선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- MAXDOAS는, 또한 이산화질소뿐만 아니라, 오존, 이산화황, 포름알데히드, 할로겐물질, 수증기 등 대류권에 존재하는 다양한 미량기체의 수직분포 및 수직층적분 농도에 대한 정보를 파악하는데 사용되고 있다. 본 연구에서는 처음으로 이산화질소가 높이 배출되는 동북아지역의 주요 메가시티 중 하나인 서울에서 MAX-DOAS의 관측을 수행하였으며, 산출된 이산화질소 수직층적분농도를 OMI 산출결과와 비교를 통하여, 서울지역 OMI로부터 산출된 대류권 이산화질소 수직층적분농도의 정확성을 이해하고자 하다.
제안 방법
- MAX-DOAS 관측은 몇분단위로 수행되었으며, 이산화질소 수직층적분농도 산출 또한 이 자료들을 분석하여 산출하였으나, OMI가 관측장소를 지나가는 시간을 고려하여 분석된 결과를 한 시간 단위로 평균 내어 비교분석에 사용하였다. 이렇게 이산화질소 평균 값을 사용하게 될 경우, OMI보다 작은 MAX-DOAS의 관측된 공간에서 짧은 시간 내에 갑자기 증가되는 이산화질소의 영향을 감소시켜, OMI 이산화질소 산출물과의 편향되지 않은 비교를 수행하였다.
- 본 연구를 통하여 처음으로 서울에서 MAX-DOAS를 이용하여 이산화질소의 수직층적분농도를 산출하였다. MAX-DOAS로부터 산출된 값들과 OMI 위성센서로부터 산출된 서울지역의 대류권 이산화질소 산출물과 비교를 통하여 OMI로부터 산출된 서울지역에 존재하는 이산화질소 수직층적분농도와 비교연구를 수행하였다. 전체 관측기간 동안 구름이 조금 있는 경우의 두 산출물간의 상관관계는 구름이 없는 경우보다 낮은 상관관계를 보였다.
- 7(FWHM) 파장 분해능을 가지며 289 에서 431 nm 사이의 스펙트럼을 측정할 수 있으며, 검출기는 Charge Coupled Device(CCD)를 검출기 (Sony ILX511, 2048 파장화소)를 사용한다(Shin and Lee 1997). 가시영역의 태양산란광 세기를 감소시켜 신호포화를 피하면서 자외선의 신호를 증폭시키기 위해 UG5 필터를 입구 스캐닝광학부의 집광렌즈 앞에 삽입을 하였다. 관측기간 동안 검출기의 암전류를 줄이는 동시에 각 픽셀들의 파장정보를 일정하게 유지하기 위해 펠티어 냉각기를 이용하여 분광기 및 검출기의 온도를 5°C 근처에서 일정하게 유지시켰다.
- Table 1은 TRACY-II의 주요 입력 값들을 보여준다. 계산된 대기질량인자로 경사층적분 농도를 나누어주어 수직층적분농도로 환산하였다.
- 관측기간 동안 검출기의 암전류를 줄이는 동시에 각 픽셀들의 파장정보를 일정하게 유지하기 위해 펠티어 냉각기를 이용하여 분광기 및 검출기의 온도를 5°C 근처에서 일정하게 유지시켰다.
- 본 연구에서는 이산화질소와 오존을 모델식에 포함하였으며, 대기중 공기분자의 라만산란으로 인해 발생되는 태양광의 흡수영향을 고려하기 위해 배경스펙트럼으로 계산된 Ring 스펙트럼을 함께 모델식에 포함시켰다. 그리고 대류권에 존재하는 에어로솔 및 공기분자로 인한 레일라이 산란의 영향을 제거하기 위해 3차 다항식을 측정된 스펙트럼과 선형피팅되는 모델에 포함을 시켰다. Fig.
- 본 연구를 통하여 처음으로 서울에서 MAX-DOAS를 이용하여 이산화질소의 수직층적분농도를 산출하였다. MAX-DOAS로부터 산출된 값들과 OMI 위성센서로부터 산출된 서울지역의 대류권 이산화질소 산출물과 비교를 통하여 OMI로부터 산출된 서울지역에 존재하는 이산화질소 수직층적분농도와 비교연구를 수행하였다.
