<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Earth Research from Space</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Earth Research from Space</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Исследование Земли из космоса</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0205-9614</issn><issn publication-format="electronic">3034-5405</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">The Russian Academy of Sciences</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">693427</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.7868/S3034540525030014</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading"><subject>ФИЗИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Estimation of the precision of atmospheric phase delay models for displacement fields on Kamchatka region calculated by the differential interferometry method</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Оценка точности моделей атмосферных фазовых задержек для полей смещений на территории Камчатки, рассчитанных методом дифференциальной интерферометрии</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Volkova</surname><given-names>M. S.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Волкова</surname><given-names>М. С.</given-names></name></name-alternatives><email>msvolkova6177@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Mikhailov</surname><given-names>V. O.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Михайлов</surname><given-names>В. О.</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Osmanov</surname><given-names>R. S.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Османов</surname><given-names>Р. С.</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">ФГБУН Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2025-06-15" publication-format="electronic"><day>15</day><month>06</month><year>2025</year></pub-date><issue>3</issue><issue-title xml:lang="en">NO3 (2025)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">№3 (2025)</issue-title><fpage>3</fpage><lpage>12</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2025-10-16"><day>16</day><month>10</month><year>2025</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2025, Russian Academy of Sciences</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2025, Российская академия наук</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Russian Academy of Sciences</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Российская академия наук</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2026-06-15"/></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.eco-vector.com/0205-9614/article/view/693427">https://journals.eco-vector.com/0205-9614/article/view/693427</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>The paper considers various ways of calculating atmospheric phase delays to correct the interferometric phase from which the displacements of the Earth’s surface are calculated by satellite radar interferometry methods. A local empirical weather model based on the empirical dependences of the physical properties of the atmosphere on altitude was constructed using data from Kamchatka meteorological stations, and electromagnetic signal propagation delays were calculated using this model. Further, the precision of the empirical weather model and the GACOS (Generic Atmospheric Corrections Online Service) model was assessed by comparing them with the delays calculated from the network of GNSS sites of the Kamchatka Branch of the Federal Research Center of “United Geophysical Service of RAS” (KB of UGS RAS) in the area of the Kliuchevskoi group of volcanoes. The results showed that for all precision assessment criteria, the GACOS model has lower error and better match with the GNSS data at the result comparison points. The relative residuals of the empirical model delays range from 0 to 5.7%, while for the GACOS delays the relative residuals do not exceed 1.6%. Meanwhile, for the GACOS and empirical weather models, on average, the relative residual is 0.3% and 0.9%, respectively, and the RMS errors are 0.6 cm and 2.3 cm. In general, at points of the locations of GNSS sites, a fairly good precision of calculations was obtained: the error is less than 1%, as well as a very high coefficient of determination of the dependencies of the compared models, almost corresponding to the correlation coefficient equal to 1. In addition, for 25% of the results, it is obtained that the empirical model outperforms the GACOS model, i.e., the delay values are closer to the delays calculated from the measurements at the GNSS sites. Since half of the weather stations and GNSS sites used to calculate the empirical weather model are local stations of the Kamchatka network that are not part of the global networks, the results obtained provide an independent assessment of the precision of corrections from the GACOS online service to the peninsula. The results of the study also show that the empirical atmospheric model constructed in this work provides good precision of calculations at GNSS point locations and their data allow us to calculate atmospheric delays for the Earth surface displacement fields obtained by satellite interferometry methods with high accuracy.