Mateus, Pedro BeléFernandes, João CatalãoMinez, Rui Miguel Santos2025-03-172025-03-1720252024http://hdl.handle.net/10400.5/99402Trabalho de Projeto de Mestrado, Engenharia Geoespacial, 2025, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasA presente dissertação tem como objetivo investigar a aplicação de técnicas de tomografia GNSS (Global Navigation Satellite System) para mapear a distribuição do vapor de água troposférico, com especial enfoque na região da Grande Lisboa. Neste estudo, propõe-se a utilização de estações GNSS de baixo custo de várias constelações de satélites GNSS, que são integradas num algoritmo tomográfico desenvolvido na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa (FCUL). Essa abordagem permite obter mapas detalhados da distribuição tridimensional do vapor de água na troposfera, utilizando uma rede de estações GNSS acessíveis e de fácil implementação. O algoritmo tomográfico desenvolvido tem como base a análise do atraso nos sinais GNSS, que são diretamente influenciados pela presença de vapor de água na troposfera. A dissertação está organizada em seis capítulos. O primeiro capítulo apresenta a introdução ao tema e explica a importância da monitorização do vapor de água para a previsão meteorológica. No segundo capítulo, é feita uma revisão da literatura, abordando os avanços recentes na tomografia GNSS, destacando tanto as inovações quanto as limitações das abordagens existentes. No terceiro capítulo, são detalhados os fundamentos científicos da metodologia proposta, com ênfase na relação entre o vapor de água e os sinais GNSS. O quarto capítulo explora os aspetos técnicos e metodológicos da tomografia GNSS. Os resultados obtidos a partir dos dados recolhidos e os eventos de precipitação intensa, ocorridos em dezembro de 2022, são apresentados no quinto capítulo. Estes resultados são comparados com dados de referência, como radiossondagem, permitindo validar a precisão e a eficácia do método proposto. A dissertação conclui com uma síntese das descobertas, apresentando sugestões para futuras investigações e melhorias na metodologia, como a integração de dados de outras fontes e a exploração de novas técnicas para aumentar a precisão das estimativas de vapor de água.The present dissertation aims to investigate the application of GNSS (Global Navigation Satellite System) tomography techniques to map the distribution of tropospheric water vapor, with a particular focus on the Greater Lisbon region. This study proposes the use of low-cost GNSS stations from various GNSS satellite constellations, which are integrated into a tomographic algorithm developed at the Faculty of Sciences of the University of Lisbon (FCUL). This approach enables the generation of detailed three-dimensional maps of water vapor distribution in the troposphere, using an accessible and easily implementable GNSS station network. The developed tomographic algorithm is based on the analysis of the delay in GNSS signals, which are directly influenced by the presence of water vapor in the troposphere. The dissertation is organized into six chapters. The first chapter introduces the topic and explains the importance of water vapor monitoring for weather forecasting. The second chapter provides a literature review, addressing recent advances in GNSS tomography, highlighting both the innovations and limitations of existing approaches. The third chapter details the scientific foundations of the proposed methodology, with an emphasis on the relationship between water vapor and GNSS signals. The fourth chapter explores the technical and methodological aspects of GNSS tomography. The results obtained from the collected data and intense precipitation events that occurred in December 2022 are presented in the fifth chapter. These results are compared with reference data, such as radiosonde measurements, allowing validation of the accuracy and effectiveness of the proposed method. The dissertation concludes with a synthesis of the findings, presenting suggestions for future investigations and improvements to the methodology, such as the integration of data from other sources and the exploration of new techniques to increase the precision of water vapor estimates.porTomografia GNSSVapor de águaAtraso troposféricoEstação de baixo custoMulticonstelaçãoTeses de mestrado - 2025master thesis