Kartlegging av ustabile fjellparti med bruk av GNSS
Analyse av ulike verknadar på prosesserte måleresultat
Gunnvor Margrethe Skjørestad
Oppgåve for graden
Master i Geomorfologi og geomatikk 60 studiepoeng
Institutt for geofag
Det matematisk-naturvitenskaplege fakultet
UNIVERSITETET I OSLO
Kartlegging av ustabile fjellparti med bruk av GNSS
Analyse av ulike verknadar på prosesserte måleresultat
Gunnvor Margrethe Skjørestad
© 2021 Gunnvor Margrethe Skjørestad
Kartlegging av ustabile fjellparti med bruk av GNSS http://www.duo.uio.no/
Trykk: Reprosentralen, Universitetet i Oslo
Samandrag
Føremålet med denne oppgåva er å undersøke verknad av ulike faktorar i prosesserings- program for GNSS, t.d. korleis ulike prosesseringsprogram framstiller resultata, og om bruk av fleire GNSS-konstellasjonar og ulike troposfæreparametrar vil påverke resultata.
Arbeidet gjort i oppgåva er i høve kartlegginga og overvakinga av ustabile fjellparti i Troms og Finnmark. Til kartleggingsarbeidet til NGU blir det no teke i bruk nye motta- karar (Septentrio Altus NR3) som tek inn fleire konstellasjonar enn dei gamle (Topcon Legacy E+), og det er ønskeleg å ta i bruk ein nyare programvare for prosessering som kan erstatte Topcon Pinnacle, som ikkje har blitt oppdatert sidan 2007. I tillegg blir det undersøkt om troposfæremodellen kan vere grunnen til dagsvariasjonane som NVE opplever i den kontinuerlege overvakinga av ustabile fjellparti i Troms.
Det er nytta data innhenta frå Reinbenkan (ustabilt fjellparti i Lebesby) i 2019 og 2020, samt ein måleserie frå 2020 frå Jettan (ustabilt fjellparti i Kåfjord). Data frå Reinbenkan har blitt prosessert i Topcon Pinnacle, MAGNET Tools og RTKLib, og vidare utjamna i GISLINE Landmåling. Deretter har resultata frå MAGNET Tools og RTKLib blitt samanlikna mot dei frå Topcon Pinnacle. I MAGNET Tools og RTKLib blei det gjort prosesseringar med både to (GPS og GLONASS) og fire (GPS, GLONASS, BeiDou og Galileo) konstellasjonar, der resultata blei samanlikna med ein annan. Forflyttinga på Reinbenkan blei og rekna ut. Data frå Jettan blei prosessert i MAGNET Tools, ein gong med standard troposfæreparametrar fastsett i programvaren, og ein gong med aktuelle troposfæriske parametrar frå den meteorologiske stasjonen på toppen av Jettan. Resultata frå dei to prosesseringane blei utjamna i GISLINE Landmåling og samanlikna med ein annan.
Resultata frå MAGNET Tools skil seg ikkje nemneverdig frå dei frå Topcon Pinnacle.
RTKLib skil seg litt meir frå Topcon Pinnacle, då først og fremst i høgdekomponenten.
Ikkje er det noko skilnad av særleg betydning mellom resultata der to og fire konstel- lasjonar har blitt nytta heller. Netto forflytting mellom 2019 og 2020 er på ca. 5mm i retning 370−400gN. Samanlikninga av resultata frå prosesseringane av måleserien frå Jettan syner berre signifikante skilnadar i høgdekomponenten, der det er tydeleg større dagsvariasjon i resultata frå prosesseringa der standard troposfæreparametrar blei nytta.
Generelt sett tyder resultata på at troposfæremodellane er viktigaste kjelde til varisjonane observert mellom dei ulike prosesseringane.
Abstract
The aim of this thesis is to investigate the impact different variables have on processed GNSS observations, mainly how the results vary between different processing programs, and if additional GNSS-constellations and different troposphere parameters will affect the results. The work done in this thesis is in relation to the mapping and surveillance of unstable rock slopes in Troms and Finnmark. For the mapping carried out by NGU, new receivers (Septentrio Altus NR3) are taken into use. They are compatible with more GNSS than the old ones (Topcon Legacy E+). It is also desired to find a replacement for Topcon Pinnacle, a processing program that has not been updated since 2007. Additionally, an investigation on whether the daily variations NVE are experiencing in their continuous surveillance of unstable rock slopes in Troms is caused by the troposphere model in use has been carried out.
Data collected at Reinbenkan (unstable rock slope in Lebesby) in 2019 and 2020, as well as a data series from 2020 from Jettan (unstable rock slope in Kåfjord) were used.
Data from Reinbenkan has been processed in Topcon Pinnacle, MAGNET Tools and RTKLib, and then adjusted in GISLINE Landmåling. Further, the results from MAGNET Tools and RTKLib have been compared with those from Topcon Pinnacle. In MAGNET Tools and RTKLib, processings with both two (GPS and GLONASS) and four (GPS, GLONASS, BeiDou and Galileo) constellations were carried out, and the results were compared to each other. The displacement at Reinbenkan was calculated. Data from Jettan were processed in MAGNET Tools, once with standard troposphere parameters, and once with the actual troposphere parameters collected from the meteorological station at Jettan. A comparison between the two results was made.
The results from MAGNET Tools does not differ significantly from those from Topcon Pinnacle. RTKLib differs slightly more, mainly in the height component. Neither was there any difference of significance between the results where to and four constellations were used. Net displacement between 2019 and 2020 were approx. 5 mm towards 375− 400gN. Comparison of the results from the processing of the dataseries from Jettan only shows differences of significance in the height component, where there are distinctly larger daily variations where the standard troposphere parameters were used. In general, the results indicates that the toprospheremodel is the most important source for the variations observed between the different processings.
Forord
Med denne oppgåva avslutter eg no den toårige masteren i Geomorfologi og geomatikk ved Universitetet i Oslo. Med tanke på den pågåande pandemien blei dei to åra ikkje heilt som eg hadde sett for meg, men pyttsann, det har vore to veldig interessante og lærerike år likevel, der eg har fått bli kjent med mange hyggelege folk som har gjort (første del av) studietida veldig fin. Det siste året har eg sett særleg pris på at eg har kunna knytte arbeidet mitt opp mot kartlegginga og overvakinga av ustabile fjellparti som NGU og NVE utfører.
Med dette ønskjer eg først og fremst å rette ei stor takk til rettleiaren min Trond Eiken for alt tålmodet du har vist, og for all hjelpa og rettleiinga som eg har fått med oppgåva.
Eg er og veldig takknemlig for at eg fekk vere med som feltassistent i Troms og Finnmark i forbindelse med kartleggingsarbeidet til NGU. Det var ein veldig interessant tur, sjølv om høgdeskrekken slo inn opptil fleire gonger.
Eg ønskjer og å rette ei takk til Glenn Nilsen hjå NVE for at du fatta interesse i prosjektet mitt og tok initiativ til eit lite samarbeid. Fjellskredovervakinga hjå NVE har stått høgt i kurs sidan eg byrja på geologistudiet i Sogndal, og det å no kunne få gi eit bidrag til arbeidet dykk gjer der, om enn lite, er nesten som ein barndomsdraum som blir verkeleg.
Vidare ønskjer eg å takke Are, Sergio og Luc for all hjelp med LATEX og problemstillingar kring tekniske hjelpemiddel. Det har vore veldig praktisk med personleg brukarstøtte for nokon som nett har byrja å ta desse hjelpemidla i bruk, og oppgåva hadde ikkje sett like fin ut utan dykk. Eg vil og takke Elisabeth for at du innimellom barnepass og familieliv tok deg tid til å lese korrektur for meg. Sist, men ikkje minst, vil eg takke mor og far for all støtte og oppmuntring, eg hadde ikkje fått til dette utan dykk.
