[국내논문]천리안 기상영상기 영상을 이용한 한반도 지역의 수평면 전일사량 추정 Estimation of Global Horizontal Insolation over the Korean Peninsula Based on COMS MI Satellite Images원문보기논문타임라인
근래 들어 위성영상 기반의 한반도 지역 일사량 추정 연구가 활발히 진행되고 있으나 대부분의 연구들은 외국 위성영상을 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 정지궤도 위성영상을 활용하여 한반도 지역의 일사량을 추정하는 것을 목적으로 한다. 입력데이터로는 국내최초의 정지궤도 위성인 천리안 기상영상기의 레벨1 데이터 및 레벨2 구름 영상, 그리고 미국 NASA의 OMI 영상을 이용하고, 물리모델식은 동아시아지역 일사량 추정에 보다 적합하다고 알려진 Kawamura 모델식을 적용한다. 2011년 5월~2012년 4월에 이르는 기간의 15분 간격 데이터를 이용하여 일일 수평면 전일사량을 추정하였으며, 이를 대한민국의 18개지점의 관측소 실측치와 비교하였다. 일일 일사량 추정값과 관측값 간의 $R^2$값은 0.86로서 높은 상관성을 나타냈으며, 월평균 일사량의 오차는 대부분의 지점에서 ${\pm}15%$ 이내였고 연평균 수평면 전일사량의 오차는 서울을 제외하면 약 -5~+5%의 분포를 보였다. 본 연구결과를 통해 한반도 지역의 일사량을 추정하는데 있어 천리안 기상영상기 영상이 활용 될 수 있음을 확인하였다.
근래 들어 위성영상 기반의 한반도 지역 일사량 추정 연구가 활발히 진행되고 있으나 대부분의 연구들은 외국 위성영상을 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 정지궤도 위성영상을 활용하여 한반도 지역의 일사량을 추정하는 것을 목적으로 한다. 입력데이터로는 국내최초의 정지궤도 위성인 천리안 기상영상기의 레벨1 데이터 및 레벨2 구름 영상, 그리고 미국 NASA의 OMI 영상을 이용하고, 물리모델식은 동아시아지역 일사량 추정에 보다 적합하다고 알려진 Kawamura 모델식을 적용한다. 2011년 5월~2012년 4월에 이르는 기간의 15분 간격 데이터를 이용하여 일일 수평면 전일사량을 추정하였으며, 이를 대한민국의 18개지점의 관측소 실측치와 비교하였다. 일일 일사량 추정값과 관측값 간의 $R^2$값은 0.86로서 높은 상관성을 나타냈으며, 월평균 일사량의 오차는 대부분의 지점에서 ${\pm}15%$ 이내였고 연평균 수평면 전일사량의 오차는 서울을 제외하면 약 -5~+5%의 분포를 보였다. 본 연구결과를 통해 한반도 지역의 일사량을 추정하는데 있어 천리안 기상영상기 영상이 활용 될 수 있음을 확인하였다.
Recently, although many efforts have been made to estimate insolation over Korean Peninsula based on satellite imagery, most of them have utilized overseas satellite imagery. This paper aims to estimate insolation over the Korean Peninsula based on the Korean stationary orbit satellite imagery. It u...
Recently, although many efforts have been made to estimate insolation over Korean Peninsula based on satellite imagery, most of them have utilized overseas satellite imagery. This paper aims to estimate insolation over the Korean Peninsula based on the Korean stationary orbit satellite imagery. It utilizes level 1 data and level 2 cloud image of COMS MI, the first meteorological satellite of Korea, and OMI image of NASA as input data. And Kawamura physical model which has been known to be suitable for East Asian area is applied. Daily global horizontal insolation was estimated by using satellite images of every fifteen minutes for the period from May 2011 to April 2012, and the estimates were compared to the ground based measurements. The estimated and observed daily insolations are highly correlated as the $R^2$ value is 0.86. The error rates of monthly average insolation was under ${\pm}15%$ in most stations, and the annual average error rate of horizontal global insolation ranged from -5% to 5% except for Seoul. The experimental results show that the COMS MI based approach has good potential for estimating insolation over the Korean Peninsula.
