Inal, CevatAkar, Alı Utku2025-09-102025-09-1020252147-13392667-8519https://doi.org/10.9733/JGG.2025R0003.Thttps://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/1312733/vmf-veri-sunucusundan-turetilen-grid-bazli-vmf3-ve-gpt3-troposfer-modellerinin-karsilastirilmasi-avrupa-bolgesi-icin-bir-calismahttps://hdl.handle.net/20.500.13091/10732Toplam Zenit Gecikmesi (ZTD), elektromanyetik sinyallerin doğruluğunu etkileyen önemli bir faktör olduğundan Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri (Global Navigation Satellite Systems, GNSS), jeodezi ve haritacılık, hava durumu tahminleri ve astronomik gözlemler gibi yüksek doğruluk gerektiren uygulamalar için belirlenmesi gerekir. Gecikme etkisi, yüzey meteorolojik parametrelerine dayanan geleneksel troposfer modelleriyle tahmin edilebilir. Meteorolojik verilerin birtakım çevresel ve ekonomik hususlar nedeniyle yerinde gözlemlerden elde edilememesi ve ilgili modellerdeki içsel modelleme hataları dikkate alındığında, bu yaklaşımların veri işleme süreçlerinde doğru sonuçları sağlaması zorlaşmaktadır. Bir çözüm olarak, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi'nden (ECMWF) sürekli güncellenen Sayısal Hava Tahminleri (NWP) verilerine dayalı Vienna İz Düşüm Fonksiyonu (VMF) veri sunucusu; ayrık ve ampirik olmak üzere iki farklı modelden troposferik ürünler sağlamaktadır. Ayrıca, bu sunucuda, referans istasyonlarındaki yerinde gözlemlerle elde edilen saha bazlı (site-wise) ZTD’ler doğrudan, istasyonların bulunmadığı rastgele konumlardaki ZTD’lerin kestirimi için grid bazlı (grid-wise) veriler kullanıcılara sunulmaktadır. Bu çalışma, VMF veri sunucusu tarafından türetilmiş grid Viyana İz Düşüm Fonksiyonu-3 (VMF3) ve Global Basınç ve Sıcaklık-3 (GPT3)troposfer modellerinin ZTD kestirimindeki performansının karşılaştırmalı analizine odaklanmıştır. Avrupa Bölgesi’nden seçilmiş rastgele konumlardaki referans noktaları üzerinden uygulama gerçekleştirilmiş olup modellerden elde edilen günlük ZTD’ler değerlendirilmiştir. Çalışma sonuçları, VMF3 modelinin 0.7-1.1 cm arasında değişen Karesel Ortalama Hata (KOH) değerleri ile ZTD’yi kestirdiğini, bu hata değerlerinin GPT3 modeli için 3.2-5.0 cm arasında olduğunu göstermiştir. Genel olarak, VMF3’ün GPT3 modeline kıyasla ZTD kestirimindeki yeteneğinin daha yüksek olduğu söylenebilir. Yerinde gözlemlerin mümkün olmadığı ya da saha bazlı ürünlere ait veri arşivinin olmadığı konumlar için ZTD’nin belirlenmesinde grid bazlı VMF3’ün destekleyici bir model olarak kullanılabileceği sonucuna varılabilir.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessArticle10.9733/JGG.2025R0003.T