[논문]MODIS 인공위성 관측 자료를 이용한 대기질 예측 응용

이권호; 이동하; 김영준

MODIS 인공위성 관측 자료를 이용한 대기질 예측 응용
Application of MODIS Satellite Observation Data for Air Quality Forecast 원문보기

한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, v.22 no.6, 2006년, pp.851 - 862

이권호 (광주과학기술원 환경공학과.환경모니터링신기술 연구센터) , 이동하 (광주과학기술원 환경공학과.환경모니터링신기술 연구센터) , 김영준 (광주과학기술원 환경공학과.환경모니터링신기술 연구센터)

Abstract ▼ AI-Helper

Satellites have been valuable tool for global/regional scale atmospheric environment monitoring as well as emission source detection. In this study, we present the results of application of satellite remote sensing data for air quality forecast in Seoul metropolitan area. AOT (Aerosol Optical Thickness) data from TERRA/MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectre-radiometer) satellite were compared to ground based $PM_{10}$ mass concentrations, and used to estimate the possibility of the aerosol forecasting in Seoul metropolitan area. Although correlation coefficient (${\sim}0.37$) between MODIS AOT products and surface $PM_{10}$ concentration data was relatively low, there was good correlation between MODIS AOT and surface PM concentration under certain atmospheric conditions, which supports the feasibility of using the high-resolution MODIS AOT for air quality forecasting. The MODIS AOT data with trajectory forecasts also can provide information on aerosol concentration trend. The success rate of the 24 hour aerosol concentration trend forecast result was about 75% in this study. Finally, application of satellite remote sensing data with ground-based air quality observations could provide promising results for air quality monitoring and more exact trend forecast methodology by high resolution satellite data and verification with long term measurement dataset.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 MOD1S 에어로졸 관측 자료가 PM 자료와의 연계성을 찾기 위하여 지상의 대기질 측정망에서 관측된 PM.。농도 자료와의 상관성을 분석하였다.
본 연구에서는 대도시 지역의 대기질 예측을 위한 인공위성관측 자료의 응용을 목적으로 하였다. 이를 위하여 먼저 한반도 인근지역을 관측하고 있는 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradio- meter) 에어로졸 광학두께 자료를 이용하여 서울시의 대기 질 관측망에서 측정된 PM]。자료와의 비교분석을 수행하여 위성자료와 지상관측자료와의 상관관계를 정량적으로 분석하였다.
광학두께와 PM]。자료를 이용하여 대기질을 예측하고자 하였다. 표 2는 현재의 MODIS AOT 자료와 다음날 (24시 간 후)의 -24시간 HYSPLIT 역궤적 분석 결과를 이용하여 서울시 정동 관측소에서의 대기질 변화를 예측한 결과이다.

가설 설정

따라서 MODIS 자료와 24시간후의 역궤적 분석결과를 이용하면 에어로졸의 이동 양상 및 양적인 변화분포를 상대적으로 예측할 수 있다. 여기서는 궤적이 이동하면서 24 시간 동안의 에어로졸의 확산보다 이류현상이 지배적인 것으로 가정하였다.

