Stima di errori sistematici e del rumore colorato nelle serie temporali di stazioni GNSS permanenti

Per l’analisi delle serie temporali sono disponibili svariate tecniche matematiche in grado di fornire informazioni di tipo deterministico e stocastico sui dati. Una delle più “facili” da utilizzare è quella che fa uso del criterio dei minimi quadrati. In particolare, attualmente, si dispone di tecniche di calcolo (ai minimi quadrati) che permettono la stima sia dei parametri del modello di interpolazione sia dei fattori di varianza del modello stocastico. Parallelamente i test statistici forniscono informazioni sulla correttezza di queste stime e permettono di introdurre eventuali correzioni. Il presente lavoro illustra l’applicazione di una procedura sequenziale di analisi ad una serie temporale di coordinate di una stazione GNSS permanente. In particolare la procedura si articola nella stima dei parametri del modello di interpolazione, nella valutazione della correttezza di questo, nel suo eventuale aggiornamento con la stima di errori sistematici e grossolani e nella stima dei fattori di varianza del modello stocastico adottato (nell’ipotesi che si considerino solo white noise, random walk e flicker noise). I parametri stimati ipotizzando che le serie siano affette solo da white noise, sono confrontati con quelli dedotti utilizzando una matrice di varianza covarianza che tenga conto anche del random walk e del flicker nois