Oslo, mai 2021
Gunnvor Margrethe Skjørestad
Innhald
Samandrag I
Abstract III
Forord V
Figurliste XI
Tabelliste XIII
1. Innleiing 1
1.1. Problemstilling og målsetjing . . . 2
2. Studieområde 4 2.1. Reinbenkan . . . 4
2.2. Jettan . . . 4
3. Tidlegare forsking 8 3.1. Samanlikne ulike prosesseringsprogram . . . 8
3.2. Atmosfæriske påverknadar . . . 8
3.3. Quad-GNSS . . . 9
4. Teoretisk bakgrunn 10 4.1. Fjellskred og ustabile fjellparti . . . 10
4.2. Globale satellittnavigasjonssystem - GNSS . . . 11
4.2.1. Signala . . . 12
4.2.2. Segmenta . . . 12
4.2.3. Konstellasjonane . . . 14
4.3. Posisjonsfastlegging ved hjelp av GNSS . . . 18
4.3.1. Avstandsmålingar . . . 18
4.3.2. Målemetodar for posisjonsfastlegging . . . 22
4.3.3. Faktorar som påverkar satellittbasert posisjonsfastlegging . . . 23
4.3.4. Utrekning av GNSS-vektorar . . . 30
4.4. Posisjonsfesting . . . 31
4.4.1. Koordinatsystem . . . 32
4.4.2. Datum . . . 34
4.4.3. Referansesystem og -rammer . . . 35
4.4.4. Referanserammer for GNSS . . . 37
4.5. Nettutjamning . . . 39
4.5.1. Minste kvadrats metode . . . 39
4.5.2. Utjamning i GISLINE Landmåling . . . 41
5. Metode 43 5.1. Reinbenkan . . . 43
5.1.1. Innhenting av data i felt . . . 43
5.1.2. Prosessering . . . 44
5.1.3. Utjamning og observasjonstest . . . 47
5.1.4. Grunnlagstest . . . 47
5.1.5. Utrekning av forflytting . . . 48
5.2. Jettan . . . 48
5.2.1. Test av atmosfæreparametrar . . . 48
6. Resultat 50 6.1. Reinbenkan . . . 50
6.1.1. Utjamning . . . 50
6.1.2. Grunnlagstest . . . 50
6.1.3. Forflytting . . . 53
6.2. Jettan . . . 53
7. Diskusjon 57 7.1. Prosessering av data frå Reinbenkan . . . 57
7.1.1. Faseforksyvingar og støy i residualplotta . . . 57
7.2. Prosessering av data frå Jettan . . . 60
7.3. Resultat Reinbenkan . . . 60
7.3.1. Koordinatresultat . . . 61
7.3.2. Reinbenkan 01.09.2020 . . . 63
7.3.3. Utjamning . . . 64
7.3.4. Observasjonstest . . . 64
7.3.5. Grunnlagstest . . . 65
7.3.6. Forflytting . . . 65
7.4. Resultat Jettan . . . 69
7.5. Brukarvenlegheit . . . 70
8. Konklusjon 73
Referansar 75
Tillegg A. Fjerna observasjonar Reinbenkan 2019 85 Tillegg B. Fjerna observasjonar Reinbenkan 30.08.2020 2x 89 Tillegg C. Fjerna observasjonar Reinbenkan 30.08.2020 4x 93 Tillegg D. Fjerna observasjonar Reinbenkan 01.09.2020 97
Tillegg E. Koordinatresultat Reinbenkan 101
Tillegg F. Resultat Jettan 103
Tillegg G. NVE sine observasjonar Jettan 106
Tillegg H. Ikkje utjamna resultat Jettan 107
Tillegg I. Resultat rørsleretning Reinbenkan 113
Figurliste
2.1. Oversiktskart for Reinbenkan . . . 5
2.2. Oversiktskart for Jettan . . . 6
2.3. Bilete av Reinbenkan . . . 7
2.4. Oversikt over Jettan . . . 7
4.1. Signalstruktur . . . 12
4.2. Døme på IGSO-fotavtrykk . . . 15
4.3. Prinsippet med kodemåling . . . 19
4.4. Illustrasjon fasemåling . . . 21
4.5. Døme på observasjon for enkeldifferanse . . . 22
4.6. Døme på himmelplot . . . 25
4.7. Døme på område med avgrensa sikt til himmelen . . . 28
4.8. Døme tilgjengelege satellittar i forhold til siktavgrensing mot himmelen . 29 4.9. Optimal GNSS-geometri . . . 30
4.10. Sender-mottakar-geometri . . . 31
4.11. GNSS-dekking i polare område . . . 32
4.12. ECI og ECEF - illustrasjon av koordinatsystema . . . 34
4.13. Ellipsoide . . . 35
5.1. Mottakarane nytta i målingane på Reinbenkan . . . 44
5.2. Døme på residualplott med ulike fasevariasjonar . . . 46
6.1. Reinbenkan: variasjonar i koordinatane mellom prosesseringsprogramma . 51 6.2. Forflyttinga til punkta på Reinbenkan . . . 54 6.3. Jettan: samanlikning av troposfæreparametrar, nord-komponenten . . . . 55 6.4. Jettan: samanlikning av troposfæreparametrar, aust-komponenten . . . . 55 6.5. Jettan: samanlikning av troposfæreparametrar, høgde-komponenten . . . 56 6.6. Posisjonsskilnad mellom modellane for Jettan, dag 3 . . . 56 7.1. Samanlikning residualplott Pinnacle og MAGNET Tools . . . 59 7.2. Editering av observasjonar i MAGNET Tools . . . 72
Tabelliste
4.1. Oversikt over dei ulike GNSS-systema . . . 15
4.2. Dei ulike frekvensane og namna på dei . . . 16
4.3. Ellipsoideparametrar . . . 39
5.1. Koordinatar for fastpunkta ved Reinbenkan . . . 45
5.2. Tabellen syner dei meteorologiske parametrane nytta i prosesseringa av data frå Jettan . . . 49
6.1. Signifikante endringar grunnlagstest for Reinbenkan . . . 52
1. Innleiing
Gjennom fleire hundretusen år har isbreane forma landskapet i Noreg. Dette har resultert i djupe fjordar, bratte fjell og spisse tindar. Enn kor flott dette landskapet er, har det og sine ulemper. Ei av desse er gode forhold for fjellskred, og flodbølgjer som ein direkte konsekvens av fjellskreda.
Grunna dei store voluma til ustabile fjellparti, i tillegg til hastigheita på fjellskred, finst det ingen effektive aktive sikringstiltak. Dreneringstiltak kan redusere rørslehastigheita, men det er usikkert om det har nokon langtidseffekt (Devoli mfl., 2011).
Forebyggande tiltak mot konsekvensane av fjellskred på lokalt nivå er arealplanlegging for potensielt utsette område og overvaking av rørslene i dei ustabile fjellpartia for å tidleg kunne varsle om føreståande hendingar (Devoli mfl., 2011).
I Noreg har Noregs vassdrags- og energidirektorat (NVE) sidan 2009 hatt ansvaret for den statlege kartlegginga og overvakinga av ustabile fjellparti i Noreg. Per i dag har 52 ustabile fjellparti, eller såkalla "objekt", blitt ferdig kartlagt og kategorisert mtp.
vidare oppfølging. I dei fleste høva er det ikkje funne naudsynt med overvaking, men per no blir 7 ustabile fjellparti kontinuerleg overvaka, medan 11 objekt blir periodisk overvaka. Størsteparten av dei overvaka objekta finn ein i Møre og Romsdal, og i Troms og Finnmark. Kartleggingsarbeidet er likevel langt frå ferdig, og fleire høgrisikoobjekt kan endå bli identifisert (Noregs vassdrags- og energidirektorat [NVE], 2020b).
Den kontinuerlege overvakinga av dei ustabile fjellpartia foregår (stort sett) i sanntid, og det blir nytta fleire ulike instrument til dette: Strekkstag, laser, GNSS, totalstasjon, elektroniske vinkelmålarar, boreholssensorar, bakkebasert radar, satellittradar, seismiske sensorar, web-kamera og vêrstasjonar. Kva instrument som blir nytta varierer litt, men ved alle dei overvaka fjellpartia er det minst tre uavhengige målesystem (NVE, 2017b).
Sjølve kartlegginga av kva fjellparti som kan vere ustabile er detNoregs geologiske under- søkingar (NGU) som står for, på oppdrag for NVE. I kartlegginga blir det mellom anna nytta InSAR-data, lokal og regional (struktur-)geologisk kartlegging og GNSS-målingar (Noregs Geologiske Undersøkingar [NGU], 2020; NVE, 2020b).
Når det gjeld kartlegginga med GNSS, har Legacy E+-mottakarane frå Topcon Po-
sitioning Systems, Inc (TPS) blitt nytta dei fleste åra. Sidan desse mottakarane kom på marknaden har det blitt utvikla fleire satellitt-system, blant anna det kinesiske BeiDou og det europeiske Galileo. Det er dermed av interesse å ta i bruk mottakarar som er kompatible med desse satellitt-systema. I NGU si kartlegging av fjellskred har dei teke i brukAltus NR3-mottakaren frå Septentrio, som tek inn signal frå alle dei noverande in- ternasjonale satellittnavigasjonssytema. Likevel blir ikkje potensialet til desse antennene og systema fullt utnytta endå, sidan det fortsatt er Topcon Pinnacle som blir nytta til prosesseringa, og det då berre er målingar frå GPS og GLONASS som blir prosessert.
Topcon Pinnacle har ikkje blitt oppdatert sidan 2007. Det kan difor vere på tide å ta i bruk eit nytt program. Sidan fjellskredkartlegginga har pågått i så mange år, vil det ved eit skifte av prosesseringsprogram vere viktig med kontinuitet i dei prosesserte måleresultata.
Tidsserien er for lang til at det vil vere produktivt å prosessere gamle data om igjen for å kunne samanlikne målingar før og etter programbyttet. I tillegg er det interessant å sjå på om bruk av nye satellittsystem i tillegg til GPS og GLONASS vil gi meir nøyaktige og presise data, og eventuelt kor mykje det vil endre resultata.
Målingar vil og bli påverka av andre faktorar enn berre kor mange satellittsystem og kva prosesseringsprogram ein nyttar. Ein viktig faktor er mediet som signala forplantar seg gjennom, altså atmosfæren (troposfære + ionosfære). Ved prosessering blir det gjerne brukt ein standardmodell for å ta høgde for den atmosfæriske påverknaden, men det er ikkje alltid at modellen reflekterer dei faktiske forholda godt nok (Özuğur & Yurt, 2020).
Ved dei tre objekta i Troms som blir overvaka kontinuerleg (Gámanjunni 3, Indre Nordnes og Jettan), observerer NVE ein god del større variasjonar i GNSS-resultata som ikkje opptrer i målingane med dei andre instrumenta (G. Nilsen, personleg kommunikasjon, 12. oktober 2020). Det er difor stor moglegheit for at det i prosesseringa blir nytta ein modell som ikkje er representativ nok for forholda i troposfæren i Troms.
1.1. Problemstilling og målsetjing
Føremålet med denne oppgåva er å måle rørsler i ustabile fjellparti ved bruk av GNSS- antenner, og vurdere resultata av målingane etter prosessering i tre ulike prosesserings- program. I tillegg vil det bli gjort ei samanlikning mellom målingar gjort med gamle og nye mottakarar, som støtter hhv. to og fire ulike globale satellittsystem, for å sjå om fleire satellittsystem vil ha påverknad på måleresultata. Til dette arbeidet vil det bli nytta data henta inn frå det ustabile fjellpartiet Reinbenkan i Lebesby kommune, og prosesserings- programma som skal nyttast er Topcon Pinnacle, MAGNET Tools og RTKLib.
