Skip navigation

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/55754
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorХоптар, А.
dc.contributor.authorKhoptar, A.
dc.date.accessioned2020-12-21T08:33:39Z-
dc.date.available2020-12-21T08:33:39Z-
dc.date.created2020-01-22
dc.date.issued2020-01-22
dc.identifier.citationХоптар А. Відновлення вертикального профілю вмісту водяної пари в тропосфері Землі на основі даних мульти-GNSS спостережень / А. Хоптар // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2020. — Том 2(40). — С. 41–49.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/55754-
dc.format.extent41-49
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва, 2020
dc.relation.ispartofModern achievements of geodesic science and industry, 2020
dc.relation.urihttp://weather
dc.relation.urihttp://weather.uwyo
dc.subjectГлобальні навігаційні супутникові системи (Global Navigation Satellite Systems
dc.subjectGNSS)
dc.subjectмуль-ти-GNSS
dc.subjectабсолютний метод точного позиціонування (Precise Point Positioning
dc.subjectPPP)
dc.subjectGNSS-томографія
dc.subjectGlobal Navigation Satellite Systems (GNSS)
dc.subjectmulti-GNSS
dc.subjectPrecise Point Positioning (PPP)
dc.subjectGNSS-tomography
dc.titleВідновлення вертикального профілю вмісту водяної пари в тропосфері Землі на основі даних мульти-GNSS спостережень
dc.title.alternativeReconstruction of the vertical profile of the water vapor content in the troposphere based on data from multi-GNSS observations
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2020; © Західне геодезичне товариство, 2020
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.format.pages9
dc.identifier.citationenKhoptar A. Reconstruction of the vertical profile of the water vapor content in the troposphere based on data from multi-GNSS observations / A. Khoptar // Modern achievements of geodesic science and industry. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2020. — Vol 2(40). — P. 41–49.
dc.relation.referencesBender M., Dick G, Ge M., Deng Z., Wickert J., Kahle H.G., Tetzlaff G. (2011). Development of a GNSS water vapour tomography system using algebraic reconstruction
dc.relation.referencestechniques. Advances in Space Research, 47(10), pp. 1704–1720.
dc.relation.referencesBevis M., Businger S., Herring T. A., Rocken C., Anthes R. A., Ware, R. H. (1992). GPS meteorology: Remote sensing of atmospheric water vapour using the Global Positioning System.
dc.relation.referencesJournal of Geophysical Research: Atmospheres, 97(D14), pp. 15787–15801.
dc.relation.referencesBoehm J., Niell A., Tregoning P., Schuh H. (2006).
dc.relation.referencesGlobal Mapping Function (GMF): A new empirical mapping function based on numerical weather model data. Geophysical Research Letters, 33(7).
dc.relation.referencesFlores A. (1999). Atmospheric tomography using satellite radio signal: Ph. D. Dis. Universitat Politècnica de Catalunya.
dc.relation.referencesFlores A., Ruffini, G., Rius, A. (2000a). 4D tropospheric tomography using GPS slant wet delays. Annales Geophysicae, 18(2), pp. 223–234 Flores A., Gradinarsky L. P., Elosegui P.,
dc.relation.referencesElgered G., Davis J. L., Rius A. (2000b). Sensing atmospheric structure: tropospheric tomographic results of the small-scale GPS campaign at the Onsala space observatory. Earth,
dc.relation.referencesplanets and space, 52(11), pp. 941–945.
dc.relation.referencesHirahara K. (2000). Local GPS tropospheric tomography, Earth, planets and space, 52(11), pp. 935–939.
dc.relation.referencesKruse L. P. (2001). Spatial and temporal distribution of atmospheric water vapor using space geodetic techniques. Doctoral dissertation, ETH Zurich.
dc.relation.referencesLagler K., Schindelegger M., Böhm j., Krásná H., Nilsson T. (2013). GPT2: Empirical slant delay model for radio space geodetic techniques. Geophysical research letters, 40(6),
dc.relation.referencespp. 1069–1073.
dc.relation.referencesMöller G., Landskron D. (2019). Atmospheric bending effects in GNSS tomography. Atmospheric Measurement Techniques, 12 (1), pp. 23–34.
dc.relation.referencesPincus R., Beljaars A., Buehler S. A., Kirchengast G., Ladstaedter F., Whitaker J. S. (2017). The representation of tropospheric water vapor over low-latitude oceans in (re-)analysis:
dc.relation.referencesErrors, impacts, and the ability to exploit current and prospective observations. Surveys in Geophysics, 38(6), pp. 1399–1423.
dc.relation.referencesSavchuk S., Khoptar A. (2019). Analysis of the tropospheric delay estimates in software package – GipsyX based on multi-GNSS observations. Сучасні досягнення геодезичної науки
dc.relation.referencesта виробництва, Вип. І (37), С. 57–63.
