Водные ресурсы, 2022, T. 49, № 6, стр. 766-778

ВВЕДЕНИЕ

Глобальные навигационные спутниковые системы GNSS (Global Navigation Satellite Systems) проектировались для решения задач позиционирования и навигации. На современном этапе своего развития GNSS могут быть эффективно использованы для получения информации о состоянии нижних слоев атмосферы Земли [6, 28, 31, 40]. Это научное направление получило название “GNSS-метеорология” [14, 20, 21]. Одной из основных задач GNSS-метеорологии является исследование пространственно-временнóго распределения содержания водяного пара в атмосфере [20]. Предпосылками для формирования GNSS-метеорологии как самостоятельной дисциплины стали исследования в области спутниковой геодезии, в которых показано, что при прохождении через атмосферу спутникового сигнала его задержка происходит в основном за счет рефракции радиоволн гидрометеорами в тропосфере [6, 17, 28]. Поэтому нижний слой атмосферы рассматривают как смесь сухого воздуха и водяных паров. Показатели преломления для этих компонентов известны, что позволяет решать обратную задачу определения интегрального содержания водяного пара в приземном слое атмосферы и мониторинга его изменений с помощью GNSS-зондирования.

Стандартный способ измерения содержания пара в атмосфере − радиозондирование, которое предоставляет данные с высоким вертикальным разрешением, но из-за высокой стоимости запусков зондов измерения, как правило, проводятся на редкой сети станций, в основном не более двух раз в сутки (00:00 и 12:00 ч по всемирному координированному времени UTC). В настоящее время плотность сети приемных пунктов GNSS намного выше плотности станций сети радиозондирования. Кроме того, благодаря высокой временнóй и пространственной разрешающей способности, GNSS-методы способны обеспечить непрерывный мониторинг интегрального содержания водяного пара (IWV – Integrated Water Vapor, мм) практически в режиме реального времени при любых погодных условиях.

Данным IWV находят различное применение. Во многих исследованиях акцентируется внимание на возможностях использования данных IWV для краткосрочного и сверхкраткосрочного прогнозирования осадков. Общим в этих исследованиях является анализ совместного хода приземной температуры и давления воздуха, интенсивности возрастания и/или достижения определенных пороговых значений IWV [5, 12, 38, 39, 42]. Следует отметить, что подобные методы скорее индикационные, точность численных прогнозов осадков пока не позволяет их использовать непосредственно в практике гидрометеорологического прогнозирования. Авторы отмечают, что основной недостаток − невозможность учесть все факторы, влияющие на выпадение осадков, с помощью только данных наземных наблюдений.

Перспективы применения данных IWV в области краткосрочного прогнозирования погоды и гидрологического режима связывают прежде всего с усвоением этих данных в численных моделях атмосферы [39]. Ассимиляция данных IWV позволяет улучшить качество метеорологических прогнозов за счет использования дополнительной информации о состоянии атмосферы в начальный момент времени. Разница между прогнозными полями осадков, температуры и влажности при использовании данных GNSS может достигать 20–30% [14]. Использование даже редкой сети GNSS-станций может улучшить прогноз осадков на 10–12% [33]. В настоящее время практически все крупные международные метеорологические организации используют полученные при помощи GNSS-наблюдений данные о содержании водяного пара для исследования локальных характеристик атмосферы и усвоения этой информации в численных моделях атмосферы [14, 20, 22, 32, 34].

В численных моделях атмосферы для инициирования процессов образования и фазовых трансформаций гидрометеоров используется именно содержание влаги в атмосфере. Соответственно, ошибки в численном прогнозе погоды, особенно − экстремальных явлений, вызванных глубокой конвекцией, в значительной степени связаны с ограниченными возможностями описания изменчивости влагосодержания во времени и пространстве. Особенно актуальна эта проблема при прогнозировании процессов синоптических масштабов, возникающих в переходной зоне суша− море, такой как южные районы Дальнего Востока России, для которых характерны активный фронтогенез, выход тайфунов, тропических циклонов и циклонов умеренных широт, переносящих огромные массы влаги, вызывающих сильные осадки и, как следствие, наносящих ущерб экономике и социальной инфраструктуре в результате прохождения катастрофических наводнений.

