The global navigation satellite system (GNSS) can provide centimeter positioning accuracy at low costs. However, in order to obtain the desired high accuracy, it is necessary to use high-quality atmospheric models. We focus on the troposphere, which is an important topic of research in Brazil where the tropospheric characteristics are unique, both spatially and temporally. There are dry regions, which lie mainly in the central part of the country. However, the most interesting area for the investigation of tropospheric models is the wet region which is located in the Amazon forest. This region substantially affects the variability of humidity over other regions of Brazil. It provides a large quantity of water vapor through the humidity convergence zone, especially for the southeast region. The interconnection and large fluxes of water vapor can generate serious deficiencies in tropospheric modeling. The CPTEC/INPE (Center for Weather Forecasting and Climate Studies/Brazilian Institute for Space Research) has been providing since July 2012 a numerical weather prediction (NWP) model for South America, known as Eta. It has yield excellent results in weather prediction but has not been used in GNSS positioning. This NWP model was evaluated in precise point positioning (PPP) and networkbased positioning. Concerning PPP, the best positioning results were obtained for the station SAGA, located in Amazon region. Using the NWP model, the 3D RMS are less than 10 cm for all 24 h of data, whereas the values reach approximately 60 cm for the Hopfield model. For network-based positioning, the best results were obtained mainly when the tropospheric characteristics are critical, in which case an improvement of up to 7.2 % was obtained in 3D RMS using NWP models.

O posicionamento com o sistema GNSS (Global Navigation Satellite System) é atualmente a técnica mais utilizada para se obter a localização sobre a superfície terrestre ou próxima a essa. Depois dos efeitos causados pela ionosfera, a refração que o sinal sofre ao ultrapassar a neutrosfera pode ser considerada como uma das maiores fontes de erro no sinal, a qual gera um atraso, que rebatida na direção zenital é denominado atraso zenital neutrosférico (ZND), ou ainda atraso zenital troposférico (ZTD - Zenithal Tropospheric Delay). Esse atraso gera erros no posicionamento GNSS quando o mesmo não é devidamente modelado. Os modelos de Previsão Numérica de Tempo (PNT) são boas alternativas para a modelagem do ZND, pois como são alimentados diariamente por observações da atmosfera, os mesmos, geram previsões do ZND capazes de captar suas oscilações espaciais e temporais. No CPTEC/INPE são desenvolvidos e operacionalizados modelos de PNT globais e regionais, sendo os últimos dedicados ao melhor detalhamento sobre a América do Sul. No Brasil está operacional no CPTEC/INPE um processo que gera tais previsões com resolução espacial de 15 km e temporal de 3 horas, além de outras versões que contemplam outras sofisticações. Para determinar o impacto dessas melhorias na qualidade das previsões do ZND, o presente trabalho apresenta uma avaliação robusta das versões disponibilizadas, utilizando como referência os valores de ZND estimados a partir dos dados GNSS coletados pelas estações da RBMC (Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo), levando em consideração: a variação sazonal, a continentalidade e a variação da altitude e latitude.

As tecnologias espaciais têm sido amplamente empregadas para fins de posicionamento, a principal e mais moderna é o GNSS (Global Navigation Satellite System). Para alcançar alta acurácia (centímetros) no posicionamento GNSS, é imprescindível realizar a modelagem atmosférica (ionosfera e troposfera). No que concerne à troposfera, seus efeitos nos sinais GNSS são modelados considerando duas componentes: a primeira gerada pela influência hidrostática representa cerca de 90% do efeito; a segunda ocasionada pela atmosfera úmida é geralmente menor, porém, sua variação temporal e espacial é muito maior, o que dificulta a sua modelagem. O modelo de Hopfield pode ser utilizado para minimizar os efeitos da troposfera nos sinais GNSS. Mas, dependendo da acurácia almejada, ele pode não ser adequado, principalmente em regiões mais ativas, como pode ser para a realidade brasileira. Para sanar essas limitações, vem sendo utilizado os modelos de Previsão Numérica do Tempo (PNT). Nesse artigo foi avaliada e quantificada a componente úmida do atraso troposférico (ZWD - Zenithal Wet Delay) em diferentes regiões do Brasil empregando dados da RBMC (Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo). Foi possível observar que os maiores valores do ZWD foram obtidos na estação SAGA e os menores na estação UFPR. Também foi realizada uma avaliação a respeito do uso do modelo de PNT eta15km no posicionamento por ponto. Os resultados mostraram que o uso do modelo de PNT ao invés de Hopfield traz melhorias significativas no posicionamento.

O GNSS (Global Navigation Satellite Systems) proporciona a posição do usuário na superfície terrestre a partir das coordenadas dos satélites. Porém essas coordenadas são influenciadas por diferentes efeitos que causam erros na posição final. Visando obter melhor qualidade das coordenadas esses efeitos devem ser minimizados ou eliminados. O sinal GNSS ao passar pela atmosfera sofre a influência da ionosfera e troposfera, porém com processamento de dupla frequência os efeitos de primeira ordem da ionosfera são eliminados. Assim os efeitos devido a troposfera passam a ser a maior fonte de erro no posicionamento GNSS. O ZTD (Zenital Tropospheric Delay) é o efeito da troposfera de maior magnitude, em média 2,4 cm no zênite e até dez vezes maior para ângulos de elevação próximos ao horizonte. Por essa razão o ZTD deve ser modelado visando a correção desse erro na solução final. Para a modelagem do ZTD existem os modelos empíricos como Hopfield e os modelos que utilizam a PNT (Previsão Numérica de Tempo). A previsão do ZTD regional é disponibilizada como um produto operacional no CPTEC/INPE (Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) em parceria com a FCT-UNESP (Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Estadual Paulista), o ZTD/CPTEC. Nesse trabalho foi realizada uma avaliação considerando dois anos de dados (2012 e 2013) e 5 estações da RBMC (Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo), localizadas em diferentes regiões do Brasil, com o objetivo de avaliar o tempo de convergência da inicialização do PPP (Posicionamento por Ponto Preciso) e a acurácia do posicionamento ao utilizar os modelos de Hopfi eld e ZTD/CPTEC. Os resultados apontam que o maior ganho quando se usa PNT se refere a acurácia das coordenadas, visto que houve uma melhoria expressiva na qualidade dos resultados. Com o modelo de Hopfield foi obtida uma acurácia média de 45 cm na primeira hora do processamento e 31 cm na solução final. Já o ZTD/CPTEC apresentou em média acurácia de 26 cm na primeira hora e 9,3 cm na solução final.