- 본 연구에서는 3°, 10°, 20° 와 90° 기기고도각에서의 스캔을 통해 태양산란광 신호를 측정하였다.
- 이렇게 구해진 광학두께는 다양한 가스의 흡수단면적과 농도인자로 구성된 모델식과 선형 및 비선형피팅의 반복을 통해 이산화질소의 농도인자를 산출하게 된다. 본 연구에서는 이산화질소와 오존을 모델식에 포함하였으며, 대기중 공기분자의 라만산란으로 인해 발생되는 태양광의 흡수영향을 고려하기 위해 배경스펙트럼으로 계산된 Ring 스펙트럼을 함께 모델식에 포함시켰다. 그리고 대류권에 존재하는 에어로솔 및 공기분자로 인한 레일라이 산란의 영향을 제거하기 위해 3차 다항식을 측정된 스펙트럼과 선형피팅되는 모델에 포함을 시켰다.
- 이러한 공간적 차이로 인한 두 원격측정값의 차이를 조사하기 위하여 OMI의 관측범위가 0.3°일 때 MAX-DOAS 이산화질소 값과 OMI의 관측범위가 0.1°일 때 두 관측 값의 상관관계를 비교하여보았다.
- MAX-DOAS 관측은 몇분단위로 수행되었으며, 이산화질소 수직층적분농도 산출 또한 이 자료들을 분석하여 산출하였으나, OMI가 관측장소를 지나가는 시간을 고려하여 분석된 결과를 한 시간 단위로 평균 내어 비교분석에 사용하였다. 이렇게 이산화질소 평균 값을 사용하게 될 경우, OMI보다 작은 MAX-DOAS의 관측된 공간에서 짧은 시간 내에 갑자기 증가되는 이산화질소의 영향을 감소시켜, OMI 이산화질소 산출물과의 편향되지 않은 비교를 수행하였다. Fig.
- 이산화질소를 산출하기 위해 390 nm에서 415 nm사이의태양산란광 정보를 사용하였으며 태양산란광에 포함된 Fraunhofer 신호를 제거하기 위해서 정오에 90°기기고도각에서 관측된 스펙트럼을 배경스펙트럼으로 간주하여 배경스펙트럼을 다른 기기고도각의 스펙트럼으로 로가리즘을 취하여 나누어주어 광학두께를 구하였다.
- 2는관측기간중 2008년 4월 10일 13시에 측정된 한 스펙트럼의 분석내용을 보여준다.피팅에서는 293K의 이산화질소 흡수단면적과(Vandaele et al., 1997), 243K와 293K 두 개의 오존흡수단면적들(Voigt et al., 1999)을 사용하여, 성층권과 대류권에 존재하는 오존의 영향을 고려하였다. 산출된 농도인자는 광 경로길이가 포함된 각 기기고도각에 해당하는 경사층적분 농도이다.
대상 데이터
- MAX-DOAS 관측은 서울대학교에서 2007년 4월1일부터 5월 30일까지와 2008년 3월 1일에서 6월 30일까지 총 6개월에 걸쳐 수행되었다. Fig.
- (2004)에 의해 처음으로 소개된 이후 다양한 대류권 미량기체의 공간분포의 특성을 파악하는데 사용되고 있다. 본 연구에 사용된 MAX-DOAS는 스캐닝광학부와 미니 분광기 및 검출기로 구성되어있다. 스캐닝 광학부와 분광시스템은 방열판이 부착된 알루미늄케이스에 함께 장착되어 있으며, 스테퍼모터가 케이스 옆면에 부착되어 여러 기기 고도각에서연직 스캔을 가능하게 한다.
이론/모형
- 스펙트럼에서 산출된 경사층적분농도를 수직층적분농도로 전환하기 위하여 복사전달모델인 Trace gas RAdiative Transfer Monte Carlo Y-II(TRACY-II)(Deutschmann et al., 2006)를 이용하여 대기질량인자를 계산해 주었다. Table 1은 TRACY-II의 주요 입력 값들을 보여준다.
