Observaciones del Sistema de Satélite de Navegación Global (GNSS) Observaciones del vapor de vapor de la troposfera apoyan el pronóstico del tiempo y el seguimiento de fenómenos climáticos severos en muchos servicios meteorológicos nacionales e internacionales.
Los sistemas de satélite de navegación global son ubicuos en la tecnología moderna y las sociedades basadas en datos, lo que respalda más aplicaciones más allá de las actividades de posicionamiento, navegación y tiempo (PNT).
El papel del GNS en el pronóstico del tiempo
Las señales de GNSS experimentan una variedad de efectos atmosféricos, ya que viajan desde la mayoría de los transmisores satelitales de órbita central de la Tierra (MEO) a los receptores en satélites de órbita baja (LEO) o en estaciones de seguimiento terrestre. El retraso de la señal de la troposfera es uno de los contribuyentes más importantes para los errores de posicionamiento de GNSS, y tiene un impacto significativo en la precisión después de tratar con las incertidumbres del reloj orbital y satelital y receptor.
Cuando la señal GNSS pasa a través de la troposfera, que tiene al menos 15 km en la atmósfera, encuentra varios niveles de vapor de agua, temperatura y presiones que doblan lentamente el camino. Este efecto generalmente se descompone en dos componentes. Es un retraso de presión hidrostática relativamente estable asociado con la presión atmosférica y un retraso de humectación altamente variable impulsado por el vapor de agua.
Las estrategias avanzadas de procesamiento de GNSS dependen de las funciones de mapeo para proyectar estos retrasos experimentados en las perspectivas entre receptores y satélites en los retrasos de Zenith, mientras que los modelos estocásticos estiman las variaciones de retraso húmedo y los gradientes horizontales. Al separar estos términos y ajustar cuidadosamente caminatas aleatorias o restricciones similares, el análisis GNSS puede capturar cambios progresivos y rápidos en el vapor de agua atmosférica.
Las estimaciones de vapor de agua del GNS juegan un papel importante en el pronóstico del clima moderno, ya que el vapor atmosférico es el gas de efecto invernadero natural dominante, pero también es un determinante del clima, particularmente la precipitación. Los productos atmosféricos derivados de GNSS, como el retraso de cenit total y la estimación de vapor de agua habilitado para la precipitación, pueden ayudar a identificar el tiempo y la ubicación de la precipitación cuando se asimilan en un modelo de pronóstico meteorológico numérico (NWP). Esto permite a los meteorólogos predecir tormentas, comportamiento de los ciclones tropicales o fuertes lluvias, y finalmente mejorar las durezas de advertencias climáticas. Debido a que el vapor de agua juega un papel directo en el proceso de precipitación, los productos atmosféricos derivados de GNSS oportunos a menudo conducen a una predicción de lluvia más precisa, predicción del viento local y el tiempo de tormenta. Además, la red GNSS densamente distribuida permite métodos similares a la tomografía y la generación de reconstrucciones tridimensionales del campo de vapor. Estos son particularmente interesantes para estudiar algunos de los procesos físicos de las tormentas.
Aplicaciones en investigación climática y monitoreo a largo plazo
Más allá del clima operativo, los sistemas satelitales de navegación global juegan un papel cada vez más importante en la investigación climática. Los registros a largo plazo de la troposfera retrasan los cambios graduales en la distribución de la humedad y proporcionan un conjunto de datos de alta resolución que informa los estudios de precipitación extrema, cobertura de nubes, temperatura y cambios en la retroalimentación de la humedad. Estos registros son especialmente valiosos, ya que proporcionan observaciones continuas las 24 horas y complementan otros sistemas de observación, como el radiosondo y la teledetección satelital. Reconociendo la necesidad de tal seguimiento a largo plazo, el panel intergubernamental sobre el cambio climático (IPCC) enfatiza la importancia de las observaciones consistentes del vapor atmosférico para comprender el cambio climático y el cambio.
