Journals / Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 20 Sayı: 3

Investigation into the Effect of Atmospheric Particulate Matter (PM10) Concentrations on GNSS Estimated Zenith Wet Delay

Atmosferdeki Partikül Madde (PM10) Miktarındaki Değişimin GNSS ile Kestirilen Islak Zenit Gecikmesi Üzerindeki Etkisinin Araştırılması

Gökhan Gürbüz(Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi)0000-0001-5491-4623
Kurtulus Serdar Görmüş(ZONGULDAK BÜLENT ECEVİT ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-7910-2071
Umut Altan(ZONGULDAK BÜLENT ECEVİT ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-9323-3652
Pages
472–478
Publication Date
2020-06-30
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

As a result of the study, the ZWD differences that appeared on the days when the PM10 value was relatively high were higher than the ZWD differences that appeared on the days when the PM10 value was relatively low and there was no linear correlation between the ZWD differences that appeared on the days when the PM10 value was relatively high.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Air pollution not only threatens human health and the environment we live in, but it also reduces the visibility range.
📊
Key Findings & Data:Particulate Matter (PM10), which has a diameter smaller than 10 micrometers and bigger than 2.5 micrometers, is one of the key parameters for measuring air pollution level.
💡
Conclusion & Impact:As a result of the study, the ZWD differences that appeared on the days when the PM10 value was relatively high were higher than the ZWD differences that appeared on the days when the PM10 value was relatively low and there was no linear correlation between the ZWD differences that appeared on the days when the PM10 value was relatively high.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:GNSS · Islak Zenit Gecikmesi · PM10

Abstract

Air pollution not only threatens human health and the environment we live in, but it also reduces the visibility range. This is because the polluting gases and particulate matters emit and absorb the light. In the lower layer of the atmosphere, which is called the troposphere, gases, water vapor and other meteorological parameters in the air cause a delay in the Global Satellite Navigation System (GNSS) microwave signals, called the tropospheric zenith delay. Particulate Matter (PM10), which has a diameter smaller than 10 micrometers and bigger than 2.5 micrometers, is one of the key parameters for measuring air pollution level. Changes in the amount and density of PM10 also thought to cause a delay in GNSS signals. The main purpose of this study is to investigate the effect of PM10 values on tropospheric delay in GNSS signals. GNSS data from Zonguldak station from Turkey National Permanent GNSS Network (CORS-TR) is used to estimate tropospheric delay by GIPSY-OASIS II software. The variations of wet zenith delays are inspected along with PM10 variations for successive days, which have same PM10 values or different PM10 values under the same meteorological conditions. As a result of the study, the ZWD differences that appeared on the days when the PM10 value was relatively high were higher than the ZWD differences that appeared on the days when the PM10 value was relatively low and there was no linear correlation between the ZWD differences that appeared on the days when the PM10 value was relatively high.

