[논문]에어로졸 종류 구분을 위한 MODIS 에어로졸 자료의 적용

이동하; 이권호; 김영준

doi:10.7780/kjrs.2006.22.6.495

에어로졸 종류 구분을 위한 MODIS 에어로졸 자료의 적용
Application of MODIS Aerosol Data for Aerosol Type Classification 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.22 no.6, 2006년, pp.495 - 505

이동하 (광주과학기술원 환경공학과 환경 모니터링 신기술연구센터) , 이권호 (광주과학기술원 환경공학과 환경 모니터링 신기술연구센터) , 김영준 (광주과학기술원 환경공학과 환경 모니터링 신기술연구센터)

초록
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에어로졸 종류별 구분을 위하여, 2005년 한해 동안 동북아시아지역을 대상으로 MODIS 에어로졸 자료인 에어로졸 광학두께(AOT)와 미세입자 비율(FF)을 분석하였다. 동북아시아 (북위 $20\sim50$도, 동경 $110\simt50$도)의 해양에서 관측된 에어로졸 자료를 이용하였다. AOT와 FF의 상호관계를 이용하면 주요 3가지 대기 오염 에어로졸인 먼지 입자, 해염입자, 오염 입자를 구분할 수 있다. 먼지 입자의 경우 주로 높은 AOT (>0.3)와 낮은 FF(<0.65)의 특징으로 봄철 빈번히 발생한다. 2005년 봄철 평균 AOT에 대한 먼지 입자의 기여도가 24.0%로 다른 계절보다 큼을 알 수 있다. 주로 인위적으로 발생하는 오염입자의 경우 높은 FF(>0.65)와 넓은 AOT범위에서 관측되었다. 여름철 오염입자의 평균 AOT는 $0.31{\pm}0.05$이고 전체 AOT에 대한 기여도는 79.8%로 여름철 오염 입자에 의한 영향이 큼을 알 수 있었다. 해염입자의 특징으로는 대부분의 AOT가 0.1이하로 낮은 AOT(<0.3)값이 나타났으며 FF의 경우 먼지입자보다는 크고 오염입자보다는 낮은 범위의 값이 주로 나타났다. 계절적으로 봄철$(0.33{\pm}0.11)$에 가장 높은 AOT값이 나타났으며(FF; $0.66{\pm}0.21$), 가을철 가장 낮은 AOT$(0.19{\pm}0.05)$값이 나타낫다(FF; $0.60{\pm}0.14$). 공간분포 특징으로는 중국연안으로 갈수록 높아지는 AOT특징이 나타났고, 이는 편서풍대에 속하는 관측지역의 지형학적인 특징으로 인해 중국대륙의 공단지역에서 발생한 에어로졸의 이동 때문인 것으로 여겨진다.증권업자의 중개활동으로 간주되어야 한다. 채권 ETS의 중개 규모가 일정 수준을 넘어설 경우 거래소에 준하는 보고, 공시 및 감시 요건이 부과되는 것이 바람직하다. 다섯째, 채권시장의 효율성을 강화하기 위해서 채권 ETS에 대해서 적용되는 투명성 강화, 시장분할 방지, 공정거래 등에 대한 규제는 거래 대상의 특성에 따라서 탄력적으로 조정될 수 있어야 한다.\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할

