Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

VMF veri sunucusundan türetilen grid bazlı VMF3 ve GPT3 troposfer modellerinin karşılaştırılması: Avrupa bölgesi için bir çalışma

Yıl 2025, Cilt: 12 Sayı: 1, 32 - 41
https://doi.org/10.9733/JGG.2025R0003.T

Öz

Toplam Zenit Gecikmesi (ZTD), elektromanyetik sinyallerin doğruluğunu etkileyen önemli bir faktör olduğundan Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri (Global Navigation Satellite Systems, GNSS), jeodezi ve haritacılık, hava durumu tahminleri ve astronomik gözlemler gibi yüksek doğruluk gerektiren uygulamalar için belirlenmesi gerekir. Gecikme etkisi, yüzey meteorolojik parametrelerine dayanan geleneksel troposfer modelleriyle tahmin edilebilir. Meteorolojik verilerin birtakım çevresel ve ekonomik hususlar nedeniyle yerinde gözlemlerden elde edilememesi ve ilgili modellerdeki içsel modelleme hataları dikkate alındığında, bu yaklaşımların veri işleme süreçlerinde doğru sonuçları sağlaması zorlaşmaktadır. Bir çözüm olarak, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi'nden (ECMWF) sürekli güncellenen Sayısal Hava Tahminleri (NWP) verilerine dayalı Vienna İz Düşüm Fonksiyonu (VMF) veri sunucusu; ayrık ve ampirik olmak üzere iki farklı modelden troposferik ürünler sağlamaktadır. Ayrıca, bu sunucuda, referans istasyonlarındaki yerinde gözlemlerle elde edilen saha bazlı (site-wise) ZTD’ler doğrudan, istasyonların bulunmadığı rastgele konumlardaki ZTD’lerin kestirimi için grid bazlı (grid-wise) veriler kullanıcılara sunulmaktadır. Bu çalışma, VMF veri sunucusu tarafından türetilmiş grid Viyana İz Düşüm Fonksiyonu-3 (VMF3) ve Global Basınç ve Sıcaklık-3 (GPT3)troposfer modellerinin ZTD kestirimindeki performansının karşılaştırmalı analizine odaklanmıştır. Avrupa Bölgesi’nden seçilmiş rastgele konumlardaki referans noktaları üzerinden uygulama gerçekleştirilmiş olup modellerden elde edilen günlük ZTD’ler değerlendirilmiştir. Çalışma sonuçları, VMF3 modelinin 0.7-1.1 cm arasında değişen Karesel Ortalama Hata (KOH) değerleri ile ZTD’yi kestirdiğini, bu hata değerlerinin GPT3 modeli için 3.2-5.0 cm arasında olduğunu göstermiştir. Genel olarak, VMF3’ün GPT3 modeline kıyasla ZTD kestirimindeki yeteneğinin daha yüksek olduğu söylenebilir. Yerinde gözlemlerin mümkün olmadığı ya da saha bazlı ürünlere ait veri arşivinin olmadığı konumlar için ZTD’nin belirlenmesinde grid bazlı VMF3’ün destekleyici bir model olarak kullanılabileceği sonucuna varılabilir.

Teşekkür

Bu çalışma, ilk yazarın Konya Teknik Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Harita Mühendisliği Anabilim Dalında hazırlanan doktora tezinin bir parçasıdır.