Özet

Hava kirliliği, insan sağlığını ve yaşadığımız çevreyi tehdit etmesinin yanı sıra bulunduğu yerde görüş mesafesini de düşürmektedir. Bunun sebebi, atmosferin alt katmanı olarak bilinen troposferde kirliliğe sebep olan gazların ve partikül maddelerin, ışığı saçması ve emmesidir. Troposferdeki gazlar, su buharı miktarı ve diğer meteorolojik parametreler, 1214-1610 megahertz aralığındaki mikrodalga sinyaller kullanarak konum belirleyen Global Uydu Navigasyon Sistemi’nde (GNSS), troposferik zenit gecikmesi olarak adlandırılan bir gecikmeye sebep olmaktadır. Hava kirliliği seviyesini ölçmeye yarayan değişkenlerden biri olan ve 10 mikrometreden küçük, 2.5 mikrometreden büyük çapa sahip Partikül Madde (Particulate Matter – PM10) miktarlarındaki ve yoğunluğundaki değişimlerin de GNSS sinyallerinde gecikmeye sebep olduğu düşünülmektedir. Bu çalışmanın temel amacı, hava kirliliği ölçme parametrelerinden PM10 değerlerinin GNSS sinyallerindeki troposferik gecikmeye olan etkisinin araştırılmasıdır. Bu amaçla, Türkiye’nin partikül yoğunluğu olarak en yoğun şehirlerinden biri olan Zonguldak ili seçilmiştir. Zonguldak ili Merkez ilçesinde bulunan ve devamlı ölçüm yapan Türkiye Ulusal Sabit GNSS Ağı (TUSAGA-Aktif) istasyonlarından “ZONG” GNSS istasyonundan elde edilen veriler, GIPSY-OASIS II yazılımı ile değerlendirilmiştir. Birbirini takip eden ve aynı meteorolojik koşullar altında benzer ve farklı PM10 miktarına sahip günlere ait Islak Zenit Gecikmeleri (ZWD) incelenerek GNSS sinyallerine etkileri araştırılmıştır. Çalışma sonucunda, PM10 değerinin görece yüksek olduğu günlerde ortaya çıkan ZWD farklarının, PM10 değerinin görece düşük olduğu günlerde ortaya çıkan ZWD farklarından, fazla olduğu ortaya çıkarken, PM10 değerinin görece yüksek olduğu günlerde ortaya çıkan ZWD farklarına ait lineer bir korelasyon bulunamamıştır.

🔖

Cite This Article

Gürbüz, G., Görmüş, K. S. (2020). Investigation into the Effect of Atmospheric Particulate Matter (PM10) Concentrations on GNSS Estimated Zenith Wet Delay. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 20 Sayı: 3, 472–478. https://doi.org/10.35414/akufemubid.705455

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Blewitt, G., 1989. Carrier phase ambiguity resolution for the Global Positioning System applied to geodetic baselines up to 2000 km. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 94(B8), 10187-10203.
  2. Gurbuz, G., Jin, S. G., Mekik, C., 2015. Sensing precipitable water vapor (PWV) using GPS in Turkey: validation and variations. Satellite Positioning: Methods, Models and Applications, InTech-Publisher, Rijeka, Croatia.
  3. Hopfield, H. S., 1971. Tropospheric effect on electromagnetically measured range: Prediction from surface weather data. Radio Science, 6(3), 357-367.
  4. June, D. C., 1987. Environmental Protection Agency Indoor Air Quality Implementation Plan. Washington, USA.
  5. Linkwitz, K., Hangleiter, U., 2012. High precision navigation: integration of navigational and geodetic methods. Springer Science & Business Media.
  6. Müezzinoğlu, A., 1987. Hava Kirliliğinin ve Kontrolünün Esasları, Dokuz Eylül Üniversitesi, Yayınları, Yayın No: 0908.87.DK.006.042, İzmir.
  7. Özlüdemir, M. T., 2004. The Stochastic Modelling of GPS Observations. Turkish Journal of Engineering and Environmental Sciences, 28 (2004), 223 – 231.
  8. Saastamoinen, J., 1972. Atmospheric correction for the troposphere and stratosphere in radio ranging satellites. The use of artificial satellites for geodesy, 15, 247-251.
  9. Seinfeld, J. H., Pandis, S. N., 2006. Atmospheric chemistry and physics, from air pollution to climate change. 2nd edition, John Wiley and Sons Inc., New Jersey, ISBN: 0-471-82857-2
  10. Tekbaş, Ö. F., 2010. Çevre Sağlığı. Gülhane Askeri Tıp Akademisi Basım Evi. Ankara. 5; 143, 156.
  11. Webb, F., Zumberge J., 1995. An introduction to Gipsy/Oasis II, Rep. JPLM D-11088, Jet Propulsion. Lab., Pasadena, California.
  12. Zeydan, Ö., 2014. Zonguldak Bölgesi PM10 Konsantrasyon Dağılımının Modellenmesi, Doktora Tezi, Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli, 184.