Abstract ▼ AI-Helper

In order to classify aerosol type, Aerosol Optical Thickness (AOT) and Fine mode Fraction (FF), which is the optical thickness ratio of small particles$(<1{\mu}m)$ to total particles, data from MODIS (MODerate Imaging Spectraradiometer) aerosol products were analyzed over North-East Asia during one year period of 2005. A study area was in the ocean region of $20^{\circ}N\sim50^{\circ}N$ and $110^{\circ}E\simt50^{\circ}E$. Three main atmospheric aerosols such as dust, sea-salt, and pollution can be classified by using the relationship between AOT and FF. Dust aerosol has frequently observed over the study area with relatively high aerosol loading (AOT>0.3) of large particles (FF0.65) with wide AOT variation. Average pollution AOT was $0.31{\pm}0.05$ and its contribution to total AOT was 79.8% in summer. Characteristic of sea-salt aerosol was identified with low AOT (<0.3), almost below 0.1, and slightly higher FF than dust and lower FF than pollution. Seasonal analysis results show that maximum AOT $(0.33{\pm}0.11)$ with FF $(0.66{\pm}0.21)$ in spring and minimum AOT $(0.19{\pm}0.05)$, FF $(0.60{\pm}0.14)$ in fall were observed in the study area. Spatial characteristic was that AOT increasing trend is observed as closing to the eastern part of China due to transport of aerosols from China by the prevailing westerlies.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

특히 본 연구에서는 에어로졸 종류 구분을 위한 AOT와 FF의 기준을 제시하였고, 이를 통해 먼지입자, 해염입자, 오염입자간의 종류별 특성을 분석함으로써 대기오염원으로서의 에어로졸의 변화추이와 각 종류별 기여도를 파악 할 수 있었다.

제안 방법

종류별 특성에 관하여 분석하였다. AOT와 FF를 이용하여 주 에어로졸 타입을 3가지(먼지입자, 해염입자, 오염입자)로 구분할 수 있는 기준을 제시하였으며, 이를 바탕으로 계절별 평균값과 계절별 평균값에 대한 종류별 입자들의 기여도를 계산하였다. 계절별 특징으로는 봄철 대륙 기원의 황사에 의한 영향으로 먼지입자의 AOT에 대한 기여도가 크고, 여름철의 경우 광화학 반응에 의해 생성되는 2차 오염에어로졸이 주로 분포하는 오염 입자의 영향이 큰 특징이 나타났다.
MODIS 위성으로 관측된 AOT와 FF자료를 이용하여 2005년 한해 동안 동북아지역의 대기 에어로졸의 대표적인 종류별 특성에 관하여 분석하였다. AOT와 FF를 이용하여 주 에어로졸 타입을 3가지(먼지입자, 해염입자, 오염입자)로 구분할 수 있는 기준을 제시하였으며, 이를 바탕으로 계절별 평균값과 계절별 평균값에 대한 종류별 입자들의 기여도를 계산하였다.
앞서 언급한 A0T와 FF의 상호관계를 이용하여, 관심지역에 대한 대기 에어로졸의 종류별 분포 상태를 파악하기 위하여 2005년 한해 동안의 관측 자료를 이용하였다. 그리고 공간해상도의 균일한 격자화를 위하여 한 격자당 0.1º×0.1º (약 l0km²)의 해상도를 가지도록 평균화하였다. A0T와 FF의 상호관 계에 의한 종류별 구분은 Barnaba and Gobbi, (2004) 의 지중해 지역에 관한 논문과 같이 3가지 주요 대기에 어로졸(먼지입자, 해염입자, 오염입자)을 대상으로 하였다.
따라서 미세입자와 조대입자간의 비율 산출과 AOT와의 상호관계 이용은 AOT만으로 구분하기 어려운 에어로졸 종류와 기원을 구분할 수 있게 한 중요한 방법이다. 본 연구에서는 AOT와 FF의 관계를 이용하여 3가지 주요 에어로졸의 종류를 구별하였고 이를 바탕으로 계절별 평균 AOT에 대한 각 종류별 기여도를 산출하였다.
중국내륙 사막지역에서 물리적 작용에 의해 건조한 봄철 빈번히 발생하여 장거리 이동해오는 먼지입자 (Dust aerosol), 바람의 작용으로 바다 표면에서 생성되는 해염입자(Maritime aerosol), 그리고 북태평양 연안 지역들로부터 인위적이거나 자연발생으로 유입되는 오염 입자(Pollution aerosol)가 이에 해당한다. 이러한 종류별 구분을 이용하여 봄(3, 4, 5월), 여름(6, 7, 8월), 가을(9, 10, 11월), 겨울(12, 1, 2월)의 2005년 한해 동안의 계절별 AOT 특성과 총 AOT와 FF에 대한 각 종류별에 어로졸의 기여도를 계산하였다. 또한 각 픽셀당 7일 이하의 관측일수를 기록한 경우 AOT 및 FF 산출에서 제외하였다.