Kaynakça

  • Akar, A. U., & Inal, C. (2024). Performance of spatial interpolation methods in predicting GNSS zenith total delay. Measurement, 227, 114189.
  • Askne, J., & Nordius, H. (1987). Estimation of tropospheric delay for microwaves from surface weather data. Radio science, 22(03), 379-386.
  • Bahadur, B. (2022). Farklı troposfer modellerinin gerçek zamanlı çoklu-GNSS PPP performansına etkisi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 12(3), 756-768.
  • Bevis, M., Businger, S., Herring, T. A., Rocken, C., Anthes, R. A., & Ware, R. H. (1992). GPS meteorology: Remote sensing of atmospheric water vapor using the global positioning system. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 97(D14), 15787-15801.
  • Black, H. D., & Eisner, A. (1984). Correcting satellite Doppler data for tropospheric effects. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 89(D2), 2616-2626.
  • Böhm, J., Werl, B., & Schuh, H. (2006). Troposphere mapping functions for GPS and very long baseline interferometry from European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts operational analysis data. Journal of geophysical research: solid earth, 111(B2).
  • Cao, L., Zhang, B., Li, J., Yao, Y., Liu, L., Ran, Q., & Xiong, Z. (2021). A regional model for predicting tropospheric delay and weighted mean temperature in China based on GRAPES_MESO forecasting products. Remote Sensing, 13(13), 2644.
  • Chen, G., & Herring, T. (1997). Effects of atmospheric azimuthal asymmetry on the analysis of space geodetic data. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 102(B9), 20489-20502.
  • Chen, Q., Song, S., Heise, S., Liou, Y. A., Zhu, W., & Zhao, J. (2011). Assessment of ZTD derived from ECMWF/NCEP data with GPS ZTD over China. GPS solutions, 15, 415-425.
  • Dogan, A. H., Zus, F., Dick, G., Wickert, J., Schuh, H., Durdag, U. M., & Erdogan, B. (2024). Improving the wet mapping function by numerical weather models. Advances in Space Research, 73(1), 404-413.
  • Egea-Roca, D., Arizabaleta-Diez, M., Pany, T., Antreich, F., Lopez-Salcedo, J. A., Paonni, M., & Seco-Granados, G. (2022). GNSS user technology: State-of-the-art and future trends. IEEE Access, 10, 39939-39968.
  • Hopfield, H. S. (1969). Two‐quartic tropospheric refractivity profile for correcting satellite data. Journal of Geophysical research, 74(18), 4487-4499.
  • Landskron, D., & Böhm, J. (2018). VMF3/GPT3: refined discrete and empirical troposphere mapping functions. Journal of geodesy, 92, 349-360.
  • Li, S., Xu, T., Xu, Y., Jiang, N., & Bastos, L. (2022). Forecasting gnss zenith troposphere delay by improving gpt3 model with machine learning in antarctica. Atmosphere, 13(1), 78.
  • Liangke, H., Ge, Z., Hua, P., Hua, C., Lilong, L., & Weiping, J. (2021). A global grid model for the vertical correction of zenith wet delay based on the sliding window algorithm. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 50(5), 685.
  • Nzelibe, I. U., & Idowu, T. O. (2023). Refinement of global gridded ray-traced Zenith tropospheric delay over Nigeria based on local GNSS network observations. Geosystems and Geoenvironment, 2(1), 100137.
  • Osah, S., Acheampong, A. A., Fosu, C., & Dadzie, I. (2021). Deep learning model for predicting daily IGS zenith tropospheric delays in West Africa using TensorFlow and Keras. Advances in Space Research, 68(3), 1243-1262.
  • Saastamoinen, J. (1972). Contributions to the theory of atmospheric refraction. Bulletin Géodésique (1946-1975), 105(1), 279-298.
  • Shrestha, S. M. (2003). Investigations into the estimation of tropospheric delay and wet refractivity using GPS measurements (Doktora Tezi). Department of Geomatics Engineering, University of Calgary, Alberta, Kanada.
  • Ssenyunzi, R. C., Andima, G., Amabayo, E. B., & Realini, E. (2023). Performance of ray-traced VMF3 products in retrieving Zenith Tropospheric Delay over the African tropical region. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 243, 106014.
  • Teunissen, P. J., & Montenbruck, O. (2017). Springer handbook of global navigation satellite systems. Cham, Switzerland: Springer International Publishing.
  • Tuka, A., & El-Mowafy, A. (2013). Performance evaluation of different troposphere delay models and mapping functions. Measurement, 46(2), 928-937.
  • Tunalı, E. (2022). Water vapor monitoring with IGS RTS and GPT3/VMF3 functions over Turkey. Advances in Space Research, 69(6), 2376-2390.
  • Wei, M., Yu, X., Ke, F., He, X., & Xu, K. (2023). A Refined Zenith Tropospheric Delay Model Based on a Generalized Regression Neural Network and the GPT3 Model in Europe. Atmosphere, 14(12), 1727.
  • Yang, F., Guo, J., Li, J., Zhang, C., & Chen, M. (2021). Assessment of the troposphere products derived from VMF data server with ERA5 and IGS data over China. Earth and Space Science, 8(8), e2021EA001815.
  • Yao, Y., Xu, X., Xu, C., Peng, W., & Wan, Y. (2018). GGOS tropospheric delay forecast product performance evaluation and its application in real-time PPP. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 175, 1-17.
  • Yuan, D., Li, J., Yao, Y., Yang, F., Wang, Y., Chen, R., & Xu, T. (2024). Assessment of the three representative empirical models for zenith tropospheric delay (ZTD) using the CMONOC data. Geodesy and Geodynamics. Zhang, J., & Lachapelle, G. (2001). Precise estimation of residual tropospheric delays using a regional GPS network for real-time kinematic applications. Journal of Geodesy, 75, 255-266.
  • URL-1: VMF Data Server, http://doi.org/10.17616/R3RD2H (Erişim Tarihi: 18 Şubat 2024).
  • URL-2: International GNSS Service (IGS), https://igs.org/products/ (Erişim Tarihi: 6 Nisan 2024).