Dessutan vil det vere ønskeleg å undersøke om bruken av aktuelle parametrar i tropo- sfæremodellen istadenfor standardparametrane vil ha nokon innverknad på NVE sine
resultat i Troms. Til dette føremålet vil data frå Jettan i Kåfjord kommune, innhenta av NVE, bli nytta.
2. Studieområde
Målingane nytta i denne oppgåva blei innhenta frå to område i Troms og Finnmark fylkeskommune, nemleg Reinbenkan (Kruvnnut) (sjå kart i figur 2.1) i Lebesby kommune og Jettan (figur 2.2) i Kåfjord kommune.
2.1. Reinbenkan
Reinbenkan er ei ca. 1 km lang fjellhylle plassert omtrent 300moh. Det blei identifisert som eit potensielt ustabilt fjellparti i etterkant av lanseringa av InSAR.no, og dei første målingane med GNSS blei gjennomført hausten 2019. Eit grovt estimat gjort av NGU gir eit volum på ca. 12,6 millionar kubikkmeter for partiet som er i rørsle (Noël mfl., 2021). Det ustabile fjellpartiet blir i vest definert av ei bratt fjellside som stuper ned i Porsangerfjorden, medan det mot nord og aust blir definert av ein bratt fjellvegg som rager ca. 100m over Reinbenkan. I sør går det ei bratt skråning frå platået over og ned til «benken» (sjå figur 2.3).
Bergarten på Reinbenkan er hovudsakleg glimmerskifer med fyllitt, og tynne lag med silt- eller sandstein (Roberts, 2019). Då ustabile fjellparti i stor grad bli styrt av berggrunns- strukturar, slik som skifrigheit og lagdeling (Devoli mfl., 2011), kan ein sjå at bergartane på Reinbenkan er eit godt døme på dette, noko skredhistorikken og syner. Det er iden- tifisert sår etter fleire skred (masse > 200 000m3) som er gått både nord og sør for Reinbenkan, og på slutten av 1980-talet bevitna ein lokal fiskar ei bølgje på 7-8 meter.
Denne bølgja blei generert av eit skred som gjekk frå fjellsida litt nord for Reinbenkan.
Volumet på dette skredet er estimert til å vere kring 1 015 000m3 (Noël mfl., 2021).
2.2. Jettan
Jettan er eit ustabilt vestvendt fjellparti som ligg på austsida av Lyngen, og er ein del av Nordnesfjellet som strekk seg ca 750 moh. Fleire ustabile fjellparti er lokalisert langs fjellet her. NVE driv kontinuerleg overvaking av partia Jettan og Indre Nordnes, medan rørslene i Midtre Nordnes fortsatt er under kartlegging. Det finst og to ustabile fjellparti
Figur 2.1.: Kartet syner studieområdet for Reinbenkan. Lokaliseringa av dei ulike måle- punkta nytta i oppgåva er gitt i (a). Lokalisering av studieområdet i forhold til regionen er gitt i (b), medan (c) syner kvar i Noreg dette er.
sør for Nordnesfjellet. Desse, referert til som Revdalsfjellet 1 og 2, ligg langs same dalsida som Nordnesfjellet og blir overvaka periodisk. Volumet for Jettan er estimert til å vere ca.
6 millionarm3 (Blikra mfl., 2006; NVE, 2017a, 2020b). Eit oversiktsbilete av det ustabile fjellpartiet er gitt i figur 2.4.
I likheit med Reinbenkan består Nordnesfjellet og Revdalsfjellet av mjuke bergartar med skifrigheit og lagdeling. Revdalsfjellet består hovudsakleg av granatglimmerskifer med lag av amfibolitt og konglomerat. På Nordnesfjellet er det dolomittmarmor som veksler lagvis med kalkspatmarmor på toppen. Nedover fjellsida veksler han med migmatittisk granatglimmerskifer (Zwaan, 1988). Lokaliseringa av ustabile fjellparti i glimmerskifer gjeld generelt for dei fleste ustabile fjellpartia i Troms, og ikkje berre for Nordnesfjellet og Revdalsfjellet (Blikra mfl., 2006).
NVE har 11 GNSS-mottakarar på Jettan godt fordelt nedover fjellsida. Mottakaren som er plassert høgst i terrenget ligg ca. 750 moh, medan den lågaste er 245 moh. Dei har og ein meteorologisk stasjon som kontinuerleg gjer målingar her (grønt punkt markert
«Vérstasjon» i figur 2.2).
Figur 2.2.: Kartet syner studieområdet for Jettan. Lokaliseringa av dei ulike målepunkta nytta i oppgåva og den meteorologiske stasjonen til NVE er gitt i (a). Loka- lisering av studieområdet i forhold til regionen er gitt i (b), medan (c) syner kvar i Noreg dette er.
Figur 2.3.: Biletet syner korleis Reinbenkan ligg som ei hylle midt i fjellsida. Biletet er teke frå sør(-vest) mot nord(-aust). Hylla er omtrent 1km lang, og blir definert av bratte fjellveggar langs nord- og austsida, ei bratt skråning i sør og ein bratt skrent ned mot Porsangerfjorden i vest.
Figur 2.4.: Biletet syner det ustabile fjellpartiet Jettan i Kåfjord kommune, som NVE driv kontinuerleg overvaking av. Feltstasjonen til NVE er martkert oppe til venstre for markeringa av partiet. Den stipla linja i høgre del av biletet markerer eit område bak den aktive baksprekken, som er markert midt i biltet, som og syner teikn på deformasjon og oppsprekking. Biletet er teke frå vest mot aust.
Biletet er henta frå Skrede, 2015.
3. Tidlegare forsking
3.1. Samanlikne ulike prosesseringsprogram
Wiśniewski mfl., 2013 testa ut kapasiteten til RTKLib ved å køyre ulike former for pro- sessering (statisk, kinematisk, PPP), og såg på kor god nøyaktigheita var i posisjonsfast- legginga. Det blei brukt ein relativt god og billig mottakar frå u-blox til å gjere målingane med. Prosesseringane av observasjonane dei hadde gjort gav centimeter-presisjon for pro- sesseringane av statiske målingar.
Jayamanne mfl., 2019 såg på kor anvendelege tre ulike prosesseringsprogram var til bruk for landmålingsformål. To av programma, U centre og RTKLib, var av typen open-source og gratis å laste ned. Det siste programmet dei såg på, var MAGNET Tools frå Topcon Positioning Systems Inc. Ved resultata frå RTKLib og MAGNET Tools, fann dei at dei horisontale posisjonane skilde seg inntil 7cm frå ein annan. Dei konkluderte difor med, at så lenge ein ikkje har behov for millimeter-presisjon i posisjonsfastlegginga, t.d. etablering av fastpunkt, vil RTKLib og U centre gi gode nok resultat i forhold til kor mykje dei meir presise kommersielle programvarene kostar.
3.2. Atmosfæriske påverknadar
Özuğur og Yurt, 2020 undersøkte korleis dei ulike troposfæremodellane nytta i ulike prosesseringsprogram (Topcon Tools ver. 7 og Leica Geo Office ver. 7.0) ville påverke måleresultatet. Ved samanlikning av resultata frå dei to ulike prosesseringsprogramma, fann dei at høgdeobservasjonane varierte i mykje større grad enn det dei horisontale posisjonane gjorde. Dei såg og at ved bruk av Goad-Goodman-modellen, var det liten skilnad i resultata mellom bruk av gitte standardparametrar for atmosfæriske forhold, og målte atmosfæriske parametrar.
3.3. Quad-GNSS
Halle, 2019 undersøkte i masteroppgåva si korleis bruken av BeiDou og Galileo i tillegg til GPS og GLONASS påverkar nøyaktigheita på målingane. Han fann då at GPS og GLONASS i kombinasjon med Galileo gav ca. 30% betre nøyaktigheit på målingane han gjennomførte i Ås. Ved å inkludere BeiDou i tillegg, varierte nøyaktigheita ut frå kva målemetode han hadde nytta. For kodemålingar auka nøyaktigheita med 6%, medan han for presis punktposisjonering (PPP - precise point positioning) sank med 51%. Til samanlikning auka nøyaktigheita i posisjonsfastleggeinga noko i Asia då BeiDou blei teke i bruk, noko som kan forklarast med at det er fleire BeiDou-satellittar som går i bane over Asia.
C. Cai mfl., 2015; X. Li mfl., 2015 og Pan mfl., 2019 har og gjort undersøkingar på korleis bruken av fire GNSS-konstellasjonar påverkar nøyaktigheita på posisjonsfastlegginga i forhold til å berre nytte éin konstellasjon. Det blei i desse tre studiane funne at bruken av fire satellittkonstellasjonar aukar nøyaktigheita på målingane i forhold til å berre bruke GPS, C. Cai mfl., 2015 og Pan mfl., 2019 fann ei forbetring på ca. 33%, medan X. Li mfl., 2015 fann ei noko mindre forbetring på ca. 25%. C. Cai mfl., 2015 såg derimot ikkje at forbetringa av nøyaktigheita var signifikant ved å inkludere Galileo i løysinga i tillegg til GPS, GLONASS og BeiDou. Dette fordi det i 2015 var veldig få Galileo-satellittar tilgjengeleg.
I studia til X. Li mfl., 2015 og Pan mfl., 2019 blei det og poengtert at fleire tilgjengelege satellittar vil ha ei særleg effekt i område med dårleg sikt, til dømes i urbane område der høge bygg blokkerer signala i større grad.
4. Teoretisk bakgrunn
4.1. Fjellskred og ustabile fjellparti
Fjellskred er fjellmasser på 100 000 til fleire millionar m3 som beveg seg med stor has- tigheit ned ei fjellside. På veg nedover vil massene rive med seg vegetasjon, steinurer og andre lausmasser som ligg langs ruta skredet følgjer (Øydvin, 2011).