dc.relation.referencesSavchuk S., Khoptar A., Sosonka I. (2020) Processing of a regional network of GNSS stations by the PPP method, Wybrane aspekty zabezpieczenia nawigacji lotniczej, Część 2, Seria
dc.relation.referenceswydawnicza współczesna nawigacja, Tom II, pp. 159–171.
dc.relation.referencesZhao Q., Yao Y., Yao W. (2017). A troposphere tomography method considering the weighting of input information, Annales Geophysicae, 35(6), pp. 1327–1340.
dc.relation.referencesІнтернет-ресурс Служби атмосферних досліджень університету Вайомінга (США). URL: http://weather. uwyo.edu/upperair/soun
dc.relation.referencesenBender M., Dick G, Ge M., Deng Z., Wickert J., Kahle H.G., Tetzlaff G. (2011). Development of a GNSS water vapour tomography system using algebraic reconstruction
dc.relation.referencesentechniques. Advances in Space Research, 47(10), pp. 1704–1720.
dc.relation.referencesenBevis M., Businger S., Herring T. A., Rocken C., Anthes R. A., Ware, R. H. (1992). GPS meteorology: Remote sensing of atmospheric water vapour using the Global Positioning System.
dc.relation.referencesenJournal of Geophysical Research: Atmospheres, 97(D14), pp. 15787–15801.
dc.relation.referencesenBoehm J., Niell A., Tregoning P., Schuh H. (2006). Global Mapping Function (GMF): A new empirical mapping function based on numerical weather model data. Geophysical Research
dc.relation.referencesenLetters, 33(7).
dc.relation.referencesenFlores A. (1999). Atmospheric tomography using satellite radio signal: Ph.D. Dis. Universitat Politècnica de Catalunya.
dc.relation.referencesenFlores A., Ruffini, G., Rius, A. (2000a). 4D tropospheric tomography using GPS slant wet delays. Annales Geophysicae, 18(2), pp. 223–234 Flores A., Gradinarsky L. P., Elosegui P.,
dc.relation.referencesenElgered G., Davis J. L., Rius A. (2000b). Sensing atmospheric structure: tropospheric tomographic results of the small-scale GPS campaign at the Onsala space observatory. Earth,
dc.relation.referencesenplanets and space, 52(11), pp. 941–945.
dc.relation.referencesenHirahara K. (2000). Local GPS tropospheric tomography, Earth, planets and space, 52(11), pp. 935–939.
dc.relation.referencesenKruse L. P. (2001). Spatial and temporal distribution of atmospheric water vapor using space geodetic techniques.
dc.relation.referencesenDoctoral dissertation, ETH Zurich.
dc.relation.referencesenLagler K., Schindelegger M., Böhm j., Krásná H., Nilsson T. (2013). GPT2: Empirical slant delay model for radio space geodetic techniques. Geophysical research letters, 40(6),
dc.relation.referencesenpp. 1069–1073.
dc.relation.referencesenMöller G., Landskron D. (2019). Atmospheric bending effects in GNSS tomography. Atmospheric Measurement Techniques, 12(1), pp. 23–34.
dc.relation.referencesenPincus R., Beljaars A., Buehler S. A., Kirchengast G., Ladstaedter F., Whitaker J. S. (2017). The representation of tropospheric water vapor over low-latitude oceans in (re-)analysis:
dc.relation.referencesenErrors, impacts, and the ability to exploit current and prospective observations. Surveys in Geophysics, 38(6), pp. 1399–1423.
dc.relation.referencesenSavchuk S., Khoptar A. (2019). Analysis of the tropospheric delay estimates in software package – GipsyX based on multi-GNSS observations. Suchasni dosiahnennia heodezychnoi
dc.relation.referencesennauky ta vyrobnytstva, Vyp. I (37), pp. 57–63.
dc.relation.referencesenSavchuk S., Khoptar A., Sosonka I. (2020) Processing of a regional network of GNSS stations by the PPP method, Wybrane aspekty zabezpieczenia nawigacji lotniczej, Część 2, Seria
dc.relation.referencesenwydawnicza współczesna nawigacja, Tom II, pp. 159–171.
dc.relation.referencesenUniversity of Wyoming Department of Atmospheric Science Service (USA), Access mode: http://weather.uwyo. edu/upperair/sounding.html (Access date: May of 2020).
dc.relation.referencesenZhao Q., Yao Y., Yao W. (2017). A troposphere tomography method considering the weighting of input information, Annales Geophysicae, 35(6), pp. 1327–1340.
dc.citation.journalTitleСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва
dc.citation.volume2(40)
dc.citation.spage41
dc.citation.epage49
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.subject.udc528.2/.3
Appears in Collections:Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. – 2020. – Випуск 2(40)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2020v2_40__Khoptar_A-Reconstruction_of_the_vertical_41-49.pdf980.24 kBAdobe PDFView/Open
2020v2_40__Khoptar_A-Reconstruction_of_the_vertical_41-49__COVER.png1.41 MBimage/pngView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.