La era de múltiples constelaciones GNSS
Al emplear observaciones de múltiples constelaciones GNS de GPS, Glonass, Galileo, Beidou, QZSS e IRNSS, los analistas logran una mejor cobertura espacial y un muestreo más frecuente, mejorando la resolución de estimación atmosférica. Estas ideas pueden ayudar a identificar fenómenos locales, como células convectivas y frentes de la brisa marina, que pueden pasarse por alto por las observaciones climáticas tradicionales. Además, en regiones con una red escasa de estaciones meteorológicas, el sistema de satélite de navegación global agrega suplementos importantes de bajo costo para mejorar la comprensión de los extremos climáticos de corta duración y el cambio climático a largo plazo.
Navegar por la complejidad
A pesar de estos avances, la naturaleza dinámica del transporte de agua y el inicio rápido de los eventos convectivos siguen siendo complicados. Las restricciones estocásticas, como los modelos de ruido de caminata aleatorios para retrasos húmedos, no siempre son consistentes con la variabilidad atmosférica real, y pueden conducir a sobrecargado durante sobretensiones repentinas de humedad o en condiciones más estables. La investigación en curso examina las limitaciones adaptativas que cambian de acuerdo con los indicadores meteorológicos de tiempo casi realistas, capturando así los gradientes agudos con más fiel.
En general, la demora de la troposfera sigue siendo crucial para la precisión de GNSS y sirve como puerta de entrada a aplicaciones atmosféricas más amplias. Las mejoras continuas en el modelado de estos retrasos, la adopción de datos de conexión múltiple y la adaptación a los pronósticos de tiempo casi real han impulsado avances significativos en la investigación centrada en el clima y el clima. Los productos de alta frecuencia benefician a los usuarios que necesitan ubicaciones rápidas y precisas, como la aviación, la respuesta a desastres y la asimilación de datos de modelos climáticos numéricos, mientras que los registros a largo plazo rastrean cómo los patrones de vapor de agua evolucionan durante temporadas, años y décadas. A medida que los métodos continúan mejorando la parametrización de la variabilidad de la troposfera, GNSS está listo para mejorar tanto la navegación en tiempo real como el monitoreo a largo plazo del clima cambiante global.
Meteorología GNSS por GGE
GGE cuenta con capacidades establecidas en la asimilación operativa en modelos NWP, estudios especiales de fenómenos climáticos severos y procesamiento de observaciones GNSS para la búsqueda de vapor atmosférico para el monitoreo a largo plazo.
Las aplicaciones casi en tiempo real (NRT), a saber, la asimilación y el procesamiento operativo tienen lugar en unos minutos a horas de la captura de datos, con un énfasis particular en la línea de tiempo y la confiabilidad. Los datos de GNSS se pueden recopilar de una red de estación global regional en minutos y luego procesarse, proporcionando una solución actualizada cada 30 o 60 minutos con una estimación de retraso de 5-15 minutos.
En escenarios de movimiento rápido, como la navegación de vehículos terrestres y aéreos, incluso el seguimiento de tormentas permite que los productos atmosféricos derivados de GNSS se actualicen en tiempo real, es decir, de segundos a minutos, con frecuencia, incluso en el seguimiento de tormentas. Tales actualizaciones frecuentes se usan comúnmente para mantener el clima bajo, pero son esenciales ya que la distribución de vapor de agua, los perfiles de temperatura y los patrones climáticos locales pueden cambiar drásticamente, especialmente durante el desarrollo de tormentas convectivas.
Las aplicaciones de monitoreo a largo plazo son las estrategias más preocupantes y el modelado de mitigación de errores, ya que permiten los marcos de referencia coordinados, la consistencia y la uniformidad de los productos satélite y sesgo GNSS, y el registro climático del que se derivan estos cambios, no son confiables. Se requiere una cuidadosa homogeneización de estos registros, como la mayoría de los otros datos climatológicos, para evitar una interpretación errónea.
GGE proporciona:
Soluciones de manejo de datos para experiencia en procesamiento de datos GNSS y experiencia en alto nivel en modelos de investigación y predicción meteorológica (WRF) y asimilación de datos de WRF (WRFDA) Tecnología geodética y geoespacial y análisis de datos relacionados, y aplicaciones para sus aplicaciones
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