Análise da influência da modelagem troposférica na resolução de ambiguidades no PPP

Abstract

Resumo: O Posicionamento Por Ponto Preciso (PPP) tem sido amplamente investigado pela comunidade científica e utilizado em diversas aplicações, devido a sua praticidade operacional e baixo custo. Após os efeitos causados pela ionosfera, a principal fonte de erro no sinal do Sistema de Navegação Global por Satélite (GNSS) ocorre ao atravessar as camadas hidrostática e não hidrostática da neutrosfera, as quais geram uma refração e uma curvatura no sinal, principalmente a camada troposférica, que concentra a maior parte desses gases, degradando assim a qualidade do posicionamento. A correta modelagem troposférica está intrinsicamente relacionada à capacidade de resolução das ambiguidades (RA), isto é, ao conhecimento do número inteiro de ciclos entre o satélite e o receptor, o que pode encurtar o tempo de rastreio e aumentar a qualidade do posicionamento. Quando a modelagem troposférica não é realizada adequadamente, o resíduo gerado recai sobre as ambiguidades, dificultando ou até mesmo impossibilitando a RA. O Brasil, por sua grande extensão territorial e distintas características climáticas, apresenta características troposféricas específicas em cada uma de suas regiões. Dessa forma, um mesmo modelo troposférico pode ser adequado para uma região e não ser adequado para outra. Este trabalho tem por objetivo avaliar a influência de modelagens troposféricas na RA no PPP, em diferentes regiões do território brasileiro, nos períodos do verão e do inverno, e detectar se existe um modelo mais adequado para o território brasileiro no caso do PPP com RA. Para isso, utilizou-se o modelo Saastamoinen e a Estimativa do atraso zenital troposférico, além do modelo de Previsão Numérica de Tempo (PNT) do CPTEC/INPE, em conjunto com a função de mapeamento de Niell, para as correções da refração troposférica. Para a definição das localizações das estações da RBMC de estudo (BRAZ, UFPR, RNNA, POVE, SMAR, SAGA) utilizou-se dados de radiossondas e de climatologia, selecionando-se seis estações e quatro intervalos de tempo de rastreio, totalizando 144 experimentos. Os resultados indicaram que o uso do modelo de PNT CPTEC/INPE e da estimativa do ZTD, com e sem a RA, fornecem acurácia de poucos centímetros. Já o uso do modelo Saastamoinen proporcionou acurácia na ordem do decímetro, e não foi suficientemente adequado para a ocorrência da RA, como os demais modelos analisados. Ademais, os melhores resultados da REQM foram obtidos com o uso do modelo de PNT CPTEC/INPE nas estações em que houve a menor variação e menor magnitude da componente não hidrostática, e os resultados dos processamentos no período do inverno foram mais acurados do que no verão, com exceção da estação SMAR, a qual apresentou maior umidade no inverno. Com o uso da estimativa do ZTD não houve padrão ou sinal de correlação com as questões físicas mencionadas, somente resultados melhores no período de inverno. Os resultados demonstraram que diferentes tipos de modelagem da refração troposférica influenciam diretamente na RA, a ponto da mesma não ocorrer ou ocorrer de forma errada, degradar a acurácia do posicionamento e aumentar o tempo de convergência da solução. Além disso, a partir de dados de modelos de PNT regionais pode-se obter resultados promissores, por considerar as reais características atmosféricas da região de estudo, as quais são cruciais na trajetória do sinal percorrido entre o satélite e o receptor. Palavras-chave: Posicionamento Por Ponto Preciso. Modelagem troposférica. Resolução de ambiguidades. Modelo de Previsão Numérica de Tempo.

Abstract: Precise Point Positioning (PPP) has been widely investigated by the scientific community and used in several applications, due to its operational practicality and low cost. Beyond the effects caused by the ionosphere, the major error source in Global Navigation Satellite System (GNSS) signals arises when it crosses the hydrostatic and non-hydrostatic layers of the "neutralosphere". This interaction, which generates refraction and curvature in the signal, mainly across the tropospheric layer, which concentrates most of those gases, thus degrading the quality of the positioning. Good tropospheric modeling is intrinsically related to the ability to solve ambiguities, i.e., the computation of the entire number of cycles between the satellite and the receiver, which can decrease the tracking time and increase the quality of the positioning. When tropospheric modeling is not performed properly, the resulting residuals generally fall upon ambiguities, making it difficult or even impossible to resolve them. Brazil, due to its large territorial extension and distinct climatic characteristics, has specific tropospheric characteristics in each one of its regions. Thus, a fixed tropospheric model can work well or not. This work aims to evaluate different tropospheric models on its performances at fixing PPP's ambiguities, in different regions of the Brazilian territory, and also in the summer and winter periods. This work is also proposed to detect if there is a more suitable atmospheric model for the Brazilian territory in the case of the PPP with RA. In order to accomplish this, the Saastamoinen model and the estimate of the tropospheric zenith delay were used, and also the CPTEC / INPE "Numerical Weather Forecast" (PNT) model, in conjunction with the Niell mapping function for corrections of tropospheric refraction. As locations of study, we used RBMC stations, radiosonde and climatology data. We selected six RBMC stations (BRAZ, UFPR, RNNA, POVE, SMAR, SAGA) and four tracking time intervals, resulting in a total of 144 experiments. The results indicated that both the CPTEC / INPE PNT model and the ZTD estimate with and without AR provides accuracies of a few centimeters. Whereas the Saastamoinen model yields accuracy in the order of the decimeter, and was not sufficiently satisfactory for the fix of the ambiguities as was in the other analyzed models. Furthermore, the best REQM results were obtained using the PNT model CPTEC / INPE at the seasons with the smallest variation and the lowest magnitude of the non-hydrostatic component, and also the results of the processing of the data of the winter period were more accurate than in with the data of summer period, except for the SMAR station, which presented higher humidity in winter. Using the ZTD estimate, there was no pattern or sign of correlation with the physical issues mentioned, only better results in the winter period. The results demonstrated that different types of tropospheric refraction modeling directly influence RA, degrade the accuracy of positioning and increase the solution's convergence time, and if one uses data from a regional numerical weather forecasting model, it can obtain promising results as the model considers the real atmospheric characteristics of the study region, which are crucial in the trajectory traveled between the satellite and the receiver. Keywords: Precise Point Positioning. Tropospheric modeling. Ambiguity resolution. Numerical Weather Forecast Model.