- Код статьи
- S3034540525030014-1
- DOI
- 10.7868/S3034540525030014
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 3
- Страницы
- 3-12
- Аннотация
- В работе рассмотрены различные способы расчета атмосферных фазовых задержек для коррекции интерферометрической фазы, по которой методами спутниковой радиолокационной интерферометрии рассчитываются смещения земной поверхности. По данным Камчатских метеостанций построена локальная эмпирическая погодная модель, основанная на эмпирических зависимостях физических свойств атмосферы от высоты, и по этой модели рассчитаны задержки распространения электромагнитного сигнала. Далее оценена точность эмпирической погодной модели и модели GACOS (Generic Atmospheric Corrections Online Service), путем сопоставления их с задержками, рассчитанными по сети станций ГНСС Камчатского филиала ФИЦ ЕГС РАН в районе Ключевской группы вулканов. Результаты показали, что по всем критериям оценок точности, модель GACOS имеет меньшую погрешность и лучше совпадает с данными, полученными по ГНСС в пунктах сопоставления результатов. Относительные невязки задержек эмпирической модели лежат в диапазоне от 0 до 5.7%, а для задержек GACOS относительные невязки не превышают 1.6%. При этом, для моделей GACOS и эмпирической погодной модели в среднем относительная невязка равна 0.3% и 0.9% соответственно, а среднеквадратические ошибки 0.6 см и 2.3 см. В целом, в точках расположения пунктов ГНСС, получена достаточно хорошая точность расчетов: погрешность менее 1%, а также очень высокий коэффициент детерминации зависимостей сравниваемых моделей, практически соответствующий коэффициенту корреляции, равному 1. Кроме того, для 25% результатов получено, что эмпирическая модель превосходит по точности модель GACOS, т.е. величины задержек ближе к задержкам, рассчитанным по измерениям на пунктах ГНСС. Поскольку половина метеостанций и пунктов ГНСС, по которым рассчитывалась эмпирическая погодная модель – это локальные станции Камчатской сети, которые не входят в глобальные сети, полученные результаты дают независимую оценку точности поправок с сайта GACOS на территорию полуострова. Результаты проведенного исследования также показывают, что построенная в работе эмпирическая модель атмосферы обеспечивает хорошую точность расчетов в точках расположения пунктов ГНСС и их данные позволяют с высокой точностью рассчитать атмосферные задержки для полей смещений земной поверхности, полученные методами спутниковой интерферометрии.
- Ключевые слова
- спутниковая интерферометрия радиолокатор с синтезированной апертурой (PCA) Камчатка GACOS атмосферные задержки погодная модель
- Дата публикации
- 16.12.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 36
Библиография
- 1. Волкова М.С., Михайлов В.О., Османов Р.С. Анализ эффективности применения глобальной погодной модели HRES (GACOS) для коррекции атмосферных помех в интерферометрических оценках полей смещений на примере вулканов Камчатки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 2. С. 9–22. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-9-22.
- 2. Волкова М.С., Михайлов В.О., Османов Р.С. Сравнение моделей атмосферных поправок к данным спутниковой интерферометрии для территории Камчатки // Исследование Земли из Космоса. 2025. № 3. С. 12–24.
- 3. Baby H.B., Gold P., and Lovegrand J. A model for the tropospheric excess path length of radio waves from surface meteorological measurements // Radio Sci. 1988. 23(6), 1023–1038. DOI: 10.1029/RS0231006p01023.
- 4. Delacourt C., Briole P., Achache J. Tropospheric corrections of SAR interferograms with strong topography: application to Etna // Geophysical Research Letters. 1998. V. 25. P. 2849–2852.
- 5. Doin M.-P., Lasserre C., Pelter G., Cavalli O., & Doubre C. Corrections of stratified tropospheric delays in SAR interferometry: Validation with global atmospheric models // Journal of Applied Geophysics, 2009. 69(1), 35–50. DOI: 10.1016/j.jappgeo.2009.03.010.
- 6. Geng J., Chen X., Pan Y., Mao S., Li C., Zhou J., & Zhang K. PRIDE PPP-AR: an open-source software for GPS PPP ambiguity resolution // GPS Solutions. 2019. 23(4). DOI: 10.1007/s10291-019-0888-1.
- 7. Hansen R.F. Radar Interferometry: Data Interpretation and Error Analysis. // Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. 2001, 308 p.
- 8. Smith E.K., Weintraub S. (1953) S. E. W. E. Smith, Weintraub 5. The constants in the equation for atmospheric refractive index at radio frequencies // Proc. I.R.E. 1953. 41, 1035-1037.
- 9. Tetens O. 1930. Über einige meteorologische Begriffe. Z. Geophys 6: 297-309.
- 10. Yu C., Li Z., Penna N.T. Interferometric synthetic aperture radar atmospheric correction using a GPS-based iterative tropospheric decomposition model // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 204. P. 109–121. DOI: 10.1016/j.rse.2017.10.038.
- 11. Yu C., Li Z., Penna N.T., Crippa P. Generic atmospheric correction model for interferometric synthetic aperture radar observations // J. Geophysical Research: Solid Earth. 2018. V. 123. P. 9202–9222. https://doi.org/10.1029/2017JB015305.
