Оценка точности моделей атмосферных фазовых задержек для полей смещений на территории Камчатки, рассчитанных методом дифференциальной интерферометрии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

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.

Об авторах

М. С. Волкова

ФГБУН Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН

Email: msvolkova6177@gmail.com
Москва, Россия

В. О. Михайлов

ФГБУН Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН

Москва, Россия

Р. С. Османов

ФГБУН Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН

Москва, Россия

Список литературы

  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., Golé P., and Lavergnat 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/RS023i006p01023.
  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., Peltzer G., Cavalié 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. Hanssen R.F.Radar Interferometry: Data Interpretation and Error Analysis. // Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. 2001, 308 p.
  8. Smith E.K., Weintraub S. 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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».