제안 방법

2. Schematic diagram for aerosol forecast using MO이S satellite data in this study.
관측된 PM.。농도 자료와의 상관성을 분석하였다. 사용된 자료는 2004년 한 해 동안의 한반도 인근 지역을 포함하는 MODIS 에어로졸 관측 자료와 국립환경과학원에서 제공되는 대기질 자동측정망 자료 중 서울시 정동 측정소(동경 126.
그리고 위성자료를 이용한 대기질 예측을 위하여 대기 질 관측망에 도착하는 기단(Air Mass)의 이동 경로를 파악하기 위하여 미국 해양 대기청에서 제공되고 있는 HYSPLIT (Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Version 4.7) (Draxler and Rolph, 2003; Rolph, 2003) 모델을 이용한 24시간 전의 등온위 (isentropic) 역궤적분석을 수행하였다. 기단의 최종도착지는 서울시 정동에 위치한 대기질 측정망과 같은 위치이며 지상의 조건과 근접한 500 m 고도에서 모델링 하였다.
경도를 찾아내었다. 그리고 위성자료에서 각 위경도에서의 AOT값이 주어진 시간 안에 서울로 이동할 수 있는 에어로졸의 양으로 가정함으로써 , 에 어로졸의 농도변화를 간접적으로 예측하였다. 즉, 어떠한 한 지점에서의 AOT값과일정시간 전에 이 지점에 도착하게 되는 기단의 위치 점에서의 AOT값의 차이가 에어로졸의 농도의 변화를 의미한다.
564도)에서 관측된 PM]。자료를 이용하였다. 그리고 인공위성 관측 자료를 이용한 에어로졸 변화 예측을 위하여 24시간 동안의 역 궤적모델 결과와 함께 지상측정소에 도달하는 기단의 위치로부터 도출된 에어로졸 광학두께 변화 양상을 통하여 에어로졸 농도 변화특성을 예측하였다.
표 2는 현재의 MODIS AOT 자료와 다음날 (24시 간 후)의 -24시간 HYSPLIT 역궤적 분석 결과를 이용하여 서울시 정동 관측소에서의 대기질 변화를 예측한 결과이다. 기상예측자료를 이용하여 위성이 통과하는 시간에서 24시간 후의 시점에, 서울시 정동에 도착하는 기단의 -24시간 역궤적 분석을 수행하여 6시간 간격으로 기단의 위 . 경도를 찾아내었다.
분석하였다. 두 자료의 측정 일치성을 위하여 MODIS 에어로졸 광학두께자료는 구름의 영향이 없는 날의 지상 관측소 위치와 가장 가까운 지점의 픽셀 자료를 사용하였고 PMk, 자료는 위성 통과 시 각의자료를 추출하여 가능한 한 시공간적으로 일치하는 경우를 비교하였다. 그림 4는 TERRA 위성 이 통과하는 시각의 PMIO 자료와 MODIS 에어로졸 광학두께 자료의 상관관계를 나타내며 상관계수는 0.
이를 위하여 먼저 한반도 인근지역을 관측하고 있는 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradio- meter) 에어로졸 광학두께 자료를 이용하여 서울시의 대기 질 관측망에서 측정된 PM]。자료와의 비교분석을 수행하여 위성자료와 지상관측자료와의 상관관계를 정량적으로 분석하였다. 또한 위성 관측 자료에서 나타나는 지역별 위성 관측값과 역 궤적분석 모델 결과를 이용하여 대기질 예측을 시도하였다.
MODIS 에어로졸 광학두께 자료와 PM]。의 상관관계를 분석하였다. 두 자료의 측정 일치성을 위하여 MODIS 에어로졸 광학두께자료는 구름의 영향이 없는 날의 지상 관측소 위치와 가장 가까운 지점의 픽셀 자료를 사용하였고 PMk, 자료는 위성 통과 시 각의자료를 추출하여 가능한 한 시공간적으로 일치하는 경우를 비교하였다.
인공위성 자료를 대기환경 연구에 응용하기 위하여, 인공위성 관측 자료를 대기 에어로졸 감시 및 예측에 활용하고 그 결과를 분석하였다. 인공위성 관측자료를 이용한 에 어로졸 변화 예측을 위하여, 24시간 동안의 역 궤적모델 결과와 함께 .
관측망에서 측정된 PM]。자료와의 비교분석을 수행하여 위성자료와 지상관측자료와의 상관관계를 정량적으로 분석하였다. 또한 위성 관측 자료에서 나타나는 지역별 위성 관측값과 역 궤적분석 모델 결과를 이용하여 대기질 예측을 시도하였다.
인공위성 관측자료를 이용한 에 어로졸 변화 예측을 위하여, 24시간 동안의 역 궤적모델 결과와 함께 .지상측정소에 도달하는 기단의 위치로부터 에어로졸 광학두께 변화 양상을 도출하고 에어로졸 농도의 변화특성을 예측하였다. 이를 토대로 AOT 추세 변화의 증감이 PM 농도의 변화와 관련이 있음을 확인하였다.
즉, 어떠한 한 지점에서의 AOT값과일정시간 전에 이 지점에 도착하게 되는 기단의 위치 점에서의 AOT값의 차이가 에어로졸의 농도의 변화를 의미한다. 한편 24시간 후의 에어로졸 변화 예측을 위해서 6시간 간격으로 얻은 AOT 값들의 평균과 오늘 측정된 AOT와의 차이를 통하여 PM 농도의 증가 또는 감소를 예측하였다. 표 3에서는 AOT값이전날보다 증가하거나 감소하는 양에 따라서 6단계의 PM농도 예측 기준을 설정하였으며 각 일별 PM 농도변화 예측 결과를 표 2에 나타내었다.

대상 데이터

기단의 최종도착지는 서울시 정동에 위치한 대기질 측정망과 같은 위치이며 지상의 조건과 근접한 500 m 고도에서 모델링 하였다. HYSPLIT 모델 수행을 위한 기상 자료는 미국 NOAA/ARL에서 제공되는 FNL 기상 자료를 사용하였다. FNLe National Centers for Envi- ronmental Prediction (NCEP)의 기상 예측 모델 결과인 The Global Data Assimilation System (GDAS) 자료를 6시간 간격으로 저장한 것이며, 공간 해상도는 반구를 129x129도의 극 좌표 그리드의 해상도로 약 190 km를 가진다.
6%로서 에어로졸 농도는 대체적으로 높게 나타나고 있다. MODIS AOT는 구름의 영향이 없는 조건에서 서울시 정동관측소와 가장 가까운 지점의 자료를 선택하였다. MODIS 에어로졸 광학두께는 평균 0.
7) (Draxler and Rolph, 2003; Rolph, 2003) 모델을 이용한 24시간 전의 등온위 (isentropic) 역궤적분석을 수행하였다. 기단의 최종도착지는 서울시 정동에 위치한 대기질 측정망과 같은 위치이며 지상의 조건과 근접한 500 m 고도에서 모델링 하였다. HYSPLIT 모델 수행을 위한 기상 자료는 미국 NOAA/ARL에서 제공되는 FNL 기상 자료를 사용하였다.
시간별 Pl%。농도 자료를 이용하였다.
, 1997). 본 연구에서는 그림 1과 같이 2004년 동안 한반도 인근 지역 (동경 110~ 135도, 북위 30~45도)에서 관측된 TERRA/MODIS의 표준 에어로졸 관측 자료로서 위성의 직하점에서 약 lOxIOknr2의 해상도를 가지는 MOD04자료를 이용하였다. MOD04자료는 위성영상에서 구름의 영향이 없는 픽셀만을 선택하여 지표 반사와 대기분자에 의한 영향을 제거한 후 특정 에어로졸 모델을 사용한 LUT (Look-Up Table)을 이용하여 위성의 에어로졸 광학두께를 계산한다(Kaufman etal.
미국의 경우 PM2.5의 새로운 환경기준을 제정하였고 이에 대한 연속 측정망을 운영하고 있지만 한국은 아직 PMh에 관한 연속적인 측정망이 존재하지 않는 관계로 본 연구에서는 부득이하게 Pg。자료와에어로졸 광학두께 자료를 사용하였다.