Recently, although many efforts have been made to estimate insolation over Korean Peninsula based on satellite imagery, most of them have utilized overseas satellite imagery. This paper aims to estimate insolation over the Korean Peninsula based on the Korean stationary orbit satellite imagery. It utilizes level 1 data and level 2 cloud image of COMS MI, the first meteorological satellite of Korea, and OMI image of NASA as input data. And Kawamura physical model which has been known to be suitable for East Asian area is applied. Daily global horizontal insolation was estimated by using satellite images of every fifteen minutes for the period from May 2011 to April 2012, and the estimates were compared to the ground based measurements. The estimated and observed daily insolations are highly correlated as the $R^2$ value is 0.86. The error rates of monthly average insolation was under ${\pm}15%$ in most stations, and the annual average error rate of horizontal global insolation ranged from -5% to 5% except for Seoul. The experimental results show that the COMS MI based approach has good potential for estimating insolation over the Korean Peninsula.
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문제 정의
본 논문에서는 국내 정지궤도 위성인 천리안 기상영상기 영상을 기반으로 한반도지역의 일사량을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 동아시아 지역에 적합한 것으로 알려진 Kawamura 물리모델식(Kawamura et al.
본 논문은 국내 최초의 정지궤도 위성인 천리안 위성의 기상영상기 영상을 활용하여한반도 지역의 수평면 전일사량을 추정하고 이를 지상관측값과 비교하였다.
제안 방법
, 2006)을 적용한다. 대기 중의 감쇠 효과를 계산하기 위하여 15분 간격의 천리안 기상영상기 레벨1 데이터를 이용하고 구름 유무를 판별하기 위하여 레벨2 구름영상을 활용한다. 오존량은 미국 NASA의 Ozone Monitoring Instrument(OMI)영상으로부터 추출한다.
25도 간격의 경위도 좌표로 되어있다. 따라서 이를 한반도 지역의 일사량 추정에 이용하기 위해서, 천리안 영상의 위경도 좌표 테이블을 이용하여 OMI 영상을 천리안 영상과 동일한 해상도 및 좌표의 영상으로 재배열(resmapling) 처리를 하고 한반도 주변 지역만을 추출한다(Fig. 3). 재배열 방법은 역거리가중치(Inverse Distance Weighted)기법을 이용하고, 기준 화소 주변의 8개 화소값들을 사용한다.
일일 일사량 값에 대한 평가를 위하여 6570개 값(18개 지역, 365일)의 위성영상 기반 추정 수평면 전일사량과 지상관측소 실측 일사량간의 상관분석을 수행하였다(Fig. 5). 두 값 간의 R2값은 0.
18개 도시 지역에 대하여 월평균 수평면 전일사량 값의 위성영상 기반 추정치와 지상실측치를 비교하였으며, 그 결과는 Table 3과 같다. 월평균 수평면 전일사량 값 216개(18개 지역, 12개월)의 오차(bias)를 살펴보면, -931 ~ +841 Wh m-2 day-1을 나타냈으며, 216개중 189개가 ±15% 이내의 오차를 보였고, 144개가 ±10% 이내의 오차를 보였다.
국내 지역의 일사량을 추정하는데 있어서 외국 위성영상에 의존하지 않고 국내 위성영상을 이용했다는 의의가 있다. 본 연구에서는 일사량 추정을 위하여 Kawamura 물리모델식을 기반으로 2011년 5월에서 2012년 4월까지의 천리안 기상영상기 레벨1 영상 및레벨2 구름영상, OMI 영상을 이용하여 수평면 전일사량을 계산하였고, 이를 18개 관측지점에 대한 지상 실측값과 비교하였다. 일일 수평면 전일사량 추정값과 관측값 간에는 R2 = 0.
