vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2023-28-1-6-13 Геодезия и маркшейдерия Опыт использования метода ГНСС-рефлектометрии для измерения высоты снежного покрова В. В. Калинников Калинников В. В. А. В. Устинов Устинов А. В. Н. С. Косарев Косарев Н. С. Университет Иннополис, г. Иннополис, Российская Федерация Филиал АО «Институт Гидропроект» – «ЦСГНЭО», г. Москва, Российская Федерация Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация 2023 28 1 6 13 © В. В. Калинников, А. В. Устинов, Н. С. Косарев, 2023 2023 В. В. Калинников, А. В. Устинов, Н. С. Косарев Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. Высота снежного покрова является важным параметром, используемым для прогнозирования урожайности и паводков. Традиционный метод измерения высоты снежного покрова по показаниям трех снегомерных реек обладает тем недостатком, что на открытой местности снежный покров под воздействием ветра выдувается и перераспределяется. Новый метод ГНСС-рефлектометрии (ГНСС – глобальные навигационные спутниковые системы) позволяет обойти этот недостаток благодаря усреднению высоты снежного покрова над некоторой локальной областью вокруг антенны наземного приемника радиосигналов ГНСС. Целью исследования является оценка точности определения высоты снежного покрова методом ГНСС-рефлектометрии на примере станции IRKM (г. Иркутск) для зимнего периода 2021/2022 гг. Установлено, что стандартное отклонение высот снежного покрова, определенных методом ГНСС-рефлектометрии по результатам совместной обработки измерений радиосигналов GPS и ГЛОНАСС, от высот снежного покрова, зарегистрированных традиционным методом на метеостанции, составило 3,2 см. Стандартное отклонение высот снежного покрова, полученных по результатам обработки только радиосигналов ГЛОНАСС, составило 5,6 см. При этом для системы ГЛОНАСС очевидна зависимость расхождений с опорными данными от высоты снежного покрова: чем больше высота снежного покрова, тем меньше расхождения. Так, стандартное отклонение расхождений, полученное при условиях высоты снежного покрова выше 10 см, составляет всего 3,0 см. Таким образом, предварительно можно сделать вывод о том, что метод ГНСС-рефлектометрии способен дополнить традиционный метод измерения высоты снежного покрова.   ГНСС-рефлектометрия GPS ГЛОНАСС метеостанция высота снежного покрова стандартное отклонение корреляция GNSS reflectometry GPS GLONASS meteorological station height of the snow cover standard deviation correlation 1. ВМО № 8. Руководство по приборам и методам наблюдений. – Женева : Всемирная метеорологическая организация, 2017. – 1400 с.   2. Наставления гидрометеорологическим станциям и постам. Вып. 3. Ч. I. Метеорологические наблюдения на станциях. – Л. : Гидрометеоиздат, 1985. – 301 c. 3. Springer Handbook of Global Navigation Satellite Systems / Teunissen P. J. G., Montenbruck O. (Eds.). – Springer International Publishing AG, 2017. – 1272 p. 4. Косарев Н. С., Антонович К. М., Колмыков Р. А., Черных Д. Ю. Обзор методов ГНССрефлектометрии для определения колебаний высот морской топографической поверхности в России  и за рубежом // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 3. – С. 46‒60. 5. Косарев Н. С., Сипко А. И. Применение метода ГНСС-рефлектометрии для мониторинга уровня Мирового океана // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2021. – Т. 65, № 1. – С. 61‒67. –  DOI 10.30533/0536-101X-2021-65-1-61-67. 6. Larson K. M., Gutmann E. D., Zavorotny V. U., Braun J. J., Williams M. W., Nievinski F. G. Can we measure snow depth with GPS receivers? // Geophysical Research Letters – 2009. – Vol. 36. – P. 876–880. – DOI 10.1029/2009GL039430.   7. McCreight J. L., Small E. E., Larson, K. M. Snow depth, density, and SWE estimates derived from GPS reflection data: Validation in the western U.S. // Water Resources Research. – 2014. – Vol. 50 (8). – P. 68926909. – DOI 10.1002/2014WR015561.   