성능/효과

이처럼 낮은 상관계수는 위성자료가 공간해상도와 다양한 도시지역 지표 반사도에 영향을 점, 에어로졸의 농도를 측정하는데 있어서 에어로졸의 연직구조의 분포의 영향으로 지표농도와의 차이가 발생하는 점, 그리고 MOD1S 에어로졸 광학두께의 측정 파장이 550 nm로서 에어로졸의 소산계수가 파장과 입자의 크기가 같을 때 최대로 민감한 점 등으로 미루어 볼 때 PM10 의 입자크기가 비교적 큼으로 인한 것을 제시 할 수 있다. 그리고 본 연구에서 계산된 상관관계는 표 1의 선행 연구결과와 비교해 볼 때 상대적으로 좋은 결과로 보이며 위성 관측 자료를 PMr농도 예측을 위하여 충분히 사용할 수 있을 것으로 판단하였다. 향후 개선된 상관관계를 얻기 위해서는 .
인공위성에서 관측된 AOT와 지상 측정망에서 관측된 Pl %。농도와의 상관성 분석을 통하여, 두 자료 사이의 관련성이 있음을 확인하였고 에어로졸 농도에 따라 위성 관측값의 변화가 같은 추세로 나타남을 알 수 있었다. 또한 인공위성 자료와 역궤적 분석결과를 이용하여 24 시간 대기질 변화를 예측한 결과, 실제 PM, 。농도변화 추세가 75.7%의 정확도로 일치하는 결과를 보였고 위성자료의 대기질 예측에 대한 응용 가능성을 확인하였다. 향후, 고해상도 인공위성 자료를 이용한 에어로졸의 분석기술을 개발하고 보다 다양한 지역에서의 대기질 관측 자료와의 비교, 검증을 거친다면 보다 더 정확도를 향상할 수 있는 것으로 기대된다.
이를 토대로 AOT 추세 변화의 증감이 PM 농도의 변화와 관련이 있음을 확인하였다. 인공위성에서 관측된 AOT와 지상 측정망에서 관측된 Pl %。농도와의 상관성 분석을 통하여, 두 자료 사이의 관련성이 있음을 확인하였고 에어로졸 농도에 따라 위성 관측값의 변화가 같은 추세로 나타남을 알 수 있었다. 또한 인공위성 자료와 역궤적 분석결과를 이용하여 24 시간 대기질 변화를 예측한 결과, 실제 PM, 。농도변화 추세가 75.
지상측정소에 도달하는 기단의 위치로부터 에어로졸 광학두께 변화 양상을 도출하고 에어로졸 농도의 변화특성을 예측하였다. 이를 토대로 AOT 추세 변화의 증감이 PM 농도의 변화와 관련이 있음을 확인하였다. 인공위성에서 관측된 AOT와 지상 측정망에서 관측된 Pl %。농도와의 상관성 분석을 통하여, 두 자료 사이의 관련성이 있음을 확인하였고 에어로졸 농도에 따라 위성 관측값의 변화가 같은 추세로 나타남을 알 수 있었다.

후속연구

반면에 편서풍의 영향으로 인하여 대륙에서 발생하는 각종 대기 오염 물질이 한반도까지 이동하여 영향을 미치기도 하지만 이러한 중장거리 이동물질이 한반도의 대기질에 미치는 기여도에 대해선 알려진 바가 미비하다. 인공위성 관측 자료를 이용하면 지구적/지역적 규모의 중장거리 이동성 에어로졸 및 도시 규모의 에어로졸에 관한 분석을 가능하게 할 것이다.
7%의 정확도로 일치하는 결과를 보였고 위성자료의 대기질 예측에 대한 응용 가능성을 확인하였다. 향후, 고해상도 인공위성 자료를 이용한 에어로졸의 분석기술을 개발하고 보다 다양한 지역에서의 대기질 관측 자료와의 비교, 검증을 거친다면 보다 더 정확도를 향상할 수 있는 것으로 기대된다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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