В настоящее время территориальные подразделения Росгидромета Дальневосточного Федерального Округа при задании начальных и граничных условий при прогнозировании погоды с помощью региональных моделей атмосферы [3, 11] используют результаты расчетов Системы глобального прогнозирования Global Forecast System (GFS) [27], которая оперативно запускается четыре раза в день в Национальном центре прогнозирования состояния окружающей среды США NCEP (National Center for Environmental Prediction). В связи с этим актуальной представляется задача сравнения данных об интегральном содержании водяного пара в атмосфере, полученных по результатам радиозондирования, использования GFS и данных GNSS-наблюдений, для оценки потенциала последних как источника данных для корректировки начальных условий по влагосодержанию при инициализации региональных моделей.

В Приморском крае результаты выполненных ранее исследований по верификации GNSS-оценок IWV на основе данных консорциума UNAVCO, всемирной GNSS-сети IGS и данных повторного объективного анализа атмосферы (реанализа) ERA5 [25] позволили сделать вывод о перспективности использования GNSS-определений для расчетов IWV. Коэффициент корреляции R результатов GNSS-определений, данных радиозондирования и ERA5 составил 0.97 и 0.98 соответственно [10, 39]. В данном исследовании рассматриваются результаты определения содержания водяного пара по данным непрерывных GPS/ ГЛОНАСС-наблюдений на тринадцати пунктах GNSS-сетей, расположенных на территории Приморского края (южная часть Дальнего Востока России). Полученные с их помощью данные об интегральном влагосодержании нижних слоев тропосферы сопоставлены с результатами радиозондирования на аэрологических станциях Росгидромета, а также с GFS-оценками за период 2017–2019 гг. Результаты работы говорят о возможности получения оперативных высокоточных данных о IWV с высоким временны́ м разрешением и о перспективности их использования в прогностической практике региональных УГМС.

РАЙОН ИССЛЕДОВАНИЯ

Большая часть исследуемой территории представляет собой типичный низко- и среднегорный участок южного Сихотэ-Алиня. Высоты господствующих вершин главного водораздела достигают отметок 1000–1700 м. На западной границе района расположено Восточно-Маньчжурское нагорье, в центре – Западно-Приморская долина. Главные водораздельные хребты Сихотэ-Алиня и отроги Восточно-Маньчжурской горной страны − орографические барьеры на пути перемещения воздушных масс, они представляют собой естественную климатическую границу между восточными прибрежными и западными предгорными районами.

Основной фактор климатических особенностей района исследований − его географическое расположение на границе материка и Тихого океана, определяющее муссонный характер атмосферной циркуляции. Вытянутость в меридиональном направлении и сложность орографического строения вносят дополнительный вклад в особенности формирования региональной погоды и климата. Средняя годовая температура зимой ‒18°С, летом +20°С с максимумом +37…+38°С в июле–августе и минимумом –43…–45°С в январе. Вдоль побережья проходит холодное Приморское течение, с чем связаны продолжительные туманы в мае–июне.

Приморский край относится к районам с крайне неустойчивым внутригодовым и многолетним режимом увлажнения. Максимальная (>80%, соответствует удельной влажности в приземном слое в интервале 15–17, максимально − 22.7 г/м³, по данным станционных измерений Росгидромета) относительная влажность наблюдается с июня по август, минимальная (<30%, 1–2 г/м³ в приземном слое) − в марте, апреле (на побережье − в ноябре и в декабре). Годовая амплитуда среднемесячной относительной влажности увеличивается с С на Ю (по направлению к морскому побережью). Для первой половины лета характерны длительные обложные дожди. Годовое количество осадков увеличивается в направлении с З на В−ЮВ. На побережье Японского моря оно составляет 800–900, в континентальной части 500–600, в горах до 1000, в равнинной части 500–700 мм. Осадки выпадают преимущественно (>80%) летом [4].

В летние и осенние месяцы Приморье подвержено воздействию тропических циклонов (тайфунов), которые приносят в край дождливую и ветреную погоду с неблагоприятными и опасными явлениями. По данным ДВНИГМИ, за последние 50 лет на Приморский край оказали воздействие 90 тропических циклонов. При прохождении циклона в южных и восточных районах края за сутки выпадает в среднем ~16 мм осадков, в западных и северных районах ~10 мм. Максимум суточных осадков (391 мм) зарегистрирован в августе 2017 г. при прохождении тайфуна Нора в южной части Приморья (метеостанция Барабаш WMO 31971) [19]. Всего за 50 лет (с 1970 г.) осадки интенсивностью >100 мм/сут в край принес 31 тропический циклон.