8. Shean D. E., Christianson K., Larson K. M., Ligtenberg S. R. M., Joughin I. R., Smith B. E., Stevens C. M., Bushuk M., Holland D. M. GPS-derived estimates of surface mass balance and ocean-induced basal melt for Pine Island Glacier ice shelf, Antarctica [Electronic resource] // Cryosphere. – 2017. – Vol. 11. – P. 2655–2674. – Mode of access: https://doi.org/10.5194/tc-11-2655-2017. 9. Tu J., Wei H., Zhang R., Yang L., Lv J., Li X., Nie S., Li P., Wang Y., Li N. GNSS-IR Snow Depth Retrieval from Multi-GNSS and Multi-Frequency Data [Electronic resource]  // Remote Sensing. – 2021. – Vol. 13 (21), No. 4311. – Mode of access: https://doi.org/10.3390/rs13214311. 10. Dahl-Jensen T. S., Citterio M., Jakobsen J., Ahlstrøm A. P., Larson K. M., Khan S. A. Snow Depth Measurements by GNSS-IR at an Automatic Weather Station, NUK-K [Electronic resource] // Remote Sensing. – 2022. – Vol. 14 (11), No 2563. – Mode of access: https://doi.org/10.3390/rs14112563. 11. Wang F., Yang D., Zhang B., Yang L. Can sea ice thickness be retrieved using GNSS-interferometric reflectometry? [Electronic resource] // GPS Solut. – 2022. – Vol. 26 (4), No. 128. – Mode of access:  https://doi.org/10.1007/s10291-022-01309-0. 12. Altuntas C., Iban M. C., Şentürk E., Durdag U. M., Tunalioglu N. Machine learning-based snow depth retrieval using GNSS signal-to-noise ratio data [Electronic resource] // GPS Solut. – 2022. – Vol. 26 (4),  No. 117. – Mode of access: https://doi.org/10.1007/s10291-022-01307-2.   13. Сипко А. И., Косарев Н. С. Предварительные результаты применения метода ГНСС-рефлектометрии для определения высоты до отражающей поверхности // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XVI Междунар. науч. конгр., 18 июня – 8 июля 2020 г., Новосибирск : сб. материалов в 8 т. Т. 1 : Национальная науч. конф. с междунар. участием «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия». – Новосибирск : СГУГиТ, 2020. № 2. – С. 150–155. – DOI 10.33764/2618-981X-2020-1-2-150-155.   14. Михайлов М. И., Музалевский К. В., Миронов В. Л. Измерения толщины льда на пресноводном пруде и реке с использованием сигналов ГЛОНАСС и GPS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2017. – № 14 (2). – С. 167–174.   15. Васильев Е. Н., Макаров Д. С., Сорокин А. В. Моделирование динамики ледовых покровов  и ГНСС-рефлектометрия в мониторинге состояния льда // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: техника и технологии. – 2022. – Т. 15 (2). – С. 261–271. – DOI 10.17516/1999-494X-0389. 16. Базовая станция GNSS-измерений для передачи потребителю поправок RTK [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.vniiftri-irk.ru/gnss-for-rtk.   17. Kalinnikov V. V., Ustinov A. V., Zagretdinov R. V. Results of experimental studies on the use of PPP technology for global navigation satellite systems of monitoring of Sayano-Shushenskaya HPP // Power Technology and Engineering. – 2020. – Vol. 54 (2). – P. 167–171. – DOI 10.1007/s10749-020-01185-z.   18. Kalinnikov V. V., Khutorova O. G. Diurnal variations in integrated water vapor derived from a GPS ground network in the Volga–Ural region of Russia [Electronic resource] // Annales Geophysicae. – 2017. – Vol. 35. – P. 453–464. – Mode of access: https://doi.org/10.5194/angeo-35-453-2017. 19. Kalinnikov V. V., Khutorova O. G. The field of integrated water vapor over northeastern Siberia from the data of global navigation satellite systems [Electronic resource] // Russian Meteorology and Hydrology. – 2016. – Vol. 41. – P. 665–672. – Mode of access: https://doi.org/10.3103/S1068373916100010.   20. Larson K. M., Wahr J., Munneke P. K. Constraints on snow accumulation and firn density in Greenland using GPS receivers // Journal of Glaciology. – 2015. – Vol. 61 (225). – P. 101–114. – DOI 10.3189/2015JoG14J130.   21. Lomb N. R. Least-squares frequency analysis of unequally spaced data [Electronic resource] // Astrophysics and space science. – 1976. – Vol. 39 (2). – P. 447–462. – Mode of access: https://doi.org/ 10.1007/BF00648343.   22. Scargle J. D. Studies in astronomical time series analysis. II-Statistical aspects of spectral analysis of unevenly spaced data // Astrophysical Journal. – 1982. – Vol. 263 (2). – P. 835–853. – DOI 10.1086/160554.