Fjellskreda startar som regel som deformasjonar i fjellparti, og blir då referert til som ustabile fjellparti. I desse områda vil fjellet kunne ha ei rørsle på nokre millimeter inntil nokre centimeter per år. Ettersom ei utløysing av eit skred nærmar seg, vil rørslene i området auke. Dette skjer gjerne nokre veker til månadar i forkant. Overvaking av rørslene vil dermed kunne gi ein god indikasjon på når eit fjellskred er i ferd med å bli utløyst (Øydvin, 2011).
Sjølv om det ofte er langt mellom kvart fjellskred, er det denne skredtypen som har for- årsaka dei største skredulykkene i Noreg. Til dømes mista tilsaman 175 menneske livet etter fjellskreda i Tafjord i 1934 og Loen i 1905 og 1936, og eit fjellskred i Troms i 1810 krevde 14 menneskeliv. Skaden blir størst når skreda har utløp i innsjøar og fjordar, noko som var tilfellet for dei fire nemnde skreda. Når skreda treff vatn generer dei flodbølgjer på fleire ti-tals meter som kan bevege seg over store avstandar, og dermed føre til øyde- leggingar fleire kilometer i frå sjølve skredet (Blikra mfl., 2006; Devoli mfl., 2011; NVE, 2020a; Øydvin, 2011).
Som nemnt i innleiinga (del 1), er hastigheita og voluma til desse skreda for store til at det er mogleg å sikre seg mot dei ved hjelp av aktive sikringstiltak. Istaden må det føre- byggande tiltak til, som arealplanlegging, kartlegging av kvar ein har ustabile fjellparti, og overvaking av rørslene deira (Devoli mfl., 2011). I Noreg har det føregått systematisk kartlegging av ustabile fjellparti sidan 2005 (Oppikofer mfl., 2013).
Potensielle ustabile fjellparti for nærare kartlegging blir først oppdaga på flyfoto, digitale høgdemodellar og i kart, i tillegg til i InSAR-data og innrapportering frå vitne (Oppikofer mfl., 2013). I kart, bilete, høgdemodellar og i felt ser ein etter deformasjonar som indikerer rørsler i partiet. Desse deformasjonane, eller geomorfologiske formene, er baksprekker, store opne sprekker, forkastingar langs sidene, glideflater og nedsenkingar (Oppikofer
mfl., 2013). InSAR blir brukt til å identifisere rørsler, og har vore nytta i lengre tid som eit verktøy til å finne rørsler i aktuelle studieområde. I november 2018 blei InSAR lansert som ei landsdekkande kartteneste. Allereie første veka etter lanseringa hadde 50 nye potensielle ustabile fjellparti blitt identifisert. (Dehls mfl., 2019).
Når eit potensielt ustabilt fjellparti har blitt identifisert, vil det bli utført feltarbeid for å undersøke kor aktivt det faktisk er. Dersom feltundersøkingane bekrefter at det er rørsler i partiet, vil meir detaljerte analysar bli gjort. Desse består i å kartlegge strukturar, fastlegge rørslehastigheita og undersøke om det har vore fleire skredhendingar i området.
Vidare vil dei kartlagte objekta bli fareklassifisert basert på kor stort område som vil bli påverka av skredet og påfølgjande prosessar (t.d. tsunami, oppdemming av elv etc.) og sannsynet for at eit skred vil bli utløyst. Det vil og bli gjort ei risikoklassifisering der ein ser på kor stort sannsynet er for å få eit skred og kor mange liv som kan gå tapt i det aktuelle området dersom ingen tiltak blir gjort. Basert på desse vurderingane vil dei kartlagte fjellpartia bli plassert i ein av tre klasser: I den første klassen er det ikkje behov for sikringstiltak. Fjellpartia som blir gruppert i den andre klassen krev periodisk overvaking, medan dei i den tredje klassen vil bli overvaka kontinuerleg (Hermanns mfl., 2013).
Dei fleste ustabile fjellparti følgjer eit bestemt rørslemønster fram mot ei skredhending.
Ved overvaking av ustabile fjellparti er målet å gjenkjenne dette mønsteret, slik at folk som kan bli råka vil bli varsla og evakuert dersom eit fjellskred skulle vere nært føreståande (Devoli mfl., 2011; Eikenæs, 2015). NVE og statsforvaltaren har delt rørslene inn i fire ulike nivå basert på ulike rørslemønster, der det første nivået er låg fare og fjellpartiet har ei jamn og langvarig rørsle med nokre sesongvariasjonar. Det neste nivået er moderat fare der rørslene overstig sesongvariasjonen. Her kan det vere ei auke i småskred og/eller steinsprang. Når det er ein tydeleg akselerasjon i rørslene, har ein nådd høgt farenivå, og eit fjellskred kan oppstå innan nokre dagar eller veker. Det siste nivået er ekstrem fare.
Her er rørslene så store at det vil vere stort sannsyn for eit fjellskred, og at det kan kome innan kort tid, berre nokre få dagar (Eikenæs, 2015)
4.2. Globale satellittnavigasjonssystem - GNSS
GNSS står for Global Navigation Satellite System (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008), eller globale satellittnavigasjonssystem på norsk (Statens Kartverk, 2009b), og er eit samleom- grep for system utvikla av ulike nasjonar/organisasjonar for å kunne fastleggje posisjonar over heile jorda ved hjelp av satellittar (NovAtel, 2015). Fram til no har amerikanske NAVSTAR GPS og russiske GLONASS vore dei einaste fullt operative, men fleire system har vore under utvikling (Statens Kartverk, 2009b), blant anna det europeiske systemet Galileo og kinesiske BeiDou som begge etter planen skal bli fullt operasjonelle i løpet av
2020 (NovAtel, 2015).
4.2.1. Signala
GNSS-signalet blir sendt i form av ei berebølgje (carrier phase) med ulike frekvensar (Blewitt, 1989). Dei forskjellige frekvensane på berebølgjene fører til at bølgjelengda vil variere, men bølgjelengda til alle berebølgjene ligg i intervallet 18-26cm (Hofmann- Wellenhof mfl., 2008; X. Zhang mfl., 2017). GPS sende tidlegare signalet berre på to ulike frekvensar, men dei seinare åra har ein tredje frekvens blitt introdusert, og signal på tre ulike frekvensar eller meir er no i ferd med å bli standard blant alle systema (B. Li mfl., 2009; Pan mfl., 2017).
På berebølgja blir det påmodulert kodar ved å leggje sekvensar beståande av 1 og 0, eventuelt 1 og -1 i berebølgja. Kodene nytta i GPS, er C/A- og P-koden (Seeber, 1993).
C/A står for «coarse acquistion», og er tilgjengeleg for alle sivile brukarar. P-koden, eller presisjonskoden, er på si side berre tilgjengeleg for autoriserte brukarar, og då stort sett det amerikanske militæret. Med ei effektiv bølgjelengde på kring 30 meter, mot den effektive bølgjelengda til C/A-koden på 300m (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008), gir P- koden grunnlag for mykje meir nøyaktige målingar enn det C/A-koden gjer (Blewitt, 1989). Med nye frekvensar følgjer nye kodar på GPS-signala i tillegg til C/A- og P-koden (McDonald, 2002).
Figur 4.1.: Figuren skisserer korleis GNSS-signalet er bygd opp av ei berebølgje og ein kode som er modulert på berebølgja. Henta frå Seeber, 1993
4.2.2. Segmenta
I omtalen av GNSS, refererer ein ofte til tre hovuddelar, komponentar eller segment som systemet blir delt inn i. Desse komponentane er romsegmentet, kontrollsegmentet og brukarsegmentet (Seeber, 1993).
4.2.2.1. Romsegmentet
Satellittane som går i bane kring jorda utgjer romsegmentet (NovAtel, 2015). For å kun- ne fastleggje ein posisjon på jordoverflata, er det naudsynt med fri sikt til minst fire satellittar for det aktuelle observasjonspunktet. Det er dermed viktig at kvar av dei ulike konstellasjonane, altså satellittsamansetjinga i kvart system, har nok satellittar som er jamnt fordelte for å kontinuerleg ha global dekning (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008).
Ved design av konstellasjonane, eller kva baner satellittane i kvart system skal følgje, er det viktig å blant anna ta omsyn til presisjonen på posisjonen som brukaren opplever, at satelitt-tilgjengelegheita og -dekninga er god nok, i tillegg til at plasseringa til satellittane gir ein god nok geometri for brukaren (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008).
Grunnlaget for målingar basert på satellittar, ligg i at satellittane utgjer ein plattform for atomklokker, radiosendarar, datamaskinar og diverse anna utstyr som mogleggjer avstandsmålingar og posisjonsfastlegging (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008), ved at satel- littane sender ut elektromagnetiske bølgjer med faste frekvensar. Dette er berebølgja som blei presentert i 4.2.1 Signala. På berebølgja blir det modulert informasjon om satellitt- identifikasjon, tidspunkt for når signalet blei sendt, efemeridane/satellittbanedata og ein almanakk med predikerte banedata for alle satellittane i konstellasjonen (Seeber, 1993).
4.2.2.2. Kontrollsegmentet
Kontrollsegmentet, eller bakkesegmentet, består av ein hovudstasjon i tillegg til fleire overvakingsstasjonar og antenner fordelt rundt på jorda som kommuniserer med satel- littane. Det er dette segmentet som styrer heile systemet, ved å blant anna kontrollere at satellittane fungerer som dei skal (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008). Pseudoavstandane blir rekna ut basert på dei mottekne signala frå alle synlege satellittar, samt lokale me- teorologiske data. Denne informasjonen som blir innhenta av dei kontinuerlege målingane i overvakingsstasjonane blir vidaresendt til hovudkontrollstasjonen, som nyttar målinga- ne til å estimere banedata og tida i satellittklokkene og lage navigasjonsmeldinga for dei komande timane. Når hovudkontrollstasjonen har gjort ferdig estimata sine, blir infoen sendt til satellittane via opplink-stasjonar (Seeber, 1993).