대상 데이터
대기 중의 감쇠 효과를 계산하기 위하여 15분 간격의 천리안 기상영상기 레벨1 데이터를 이용하고 구름 유무를 판별하기 위하여 레벨2 구름영상을 활용한다. 오존량은 미국 NASA의 Ozone Monitoring Instrument(OMI)영상으로부터 추출한다. 2장에서는 일사량 추정을 위한 물리모델식에 대하여 기술하고 3장에서는 천리안 영상 및 OMI 영상의 전처리에 대하여 설명한다.
오존량은 미국 NASA에서 제공하는 다양한 OMI의 영상들 중에서 OMTO3e 데이터를 이용하여 산출한다. OMTO3e 데이터는 지구 전역에 대한 오존량 정보를 담고 있으며 1일에 1회 제공되는데 Fig.
본 연구의 방법론을 평가하기 위하여 2011년 5월에서 2012년 4월에 이르는 12개월 동안의 천리안 기상영상기 한반도 영역 영상과 OMI 영상을 이용하여 한반도 지역의수평면 전일사량을 계산하였고, 이를 검증하기 위하여 한국에너지기술연구원과 기상청의 일일 수평면 전일사량 데이터를 이용하였다. 한국에너지기술연구원과 기상청의 동일한 14개 관측지점(춘천, 강릉, 서울, 원주, 서산, 청주, 대전, 포항, 대구, 전주, 광주, 부산, 목포, 제주)과 기상청의 관측지점 중 4개 관측지점(진주, 추풍령, 고창, 고산) 등 총 18개 지점의 관측값을 이용하였다.
본 연구의 방법론을 평가하기 위하여 2011년 5월에서 2012년 4월에 이르는 12개월 동안의 천리안 기상영상기 한반도 영역 영상과 OMI 영상을 이용하여 한반도 지역의수평면 전일사량을 계산하였고, 이를 검증하기 위하여 한국에너지기술연구원과 기상청의 일일 수평면 전일사량 데이터를 이용하였다. 한국에너지기술연구원과 기상청의 동일한 14개 관측지점(춘천, 강릉, 서울, 원주, 서산, 청주, 대전, 포항, 대구, 전주, 광주, 부산, 목포, 제주)과 기상청의 관측지점 중 4개 관측지점(진주, 추풍령, 고창, 고산) 등 총 18개 지점의 관측값을 이용하였다. 18개 관측지점은 Fig.
대기 중의 태양에너지 감쇠를 계산하기 위하여 사용하는 천리안 기상영상기는 Table 2와 같이 가시광선(visible), 단파적외선(SWIR: Short Wave Infrared), 수증기(WV: Water Vapor), 적외선(IR: Infrared) 1, 2 등 5개 채널로 구성되고, 영역에 따라 한반도, 아시아, 북반구 등으로 구분된다. 본 연구에서는 한반도 영역 영상을 이용하는데, 이 영상의 공간해상도는 1.7 km이고 관측주기는 15분이며, 데이텀과 투영은 각각 WGS 84, Polar Stereographic이다.
이론/모형
본 논문에서는 국내 정지궤도 위성인 천리안 기상영상기 영상을 기반으로 한반도지역의 일사량을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 동아시아 지역에 적합한 것으로 알려진 Kawamura 물리모델식(Kawamura et al., 1998; Yeom et al., 2006)을 적용한다. 대기 중의 감쇠 효과를 계산하기 위하여 15분 간격의 천리안 기상영상기 레벨1 데이터를 이용하고 구름 유무를 판별하기 위하여 레벨2 구름영상을 활용한다.
위성영상을 이용하여 일사량을 추정하는 연구들은 주로 물리모델식을 이용하며, 본 연구에서는 Kawamura 물리모델(Kawamura et al., 1998)을 적용한다. Kawai and Kawamura(2005)는 Kawamura 물리모델을 기반으로 GMS-5 데이터와 지상관측 데이터를 이용하여 구름에 의한 감쇠 조견표(lookup table)를 작성하고 일본 지역의 일사량을 산출하였다.
3). 재배열 방법은 역거리가중치(Inverse Distance Weighted)기법을 이용하고, 기준 화소 주변의 8개 화소값들을 사용한다.