В районе исследований наблюдения за метеорологическими и гидрологическими характеристиками выполняются на 40 метеостанциях Приморского УГМС. Метеостанции расположены неравномерно и сосредоточены в основном в южной части Приморья.

ДАННЫЕ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В теории космической геодезии атмосфера условно подразделяется на ионосферу (высота от 60 до 1000 км) и тропосферу (высота до 60 км). Условия распространения GNSS-сигнала, проходящего через атмосферу от спутника к наземному приемнику, различны в этих средах. Дополнительный набег фазы (изменение длины пути луча в атмосфере) зависит от состояния ионосферы и тропосферы, которое определяется временем года и суток, солнечной активностью, локальными условиями. В ионосфере на распространение сигнала влияют свободные заряженные частицы – ионы. На скорость распространения сигнала в нижней (нейтральной) части атмосферы основное влияние оказывает концентрация водяного пара, которая характеризуется высокой пространственной и временнóй изменчивостью [35].

Измеренная наземным приемником фаза принятого от спутника радиосигнала несет в себе информацию, характеризующую состояние атмосферы через изменяющееся с высотой значение индекса рефракции N. Изменчивость вертикального профиля N вызывают временны́ е флуктуации атмосферных параметров. Продолжительность задержки сигнала, связанной с влиянием нейтральной части атмосферы на распространение радиоволн, зависит от тропосферной рефракции. Тропосферная зенитная задержка ZTD (Zenith Tropospheric Delay) − один из наиболее важных параметров, влияющих на точность результатов GNSS-позиционирования.

С помощью современных программных средств обработки GNSS-сигналов ZTD определяется с точностью порядка нескольких миллиметров [41]. Метод расчета ZTD основан на условном разделении тропосферы на слои с помощью изобарических уровней. В каждом слое определяется показатель преломления среды n, связанный с индексом рефракции N следующим образом:

Значение ZTD рассчитывается посредством интегрирования по вертикальному профилю значений индекса рефракции N(h) [9]. Для построения профиля интегрирования могут использоваться различные допущения (например, в виде параметров стандартной атмосферы) и эмпирические зависимости на основе метеорологических наблюдений за температурой, давлением и влажностью. Для компенсации отклонения направления спутникового сигнала от зенита применяют различные проектирующие функции (“mapping functions”).

В данном исследовании для расчета ZTD применяется программный комплекс (ПК) “Bernese” Ver. 5.2, в котором реализован относительный метод обработки результатов спутникового позиционирования одинакового созвездия навигационных спутников региональной сетью станций GNSS-наблюдений (“relative positioning”). В ПК “Bernese” используются априорные значения тропосферной задержки, получаемые с привлечением модельной метеорологической информации. В процессе математической обработки измерений методом наименьших квадратов оценивается разность между полученным по результатам наблюдений и модельным величинами тропосферной задержки. При этом в качестве априорной части обычно используется гидростатическая составляющая ZHD (Zenith Hydrostatic Delay, мм). Кроме того, программное обеспечение использует линейную модель изменения зенитной тропосферной задержки на интервалах в 1–2 ч [7]. Значения ZTD определяются по модели Саастамойнена с параметрами стандартной атмосферы. Для актуализации данных по атмосферному и парциальному давлению водяного пара, температуре воздуха в ПК “Bernese” используются результаты расчетов по оперативной модели глобального распределения температуры и давления (Global Pressure Temperature model) [19]. Детальное описание обработки GNSS-данных и оценивания ZTD при помощи ПК “Bernese” могут быть найдены в руководстве [16].

Для вычисления интегрального влагосодержания IWV (мм) атмосферы над станцией GNSS полная тропосферная задержка ZTD представляется в виде суммы гидростатической ZHD и влажной ZWD компонент, т. е. ZTD = ZHD + ZWD [28, 29]. Для расчета значений ZHD используется метод, учитывающий приземное давление воздуха, географическую широту и высоту пункта наблюдения над уровнем моря [36]. Соответственно, если известны значения ZTD и ZHD, то ZWD может быть найдена простым вычитанием [30]. Содержание водяного пара в тропосфере пропорционально влажной составляющей зенитной тропосферной задержки ZWD и вычисляется по формуле [7]:

где T_m – средняя взвешенная температура атмосферы (К, Кельвин), для вычисления которой используется ее линейная зависимость от приземной температуры воздуха с эмпирическими коэффициентами, взятыми для средних широт [19, 34]: T_s – приземная температура воздуха в пункте наблюдений (K).