Kontrollsegmentet er naudsynt, då satellittbanane vil endre seg med tida, og tida i satel- littklokkene kan avvike noko. Difor må navigasjonsmeldinga oppdaterast med jamne mel- lomrom, slik at ein unngår at datagrunnlaget gir målingar som avvik for mykje frå dei fak- tiske posisjonane (Van Sickle & Dutton, 2020a). På 80-talet var GPS-kontrollstasjonane avgrensa til 5 ulike lokalitetar (Seeber, 1993), men systemet har gradvis blitt utbygd, og i 2011 fanst det kontrollstasjonar på 17 ulike lokalitetar, der den eine er hovudkontrollsta- sjonen (GMV, 2011b). Kvart GNSS-system har si eiga samansetjing av kontrollstasjonar
(European GNSS Service Centre [EGSA], 2020; GMV, 2011a; Information and Analysis Center for Positioning, Navigation and Timing [IAC], 2020c).
Når det gjeld GPS, er fordelinga av kontrollstasjonar slik at kvar satellitt blir spora av minst tre kontrollstasjonar samstundes. Sidan posisjonen til kontrollstasjonane er kjent, vil kontrollstasjonane ved å spore satellittane kunne avgjere kor mykje satellittane har blitt forsinka, i tillegg til å fastslå posisjonen og samanlikne satellittklokka med klokka i kontrollstasjonen for å gjere korreksjonar, slik at det generelle klokkeavviket i systemet blir minimert (Van Sickle & Dutton, 2020a).
4.2.2.3. Brukarsegmentet
Det siste segmentet i GNSS-systemet er brukarsegmentet. Dette segmentet er enkelt og greit mottakarane som registrerer GNSS-signala. I kvar mottakar er det blant anna ei antenne som registrerer og forsterkar det mottekne signalet. Antennene må vere veldig sensitive, sidan GNSS-signala er forholdsvis svake (Seeber, 1993). Korleis desse signala blir nytta til posisjonsfastlegging er forklart i 4.3Posisjonsfastlegging ved hjelp av GNSS.
4.2.3. Konstellasjonane
Per no finst det fire globale satellittnavigasjonssystem, eller som er under oppbygging mot å bli globale. I tillegg finst det to regionale satellittnavigasjonssystem (RNSS). Dei to regionale er eit indisk og eit japansk system som dekker indiske og japanske nærområde (Montenbruck mfl., 2017). Desse to systema er dermed ikkje aktuelle i denne oppgåva.
Kort bakgrunnsinformasjon om dei fire globale satellittnavigasjonssystema, GPS, GLO- NASS, Galileo og BeiDou blir gitt nedanfor. I tillegg er nokre få tekniske spesifikasjonar for MEO-satellittane i kvar konstellasjon gitt i tabell 4.1, medan ei oversikt over dei ulike signala og frekvensane til kvar av konstellasjonane er gitt i tabell 4.2.
Dei fleste GNSS-satellittane går i såkalla middels høge banar (Medium Earth Orbit,, MEO). MEO refererer til området som er 2 000-35 786km over jordoverflata, men i praksis er det eit mykje mindre område som blir nytta (Skoulidou mfl., 2019), og GNSS- satellittane finn ein stort sett i eit område kring 19 000-23 000km (NovAtel, 2015). Dei har og ein inklinasjonsvinkel på kring 60°. Inklinasjonsvinkelen til ein satellitt er vinkelen mellom satellittbana og ekvator, og er lik den største breiddegrada satellitten vil passere (Lillesand mfl., 2015).
Nokre satellittar går i geosynkrone, eller skrå geosynkrone banar (Inclined Geo-Synchronous Orbit, IGSO) (Odolinski mfl., 2013). Ein satellitt som går i ein skrå geosynkron bane har ei
Tabell 4.1.: Inklinasjonsvinkelen i grader (°) til satellittane i dei ulike GNSS-systema, og talet MEO-satellittar i bane for kvar av konstellasjonane (ESA; IAC, 2020a;
P. Li mfl., 2020; NovAtel, 2015; Pan mfl., 2019; Robustelli mfl., 2019) System GPS GLONASS Galileo BeiDou
Talet sat. i MEO 27 24 26 27
Inklinasjon [°] 55 64,8 56 55
Flyhøgde [km] 20 200 19 100 23 222 21 528
Talet signalfrekvensar 3 4 5 3
flyhøgde på kring 35 786km over jordoverflata (Birkeland, 2020). Dette gjer at han følgjer jordas omdreining. Samstundes er banen noko skråstilt i forhold til ekvator. Resultatet av dette er ein satellitt som alltid vil halde seg innanfor det same intervallet mellom to lengdegrader, og som heile tida forflytter seg i nord-sør-retning (National Aeronautics and Space Administration [NASA], udatert), slik at det på bakken dannar eit spor («fot- avtrykk») forma som eit 8-tal (Fantino mfl., 2017). Døme på slike fotavtrykk er gitt i figur 4.2.
Figur 4.2.: Figuren syner døme på «fotavtrykka» til satellittar som går i skrå geosynkrone banar (IGSO), her representert ved satellittar i konstellasjonen til kinesiske BeiDou og japanske QZSS. Henta frå Montenbruck mfl., 2012
Ein satellitt som følgjer ein geostasjonær bane, vil i likheit med ein IGSO-satellitt ha ei flyhøgde på 35 786km over jorda (Birkeland, 2020). Banen til geostasjonære satellittar har ei helling på 0° i forhold til ekvator. Dette kombinert med at satellittane bruker kring 24 timar på ein runde rundt jorda, fører til at dei roterer likt med jorda, og dermed konstant vil vere over det same punktet på jordoverflata (Lillesand mfl., 2015)
4.2.3.1. NAVSTAR GPS
Systemet som blir referert til som GPS, heiter eigentleg NAVSTAR GPS. Fleire meiner det står forNavigation System with Timing and Ranging Global Positioning System, men
Tabell 4.2.: Frekvensane på dei ulike satellittsignala og namna på dei. Modifisert frå (ESA, 2011; IAC, 2020c; P. Li mfl., 2020; Robustelli mfl., 2019)
System GPS GLONASS Galileo BeiDou
1. signal L1 (1575,42MHz) L10F (1602MHz) E1 (1575,42MHz) B1 (1561,098MHz) 2. signal L2 (1227,60MHz) L20F (1246MHz) E5a (1176,45MHz) B2 (1207,14MHz) 3. signal L5 (1176,45) L30C (1202MHz) E5b (1207,14MHz) B3 (1268,52MHz) 4. signal - L20C (1248MHz) E5 (1191,795MHz) -
5. signal - - E6 (1278,75MHz) -
ifølgje leiaren av gruppa som kom på namnet, tok dei NAVSTAR i bruk fordi dei syntest det klang fint (Sturdevant, 2007). GPS blei utvikla i USA med tanke på militær bruk, men blei etterkvart opna for sivil bruk (Seeber, 1993). U.S Department of Defence la på ein funksjon på GPS-signala for sivile brukarar som blei kallaSelective Availability, (SA).
Blokk 2-satellittane som blei tekne i bruk i løpet av første halvdel av 1990-talet hadde SA innebygd. Denne funksjonen førte til at posisjonsfastlegging ved hjelp av GPS ga mindre nøyaktige resultat (Adrados mfl., 2002; Dixon, 1991; Lewandowski & Thomas, 1991). SA ga tilfeldige og ukjende feil på signala ved å leggje til ukjende tidsforskyvingar i klokka (clock dithering), klokkene følgde ikkje lineær tid (Zumberge & Gendt, 2001). SA blei skrudd av i mai 2000. Etter dette blei nøyaktigheita i posisjonsfastlegging merkbart betre (Adrados mfl., 2002).
Lenge var GPS dominerande når det gjaldt GNSS-system. Opphavleg blei systemet de- signa til å ha 24 satellittar fordelt på seks banar, slik at det til ei kvar tid skulle vere 4 GPS-satellittar tilgjengeleg for alle punkt på jorda. Etterkvart har talet satellittar i bane auka, først til 27 satellittar, vidare til 31, slik at det no skal vere meir enn 4 satellittar til ei kvar tid frå dei fleste punkt på jorda. Dette har blitt gjort for at USA skal oppfylle avtalen dei har inngått om at det 95% av tida skal vere minst 24 GPS-satellittar tilgjen- geleg (Pan mfl., 2019). Per 21.04.2021 var det 31 operasjonelle satellittar i konstellasjonen (IAC, 2020d; U.S. Coast Guard Navigation Center [CGNC], 2020).
4.2.3.2. GLONASS
GLONASS står for Global’naya Navigatsionnaya Sputnikovaya Sistema (ellerGlobal Na- vigation Satellite System på engelsk) (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008), og er det russis- ke/sovjetiske motstykket til GPS. I likheit med GPS, blei GLONASS utvikla med tanke på militær bruk, men blei etter kvart og tilgjengeleg for sivile brukarar (Daly, 1993).
I 1996 oppnådde GLONASS FOC-status (Full Operational Capability), med 24 satellittar i bane som var tilgjengelege for posisjonsfastlegging. Gjennom åra sank dette talet til berre nokre få satellittar i 2001. Dette kom av kutt i GLONASS-budsjettet (C. Cai, Gao mfl., 2007), slik at satellittar som gjekk ut av funksjon ikkje blei erstatta av nye. I 2001 la
russiske styresmakter fram ein plan om å revitalisere GLONASS, og i løpet av 2010 få det til å vere eit sjølvstendig system på lik linje med GPS igjen (Bose mfl., 2012).
