Avaliação do modelo de pressão e temperatura global da Universidade de Viena com dados de sensores meteorológicos no Brasil
Os sinais GNSS sofrem refração ao se propagarem pela atmosfera neutra, introduzindo o atraso troposférico, que pode chegar a cerca de 25 m, nas medidas de distância entre os satélite e o receptor. Devido às características da atmosfera neutra, é conveniente dividir o atraso troposférico em duas comp...
| Principais autores: | Machado, Wagner Carrupt, Fonseca Junior, Edvaldo Simões da |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
2013
|
| Acesso em linha: |
http://periodicos.utfpr.edu.br/rbgeo/article/view/5433 |
| Tags: |
Adicionar Tag
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|
| Resumo: |
Os sinais GNSS sofrem refração ao se propagarem pela atmosfera neutra, introduzindo o atraso troposférico, que pode chegar a cerca de 25 m, nas medidas de distância entre os satélite e o receptor. Devido às características da atmosfera neutra, é conveniente dividir o atraso troposférico em duas componentes: a hidrostática e a úmida. Modelos que requerem informações de pressão, temperatura e umidade relativa do ar, tais como o desenvolvido por Hopfield, podem ser utilizados para minimizar os efeitos desta camada da atmosfera nos sinais GNSS, sobretudo da componente hidrostática. As informações meteorológicas podem ser obtidas a partir de sensores meteorológicos, modelos de previsão numérica do tempo (PNT), redução de dados de uma atmosfera padrão ou de modelos empíricos, como o modelo de pressão e temperatura global (Global Pressure and Temperature - GPT) que foi desenvolvido na Universidade de Viena, Áustria. Dentre as opções citadas, a última se destaca devido à facilidade de uso. Esta pesquisa apresenta uma comparação entre as grandezas produzidas pelo modelo GPT com dados observados em dez estações meteorológicas automáticas (EMA) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), localizadas em diferentes regiões do Brasil. Os experimentos foram conduzidos com dados do ano de 2010. Análises acerca da diferença de pressão e da diferença de temperatura mostram que o modelo GPT calcula as grandezas meteorológicas com acurácia de 4,3 hPa e 4,5 °C, respectivamente. |
|---|