На территории Приморского края расположена сеть GNSS-станций, установленных и обслуживаемых рядом научных институтов ДВО РАН, ДВФУ, частными компаниями (рис. 1; табл. 1 ). На каждой станции установлен многоканальный GNSS-приемник, с помощью которого на двух когерентно-связанных частотах осуществляются высокоточные измерения группового и фазового запаздывания на луче зрения между приемником, расположенным на земной поверхности, и передатчиками, установленными на навигационных спутниках. На основе этих данных в дальнейшем определяется интегральное влагосодержание атмосферы.

Необходимые для вычисления IWV данные на всех пунктах сети в зависимости от цели выполняемых наблюдений могут быть получены с дискретностью до 1 с. В настоящей работе использованы результаты GNSS-измерений с частотой дискретизации 30 с. Информация о давлении и температуре воздуха получена от ближайших к GNSS-пункту метеостанций Приморского УГМС. Среднее расстояние от GNSS-пункта до ближайшей метеостанции − 13 км, до ближайшего расчетного узла модели GFS – 15 км (табл. 1 ).

РЕЗУЛЬТАТЫ

На первом этапе для оценки ошибок определения ZTD и IWV было выполнено сравнение результатов, полученных для GNSS-станций 11 и 13 (рис. 1; табл. 1 ), расположенных в пределах г. Владивостока на расстоянии ~15 км друг от друга (приблизительно в два раза меньше разрешения расчетной сетки GFS). Взаимная корреляция данных двух датчиков составила 0.97, среднее отклонение по значениям IWV и ZTD составило 0.012 и 0.010 м соответственно, максимальное отклонение в значениях ZTD составило < 5%, а расчетных значений IWV < 10%.

Валидация рассчитанных значений IWV на ГНСС-пунктах 1 и 13 выполнена за период 2018–2019 гг. на основе данных прикрепленных к метеостанциям пунктов радиозондирования, расположенных в городах Владивосток (WMO 31 977) и Дальнереченск (WMO 31873) (рис. 1). Сеансы радиозондирования выполняются дважды в сутки − в 00:00 и 12:00 ч по всемирному координированному времени. Данные радиозондирования поступают в информационную систему мониторинга Приморского УГМС [16]. Расчет IWV по данным радиозондов выполнен до высоты изобарической поверхности 300 мб, которая приблизительно соответствует верхней границе тропосферы (8–10 км). Для сравнения использован соответствующий определению IWV параметр “Precipitable water, entire atmosphere” за каждые 3 ч с заблаговременностью до 96 ч за период 2017–2019 гг. Вокруг каждой станции GNSS было выбрано 16 узлов расчетной сетки, в том числе находящихся в акватории Японского моря и оз. Ханка.

На рис. 2 приведено сопоставление результатов расчета IWV по данным GNSS-наблюдений и радиозондирования атмосферы в пунктах 1 и 13 (табл. 1 ), а также модельным данным GFS [27] за период 2018–2019 гг. Коэффициенты корреляции R между значениями IWV, рассчитанными по данным GNSS и радиозондирования, находятся в пределах 0.98–0.99 (рис. 2а, 2в), значения IWV по данным GNSS в среднем завышены относительно результатов радиозондирования на 0.5 и 4.5 мм для пунктов 1 и 13 соответственно. Расчетные значения IWV GNSS также в высокой степени (0.93−0.95) коррелируют с модельными данными GFS на ближайшем к пункту радиозондирования узле расчетной сетки GFS (рис. 2б, 2г). Значения IWV GFS в среднем занижены относительно данных GNSS на 0.1 и 4.0 мм (пункты 1 и 13 соответственно). Графики IWV GNSS и GFS практически совпадают в теплое (апрель−сентябрь) время года (R > 0.80, рис. 3б), но в период с октября по март наблюдаются существенные расхождения и корреляция резко снижается (R < 0.60) (рис. 3а). Подобная тенденция характерна для всех пунктов Приморской GNSS-сети.

