Stochastic analysis of Troposphere's non-hydrostatic refractivity field for small- and mid-scale GNSS networks

Spatio-temporal Precipitable Water Vapour (PWV) monitoring at regional and small scale is important both to deeper understand the initiation and development of local convection phenomena and to better forecast local heavy rainfall events. Along with scientific reasons, an accurate monitoring of PWV would be important also to support the activities of regional environmental protection agencies. GNSS measurements represent an unexpected but interesting source of information to retrieve absolute and accurate time series of PWV measurements. In fact, the average zenith non-hydrostatic tropospheric delay (i.e. the Zenith Wet Delay) depends (linearly) on PWV. Thus, accurate estimates of GNSS signal tropospheric delays can lead to obtain reliable PWV data. Our research lay within this field. It mainly focused on the analysis of GNSS observations from different GNSS networks with specific characteristics of receivers’ electronics, spatial distribution and acquisition rate, in order to retrieve careful estimates of the non-hydrostatic tropospheric delay and to model its spatio-temporal variations. To this extent, we carried out a comprehensive analysis of different approaches and estimation strategies of GNSS-derived Zenith Wet Delays (ZWDs) and we carried out a re-processing of the GNSS data acquired by the network MIST, deployed within the ESA project METAWAVE. The MIST network consisted of double-frequency geodetic receivers and was a dense network, i.e. a network with inter-distances of nearby stations less than 15 km. We analyzed several aspects both on the relative processing strategy (Double Difference method) and on the absolute processing one (Precise Point Positioning strategy). We have made extensive comparisons among these methods. Along with this study, we gave a closer look at a mid-scale GNSS network, i.e. with nearby stations inter-distances of approximately 50 km. We analyzed two severe rainfall events occurred in Lombardy region on the 22nd and on the 26th of July 2016. These two severe storms showed a different meteorological nature: the one on the 22nd of July was characterized by a strong advective behavior with a weather front propagating from Southeast to North-West, whereas the event on the 26th showed strongly localized convective cells. To analyze whether ZWD time series would give evidence of these phenomena we processed GNSS data from 21st to 29th of July acquired by the interregional GNSS SPIN network. The aim of this analysis was assessing the accuracy of GNSS-derived ZWD and PWV and the potential use of GNSS observations for the determination of (2+1)-D ZWD maps - 2D for the spatial range and 1D for the time variable. We modelled the residual ZWD field – i.e. the ZWDs reduced by a height/time component - as an intrinsic stationary random field. We then computed for each epoch the spatial empirical variograms of the residual field and fitted these empirical spatial variograms with Fractional Brownian motion models. At the end of the present work, we describe a procedure for the estimation of the mean transport velocity vector. This procedure relies on the conservation equation of the specific humidity and in its simplest form it turns out to be equivalent to Taylor’s frozen flow hypothesis.

Il monitoraggio spazio-temporale del “Precipitable Water Vapour” (PWV) sia a livello regionale che su piccola scala è importante sia per comprendere più a fondo lo sviluppo dei fenomeni di convezione locale, sia per prevedere con maggiore accuratezza eventi localizzati di precipitazioni violente. Il monitoraggio del PWV, infatti, sarebbe utile anche per sostenere le attività delle Agenzie Regionali di Protezione Ambientale. Le osservazioni GNSS rappresentano un'inaspettata ma interessante fonte di informazioni per determinare serie temporali accurate del PWV. Infatti, il ritardo zenitale non idrostatico della troposfera (il cosidetto “Zenith Wet Delay”) dipende (in modo lineare) dal PWV. Pertanto, stime accurate dei ritardi troposferici del segnale GNSS permettono di ottenere misure affidabili di PWV. La presente ricerca è collocata in questo campo e si è concentrata principalmente sull'analisi di osservazioni GNSS da diverse reti con caratteristiche specifiche relative all’elettronica dei ricevitori e della loro distribuzione spaziale, al fine di ottenere stime accurate del ritardo troposferico non idrostatico e di modellarne le variazioni spazio-temporali. A tale scopo abbiamo effettuato una rielaborazione dei dati GNSS acquisiti dalla rete MIST, implementata nell'ambito del progetto ESA METAWAVE, e abbiamo condotto una profonda analisi comparativa dei diversi approcci e delle strategie di stima degli Zenith Wet Delays (ZWD). La rete MIST consisteva di ricevitori geodetici a doppia frequenza ed era una rete densa, cioè con distanze tra stazioni vicine inferiori a 15 km. Abbiamo analizzato diversi aspetti sia della strategia di posizionamento relativo sia di quella di posizionamento assoluto (cosidetto “Precise Point Positioning") e abbiamo effettuato diversi confronti tra questi metodi. Oltre allo studio sulla rete densa MisT, abbiamo inoltre analizzato una rete GNSS di medie dimensioni, cioè con distanze tra stazioni vicine di circa 50 km, nell’ambito di due eventi meteorologici verificatisi in Lombardia il 22 e il 26 luglio 2016. Queste due eventi hanno mostrato una diversa natura meteorologica: l’evento del 22 luglio è stata caratterizzata da un forte comportamento avvettivo, mentre quello del 26 ha mostrato celle convettive fortemente localizzate. Per determinare se le serie storiche degli ZWD dessero evidenza di questi fenomeni, abbiamo elaborato dati GNSS dal 21 al 29 luglio acquisiti dalla rete interregionale GNSS SPIN. Lo scopo di questa analisi era valutare l'accuratezza delle stime di ZWD e il loro potenziale uso per la determinazione di mappe di ZWD (2 + 1) -dimensionali – i.e. 2D per l'intervallo spaziale e 1D per la variabile temporale. Abbiamo modellato il campo ZWD residuo (cioè ridotto della sua componente media dipendente dalla quota) come un campo casuale stazionario intrinseco. Abbiamo quindi calcolato per ogni epoca i variogrammi empirici spaziali del campo residuo e abbiamo interpolato questi variogrammi empirici spaziali con modelli di moto browniano frazionario. Alla fine del presente lavoro, descriviamo una procedura per la stima del vettore di trasporto medio dello ZWD. Questa procedura si basa sull'equazione di conservazione dell'umidità specifica e nella sua forma più semplice risulta essere equivalente alla cosidetta ipotesi del “frozen flow”.