- 측정된 스펙트럼은 차등흡수분광분석(Platt and Stutz, 2008)을 통해 태양산란광신호에서 대류권 이산화질소의 경사층적분농도를 산출하였다. 분석에 앞서 암전류와 영점보정을 수해하였으며, 픽셀에 파장정보를 매핑하였다.
성능/효과
- (c)의 Y축 절편 값보다 약 4.0×1015 molec·cm-2 정도 큰 것을 확인 할 수 있으며, 다양한 조사가 이루어 질 필요가 있지만, 이산화질소층이 구름층과 일부라도 겹치는 결과로 인하여 구름이 존재할 경우 그렇지 않은 경우보다 비교적 크게 이산화질소를 과대 산출한 것으로 사료된다.
- Fig. 5에서 보여지는 바와 같이 OMI의 관측범위가 0.3°일 때 MAX-DOAS 이산화질소 값과 OMI의 값 사이의 상관계수는 0.73으로 OMI의 관측범위가 0.1°일 때의 두 값 사이의 상관계수인 0.75보다 약간 낮은 것으로 확인이 되었다.
- 4(a)는 MAX-DOAS와 OMI에서 산출된 이산화질소 층적분농도의선형회기분석 비교결과를 보여준다. 관측전체기간 동안에 있어서 두 관측 결과의 상관관계는 비교적 높았으며, 상관계수(R)은 0.73으로 확인되었다. 하지만, OMI의 수직층적분농도가MAX-DOAS의 값보다 1.
- 구름이 없는 경우 전체 기간의 두 측정값간의 상관관계보다 높은 상관관계를 확인 할 수 있있다. 구름이 없는 기간 동안에 있어서 두 관측결과의 상관관계는 비교적 높았으며, 상관계수(R)는 0.85으로 확인되었다. 장기간 관측을 통하여 더 많은 자료를 사용해서 비교연구를 수행할 필요가 있지만, 구름이 없을 경우 OMI 산출알고리즘이 이산화질소 층적분농도를 구름을 포함하는 경우(Fig.
- 전체 관측기간 동안 구름이 조금 있는 경우의 두 산출물간의 상관관계는 구름이 없는 경우보다 낮은 상관관계를 보였다. 두 산출물의 비교에서 계산된 상관관계 식에서 구름이 있을 경우의 Y절편 값이 높은 것으로 파악되었으며 이는 구름과 이산화질소가 같은고도에 분포하고 있을 경우 구름입자들에 의한 다중산란으로 원래의 농도보다 높은 이산화질소의 경사 층적분농도가 산출될 수 있다. 정확한 구름과 이산화질소 고도 정보가 없이 복사전달모델로 계산된 대기질량 인자가 이러한 다중산란을 반영하기가 어려워 결과적으로 이산화질소량을 과대평가 할 수 있는 것으로 판단된다.
- 본 연구에서 수행된 관측지점에서는 OMI의 대류권 수직층적분 농도는1.0×1015molec·cm-2에서7.0×1016molec·cm-2 정도의 분포로 보였다.
- MAX-DOAS로부터 산출된 값들과 OMI 위성센서로부터 산출된 서울지역의 대류권 이산화질소 산출물과 비교를 통하여 OMI로부터 산출된 서울지역에 존재하는 이산화질소 수직층적분농도와 비교연구를 수행하였다. 전체 관측기간 동안 구름이 조금 있는 경우의 두 산출물간의 상관관계는 구름이 없는 경우보다 낮은 상관관계를 보였다. 두 산출물의 비교에서 계산된 상관관계 식에서 구름이 있을 경우의 Y절편 값이 높은 것으로 파악되었으며 이는 구름과 이산화질소가 같은고도에 분포하고 있을 경우 구름입자들에 의한 다중산란으로 원래의 농도보다 높은 이산화질소의 경사 층적분농도가 산출될 수 있다.
