AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn this study, PWV values obtained from radiosonde profiles and the ones derived from continuously operating GPS observations processed both with BERNESE v5.0 using Niell Mapping Function and Gamit/GLOBK using empirical model Global Pressure and Temperature (GPT) and Tm model developed by [4] are compared with the values computed from radiosonde analysis algorithm to improve the accuracy and reliability of the algorithm.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
GPS receivers are an attractive source of total zenith delay (ZTD) and precipitable water vapor (PWV) data for weather prediction since they are portable, economic and provide measurements that are not affected by weather conditions. They cannot provide a humidity profile as radiosondes can, however they have the advantage of producing automated continuous data as opposed to operational radiosondes usually providing two measurements in a day. Therefore, tropospheric delay modeling methods for estimating precipitable water vapor using GPS signals are being developed frequently in the world. As with all tropospheric models, mapping functions also need atmospheric parameters such as Global Mapping Function (GMF) and Vienna Mapping Function (VMF1). Today the tropospheric model with the highest accuracy can be computed with these two models. Apart from GMF and VMF1, Niell Mapping Function is also being often used in academic studies. In previous studies, a regional Tm model based on a radiosonde analysis algorithm [2] has been developed, and computes the surface temperature, the weighted mean temperature and precipitable water vapor using radiosonde data. In this study, PWV values obtained from radiosonde profiles and the ones derived from continuously operating GPS observations processed both with BERNESE v5.0 using Niell Mapping Function and Gamit/GLOBK using empirical model Global Pressure and Temperature (GPT) and Tm model developed by [4] are compared with the values computed from radiosonde analysis algorithm to improve the accuracy and reliability of the algorithm.
Özet
GPS alıcıları taşınabilir, ekonomik ve hava koşullarından etkilenmeden ölçüm yapabildiğinden, hava tahmini için önem taşıyan yoğuşabilir (yağışa dönüşebilir) su buharı miktarı (PWV) ve toplam zenit gecikmesi (ZTD) belirlemede kullanılan değerli bir yöntemdir. GPS gözlemleriyle, radyosonda verilerinde olduğu gibi nem profili çıkartılamaz. Bununla birlikte, radyosondalar ile günde sadece iki kez ölçüm yapılabilirken, GPS ile sürekli ve otomatik olarak gözlem yapılabilmesi bir üstünlük kabul edilebilir. Bu sebeple GPS sinyalleri ile yoğuşabilir su buharı miktarı belirlenmesinde kullanılan troposferik gecikme modelleme yöntemleri sürekli olarak geliştirilmektedir. Troposferik modellerde olduğu gibi Global İzdüşüm fonksiyonu (GMF) ve Vienna İzdüşüm Fonksiyonu [1] (VMF1) gibi izdüşüm fonksiyonlarında da atmosferik parametrelere ihtiyaç duyulmaktadır. Günümüzde en yüksek doğruluklu zenit gecikmeleri bu iki izdüşüm fonksiyonu ile hesaplanabilmektedir. GMF ve VMF1 izdüşüm fonksiyonlarının yanı sıra Niell İzdüşüm Fonksiyonu da akademik çalışmalarda sık sık kullanılmaktadır. Geçmiş çalışmalarda radyosonda analiz algoritmasına dayanan ve toplam sekiz radyosonda istasyonundan altısına ait veriler değerlendirilerek Türkiye için yüzey sıcaklığı, ağırlıklı ortalama sıcaklık ve yoğuşabilir su buharı miktarını hesaplayan bir Tm modeli geliştirildi [2]. Bu çalışmada ise Ankara (GANM) ve İstanbul (GISM)'e kurulan sürekli ölçüm yapan GPS alıcılarından elde edilen veriler Niell İzdüşüm Fonksiyonu kullanılarak BERNESE v5.0 [3] yazılımından ve Global Basınç ve Sıcaklık (GPT) ampirik modeli ile [4] tarafından geliştirilen Tm modeli kullanan Gamit/GLOBK [5] yazılımı ile değerlendirilmiştir. Bu değerler, radyosonda analiz algoritmasının ve geliştirilmiş Tm modelinin doğruluğunu, güvenilirliğini gözlemlemek ve geliştirmek için, radyosonda analiz algoritmasından elde edilen değerler ve gerçek radyosonda değerleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, bu çalışmada kullanılan tüm değerlendirme yöntemleriyle PWV değerleri radyosonda doğruluğuna göre ±1-2 mm ile hesaplanmıştır. Bu sebeple çoğu Avrupa ülkesinde olduğu gibi Türkiye'de de PWV değerlerinin elde edilmesinde zamansal çözünürlük açısından daha güçlü olan GPS sisteminin kullanılmaya başlanması gerekmektedir. Algoritmanın ve Tm modelinin geliştirilmesi amacıyla değerlendirmeye katılmamış son iki radyosonda istasyonundan alınan veriler kullanılarak algoritma daha da güçlendirilecektir.