GNSS precise point positioning for meteorological applications

The signals emitted by the Global Navigation Satellite System (GNSS) are hampered by a high numbers of physical phenomena. These cause a delay with respect to the theoretical reception time. At present these phenomena are well understood and corrigible. There are two fundamentals adjustment techniques that are exploited to process the raw GNSS data. They are classified as differential or point positioning. The first combines simultaneous observations from two stations to two satellites eliminating errors common within the satellites and within the receivers. The second uses undifferenced observations and therefore requires accurate modelling and/or estimates of the satellite and receiver related errors. This last is the selected technique for this thesis. Moreover the study is focused on the estimation of the tropospheric zenith delays (ZTD). They can be manipulated in order to obtain a measure of precipitable tropospheric water vapor (PWV), both TZD and PWV are employed in numerical weather prediction models for environmental monitoring.

I segnali emessi dal Sistema Satellitare Globale di Navigazione (GNSS) sono ostacolati da un elevato numero di fenomeni fisici Questi sono la causa di ritardi nel tempo di ricezione del segnale rispetto al tempo di ricezione teorico. Questi fenomeni sono stati ampiamente analizzati e corretti. Esistono due tecniche di processamento dei dati GNSS grezzi. Queste possono essere classificate in posizionamento differenziale o assoluto. La prima combina osservazioni simultanee da due stazioni verso due satelliti eliminando così errori comuni legati sia ai satelliti sia ai ricevitori. La seconda prevede l’utilizzo di osservazioni non differenziate e quindi richiede un’esatta modellizzazione e/o stima degli errori legati sia ai satelliti che al ricevitore. Quest’ultima è stata adottata in questo lavoro. Lo studio, in particolare, si è focalizzato sulla stima del ritardo troposferico (TZD). Tale ritardo può essere l’input per la derivazione di un indice di vapore d’acqua atmosferico (PWV), entrambi TZD e PWV possono essere impiegati in modelli di previsione meteorologici per monitoraggio ambientale.