Optimierung eines GNSS-Beobachtungsnetzes mit Hilfe von 1-Frequenzempfängern zur 3D-Bestimmung der Refraktivität in der Troposphäre

Abstract

Der Wasserdampfgehalt spielt eine entscheidende Rolle in der Atmosphäre. Eine genaue Kenntnis über die Verteilung des Wasserdampfgehaltes könnte dabei helfen präzisere Wettermodelle bzw. Vorhersagen und Beurteilungen von aufkommenden Unwettern zu erstellen. Die GNSS-Tomographie ist eine Methode, die zeitlich und räumlich hochaufgelöste Wasserdampffelder mit hoher Genauigkeit zur Verfügung stellen kann. Voraussetzung dafür ist ein ausreichend dichtes GNSS-Stationsnetz, damit genügend Beobachtungen für die Berechnung des Modells vorliegen. Ziel dieser Arbeit ist es, Untersuchungen betreffend der Stationsverteilung und der Stationsdichte durchzuführen, insbesondere um das bestehende Stationsnetz mit zusätzlichen GNSS-Einfrequenzempfängern zu ergänzen. Weiters soll der Einfluss einer vollständigen Galileo-Satellitenkonstellation, zusätzlich zum bestehenden GPS-System, auf das Tomographiemodell (Voxelmodell) getestet werden. Hierzu wurde ein MATLAB-Skript erstellt, welches den Line of Sight-Vektor, von den Satelliten zur GNSS-Station, berechnet und durchquerte Zellen im Voxelmodell registriert. In diesen Zellen kann anhand der GNSS-Tomographie die troposphärische Refraktion ermittelt werden. Die Untersuchungen haben gezeigt, dass die GNSS-Stationshöhe den wichtigsten Paramter für das Stationsnetz darstellt. Die horizontale Positionierung spielt insofern keine wichtige Rolle, als dass die Stationen nicht unmittelbar an den äußeren Grenzen des Voxelmodells platziert werden sollten, sondern möglichst nahe an gemeinsamen Eckpunkten von Voxelzellen. Die Verwendung einer vollständigen Galileo-Satellitenkonstellation vermag die Beobachtungen nahezu zu verdoppeln, wobei eine hohe Redundanz an Beobachtungen gegeben wäre, was einen positven Aspekt bei der Auswertung des Tomographiemodells darstellt. Innerhalb eines Testgebietes konnte der Anteil an durchlaufenen Voxeln mit zusätzlichen GNSS-Hilfsstationen um 34% auf ungefähr 86%, erhöht werden. Dies sollte für eine Auswertung des Tomographiemodells und der Berechnung des Wasserdampfgehaltes ausreichen.

The water vapor content plays a crucial role in the atmosphere. Accurate knowledge about the distribution of the water vapor content could help to create more accurate weather models respectively forecasts and assessments of emerging storms. The GNSS tomography is a method that can provide a high temporal and spatial resolution of water vapour fields with high accuracy. This requires a sufficiently dense GNSS station network, so that there are sufficient observations for the calculation of the model. The aim of this study is to undertake investigations concerning the distribution and the density of the station network, in particular, to supplement the basic dual frequency network with additional single frequency receivers. Furthermore, the influence of a full Galileo satellite constellation has been tested for the tomographic model (voxel model) in addition to the existing GPS system. For this purpose, a MATLAB script was established, which calculates the Line of Sight vector from the satellites to the GNSS stations and registers traversed cells in the voxel model. In these cells the tropospheric refractivity can be determined by applying GNSS tomography of the troposphere. The investigations have shown that the height of the supplement GNSS stations is the most important parameter for the station network. The horizontal positioning does not play an important role, as these stations should not be placed directly at the boundaries of the voxel model, but as close to the common vertices of the voxel cells. The use of a full Galileo satellite constellation almost doubles the amount of observations, with a high redundancy which is a positive aspect in the evaluation of the tomographic model. Within a test area the amount of traversed voxels was raised by 34% to about 86% by using additional GNSS auxiliary stations. This should be sufficient for an evaluation of the tomography model and the calculation of the water vapor content.