Для определения пространственной корреляции рассчитаны средние значения R между рядами IWV на пункте GNSS и на ближайших четырех и двенадцати (исключая 4 ближайших) расчетных узлах GFS (табл. 2). С увеличением расстояния между пунктами GNSS и узлами GFS корреляция уменьшается, однако в теплый период года на ближайших к GNSS-пунктам узлах GFS (100–120 км) существенного снижения значений R не происходит (табл. 2). Это позволяет сделать вывод, что для целей региональных исследований существующая плотность сети в южной части Приморья может быть достаточной, в то время как в северной требуется ее существенное уплотнение.

Коэффициент корреляции R ожидаемо уменьшается с увеличением заблаговременности прогноза GFS и быстрее убывает для GNSS-пунктов, расположенных вдоль береговой линии Японского моря (пункты 2, 3, 7, 8, 10, 13) (табл. 1 ). Существенное снижение значений R начинается в интервале заблаговременности 48–60 ч (рис. 4; табл. 2). Это соответствует общим представлениям о том, что концентрация водяного пара с течением времени меняется более интенсивно вблизи береговой линии, чем в континентальной части. Подобные условия также отмечены для GNSS-пункта 9 (рис. 4з), который расположен на некотором удалении от побережья в достаточно узкой, вытянутой по направлению к морю долине р. Партизанской. Значения R для GNSS-пункта 6, расположенного на территории Уссурийской астрофизической обсерватории, заметно ниже, чем для других пунктов (рис. 4д).

В табл. 3 обобщены значения коэффициентов корреляции R, среднеквадратического S и систематического BIAS отклонения между значениями IWV по GNSS-пунктам и ближайшего узла расчетной сетки GFS за холодный (октябрь−март) и теплый (апрель–сентябрь) сезоны. Абсолютные значения BIAS в целом ≤4 мм (среднее 1.33 мм). Исключение составляют пункты 8 и 6 (табл. 1 ; рис. 1), для которых среднее значение BIAS составляет 11.1 мм. Значения S преимущественно находятся в интервалах 3.7–6.7 (среднее 5.0) и 8–14 (среднее 10.1) мм в холодный и теплый периоды года соответственно. Максимальные значения S (пункт 8) превышают средние приблизительно в два раза. S несколько возрастает с увеличением заблаговременности GFS, однако выраженной зависимости статистических показателей от заблаговременности не прослеживается.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Оценки IWV по данным GNSS-наблюдений и двух аэрологических станций Росгидромета (рис. 2) показали практически идентичные результаты, несмотря на то, что радиозонды фактически не привязаны к конкретной точке в пространстве. Корреляция между значениями IWV на тех же пунктах GNSS и в ближайших к ним узлах расчетной сети GFS только незначительно снижается. Полученные статистические оценки хорошо согласуются с данными подобных исследований, в том числе проведенных в России [6, 8, 13], а также с пространственно-временнóй интерпретацией данных измерений и моделирования [1, 18].

Высокоточное GNSS-позиционирование можно соотнести с точечными измерениями в масштабе времени от нескольких секунд до минуты. Радиозонд в свою очередь может значительно отклоняться от вертикального направления запуска. Среднее время сеанса радиозондирования составляет ~1 ч. Данные GFS имеют пространственное разрешение 0.25° (~30 км × 40 км в районе исследования). С увеличением масштаба (площади, которую характеризует данное измерение, и времени проведения самого измерения) происходит сглаживание и закономерное уменьшение средних значений.

Растр рельефа, используемого в модели GFS, достаточно грубо описывает очертания береговой линии (рис. 1) и имеет малую дискретность фактического рельефа по высоте. Разность между высотой GNSS-пунктов и соответствующими им средними высотами ячеек растра модельного рельефа, используемого в модели GFS, может достигать 155 м. Минимальные различия между GNSS и GFS по высоте (14–38 м) – у точек, расположенных на Приханкайской низменности (пункты 4 и 5) и в долине р. Большая Уссурка (пункт 1). Для станций, расположенных вдоль побережья Японского моря, средняя абсолютная разность высот GNSS–GFS составляет 94 м.

Анализ пространственного распределения коэффициентов корреляции показал, что измеренные величины IWV сильнее линейно связаны с модельными значениями GFS, которые относятся к узлам сетки, имеющим меньшую разность высот с GNSS-пунктом. Для расположенных вдоль береговой линии Японского моря пунктов 2, 3, 7, 8, 10, 13 (табл. 1 ) значения R увеличиваются в сторону узлов сетки GFS, расположенных в море (направление указанно в виде румбов в табл. 2). В континентальной части корреляция возрастет в узлах GFS, расположенных фактически в акватории оз. Ханка (пункты 4, 5), в долине р. Большая Уссурка (пункт 1) или в горной местности (пункты 6, 9).