대상 데이터

1º (약 l0km²)의 해상도를 가지도록 평균화하였다. A0T와 FF의 상호관 계에 의한 종류별 구분은 Barnaba and Gobbi, (2004) 의 지중해 지역에 관한 논문과 같이 3가지 주요 대기에 어로졸(먼지입자, 해염입자, 오염입자)을 대상으로 하였다. 중국내륙 사막지역에서 물리적 작용에 의해 건조한 봄철 빈번히 발생하여 장거리 이동해오는 먼지입자 (Dust aerosol), 바람의 작용으로 바다 표면에서 생성되는 해염입자(Maritime aerosol), 그리고 북태평양 연안 지역들로부터 인위적이거나 자연발생으로 유입되는 오염 입자(Pollution aerosol)가 이에 해당한다.
본 연구에서는 MODIS에 의해 관측된 에어로졸 자료를 분석하기 위하여 MODIS 에어로졸 표준 자료인 MOD04JL2자료(Version 4.2.4)를 이용하였다. MODIS 에어로졸 해상 알고리즘은 육지보다 지표 반사 도가 비교적 균일하고 낮은 바다표면에서 이루어지기 때문에 육상 알고리즘보다 높은 정확성을 가진다 (Tanre et al.
북태평양 지역을 포함하는 동북아시아 지역의 해역에 해당한다(그림 2). 앞서 언급한 A0T와 FF의 상호관계를 이용하여, 관심지역에 대한 대기 에어로졸의 종류별 분포 상태를 파악하기 위하여 2005년 한해 동안의 관측 자료를 이용하였다. 그리고 공간해상도의 균일한 격자화를 위하여 한 격자당 0.
연구대상지역은 북위 20º-50º, 동경 110º~150º의 사각형 영역으로 중국 남•동부, 황해, 한반도 전역, 일본과 북태평양 지역을 포함하는 동북아시아 지역의 해역에 해당한다(그림 2). 앞서 언급한 A0T와 FF의 상호관계를 이용하여, 관심지역에 대한 대기 에어로졸의 종류별 분포 상태를 파악하기 위하여 2005년 한해 동안의 관측 자료를 이용하였다.

