…This information can be used to estimate the ZTD spatial distribution at the same time intervals as the numerical model generates the forecasts. In 2012, the Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC) of the National Institute for Space Research (INPE) released a version of the regional NWP model called Eta15km (Gouveia et al 2014), with a horizontal spatial resolution of 15 km, 3h time resolution, and 22 vertical levels.…”

Avaliação Da Acurácia E Tempo De Convergênciado PPP Com O Uso De Previsão Numérica De Tempo Na Modelagem Do Atraso Troposférico

“…Em Gouveia et al (2014) é discutido o processo de assimilação de dados na obtenção das análises (fi rst guess) e o incremento que ocorre nos modelos de PNT no contexto do ZTD/ CPTEC. Logo, para uma melhor modelagem do ZTD, devem ser utilizados modelos de maior qualidade, pois esse é dependente da qualidade dos modelos de PNT e os sistemas de assimilação utilizados.…”

“…Ou seja, não descrevem de forma adequada as variações temporais e espaciais, principalmente quando se tratada região da América do Sul que sofre forte infl uência da fl oresta Amazônica. Nesse sentido, os modelos de PNT são uma boa alternativa para amenizar as limitações dos modelos empíricos para a América do Sul (GOUVEIA et al, 2014). Assim, para aplicações que requerem alta acurácia (poucos cm ou mm) no posicionamento GNSS, os erros advindos da troposfera devem ser modelados.…”

Assessment of Neutral Atmospheric Delay Predictions Based on the Temporal Resolution of an Atmospheric Model

“…The quality of ZTD prediction and its impact on GNSS positioning has been discussed by some authors: Differential Global Positioning System (DGPS) (Dalbelo et al, 2006); Analysis with network-based positioning and VRS (Virtual Reference Station) (Oliveira et al, 2014a(Oliveira et al, , 2014b; Absolute positioning (Abreu et al, 2014). In Gouveia et al (2014), a robust assessment is presented of the previous version of ZTD predictions, the Eta-20km. Another assessment of the Eta-15km was also carried out to verify the quality of the model in relation to climate and regional variations, reaching centimetric accuracy in GNSS positioning (Alves et al, 2015).…”