INVESTIGADORES
MENDOZA Luciano Pedro Oscar
congresos y reuniones científicas
Título:
Comportamiento de los ZTD del modelo ciego GPT2w
Autor/es:
C. BIANCHI; L. MENDOZA; L. FERNÁNDEZ; M. P. NATALI; A. MEZA; J. F. MOIRANO
Lugar:
La Plata
Reunión:
Congreso; XXVIII Reunión Científica de la AAGG; 2017
Institución organizadora:
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas
Resumen:
El modelo ciego de última generación GPT2w, posee múltiples aplicaciones no sólo ennavegación a tiempo real, sino también en la determinación del retardo troposférico, cuando lasfunciones de mapeo dependientes de modelos numéricos de clima, no se encuentran disponibles.Todos los parámetros del modelo contemplan variabilidades anuales y semianuales [1].Considerando los retardos cenitales totales, Zenith Total Delay ZTD, el objetivo de este trabajoes analizar cómo los modela GPT2w, en una amplia región que se extiende desde el sur deCalifornia hasta la Antártida.A fin de obtener estimaciones reales del ZTD, se efectúa un procesamiento geodésico con latécnica GNSS, Global NavigationSatelliteSystem, en una red formada por 136 estacionespermanentes, durante el periodo 2007-2013. En el mismo, se realiza para cada sitio, un análisisestadístico diario y otro multianual, considerando la diferencia entre los valores del modelo y suscorrespondientes valores reales [1]. Por otra parte, se estudia la exactitud y de la precisión de losdatos modelados en función de los correspondientes valores reales del ZTD.El modelo representa muy bien las señales anuales y semianuales del ZTD. Sistemáticamentesubestima en las regiones tropicales y sobreestima en las regiones áridas o templadas, en valoresque pueden exceder los 20 mm [2]. Con estos efectos, se detecta una primer correlación climáticoespacial.Por otra parte, el modelo resulta exacto en un entorno que contiene al valor medio del ZTD en elcual generalmente se obtiene la menor precisión. Tanto el comportamiento de la exactitud como elde la precisión en función del ZTD observado, presenta patrones característicos correlacionadoscon los climas, que podrían ser útiles para implementar correcciones al modelo [3].