성능/효과

특히 가을철과 겨울철의 평균 AOT값이 비슷하지만, FF의 경우 서로 차이가 나는 것으로 에어로졸의 종류별 기여도가 중요함을 알 수 있다. 가을과 겨울철의 경우 기온이 낮은 겨울철 오염입자의 A0T 기여도가 43.4%로 가을철 오염입자의 기여도(57.3%) 에 비해 낮고, 해염입자 A0T 기여도가 가을철 38.3% 에서 겨울철 50.0%로 높은 특징이 나타났다. 이는 가을과 겨울의 기온차이에 의해 겨울철 광화학반응에 의한 2차 오염물의 발생 감소가 원인으로 오염입자의 기여도가 줄고 상대적으로 해염입자의 기여도가 증가한 특징을 MODIS AOT와 FF 관측자료를 통하여 잘 설명할 수 있다.
결론적으로, MODIS 위성 자료인 에어로졸 광학 파라미터 자료는 에어로졸의 종류별 특징을 구분하는데 유용하다. 특히 본 연구에서는 에어로졸 종류 구분을 위한 AOT와 FF의 기준을 제시하였고, 이를 통해 먼지입자, 해염입자, 오염입자간의 종류별 특성을 분석함으로써 대기오염원으로서의 에어로졸의 변화추이와 각 종류별 기여도를 파악 할 수 있었다.
17로 나타났다. 계절별 특징으로는 관측지역 평균 A0T가 가을(0.19±0.05)과 겨울철(0.20±0.05)에 비해 봄(0.33 ±0.11)과 여름.28±0.09)에 높게 나타났고 0.5 이상의 A0T가 나타난 픽셀 역시 봄과 여름에 넓은 지역에서 나타났다. 2005년의 황사의 발생빈도가 3월 1회, 4월 9회, 11월 2회로 총 10회가 봄철 발생했으며, 봄철 평균 AOT 0.
AOT와 FF를 이용하여 주 에어로졸 타입을 3가지(먼지입자, 해염입자, 오염입자)로 구분할 수 있는 기준을 제시하였으며, 이를 바탕으로 계절별 평균값과 계절별 평균값에 대한 종류별 입자들의 기여도를 계산하였다. 계절별 특징으로는 봄철 대륙 기원의 황사에 의한 영향으로 먼지입자의 AOT에 대한 기여도가 크고, 여름철의 경우 광화학 반응에 의해 생성되는 2차 오염에어로졸이 주로 분포하는 오염 입자의 영향이 큰 특징이 나타났다. 또한 겨울과 가을철로 갈수록 오염입자의 기여도가 줄고 해염입자의 기여도가 커지는 특징을 보이는데, 이는 기온에 따른 광화학반응의 감소로 인한 것으로 에어로졸의 계절별 변화 특성을 잘 설명한다.
또한 겨울과 가을철로 갈수록 오염입자의 기여도가 줄고 해염입자의 기여도가 커지는 특징을 보이는데, 이는 기온에 따른 광화학반응의 감소로 인한 것으로 에어로졸의 계절별 변화 특성을 잘 설명한다. 공간적 특징으로는 오염 입자의 발생이 많은 중국연안지역 AOT값이 높고 태평양으로 갈수록 낮아지는 경향이 나타났다. 이는 북반구 편서풍대에 속하는 동북아시아의 지형학적 영향에 의한 것으로 오염발생원이 많은 중국대륙에 가까울수록 AOT가 높아지는 특징을 보였다.
1인 특징과 유사함으로 대기오염의 영향이 없는 경우에 해당한다. 오염입자의 경우 AOT값 변화 범위가 넓은 반면, 공통적으로 미세입자 영역(FF>0.65)에 분포하는 특성을 보였다. 따라서 그림 4과 같이 먼지입자의 경우 AOT>0.
그림 5(a)는 RGB영상에서 2005년 4월 13일 중국 동부지역에서 황해지역으로 연회색의 연무(haze)가 유입되는 경우이다. 이 영역내의 AOT가높게>1.0) 나타났고, 제시된 분류기준의 적용으로 인해 오염입자에 의한 영향임을 확인할 수 있었다. 그림 5(b)의 경우 6월 23일 중국 동부지역의 대규모 화재지역에서 발생한 스모크 풀룸(붉은색 영역)으로 인하여 대부분의 황해지역이 높은 AOT(>LO)값을 나타냈으며 분류기준에 의해서 오염입자로 구분되었다.
공간적 특징으로는 오염 입자의 발생이 많은 중국연안지역 AOT값이 높고 태평양으로 갈수록 낮아지는 경향이 나타났다. 이는 북반구 편서풍대에 속하는 동북아시아의 지형학적 영향에 의한 것으로 오염발생원이 많은 중국대륙에 가까울수록 AOT가 높아지는 특징을 보였다.
또한 황해 남부지역 역시 높은 AOT를 보였으나 이는 연회색의 연무로서 오염입자로 구분되었다. 이로써 제시된 분류기준의 사례연구에 대한 적용이 동북아시아 지역의 대표적인 대기 에어로졸을 잘 구분하는 것을 알 수 있었다.
0 사이에 분포하는 특징이었다. 해염입자의 경우 매우 낮은 AOT (<0.35)와 비교적 큰 FF (〈0.65)의 범위에 해당하는 특성을 보였다. 특히 대부분의 해염입자는 AOT의 값이 약 0.

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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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