Comparison of the grid-wise VMF3 and GPT3 troposphere models derived from the VMF data server: A study for the European region

Yıl 2025, Cilt: 12 Sayı: 1, 32 - 41
https://doi.org/10.9733/JGG.2025R0003.T

Öz

The Zenith Total Delay (ZTD) must be determined for applications requiring high accuracy, such as Global Navigation Satellite Systems (GNSS), geodesy and cartography, weather forecasting, and astronomical observations, as it is a significant factor affecting the accuracy of electromagnetic signals. The delay effect can be predicted with traditional troposphere models based on surface meteorological parameters. Due to certain environmental and economic factors, meteorological data cannot always be obtained from in-situ observations. Furthermore, considering the inherent modeling errors in these approaches, it becomes challenging to obtain accurate results in data processing procedures. As a solution, the Vienna Mapping Functions (VMF) data server, based on continuously updated Numerical Weather Prediction (NWP) data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), provides tropospheric products from two different models: discrete and empirical. Additionally, this server offers site-wise ZTDs directly derived from in-situ observations at reference stations, as well as gridded data for predicting ZTDs at random locations where stations are not present. This study focuses on comparative analysis of the performance of grid-wise Vienna Mapping Function-3 (VMF3) and Global Pressure and Temperature-3 (GPT3) tropospheric models in predicting ZTDs derived from the VMF data server. The application was conducted over randomly selected reference points in the European region, and the daily ZTDs obtained from the models were evaluated. The study results have shown that the VMF3 model predicts ZTD with Root Mean Square Error (RMSE) values ranging from 0.7 to 1.1 cm, while these error values range from 3.2 to 5.0 cm for the GPT3 model. Generally, it can be said that VMF3 exhibits higher capability in predicting ZTD compared to the GPT3 model. It can be concluded that grid-wise VMF3 can be used as a supportive model for determining ZTD in locations where in-situ observations are not possible or where there is no data archive for site-wise products.