성능/효과
또한 Yeom(2009)은 이 모델을 기반으로 MTSAT 데이터를 한반도에 적용하여 일사량을 추정하였는데, 본 연구에서 사용하는 천리안 기상영상기 센서는 MTSAT 위성 센서와 거의 동일한 스펙 및 특성을 나타낸다. 따라서 Kawamura 모델은 천리안 기상영상기 영상을 이용하는 본 연구에 가장 적합한 물리모델식이라 할 수 있다. 일사량 추정을 위한 전체 데이터 처리 흐름도는 Fig.
실측값은 0~8000 Wh m-2 day-1 정도의 값의 분포를 나타내지만 추정값은 1000~7000 Wh m-2 day-1 정도의 값을 나타내어 매우 작은 값과 큰 값을 갖는 구간에서 오차가 크게 나타났다.
기상청의 기상자료를 확인해보니 높은 강수량이 나타나는 7월에 운량수치도 높았으며, 각 지점의 수평면 전일사량 오차와 운량 및 강수량을 비교해본 결과 높은 운량과 강수량을 나타내는 지점이 보다 높은 오차를 나타냄을 확인할 수 있었다. 이를 통하여 구름에 의한 일사량 감소수치가 보다 높게 나타나거나 비에 의한 추가적 일사량 감소가 존재할 수 있음을 예측할 수 있다.
기상청의 기상자료를 확인해보니 높은 강수량이 나타나는 7월에 운량수치도 높았으며, 각 지점의 수평면 전일사량 오차와 운량 및 강수량을 비교해본 결과 높은 운량과 강수량을 나타내는 지점이 보다 높은 오차를 나타냄을 확인할 수 있었다. 이를 통하여 구름에 의한 일사량 감소수치가 보다 높게 나타나거나 비에 의한 추가적 일사량 감소가 존재할 수 있음을 예측할 수 있다. 한편, 오차 분포 양상이 월에 따라 경향성을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
한편, 오차 분포 양상이 월에 따라 경향성을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 7월과 11월의 일사량 추정값은 대부분의 지역에서 실측값보다 크게 나타난 반면에 9월과 10월의 일사량은 모든 지역에서 추정값이 실측값보다 작게 나타나는 경향성을 보였다. 따라서 향후에 보다 많은 데이터를 이용하여 이러한 경향성을 확인한다면 실측값을 이용하여 물리모델식을 국내 환경에 맞도록 보정및 개선시킬 수 있을 것이다.
86으로서 비교적 높은 상관성을 나타냈으나, 작은 값의 범위에서는 과대 추정되고 큰 값은 범위에서는 과소 추정되는 문제가 있었다. 월평균 일사량의 오차는 대부분 15% 이내로 나타났고 12개월 동안의 연평균 일사량에 대한 오차는 지역에 따라 1%~11%정도로서 천리안 기상영상기 영상의 충분한 활용가능성을 확인하였다. 시기별로는 7월에 오차가 가장 크게 나타났으며 지역별로는 서울지역의 오차가 특히 크게 발생하는 것을 확인하였다.
월평균 일사량의 오차는 대부분 15% 이내로 나타났고 12개월 동안의 연평균 일사량에 대한 오차는 지역에 따라 1%~11%정도로서 천리안 기상영상기 영상의 충분한 활용가능성을 확인하였다. 시기별로는 7월에 오차가 가장 크게 나타났으며 지역별로는 서울지역의 오차가 특히 크게 발생하는 것을 확인하였다. 향후 연구에서는 보다 오랜 기간의 데이터에 대한 추가 실험과 함께 이와 같은 한계점들을 보완할 수 있도록 모델식을 개선시키는 연구가수행되어야 할 것이다.
후속연구
7월과 11월의 일사량 추정값은 대부분의 지역에서 실측값보다 크게 나타난 반면에 9월과 10월의 일사량은 모든 지역에서 추정값이 실측값보다 작게 나타나는 경향성을 보였다. 따라서 향후에 보다 많은 데이터를 이용하여 이러한 경향성을 확인한다면 실측값을 이용하여 물리모델식을 국내 환경에 맞도록 보정및 개선시킬 수 있을 것이다.