Den første moderniserte GLONASS-satellitten blei sett i bane i 2003, og tre nye blei skotne opp i 2006. I 2007 var det totalt 18 GLONASS-satellittar i bane, men berre 9 av dei kunne brukast (C. Cai, Gao mfl., 2007). I dag (per 21.04.2021) er det 27 satellittar i konstellasjonen, der 23 av dei er operasjonelle, og ein er ein reservesatellitt (IAC, 2020b).
4.2.3.3. Galileo
Galileo blei lansert i 1999 som eit europeisk sivilt satellitt-navigasjonssystem (Zhao mfl., 2005). Det blei utvikla med tanke på å ha eit system under europeisk kontroll for å ha eit alternativ til og dermed kunne vere uavhengige av det amerikanske GPS. Det skal likevel kunne nyttast saman med andre GNSS (Trautenberg mfl., 2004).
Dei første to testsatellittane blei skotne opp i 2005 og 2008. Desse blei sett ut av funksjon etter at dei fire satellittane i den såkalla valideringsfasen (In-Orbit-Validation, IOV) blei sett i bane i 2011 og 2012 (Angrisano mfl., 2013). Overgangen til den siste fasen der sys- temet skal nå full operasjonell kapasitet (Full Operational Capability, FOC), blei markert i august 2014 med oppskytinga av dei to første FOC-satellittane. Av ulike grunnar hamna dei i feil baner, og sjølv om banane deira blei justert, følgjer dei ein annan bane enn den planlagde (Paziewski mfl., 2018), og vil for det meste ikkje vere blant dei operasjonelle satellittane (Montenbruck mfl., 2017). Den fulle konstellasjonen er planlagd å bestå av 30 satellittar (X. Li mfl., 2015). Status per 30.11.2020 var 26 satellittar i konstellasjonen, der 24 av desse var operasjonelle (European GNSS Service Center [EGSC], 2020).
4.2.3.4. BeiDou
BeiDou navigasjonssystem (BDS) er oppkalla etter stjernebiletet Storebjørn, og er eit kinesisk GNSS. I likheit med Galileo er dette systemet utvikla for å kunne gjere satel- littbasert navigasjon og posisjonering utan å måtte vere avhengige av andre nasjonar og system (Montenbruck mfl., 2012).
Den første BeiDou konstellasjonen, BeiDou-1, bestod av 3 geostasjonære satellittar, og var først og fremst ein test av systemet. Den neste fasen, som gjorde BeiDou om til eit regionalt system (Yang mfl., 2019), blei innleia med oppskytinga av den første BeiDou- 2-satellitten i 2007 (Montenbruck mfl., 2012). I 2012 talte systemet 14 satellittar i kon- stellasjonen, og var då eit fullt operasjonelt RNSS-system (Yang mfl., 2019) Overgangen mot å bli eit globalt system byrja i 2015 med oppskytinga av fem eksemplarar av tredje generasjon BeiDou-satellittar (BeiDou-3, BDS-3) (Pan mfl., 2019).
Planen i 2013 var at BeiDou skulle bestå av totalt 35 satellittar, der 27 skulle gå i middels høge banar (MEO), fem satellittar skulle vere geostasjonære (GEO) og tre satellittar skulle gå i skrå geosynkrone banar (IGSO) (Odolinski mfl., 2013). Status per 02.12.2020 var 49 satellittar i konstellasjonen, der 44 av dei var operasjonelle. 27 av satellittane gjekk i middels høge banar (IAC, 2020a), og det er altså desse som gir den globale dekninga.
4.3. Posisjonsfastlegging ved hjelp av GNSS
Posisjonsfastlegging ved hjelp av GNSS er enkelt forklart at avstanden mellom fire sa- tellittar og eit ukjent punkt (målepunkt/observasjonspunkt) blir registrert. Geometrisk kan ein forklare dette ved at ein sfære med radius lik avstanden til målepunktet blir slått rundt satellittane, og det ukjende punktet skal då liggje i skjeringspunktet mellom sfærene kring dei fire satellittane. Dette er ein metode kjent som trilaterasjon. I trila- terasjon i landmåling måler ein sidelengdene i trekantar for å fastlegge koordinatane til punkt som er lokalisert eit godt stykke i frå ein annan. Grunnen til at det blir nytta minimum fire satellittar i posisjonsfastlegginga med GNSS, er at ein her i tillegg til dei tre ukjende posisjonskomponentane X, Y og Z, opererer med tid som ein ekstra ukjend (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008).
4.3.1. Avstandsmålingar
Det finst to hovudmetodar å gjere avstandsmålingar med GNSS på. Desse metodane er kodemåling og fasemåling. Kva metode ein nyttar gir seg utslag i målenøyaktigheita. Ved kodemåling kan den fastlagde posisjonen skilje seg fleire meter frå den faktiske posisjonen, medan fasemålingar har ei nøyaktigheit som er nede i cm-mm-nivå (Statens Kartverk, 2009b). Dette kjem av at bølgjelengda til berebølgja er mykje kortare enn bit-lengda til koden (Dixon, 1991).
4.3.1.1. Kodemåling
Dersom klokkene i mottakaren og i satellitten er synkrone, vil ein kode lik den frå satel- litten bli generert i mottakaren samstundes som satellittsignalet blir sendt ut. Når koden frå satellitten blir registrert, kan mottakaren samanlikne kodane med ein annan, finne tidsforskyvinga ∆T mellom dei og slik måle kor lang tid som er gått sidan signalet blei sendt frå satellitten og registrert i mottakaren (Seeber, 1993). Prinsippet er illustrert i figur 4.3.
Multipliserer ein∆T med lyshastigheitac, får ein avstanden mellom mottakaren og satel-
Figur 4.3.: Figuren syner prinsippet med kodemåling. Eit signal blir sendt ut frå satellit- ten. Samstundes som det blir generert i satellitten, blir same koden generert i mottakaren. Når mottakaren registerer signalet frå satellitten, blir dei to kodesekvensane samanlikna for å finne kor lang tid som er gått sidan signalet blei sendt ut (∆T). Modifisert frå Skogseth og Norberg, 2014.
liten (likning 4.1). I og med at klokkene i praksis ikkje er heilt synkroniserte, vil det vere ein klokkefeil (∆t) som påverkar avstandsmålinga, og den målte avstanden vil ikkje vere den korrekte. Difor blir han som regel referert til som pseudorange, eller pseudoavstand (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008).
D=c·∆T +c·∆t (4.1)
4.3.1.2. Fasemåling
Ved fasemåling er det eigentleg ikkje ein avstandsmåling som blir utført, men måling av avstandsendring frå signalet blir registrert hjå mottakaren (figur 4.4). Dette skjer ved at talet bølgjelengder, samt fasevinkelen til signalet blir registrert (Dixon, 1991).
Talet bølgjelengder blir berre registrert som heiltal. Brøkdelane av bølgjelengda blir berre registrert ved den første bølgja/syklusen. Det er dette som er fasevinkelen til bølgja (Blewitt, 1989). Prinsipielt gir likning 4.2 avstanden mellom satellitten og mottakaren ved målestart, der N0 er talet heile bølgjelengder, ofte referert til som fleirtydigheiter (ambiguities),φer fasevinkelen,λer bølgjelengda og korreksjonane kjem av diverse andre faktorar som påverkar målinga (Skogseth & Norberg, 2014).
D0 =N0·λ+φ0·λ+korreksjonar (4.2) Mottakaren har berre moglegheit til å finne det presise talet bølgjelengder som har blitt
registert etter at han byrja å motta satellittsignalet. Det vil seie at N0 er ukjent. For å kunne gjere ei posisjonsfastlegging ved fasemåling, må talet bølgjelengder signalet har mellom satellittane og mottakaren bli løyst (Dixon, 1991; Seeber, 1993).
Metoden ein nyttar for å finne det korrekte talet fleirtydigheiter blir kalla differansar. Ein utfører då fleire matematiske operasjonar der ein subtraherer to observasjonslikningar frå ein annan for å danne differansar. Likning 4.3 syner observasjonslikninga ved tida ti for fasemålinga i meter mellom satellitt s og mottakar k, der r er den faktiske avstanden mellom satellitten og mottakaren ved målestart,cer lyshastigheita,δtrc(k) er klokkefeilen i mottakaren, δtsc(s) er klokkefeilen i satellitten, I er den ionosfæriske påverknaden på signalet,T er påverknaden frå troposfæren på signalet,λer bølgjelengda på signalet,N er fleirtydigheitene (Karaim mfl., 2014), og(k,s)φ representerer residuala frå alle feilkjeldene (S. Han, 1997; Karaim mfl., 2014).
φsk=r+c[δtrc(k)+δtsc(s)] +I+T +λNks+(k,s)φ (4.3) Avstandenr(t)mellom satellitt og mottakar ved tida ter gitt geometrisk ved likning 4.4, der posisjonen til satellitten ved tida t er gitt vedx(t)s, y(t)s og z(t)s, medan xm, ym og zm gir mottakar-posisjonen (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008).
r(t) = p
(x(t)s−xm)2+ (y(t)s−ym)2+ (z(t)s−zm)2 (4.4) Likning 4.5a syner observasjonslikninga mellom mottakar l og satelitt s, likning 4.5b mellom mottakar k og satelitt t, og 4.5c syner observasjonslikninga mellom mottakar l og satelitt t. Observasjonslikninga for satellitt s og mottakar k er gitt i likning 4.3. Alle desse likningane er modifisert etter Karaim mfl., 2014.
