O posicionamento de pontos, com o sistema GPS, tornou-se uma ferramenta importante, aplicável nas mais diferentes áreas do conhecimento. No entanto, em algumas situações, a exigência de elevadas precisões trouxe a inconveniência de um custo elevado na aquisição de receptores de dupla freqüência. Mesmo com os avanços tecnológicos, a ionosfera é uma das fontes de erro que mais afetam o posicionamento de pontos. Para os usuários que possuem equipamentos de dupla freqüência, este erro é modelado com grande eficiência através do processamento de dados com solução iono free. No Brasil, a maioria dos usuários possui equipamentos que captam informações apenas do código C/A e/ou código C/A e portadora L1. Neste caso faz-se uso de alguns modelos, como, por exemplo, o de Klobuchar, com redução do erro nos posicionamentos absolutos de, aproximadamente, 50%. Nos posicionamentos relativos, com bases superiores a 20 Km, a utilização deste modelo não é a mais indicada. Neste contexto, este trabalho consiste no desenvolvimento de um método que possibilite modelar o atraso ionosférico através de um polinômio do segundo grau, baseado no ajustamento seqüencial de observações. As informações necessárias para esta modelagem são advindas das estações GPS da Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo. Isto possibilita, em posicionamentos absolutos, determinar o atraso ionosférico de uma forma mais eficiente que o obtido pelo modelo de Klobuchar. Em posicionamentos relativos, para os usuários de equipamentos de simples freqüência, tal modelagem permite a geração de um código com características semelhantes ao código P2. Assim, com os dados gerados por receptores de uma freqüência, é possível processar vetores de bases longas por meio da solução iono free code. Os resultados obtidos indicam que tal metodologia pode ser uma alternativa eficiente para minimizar o efeito ionosférico no posicionamento de pontos com o sistema GPS. Horizontalmente, através dos métodos de posicionamento Single Point e relativo, respectivamente, o modelo ionosférico proposto proporcionou uma melhoria de 39% e 26% se comparado com o modelo de Klobuchar.

Point positioning, with GPS, became an important tool applicable to the most different areas of the knowledge. However, in some situations, the requirement of high precisions brought the inconvenience of a high cost in the acquisition of dual receivers frequency. Despite of the technological advances, the ionosphere is one of the error sources that affect most point positioning. For users who have dual equipment frequency, this error is modeled with great efficiency through data processing with the ionosphere free solution. In Brazil the majority of the users has equipments that process C/A code information only and/or C/A code and L1 carrier. In this case it is necessary to use some models, for example the Klobuchar model, with error reduction of approximately 50% in absolute point positioning. In the relative positioning, with baselines longer than 20 Km, the use of this model is not indicated. Thus, this work consists in developing a method that makes possible to model the ionospheric delay using a second degree polynomial, based on sequential adjustment of observations. The necessary information for this modeling is obtained from GPS stations that compose the RBMC (Brazilian Network for Continuous Monitoring of GPS). Thus it is possible to determine the ionospheric delay in a more efficient way in absolute positioning than when using the Klobuchar model. In relative positioning, for single frequency users, such modeling allows the generation of a code, with similar characteristics to the P2 code. Hence, with data generated by single frequencies, it is possible to process long base line vectors, using the iono free code solution. The results obtained indicate that such methodology can be an efficient alternative to minimize the ionospheric effect in the GPS point positioning. Horizontally, through the methods of positioning Single Point and relative, respectively, the ionospheric model considered provided an improvement of 39% and 26% if compared with the Klobuchar model.