S и BIAS (табл. 3) значений IWV GNSS–GFS в целом соответствуют данным ранее опубликованных исследований, в которых сравнивались результаты расчетов по данным GPS/ГЛОНАСС-наблюдений и по численным моделям погоды [26, 37]. Величина погрешности GFS связана с точностью воспроизведения рельефа и с пространственным разрешением модели. Все это вместе с минимальными затратами на получение и обработку GNSS-данных и на обслуживание датчиков делает результаты GNSS-зондирования перспективным источником дополнительных данных дистанционного зондирования атмосферы. Ассимиляция данных IWV в региональных моделях атмосферы с целью повышения точности одного из наиболее важных для исследуемого региона прогноза экстремальных осадков и его использования в разработанных ранее интегрированных системах моделирования [2, 23] – важный резерв уточнения краткосрочных гидрологических прогнозов. Кроме этого, улучшение прогнозов приземной температуры и влажности воздуха позволит более точно определять величину бассейнового испарения – одного из основных источников неопределенности при моделировании компонентов водного баланса [24]. Учет начальных условий увлажнения водосбора при расчетах потерь стока значительно влияет на точность моделирования гидрографов паводков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Оценка интегрального содержания водяного пара IWV в атмосфере по данным непрерывных GPS/ГЛОНАСС-наблюдений за период 2017–2019 гг. на тринадцати пунктах GNSS-сети на территории Приморского края дала следующие результаты. Полученные при помощи GNSS-наблюдений данные об интегральном влагосодержании тропосферы сопоставлены с результатами радиозондирования на аэрологических станциях Росгидромета, а также с данными GFS за период 2017–2019 гг. При оценке ошибок определения ZTD и IWV по данным расположенных рядом GNSS-станций максимальное отклонение в значениях ZTD составило <5%, а расчетных значений IWV <10%. Валидация результатов расчетов IWV выполнена на основе данных двух аэрологических станций. Сравнение показало, что результаты определения IWV по данным GNSS и радиозондам дают практически идентичные результаты, что позволяет сделать вывод о достоверности представленных данных и эффективности метода вычисления IWV. Корреляция значений IWV для этих же GNSS-пунктов с данными ближайших узлов GFS лишь немного снижается, что обусловлено пространственным разрешением и точностью воспроизведения рельефа в модели. В теплый период года наблюдается высокая корреляция (R > 0.80) IWV GNSS и GFS, в холодный период она значительно снижается. R уменьшается с увеличением заблаговременности прогноза GFS. Существенное снижение происходит в интервале заблаговременности 48–60 ч.

Представленные результаты позволяют сделать вывод о перспективности использования информации об интегральном влагосодержании атмосферы, определенного по данным GNSS-сетей, для использования в региональных численных моделях атмосферы в качестве дополнительного источника данных о состоянии атмосферы. Потенциал использования данных IWV прежде всего связан с улучшением качества прогнозов осадков, что в свою очередь должно положительно сказаться на качестве краткосрочных гидрологических прогнозов и на зависящей от их точности эффективности решений, принимаемых в области управления водными ресурсами. Существующие на данный момент возможности получения и обработки данных спутниковых наблюдений практически не используются в отечественной практике прогнозирования. Среди основных причин слабого использования этих данных можно отметить отсутствие межведомственных форматов, механизмов взаимодействия и передачи данных, а также разработанных процедур автоматизации процессов подготовки данных IWV для использования в оперативной практике подразделений Росгидромета. В то же время проведение измерений с помощью наземных GNSS-сетей позволяет получить информацию о содержании водяного пара в атмосфере с высоким временны́ м разрешением, работа пунктов сети не зависит от погодных условий, затраты на получение и обработку GNSS-данных минимальны и позволяют их использовать в режиме реального времени.

Авторы выражают благодарность ТОИ ДВО РАН за предоставление данных GNSS-пункта “Мыс Шульца”, АО “ПРИН” за предоставление данных пункта “Камень-Рыболов”, ООО “Гемис” за предоставление данных пункта “Партизанск”, И.С. Антипину за предоставление данных пункта “Находка” и Приморское УГМС за данные аэрозондирования, Л.И. Евдокимовой (ДВНИГМИ) за предоставленную информацию по тропическим циклонам.