Kaynakça

  • Akar, A. U., & Inal, C. (2024). Performance of spatial interpolation methods in predicting GNSS zenith total delay. Measurement, 227, 114189.
  • Askne, J., & Nordius, H. (1987). Estimation of tropospheric delay for microwaves from surface weather data. Radio science, 22(03), 379-386.
  • Bahadur, B. (2022). Farklı troposfer modellerinin gerçek zamanlı çoklu-GNSS PPP performansına etkisi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 12(3), 756-768.
  • Bevis, M., Businger, S., Herring, T. A., Rocken, C., Anthes, R. A., & Ware, R. H. (1992). GPS meteorology: Remote sensing of atmospheric water vapor using the global positioning system. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 97(D14), 15787-15801.
  • Black, H. D., & Eisner, A. (1984). Correcting satellite Doppler data for tropospheric effects. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 89(D2), 2616-2626.
  • Böhm, J., Werl, B., & Schuh, H. (2006). Troposphere mapping functions for GPS and very long baseline interferometry from European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts operational analysis data. Journal of geophysical research: solid earth, 111(B2).
  • Cao, L., Zhang, B., Li, J., Yao, Y., Liu, L., Ran, Q., & Xiong, Z. (2021). A regional model for predicting tropospheric delay and weighted mean temperature in China based on GRAPES_MESO forecasting products. Remote Sensing, 13(13), 2644.
  • Chen, G., & Herring, T. (1997). Effects of atmospheric azimuthal asymmetry on the analysis of space geodetic data. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 102(B9), 20489-20502.
  • Chen, Q., Song, S., Heise, S., Liou, Y. A., Zhu, W., & Zhao, J. (2011). Assessment of ZTD derived from ECMWF/NCEP data with GPS ZTD over China. GPS solutions, 15, 415-425.
  • Dogan, A. H., Zus, F., Dick, G., Wickert, J., Schuh, H., Durdag, U. M., & Erdogan, B. (2024). Improving the wet mapping function by numerical weather models. Advances in Space Research, 73(1), 404-413.
  • Egea-Roca, D., Arizabaleta-Diez, M., Pany, T., Antreich, F., Lopez-Salcedo, J. A., Paonni, M., & Seco-Granados, G. (2022). GNSS user technology: State-of-the-art and future trends. IEEE Access, 10, 39939-39968.
  • Hopfield, H. S. (1969). Two‐quartic tropospheric refractivity profile for correcting satellite data. Journal of Geophysical research, 74(18), 4487-4499.
  • Landskron, D., & Böhm, J. (2018). VMF3/GPT3: refined discrete and empirical troposphere mapping functions. Journal of geodesy, 92, 349-360.
  • Li, S., Xu, T., Xu, Y., Jiang, N., & Bastos, L. (2022). Forecasting gnss zenith troposphere delay by improving gpt3 model with machine learning in antarctica. Atmosphere, 13(1), 78.
  • Liangke, H., Ge, Z., Hua, P., Hua, C., Lilong, L., & Weiping, J. (2021). A global grid model for the vertical correction of zenith wet delay based on the sliding window algorithm. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 50(5), 685.
  • Nzelibe, I. U., & Idowu, T. O. (2023). Refinement of global gridded ray-traced Zenith tropospheric delay over Nigeria based on local GNSS network observations. Geosystems and Geoenvironment, 2(1), 100137.
  • Osah, S., Acheampong, A. A., Fosu, C., & Dadzie, I. (2021). Deep learning model for predicting daily IGS zenith tropospheric delays in West Africa using TensorFlow and Keras. Advances in Space Research, 68(3), 1243-1262.
  • Saastamoinen, J. (1972). Contributions to the theory of atmospheric refraction. Bulletin Géodésique (1946-1975), 105(1), 279-298.
  • Shrestha, S. M. (2003). Investigations into the estimation of tropospheric delay and wet refractivity using GPS measurements (Doktora Tezi). Department of Geomatics Engineering, University of Calgary, Alberta, Kanada.
  • Ssenyunzi, R. C., Andima, G., Amabayo, E. B., & Realini, E. (2023). Performance of ray-traced VMF3 products in retrieving Zenith Tropospheric Delay over the African tropical region. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 243, 106014.
  • Teunissen, P. J., & Montenbruck, O. (2017). Springer handbook of global navigation satellite systems. Cham, Switzerland: Springer International Publishing.
  • Tuka, A., & El-Mowafy, A. (2013). Performance evaluation of different troposphere delay models and mapping functions. Measurement, 46(2), 928-937.
  • Tunalı, E. (2022). Water vapor monitoring with IGS RTS and GPT3/VMF3 functions over Turkey. Advances in Space Research, 69(6), 2376-2390.
  • Wei, M., Yu, X., Ke, F., He, X., & Xu, K. (2023). A Refined Zenith Tropospheric Delay Model Based on a Generalized Regression Neural Network and the GPT3 Model in Europe. Atmosphere, 14(12), 1727.
  • Yang, F., Guo, J., Li, J., Zhang, C., & Chen, M. (2021). Assessment of the troposphere products derived from VMF data server with ERA5 and IGS data over China. Earth and Space Science, 8(8), e2021EA001815.
  • Yao, Y., Xu, X., Xu, C., Peng, W., & Wan, Y. (2018). GGOS tropospheric delay forecast product performance evaluation and its application in real-time PPP. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 175, 1-17.
  • Yuan, D., Li, J., Yao, Y., Yang, F., Wang, Y., Chen, R., & Xu, T. (2024). Assessment of the three representative empirical models for zenith tropospheric delay (ZTD) using the CMONOC data. Geodesy and Geodynamics. Zhang, J., & Lachapelle, G. (2001). Precise estimation of residual tropospheric delays using a regional GPS network for real-time kinematic applications. Journal of Geodesy, 75, 255-266.
  • URL-1: VMF Data Server, http://doi.org/10.17616/R3RD2H (Erişim Tarihi: 18 Şubat 2024).
  • URL-2: International GNSS Service (IGS), https://igs.org/products/ (Erişim Tarihi: 6 Nisan 2024).
Toplam 29 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Uydu Tabanlı Konumlama, Yer Ölçümü (Hidrografik Etüt Dahil), Jeomatik Mühendisliği (Diğer)
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Ali Utku Akar 0000-0001-5639-9987