시기별로는 7월에 오차가 가장 크게 나타났으며 지역별로는 서울지역의 오차가 특히 크게 발생하는 것을 확인하였다. 향후 연구에서는 보다 오랜 기간의 데이터에 대한 추가 실험과 함께 이와 같은 한계점들을 보완할 수 있도록 모델식을 개선시키는 연구가수행되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지상 관측소에 의한 일사량 측정의 장단점은 무엇인가?
미국, 스위스와 같은 해외 선진국에서는 기초 일사 자원량 산정을 위하여 1950년대부터 지상관측 네트워크를 설치하여 일사량 관측이 이루어져 왔으며, 국내에서도 1982년부터 한국에너지기술연구원이 관측을 시작한 이래 현재 한국에너지기술연구원과 기상청에서 일사량 데이터를 제공하고 있다. 지상 관측소에 의한 일사량 측정은 높은 정확도의 관측값을 짧은 시간간격으로 제공할 수 있는 장점이 있으나, 관측소가 존재하지 않는 지역에 대해서는 값을 취득할 수 없어 주변값들을 이용한 일사량의 추정에의존해야 하는 단점이 있다.
태양 에너지가 인간 생활에 미치는 영향은?
태양 에너지는 지구 해양-대기 시스템의 에너지원으로서 육지, 해양, 대기의 온도를 조절하고, 농업, 환경, 기상 등 인간의 생활에 매우 중요한 역할을 한다. 최근 신재생에너지에 대한 사회적인 관심이 높아지고 실제적인 활용이 증대되면서 태양광과 태양열 설비의 성능예측이 중요하게 다루어지고 있으며, 이에 따라 시스템의 성능을 결정하는 일사량에 대해서도 정밀도와 정확도의 향상을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다.
본 논문에서 국내의 정지궤도 위성영상을 사용하여 일사량을 추정하는데 있어서 사용한 데이터는?
이에 본 연구에서는 국내 정지궤도 위성영상을 활용하여 한반도 지역의 일사량을 추정하는 것을 목적으로 한다. 입력데이터로는 국내최초의 정지궤도 위성인 천리안 기상영상기의 레벨1 데이터 및 레벨2 구름 영상, 그리고 미국 NASA의 OMI 영상을 이용하고, 물리모델식은 동아시아지역 일사량 추정에 보다 적합하다고 알려진 Kawamura 모델식을 적용한다. 2011년 5월~2012년 4월에 이르는 기간의 15분 간격 데이터를 이용하여 일일 수평면 전일사량을 추정하였으며, 이를 대한민국의 18개지점의 관측소 실측치와 비교하였다.
Chen, L., Y. Gao, L. Yang, Q. Liu, X. Gu, and G. Tian, 2008. MODIS-derived daily PAR simulation from cloud-free images and its validation, Solar Energy, 82(6): 528-534.
Chen et al.(2008)은 Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상 데이터를 사용하여 청명한 날씨의 일사량을 예측하였고, Polo and Zarzalejo(2011)는 인도 6개 지역에 대한 5×5 km의 공간해상도를 지닌 Meteosat 위성 데이터를 사용하여 태양 복사량을 추정하였다.
Chester, D., W.D. Robmson, and L.W. Uccellini, 1987. Optimized retrievals of precipitable water from the VAS "Split windows", Journal of Climate and Applied Meteorology, 26: 1059-1066.
여기서 T1과T2는 각각 적외선 채널1과 2의 밝기온도이고 대기온도 Ta는 Ta = T2 - 2.2이다(Chester et al., 1987).
Choi, M.H. and J.I. Yun, 2011. A sub-grid scale estimation of solar irradiance in north korea, Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, 13(1): 41-46(in Korean with English abstract).