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>В работе рассмотрены различные способы расчета атмосферных фазовых задержек для коррекции интерферометрической фазы, по которой методами спутниковой радиолокационной интерферометрии рассчитываются смещения земной поверхности. По данным Камчатских метеостанций построена локальная эмпирическая погодная модель, основанная на эмпирических зависимостях физических свойств атмосферы от высоты, и по этой модели рассчитаны задержки распространения электромагнитного сигнала. Далее оценена точность эмпирической погодной модели и модели GACOS (Generic Atmospheric Corrections Online Service), путем сопоставления их с задержками, рассчитанными по сети станций ГНСС Камчатского филиала ФИЦ ЕГС РАН в районе Ключевской группы вулканов. Результаты показали, что по всем критериям оценок точности, модель GACOS имеет меньшую погрешность и лучше совпадает с данными, полученными по ГНСС в пунктах сопоставления результатов. Относительные невязки задержек эмпирической модели лежат в диапазоне от 0 до 5.7%, а для задержек GACOS относительные невязки не превышают 1.6%. При этом, для моделей GACOS и эмпирической погодной модели в среднем относительная невязка равна 0.3% и 0.9% соответственно, а среднеквадратические ошибки 0.6 см и 2.3 см. В целом, в точках расположения пунктов ГНСС, получена достаточно хорошая точность расчетов: погрешность менее 1%, а также очень высокий коэффициент детерминации зависимостей сравниваемых моделей, практически соответствующий коэффициенту корреляции, равному 1. Кроме того, для 25% результатов получено, что эмпирическая модель превосходит по точности модель GACOS, т.е. величины задержек ближе к задержкам, рассчитанным по измерениям на пунктах ГНСС. Поскольку половина метеостанций и пунктов ГНСС, по которым рассчитывалась эмпирическая погодная модель – это локальные станции Камчатской сети, которые не входят в глобальные сети, полученные результаты дают независимую оценку точности поправок с сайта GACOS на территорию полуострова. Результаты проведенного исследования также показывают, что построенная в работе эмпирическая модель атмосферы обеспечивает хорошую точность расчетов в точках расположения пунктов ГНСС и их данные позволяют с высокой точностью рассчитать атмосферные задержки для полей смещений земной поверхности, полученные методами спутниковой интерферометрии.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>satellite interferometry</kwd><kwd>synthetic aperture radar (SAR)</kwd><kwd>Kamchatka</kwd><kwd>GACOS</kwd><kwd>atmospheric delay</kwd><kwd>weather model</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>спутниковая интерферометрия</kwd><kwd>радиолокатор с синтезированной апертурой (РСА)</kwd><kwd>Камчатка</kwd><kwd>GACOS</kwd><kwd>атмосферные задержки</kwd><kwd>погодная модель</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-17-00064, https://rscf.ru/project/23-17-00064/</funding-statement></funding-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Волкова М.С., Михайлов В.О., Османов Р.С.Анализ эффективности применения глобальной погодной модели HRES (GACOS) для коррекции атмосферных помех в интерферометрических оценках полей смещений на примере вулканов Камчатки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 2. С. 9–22. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-9-22.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Волкова М.С., Михайлов В.О., Османов Р.С.Сравнение моделей атмосферных поправок к данным спутниковой интерферометрии для территории Камчатки // Исследование Земли из Космоса. 2025. № 3. С. 12–24.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Baby H.B., Golé P., and Lavergnat J. A model for the tropospheric excess path length of radio waves from surface meteorological measurements // Radio Sci. 1988. 23(6), 1023–1038. DOI: 10.1029/RS023i006p01023.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Delacourt C., Briole P., Achache J. Tropospheric corrections of SAR interferograms with strong topography: application to Etna // Geophysical Research Letters. 1998. V. 25. P. 2849‒2852.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Doin M.-P., Lasserre C., Peltzer G., Cavalié O., &amp; Doubre C. Corrections of stratified tropospheric delays in SAR interferometry: Validation with global atmospheric models // Journal of Applied Geophysics, 2009. 69(1), 35–50. DOI: 10.1016/j.jappgeo.2009.03.010.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Geng J., Chen X., Pan Y., Mao S., Li C., Zhou J., &amp; Zhang K. PRIDE PPP-AR: an open-source software for GPS PPP ambiguity resolution // GPS Solutions. 2019. 23(4). DOI: 10.1007/s10291-019-0888-1.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Hanssen R.F.Radar Interferometry: Data Interpretation and Error Analysis. // Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. 2001, 308 p.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Smith E.K., Weintraub S. The constants in the equation for atmospheric refractive index at radio frequencies // Proc. I.R.E. 1953. 41, 1035–1037.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Tetens O. 1930. Über einige meteorologische Begriffe. Z. Geophys 6: 297‒309.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Yu C., Li Z., Penna N.T. Interferometric synthetic aperture radar atmospheric correction using a GPS-based iterative tropospheric decomposition model // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 204. P. 109–121. DOI: 10.1016/j.rse.2017.10.038.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>Yu C., Li Z., Penna N.T., Crippa P. Generic atmospheric correction model for interferometric synthetic aperture radar observations // J. Geophysical Research: Solid Earth. 2018. V. 123. P. 9202–9222.https://doi.org/10.1029/2017JB015305.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