Cevat İnal 0000-0001-8980-2074

Erken Görünüm Tarihi 30 Aralık 2024
Yayımlanma Tarihi
Gönderilme Tarihi 10 Temmuz 2024
Kabul Tarihi 17 Kasım 2024
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Cilt: 12 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Akar, A. U., & İnal, C. (2024). VMF veri sunucusundan türetilen grid bazlı VMF3 ve GPT3 troposfer modellerinin karşılaştırılması: Avrupa bölgesi için bir çalışma. Jeodezi Ve Jeoinformasyon Dergisi, 12(1), 32-41. https://doi.org/10.9733/JGG.2025R0003.T
AMA Akar AU, İnal C. VMF veri sunucusundan türetilen grid bazlı VMF3 ve GPT3 troposfer modellerinin karşılaştırılması: Avrupa bölgesi için bir çalışma. hkmojjd. Aralık 2024;12(1):32-41. doi:10.9733/JGG.2025R0003.T
Chicago Akar, Ali Utku, ve Cevat İnal. “VMF Veri Sunucusundan türetilen Grid Bazlı VMF3 Ve GPT3 Troposfer Modellerinin karşılaştırılması: Avrupa bölgesi için Bir çalışma”. Jeodezi Ve Jeoinformasyon Dergisi 12, sy. 1 (Aralık 2024): 32-41. https://doi.org/10.9733/JGG.2025R0003.T.
EndNote Akar AU, İnal C (01 Aralık 2024) VMF veri sunucusundan türetilen grid bazlı VMF3 ve GPT3 troposfer modellerinin karşılaştırılması: Avrupa bölgesi için bir çalışma. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi 12 1 32–41.
IEEE A. U. Akar ve C. İnal, “VMF veri sunucusundan türetilen grid bazlı VMF3 ve GPT3 troposfer modellerinin karşılaştırılması: Avrupa bölgesi için bir çalışma”, hkmojjd, c. 12, sy. 1, ss. 32–41, 2024, doi: 10.9733/JGG.2025R0003.T.
ISNAD Akar, Ali Utku - İnal, Cevat. “VMF Veri Sunucusundan türetilen Grid Bazlı VMF3 Ve GPT3 Troposfer Modellerinin karşılaştırılması: Avrupa bölgesi için Bir çalışma”. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi 12/1 (Aralık 2024), 32-41. https://doi.org/10.9733/JGG.2025R0003.T.
JAMA Akar AU, İnal C. VMF veri sunucusundan türetilen grid bazlı VMF3 ve GPT3 troposfer modellerinin karşılaştırılması: Avrupa bölgesi için bir çalışma. hkmojjd. 2024;12:32–41.
MLA Akar, Ali Utku ve Cevat İnal. “VMF Veri Sunucusundan türetilen Grid Bazlı VMF3 Ve GPT3 Troposfer Modellerinin karşılaştırılması: Avrupa bölgesi için Bir çalışma”. Jeodezi Ve Jeoinformasyon Dergisi, c. 12, sy. 1, 2024, ss. 32-41, doi:10.9733/JGG.2025R0003.T.
Vancouver Akar AU, İnal C. VMF veri sunucusundan türetilen grid bazlı VMF3 ve GPT3 troposfer modellerinin karşılaştırılması: Avrupa bölgesi için bir çalışma. hkmojjd. 2024;12(1):32-41.