- 두 산출물의 비교에서 계산된 상관관계 식에서 구름이 있을 경우의 Y절편 값이 높은 것으로 파악되었으며 이는 구름과 이산화질소가 같은고도에 분포하고 있을 경우 구름입자들에 의한 다중산란으로 원래의 농도보다 높은 이산화질소의 경사 층적분농도가 산출될 수 있다. 정확한 구름과 이산화질소 고도 정보가 없이 복사전달모델로 계산된 대기질량 인자가 이러한 다중산란을 반영하기가 어려워 결과적으로 이산화질소량을 과대평가 할 수 있는 것으로 판단된다.
- 하지만, OMI의 수직층적분농도가MAX-DOAS의 값보다 1.0× 1015molec·cm-2 만큼 큰 절편이 있음을 확인하였다.
- 하지만, 두 상간관계식에서 기울기의 경우 OMI의 관측범위가 0.3°일 때 1.07로 OMI의 관측범위가 0.1°일 때의 상관관계식의 기울기보다 좋았으나, Y절편의 경우OMI의 관측범위가 0.3°일 때 4.76으로 OMI의 관측범위가 0.1°일 때의 2.79보다높은절편값을보였다.
후속연구
- 두 해 봄철에 걸쳐 MAX-DOAS 관측을 수행하였지만, OMI로부터 산출된 이산화질소와의 더욱 정확한 비교분석을 위해서는 다른 계절을 포함하는 장기간 관측으로부터 구해진 결과물과의 비교가 필요할 것으로 판단된다. 또한, 대기질량인자를 보다 정확히 계산하기 위해 sunphotometer 와 같은 다른 기기로부터 산출된 에어로솔의 정보들을 활용할 경우 보다 정확한 에어로솔의 광학특성정보를 사용하여 대기질량인자의 불확실성을 낮출 수 있을 것으로 간주된다.
- 두 해 봄철에 걸쳐 MAX-DOAS 관측을 수행하였지만, OMI로부터 산출된 이산화질소와의 더욱 정확한 비교분석을 위해서는 다른 계절을 포함하는 장기간 관측으로부터 구해진 결과물과의 비교가 필요할 것으로 판단된다. 또한, 대기질량인자를 보다 정확히 계산하기 위해 sunphotometer 와 같은 다른 기기로부터 산출된 에어로솔의 정보들을 활용할 경우 보다 정확한 에어로솔의 광학특성정보를 사용하여 대기질량인자의 불확실성을 낮출 수 있을 것으로 간주된다. 추후 수행될 연구에서는 이산화질소뿐만 아니라, 이산화황과 오존, 포름알데히드의 비교연구를 수행하여, OMI로부터 산출된 각 미량기체들의 상대적 정확성을 이해할 필요가 있다.
- 79보다높은절편값을보였다. 이러한결과를 고려해볼 때, 서울과 같은 대도시 지역에서는 공간의 차이가 두 관측결과값의 불일치 정도에 일부 기여하는 것으로 판단될 수 있으나, 그 정도에 대해서는 추가관측을 통하여 조사 할 필요가 있는 것으로 사료된다.
- 하지만 다양한 이산화질소의 발생원이 분포하고 있는 서울에서는 이러한 관측공간의 차이가 일부 반영될 것으로 사료된다. 이산화질소의 주요발생원이 없는, 즉 이산화질소가 비교적 균질 하게 존재하는 곳에서 두 산출결과값의 비교를 통해, OMI의 정확성을 보다 더 정확하게 정량화 할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 공간적 차이로 인한 두 원격측정값의 차이를 조사하기 위하여 OMI의 관측범위가 0.
- 또한, 대기질량인자를 보다 정확히 계산하기 위해 sunphotometer 와 같은 다른 기기로부터 산출된 에어로솔의 정보들을 활용할 경우 보다 정확한 에어로솔의 광학특성정보를 사용하여 대기질량인자의 불확실성을 낮출 수 있을 것으로 간주된다. 추후 수행될 연구에서는 이산화질소뿐만 아니라, 이산화황과 오존, 포름알데히드의 비교연구를 수행하여, OMI로부터 산출된 각 미량기체들의 상대적 정확성을 이해할 필요가 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.