φsl =r+ρsl +c[δtrc(l)+δtsc(s)] +I+T +λNls+(l,s)φ (4.5a) φtk =r+ρtk+c[δtrc(k)+δtsc(t)] +I+T +λNkt+(k,t)φ (4.5b) φtl =r+ρtl+c[δtrc(l)+δtsc(t)] +I+T +λNlt+(l,t)φ (4.5c) Dersom ein lager ein enkeldifferanse (SD) frå observasjonslikningar mellom to ulike mot- takarar, t. d. mottakarane k og l, til den same satellitten s (figur 4.5) ved å subtrahere den eine observasjonslikninga frå den andre, vil klokkefeilen i satellitt s bli eliminert.
Lager ein derimot ein enkeldifferanse mellom to ulike satellittar, t. d.s ogt, til den same mottakaren k, vil klokkefeilen i mottakar k bli eliminert (Van Sickle & Dutton, 2020b).
Vidare kan ein lage dobbeldifferansar (DD) ved å trekke ein enkeldifferanse frå ein annan.
Då vil klokkefeilen både i satellitt og mottakar bli eliminert (Y. Li mfl., 2004; Van Sickle
& Dutton, 2020b), og ein vil stå igjen med avstanden r mellom satellitt og mottakar, fleirtydigheitene N og residuala frå feilkjeldene, (l,t)φ (S. Han, 1997). I tilfelle der signal mellom ulike satellittar og mottakarar blir påverka tilnærma likt av troposfæren og ions- ofæren, kan og desse faktorane bli eliminert frå målingane ved å lage dobbeldifferansar (Zhong mfl., 2010).
For dobbeldifferansane er det viktig å unngå fasebrot. Etter at satellittsignalet først har blitt registrert, må det vere fri sikt mellom satellitten og mottakaren for å kunne registere signalet kontinuerleg. Fasebrot (cycle slip) oppstår dersom kontakta mellom satellitt og mottakar blir brote eller forstyrra på vegen, t.d. ved ionosfærisk aktivitet. Då vil talet fleirtydigheiter bli ukjent igjen, sidan ei ukjend mengd har blitt «sendt ut» utan at dei har blitt registrert. Løysinga på dette blir å byrje registreringa av fleirtydigheitene på nytt (Karaim mfl., 2014), eller lokalisere tidspunktet for fasebrotet og kor mange bølgjelengder som har blitt sendt ut medan fasebrotet varte for å fikse fasebrotet (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008; Karaim mfl., 2014).
Det er og mogleg å lage trippeldifferansar. Då må ein i tillegg til dobbeldifferansen for tidspunktet ti, lage ein dobbeldifferanse for epoken tj, og subtrahere den eine dobbeldif- feransen frå den andre (Remondi & Brown, 2000). Fordelane med å bruke trippeldifferan- sane er at ein kan eliminere fleirtydigheitene (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008) og oppdage eventuelle fasebrot (Van Sickle & Dutton, 2020b).
Figur 4.4.: Figuren syner avstandsendringa til satellitten mellom to ulike epokar, ved t0 og ti. φ0 er fasemålinga ved målestart, medan φi er fasemålinga ved tida ti, og gir avstandsendringa mellom dei to epokane. N er heiltalet bølgjelengder mellom satellitt og mottakar ved målestart. Figuren er henta frå Skogseth og Norberg, 2014
Figur 4.5.: Figuren syner eit døme på observasjonar relatert til enkeltdifferansar. Her mellom ein satellitt (s) og to mottakarar (k og l), men observasjonane kan og vere mellom to satellittar og ein mottakar. Modifisert frå García mfl., 2005
4.3.2. Målemetodar for posisjonsfastlegging
4.3.2.1. Absolutt og relativ posisjonsfastlegging
Ved absolutt posisjonsfastlegging, eventuelt enkeltpunktfastlegging, gjer ein målingar med ein mottakar i eit punkt til minimum fire satellittar (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008; Sta- tens Kartverk, 2009b). Avhengig av kva slags målingar ein gjer (fase- eller kodemålingar), kor lenge ein måler og kva ein gjer av etterprosesseringar, vil nøyaktigheita på målingane variere frå 15m til 2-4mm. Ei nøyaktigheit på 15m kan ein få ved sanntidsmålingar med handhalden GPS (kodemåling). Ønskjer ein så nøyaktige målingar som mogleg, må ein gjere observasjonar i minst eit døgn (fasemåling) og etterprosessere desse observasjonane (Statens Kartverk, 2009b).
Relativ posisjonsfastlegging nyttar to eller fleire mottakarar plassert ut i like mange punkt, der dei gjer målingar til dei same satellittane samstundes (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008), vanlegvis i 20-120 minutt. Observasjonane blir lagra i kvar enkelt mottakar, og blir først samanstilte i prosesseringa i etterkant. Då blir vektorar, altså avstand og retning, mellom punkta rekna ut, samt posisjonen til punkta. Dersom koordinaten/posisjonen til eit av punkta er kjend, at ein har eit fastpunkt, vert dei andre punkta fastlagde relativt dette (Statens Kartverk, 2009b).
4.3.3. Faktorar som påverkar satellittbasert posisjonsfastlegging
Ved fasemåling og dobbeldifferansar søker ein å eliminere faktorar som påverkar posi- sjonsfastlegginga, men det vil fortsatt vere feilkjelder som vil kunne påverke resultatet.
Dei vanlegaste/mest kjende er presentert nedanfor.
4.3.3.1. Klokkefeil
Klokkefeilen er ei viktig feilkjelde, då små tidsavvik gir store feil i avstandsmåling, som igjen blir kjelde til feil i posisjonsfastlegginga. T.d. vil ein ved å måle 1 mikrosekund feil på forplantingstida til signalet ende opp med ein avstand som er 300 meter feil (P. Zhang mfl., 2012). Klokkefeilen kan ein eliminere ved hjelp av differansar, men dette føreset då at ein utfører relative målingar (S. C. Han mfl., 2001).
Satellittane har veldig stabile atomklokker som nyttar anten rubidium eller cesium som
«oscillator» (drivverk) om bord (Dixon, 1991). Klokkene med cesium har ei nøyaktigheit som svarer til 1 sekund målefeil per 10 000 år. Atomklokkene baserer seg på elektriske svingingar i det respektive grunnstoffet når ein elektrisk straum blir sendt gjennom det (Sandstad, 2017, 2018).
I mottakarane blir det stort sett nytta kvartsklokker. Desse er det mogleg å synkronisere opp mot satellittsignala frå tid til annan, og behovet for stabilitet over lang tid er ikkje like stort som det er for satellittklokkene (Dixon, 1991). Prinsippet for korleis kvartsklokker fungerer er det same som for atomklokker (Sandstad, 2017, 2018), men dei har ein mindre stabil frekvens som grunnlag for tidsmålinga (Dixon, 1991).
Ein annan grunn til at det er variasjon i tid mellom klokkene, er at det blir nytta ulike rammeverk for standardtid. Koordinert universaltid (UTC) er ein insternasjonalt an- erkjend standard for tidsrekning, då denne tidsdefinisjonen baserer seg på den relativt stabile atomtida med den elektriske frekvensen til cesium 133 som grunnlag. UTC blir synkronisert opp mot universaltid (UT1) med jamne mellomrom ved å hoppe over eit sekund (skotsekund). Dette sidan UT1 følgjer jordas rotasjon kring sin eigen akse. UT1 er dermed ikkje like stabil som UTC (Dixon, 1991).
Klokkene i GPS-satellittane har UTC som utgongspunkt for tidsrekning. 6. januar 1980 klokka 0.00 blei dei sett likt med tida på jorda (Lewandowski & Arias, 2011), men sidan desse klokkene ikkje tek omsyn til skotsekund, har GPS-tida endra seg frå jord-tida med ca. 1 sekund kvart år (Dixon, 1991). Når skotsekundet blir teke omsyn til, blir klokkene stoppa i eit sekund. Det er difor ikkje ønskeleg å bruke skotsekund i GNSS, då GNSS baserer seg på målingar med dynamiske objekt som konstant er i rørsle, og skotsekunda då vil føre til manglande kontinuitet i målingane (Lewandowski & Arias, 2011).
Tidssystema nytta i dei andre GNSS-ane varierer noko. For BeiDou er referanseepoken, altså det tidspunktet skilnaden mellom UTC og satellittklokkene er sett til 0, fastsett til å vere 1. januar 2006 klokka 0.00. For Galileo er referanseepoken i praksis sett til å vere i 1980, då det blei fastsett at tidsforskyvinga skulle vere identisk med GPS. GLONASS skil seg noko ut, då dette systemet blir synkronisert opp mot UTC. Det blir dermed frå tid til anna teke omsyn til skotsekund i tidsproduktet her, slik at det skal korrespondere best mogleg med den internasjonale standarden for tid (Lewandowski & Arias, 2011).
Ved bruk av fleire GNSS-system til posisjonsfastlegging, er transformasjonar mellom dei ulike tidssystema naudsynte. Dette for å få ei felles tidsreferanseramme for alle målingane (P. Zhang mfl., 2012). Dette gjeld forsåvidt og dei øvrige parametrane i GNSS-systema (C. Cai mfl., 2015; X. Li mfl., 2015).
4.3.3.2. Banefeil
Satellittane følgjer baner som er bestemde på førehand, og skal i teorien vere føreseielege.
Bana vil likevel bli påverka av ulike faktorar, slik som at jordas masser ikkje er jamnt fordelt, massefordelinga i jorda i likheit med tidevatnet varierer over tid grunna tidekrefter frå sola og månen (såkalla tidejord), samt at satellitten blir utsett for radiasjonstrykk frå sola og luftdrag. Dette fører til at satellitten vil avvike noko frå den teoretiske banen (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008).
