Abstract This study presents a comparison of tropospheric parameters, namely zenith tropospheric delay and total refractivity calculated using meteorological measurements from a Meteodrone and Global Navigation Satellite Systems (GNSS) stations. A Meteodrone is a unique Unmanned Aerial Vehicle (UAV) originally designed for automatic measurements of meteorological parameters in vertical profiles (up to 3 km above ground) for the assimilation into numerical weather prediction models. One profile measured with both ascending and descending drone takes approximately 20 min, and there are multiple flights possible during one night. The measurements for this campaign have been conducted in March 2019, in Marbach, Switzerland. We have collected pressure, temperature and humidity profiles from nine flights. From the measured meteorological parameters, we have calculated the refractivity and zenith tropospheric delays (ZTDs). The parameters are compared with models calculated from 32 neighboring GNSS stations interpolated using the in-house developed least-squares collocation software COMEDIE (COllocation of MEteorological Data for Interpretation and Estimation of tropospheric path delays). The comparisons between the Meteodrones and the GNSS-derived models show a good agreement with an average absolute bias of 2.4 mm with 1.5 mm standard deviation for ZTD and 2.7 ppm with 1.7 ppm standard deviation for the comparison of the refractivity. The bias is a result of local changes of meteorological conditions captured by the drone, but not by the interpolation model.

中文翻译：

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来自 Meteodrone 测量值的对流层参数与来自地面站的 GNSS 估计值的比较

摘要 本研究比较了对流层参数，即使用 Meteodrone 和全球导航卫星系统 (GNSS) 站的气象测量计算的天顶对流层延迟和总折射率。Meteodrone 是一种独特的无人驾驶飞行器 (UAV)，最初设计用于自动测量垂直剖面（地面以上 3 公里）的气象参数，以便同化到数值天气预报模型中。使用上升和下降无人机测量的一个剖面大约需要 20 分钟，并且可能在一夜之间进行多次飞行。该活动的测量于 2019 年 3 月在瑞士马尔巴赫进行。我们收集了九个航班的压力、温度和湿度曲线。从测得的气象参数来看，我们已经计算了折射率和天顶对流层延迟 (ZTD)。这些参数与使用内部开发的最小二乘法配置软件 COMEDIE（用于解释和估计对流层路径延迟的气象数据的配置）插值的 32 个相邻 GNSS 站计算得出的模型进行比较。Meteodrones 和 GNSS 衍生模型之间的比较表明，平均绝对偏差为 2.4 毫米，ZTD 的标准偏差为 1.5 毫米，而折射率的比较为 2.7 ppm，标准偏差为 1.7 ppm。偏差是无人机捕获的气象条件局部变化的结果，而不是插值模型的结果。这些参数与使用内部开发的最小二乘法配置软件 COMEDIE（用于解释和估计对流层路径延迟的气象数据的配置）插值的 32 个相邻 GNSS 站计算得出的模型进行比较。Meteodrones 和 GNSS 衍生模型之间的比较表明，平均绝对偏差为 2.4 毫米，ZTD 的标准偏差为 1.5 毫米，而折射率的比较为 2.7 ppm，标准偏差为 1.7 ppm。偏差是无人机捕获的气象条件局部变化的结果，而不是插值模型的结果。这些参数与使用内部开发的最小二乘法配置软件 COMEDIE（用于解释和估计对流层路径延迟的气象数据的配置）插值的 32 个相邻 GNSS 站计算得出的模型进行比较。Meteodrones 和 GNSS 衍生模型之间的比较表明，平均绝对偏差为 2.4 毫米，ZTD 的标准偏差为 1.5 毫米，而折射率的比较为 2.7 ppm，标准偏差为 1.7 ppm。偏差是无人机捕获的气象条件局部变化的结果，而不是插值模型的结果。Meteodrones 和 GNSS 衍生模型之间的比较表明，平均绝对偏差为 2.4 毫米，ZTD 的标准偏差为 1.5 毫米，而折射率的比较为 2.7 ppm，标准偏差为 1.7 ppm。偏差是无人机捕获的气象条件局部变化的结果，而不是插值模型的结果。Meteodrones 和 GNSS 衍生模型之间的比较表明，平均绝对偏差为 2.4 毫米，ZTD 的标准偏差为 1.5 毫米，而折射率的比较为 2.7 ppm，标准偏差为 1.7 ppm。偏差是无人机捕获的气象条件局部变化的结果，而不是插值模型的结果。