Cho et al.(2012)은 일사량을 측정하지 못하는 지역에 대하여 미국 National Aeronautics and Space Administration(NASA)의 지상관측시스템 Goddard Earth Observing System(GEOS)-4 등을 이용한 일사량 예측기법을 적용하여 국내에서의 전반적인 태양광 에너지 이용가능성에 대한 정밀분석을 시도하였다. 한편, 위성영상의 장점을 살려 접근이 불가능한 북한지역이나 해외지역의 일사량을 추정하는 연구도 진행되었다(Choi and Yun, 2011; Jee et al., 2012).
Janjai, S., 2010. A method for estimating direct normal solar irradiation from satellite data for a tropical environment, Solar Energy, 84(9): 1685-1695.
Janjai(2010)는 열대환경에서 인공위성과 물리모델을 이용하여 직달법선 일사량을 추정하는 방법을 제안하였는데, Multifunctional Transport Satellites(MTSAT)-1R에서 획득한 영상을 이용하여 직달 태양 복사 에너지를 예측하고, 이를 지상에서 획득한 레퍼런스 자료와 비교하여 정확성을 평가하였다.
Jo, D.K., C.Y. Yun, K.D. Kim, and Y.H. Kang, 2012. A detailed analysis of solar energy resources in korean peninsula using a satellite, Journal of the Korean Solar Energy Society, 32(3): 68-76(in Korean with English abstract).
Jee, J.B., S.H. Jeon, Y.J. Choi, S.W. Lee, Y.S. Park, and K.T. Lee, 2012. The character of distribution of solar radiation in mongolia based on meteorological satellite data, Journal of Korean Earth Science Society, 33(2): 139-147(in Korean with English abstract).
Cho et al.(2012)은 일사량을 측정하지 못하는 지역에 대하여 미국 National Aeronautics and Space Administration(NASA)의 지상관측시스템 Goddard Earth Observing System(GEOS)-4 등을 이용한 일사량 예측기법을 적용하여 국내에서의 전반적인 태양광 에너지 이용가능성에 대한 정밀분석을 시도하였다. 한편, 위성영상의 장점을 살려 접근이 불가능한 북한지역이나 해외지역의 일사량을 추정하는 연구도 진행되었다(Choi and Yun, 2011; Jee et al., 2012).
Kawai, Y. and H. Kawamura, 2005. Validation and improvement of satellite derived surface solar radiation over the northwestern pacific ocean, Journal of Oceanography, 61: 79-89.
Kawai and Kawamura(2005)는 Kawamura 물리모델을 기반으로 GMS-5 데이터와 지상관측 데이터를 이용하여 구름에 의한 감쇠 조견표(lookup table)를 작성하고 일본 지역의 일사량을 산출하였다.
Kawamura, H., S. Tanahashi, and T. Takahashi, 1998. Estimation of insolation over the pacific ocean off the sanriku coast, Journal of Oceanography, 54: 457-464.
국내의 경우, Yeom et al.(2008)은 MTSAT-1R 위성영상 기반의 일사량 추정값과 지상관측값 간의 시간불일치를 조정하여 표면도달일사량 검증 기법을 향상시켰고, Yeom(2009)은 Kawamura 물리모델(Kawamura et al., 1998)을 기본으로 하여 한반도 특성에 맞게 개선한 방법을 제시하였다.
이를 위하여 동아시아 지역에 적합한 것으로 알려진 Kawamura 물리모델식(Kawamura et al., 1998; Yeom et al., 2006)을 적용한다.
위성영상을 이용하여 일사량을 추정하는 연구들은 주로 물리모델식을 이용하며, 본 연구에서는 Kawamura 물리모델(Kawamura et al., 1998)을 적용한다.
알베도는 천리안 기상영상기 가시광 채널 영상으로부터 산출할 수 있고, 구름에 의한 감쇠계수는 Table 1과 같이 태양 천정각과 알베도에 의하여 결정된다(Kawai and Kawamura, 2005).