Informasjon om posisjonen til satellittane er viktig, sidan posisjonen til satellittane og avstand mellom satellitt og målepunkt er det som blir brukt til å finne koordinaten til det ukjende punktet (Dixon, 1991; Hofmann-Wellenhof mfl., 2008). Dess meir nøyaktig posisjonen til satellitten er, dess meir nøyaktig vil dermed og posisjonen til det ukjende punktet kunne bli (NovAtel, 2015).
Det finst tre typar av banedata (ephemeride), der alle har ulik grad av nøyaktigheit, og til dels ulik funksjon. To av desse, almanakk og kringkasta banedata blir gitt i navigasjons- meldinga som blir sendt ut med signalet frå satellitten. Den siste typen, presise banedata, blir rekna ut i ettertid, og har ein mykje betre presisjon enn dei to andre. Den første typen er almanakkdata, der føremålet i hovudsak er å kunne gi brukaren informasjon om kva satellittar som er tilgjengelege til dei ulike tidene (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008; Seeber, 1993). Sjølv om nøyaktigheita er på nokre kilometer (Ma & Zhou, 2014), er dette godt nok til at ein kan bruke almanakkdataa til å estimere satellittbanane for fleire månadar fram i tid når ein har planlegging som føremål (Seeber, 1993).
Basert på almanakkdata er det mogleg å lage tilgjengelegheitsdiagram (himmelplott) og rekne ut verdiar for kor god geometrien mellom satellittane er (DOP-verdiar, forklart nærare i 4.3.3.6 Satellittgeometri) for å sjå kva tidsrom forholda ligg best til rette for å
utføre målingar (Seeber, 1993). Figur 4.6 syner eit døme på eit himmelplott.
Figur 4.6.: Figuren syner døme på eit tilgjengelegheitsdiagram med alle satellittspor for 24 timar for eit punkt lokalisert ved omtrent 62°N og 7°A (midtpunktet i figu- ren). I tillegg har det blitt lagt på ei elevasjonsmakse på 10°, slik at satellittar som står lågare på himmelen enn det har blitt utelukka.
Broadcast ephemerides, eller kringkasta banedata på norsk, er basert på observasjonar ved kontrollstasjonane som overvaker satellittane. Observasjonane blir nytta til å opp- datere og estimere kva bane satellitten kjem til å følgje dei neste timane. Desse esti- merte banedataa blir sendt opp til satellitten, som kringkaster dei i navigasjonsmeldinga (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008). Sidan dei kringkasta baneparametrane er eit estimat, vil satellittposisjonen i følgje navigasjonsmeldinga ikkje vere heilt lik den faktiske posi- sjonen. Mykje av variasjonen i satellittbanane kjem av atmosfærisk drag som påverkar satellitten grunna variasjonar i solaktiviteten (Jenkins & Leroy, 1979). Nøyaktigheita til kringkasta banedata mellom dei ulike GNSS-systema varierer noko, men ligg på kring 0,5-2m (Montenbruck mfl., 2014).
Den siste typen banedata er presise banedata (precise ephemerides). Som namnet kanskje tilseier, er dette den typen banedata som har best nøyaktigheit (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008), kring 10cm (Roulston mfl., 2000). Dette er data som inneheld posisjonen og has- tigheita til satellitten målt med konstante tidsintervall, vanlegvis 15 minutt (Hofmann- Wellenhof mfl., 2008). Sjølv om brukbare presise banedata er tilgjengelege i tilnærma sanntid, tek det nokre dagar før det endelege produktet har blitt rekna ut og tilgjenge- leggjort (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008).
Det finst fleire aktørar som rekner ut presise banedata, blant anna International GNSS Service (IGS) (Roulston mfl., 2000). Dette er ein sivil organisasjon som jobbar for å tilby fritt tilgjengelege GNSS-data av best mogleg kvalitet. Føremålet med dette er å kunne fremje vitskaplege framsteg som kjem samfunnet til gode (International GNSS Service [IGS], 2020; Montenbruck mfl., 2017).
4.3.3.3. Ionosfærisk påverknad
Ionosfæren er den delen av atmosfæren som ligg kring 50-1000km over jordoverflata. Her fører stråling frå sola til at frie elektron påverkar signalforplanting. Kor mykje er avhengig av solaktiviteten, kva magnetisk breiddegrad ein befinn seg ved, lokal tid i tillegg til diverse andre faktorar (Luo mfl., 2004).
Då forsinkinga som ionosfæren påfører signalet er frekvensavhengig (Dixon, 1991), kan ein finne ho ved å utnytte at GNSS-signala har to eller fleire ulike frekvensar (Walpersdorf mfl., 2007). For mottakarar som berre nyttar ein frekvens finst det modellar som kan estimere avvik påført signalet av ionosfæren (Chen mfl., 2007), men det er vanskeleg å modellere avviket med god presisjon og nøyaktigheit sidan forholda i ionosfæren varierer konstant (Luo mfl., 2004).
Ved stor ionosfæreaktivitet, klarer ikkje desse modellane å estimere effekta på signalet, noko som påverkar måleresultata. Til tider kan effekta føre til total mangel på signal (Chen mfl., 2007) frå ein eller fleire satellittar (Aquino mfl., 2005), då elektrontettleiken fører til svekking av signalet (Seo mfl., 2011). Sjølv om mottakaren skulle vere laga for å registrere signal av to eller fleire ulike frekvensar, vil det ikkje alltid vere til hjelp, sidan delar av signalet vil bli så svekka at det ikkje når fram, og målingar vil dermed ikkje bli korrekte (Aquino mfl., 2005).
4.3.3.4. Troposfærisk påverknad
I GNSS-miljøet refererer troposfæren både til troposfærenog stratosfæren, og vil dermed vere den delen av atmosfæren som ein finn mellom 0-50km over jordoverflata (Hofmann- Wellenhof mfl., 2008). Når signala går gjennom denne delen, blir dei påverka av trykk, temperatur og vassdampinnhald i lufta. Denne delen av atmosfæren vil ikkje påverke signala basert på frekvensen deira. Forsinkinga på signala gjennom troposfæren kan es- timerast basert på direkte observasjonar, men bruk av modellar gjer prosessen enklare (Haase mfl., 2003). Troposfæremodellar er difor ein veldig utbreidd metode for å ta omsyn til effekta frå troposfæren.
Effekta som troposfæren har på signalet kan delast inn i to komponentar: ein hydrostatisk komponent, ofte referert til som ZHD (Zenith Hydrostatic Delay), og ein våt komponent (Zenith Wet Delay, ZWD). Den hydrostatiske komponenten kan estimerast ut frå trykk- målingar ved jordoverflata , medan den våte komponenten er noko vanskelegare å estimere (Emardson & Jarlemark, 1999). Dette kjem av at vassdamp i atmosfæren, som utgjer det meste av ZWD, har relativt store variasjonar både over tid og i rom. I tillegg er det lite med måledata av vassdamp, slik at det er avgrensa kor mykje ein kan verifisere vassdam- pinnhaldet (Haase mfl., 2003).
Det er mogleg å modellere ZWD langs zenith. Presisjonen til desse modellane svarer til eit standardavvik på 3-5cm. Mangel på gode modellar for vassdampfordelinga i atmo- sfæren gjer at det er vanskeleg å forbetre presisjonen til desse modellane. Ved behov for ekstremt god målepresisjon, t.d. ved geodynamisk modellering, kan vassdampinnhaldet i atmosfæren målast ved hjelp av eit vassdampradiometer (Seeber, 1993) eller med radio- sonder (Emardson & Jarlemark, 1999), men sidan dette er veldig dyrt og tidkrevande, blir denne metoden først og fremst nytta i større forskingsprosjekt (Seeber, 1993).
Forholda i troposfæren fører til refraksjon av signala, slik at bana dei følgjer i forplantinga mellom satellitt og målepunkt blir forlenga i forhold til direkteavstanden. Dette påverkar særleg høgda i posisjonsfastlegginga, og kan føre til høgdefeil på opptil fleire centimeter (Jin mfl., 2007; Seeber, 1993). I tillegg påverkar innkomstvinkelen til signalet kor stor refraksjonen blir. Jo større innkomstvinkelen til signalet er i forhold til senit, desto meir vil signalet bli refraktert, noko som igjen forskyver signalet langs horisontalplanet. For å utelukke signala med dei største feila, blir signal som blir registrert med ein høgdevinkel på 10-15° og mindre som hovudregel utelukka frå observasjonsdataa (Seeber, 1993; Statens Kartverk, 2009b).
4.3.3.5. Fleirvegsinterferens
Fleirvegsinterferens oppstår når signal på vegen frå satellitt til mottakar følgjer fleire ulike linjer, der nokon går direkte til mottakaren, medan andre først treff andre objekt, slik som tre, høge bygningar og jordoverflata, før dei blir registrert i mottakaren (Townsend &
Fenton, 1994). Fleirvegsinterferensen kjem av refleksjon, diffraksjon og spreiing av signala (Nievinski & Larson, 2013).
Fleirvegsinterferens er frekvensavhengig, slik at fasemålingar vil bli mindre påverka enn kodemålingar av dette. Ein kan unngå noko av fleirvegsinterferensen ved å redusere mest mogleg kringliggande objekt som kan reflektere signala (Hofmann-Wellenhof mfl., 2008).
Det er og mogleg å redusere fleirvegsinterferensen ved å bruke spesialantenner, slik som choke-ring og microstrip, men då i hovudsak til bruk på faste/permanente stasjonar, sidan desse antennene er av noko upraktisk form og storleik (Daneshmand mfl., 2013; Seeber, 1993; Townsend & Fenton, 1994).
Dette er ei feilkjelde som ikkje kan eliminerast ved bruk av differansar, sidan fleirvegsin- terferens gir ukorrelerte feil, og han vil gi seg ulike utslag ved ulike målepunkt (Townsend
& Fenton, 1994).