Table 1. Cloud attenuation coefficient determined from the land in situ data(Kawai and Kawamura, 2005)
Kim, I.H., K.S. Han, and J.M. Yeom, 2012. An adjustment of cloud factors for continuity and consistency of insolation estimations between GOES-9 and MTSAT-1R, Korean Journal of Remote Sensing, 28(1): 69-77(in Korean with English abstract).
Kim et al.(2012)은 연속된 시기의 GOES-9과 MTSAT-1R 위성데이터를 함께 이용할 경우 발생하는 불연속성을 해결하여 일사량 산출 정확도를 향상시키는 연구를 수행하였다.
Kizu, S., 1995. A study on thermal response of ocean surface layer to solar radiation using satellite sensing, Tohoku University, Doctoral Thesis, Japan.
이에 대하여 보다 자세한 설명은 각각 Lacis and Hansen(1974), Kizu(1995), Macher (1983), Robinson(1962)의 연구를 참고한다.
Lacis, A.A. and J.E. Hansen, 1974. A parameterization for the absorption of solar radiation in the earth's atmosphere, Journal of the Atmospheric Sciences, 31: 118-133.
이에 대하여 보다 자세한 설명은 각각 Lacis and Hansen(1974), Kizu(1995), Macher (1983), Robinson(1962)의 연구를 참고한다.
Paltridge, W.G. and C.M. Platt, 1976. Radiative Processes in Meteorology and Climatorogy, Elsevier, Amsterdam, 318.
Polo, J., L.F. Zarzalejo, M. Cony, A.A. Navarro, R. Marchante, L. Martin, and M. Romero, 2011. Solar radiation estimations over India using Meteosat satellite images, Solar Energy, 85(9): 2395-2406.
Robinson, G.D., 1962. Absorption of solar radiation by atmospheric aerosol as revealed by measurements from ground, Archiv fur Meteorologie, Geophysik und Bioklimatologie, Serie B, 12: 19-40.
이에 대하여 보다 자세한 설명은 각각 Lacis and Hansen(1974), Kizu(1995), Macher (1983), Robinson(1962)의 연구를 참고한다.
Yeom, J., K. Han, Y. Park, and Y. Kim, 2006. A representativity test on the pyranometer measurement of surface solar insolation through satellite observation, Korean Journal of Remote Sensing, 22(5): 389-396(in Korean with English abstract).
Yeom, J.M., K.S. Han, C.S. Lee, and D.Y. Kim, 2008. An improved validation tcchique for the temporal discrepancy when estimated solar surface insolation compare with ground-based pyranometer: MTSAT-1R data use, Korean Journal of Remote Sensing, 24(6): 605-621(in Korean with English abstract).
국내의 경우, Yeom et al.(2008)은 MTSAT-1R 위성영상 기반의 일사량 추정값과 지상관측값 간의 시간불일치를 조정하여 표면도달일사량 검증 기법을 향상시켰고, Yeom(2009)은 Kawamura 물리모델(Kawamura et al., 1998)을 기본으로 하여 한반도 특성에 맞게 개선한 방법을 제시하였다.
Yeom, J., 2009. An improved design of solar surface radiation parametrization using satellite, Pukyoung National University, Doctoral Thesis, Korea.
국내의 경우, Yeom et al.(2008)은 MTSAT-1R 위성영상 기반의 일사량 추정값과 지상관측값 간의 시간불일치를 조정하여 표면도달일사량 검증 기법을 향상시켰고, Yeom(2009)은 Kawamura 물리모델(Kawamura et al., 1998)을 기본으로 하여 한반도 특성에 맞게 개선한 방법을 제시하였다.
또한 Yeom(2009)은 이 모델을 기반으로 MTSAT 데이터를 한반도에 적용하여 일사량을 추정하였는데, 본 연구에서 사용하는 천리안 기상영상기 센서는 MTSAT 위성 센서와 거의 동일한 스펙 및 특성을 나타낸다.
Zarzalejo, L.F., J. Polo, L. Martin, L. Ramirez, and B. Espinar, 2009. A new statistical approach for deriving global solar radiation from satellite images, Solar Energy, 83(4): 480-484.
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