[논문]OMI 위성자료를 이용한 화산지역 고농도 이산화황 환경에서의 TOMS 오존과 DOAS 오존의 비교연구

최원이; 홍현기; 박준성; 김대원; 여재호; 이한림

doi:10.7780/kjrs.2015.31.6.9

OMI 위성자료를 이용한 화산지역 고농도 이산화황 환경에서의 TOMS 오존과 DOAS 오존의 비교연구
Investigation of SO2 effect on OMI-TOMS and OMI-DOAS O3 in volcanic areas with OMI satellite data 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.31 no.6, 2015년, pp.599 - 608

최원이 (부경대학교 공간정보시스템공학과) , 홍현기 (부경대학교 공간정보시스템공학과) , 박준성 (부경대학교 공간정보시스템공학과) , 김대원 (부경대학교 공간정보시스템공학과) , 여재호 (부경대학교 공간정보시스템공학과) , 이한림 (부경대학교 공간정보시스템공학과)

초록
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본 연구에서는 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 위성자료를 이용하여 2005년부터 2008년 사이에 활동하였던 Anatahan, La Cumbre, Sierra Negra, Piton 화산 플룸에 존재하는 고농도의 이산화황에 따른 Total Ozone Mapping Spectrometer (OMI-TOMS)와 Differential Optical Absorption Spectrometer (OMI-DOAS) 오존 전량 값의 차이를 정량적으로 비교하였다. 화산 플룸에서 OMI 센서로 측정한 이산화황 농도($OMI-SO_2$)에 따른 두 오존 전량 값의 사이의 차이에서 상당히 높은 상관성($R{\geq}0.5$)과 두 오존 전량 값 사이의 차이가 최대 100 DU에 가깝게 나는 것을 확인 할 수 있었다. 이는 선행연구에서 밝혀진 바와 같이 OMI-TOMS 알고리즘에서 사용하는 파장영역에서 이산화황의 흡수신호가 강하기 때문에, 이산화황의 농도가 높은 환경에서 오존 산출 시 이산화황의 영향을 받은 것으로 보인다. 이외에도 정량적인 분석을 위하여, 이산화황의 농도에 따라 구간별로 나누어 이산화황의 농도에 따른 두 오존 전량 값의 차이 및 이산화황의 농도가 1.0 DU 증가함에 따른 두 오존 전량의 차이를 계산하였다. 이산화황의 농도가 7.0 DU 이상의 높은 조건에서는 두 오존 전량 값 차이의 평균 값이 32.9 DU (표준편차 = 13.5 DU)로 이산화황의 농도가 증가함에 따른 두 오존 전량의 상당한 차이를 확인 할 수 있었다. 또한 TRM (Middle troposphere; Center of mass altitude (CMA) = 7.5 km) 과 STL (Upper troposphere and Stratosphere; CMA= 17 km) 층에서 1.0 DU의 이산화황의 농도가 증가하는 경우 두 오존 값의 차이는 3.9 DU와 4.9 DU로 계산되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this present study, we quantified the $SO_2$ effect on $O_3$ retrieval from the Ozone Monitoring Instrument (OMI) measurement. The difference between OMI-Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) and OMI-Differential Optical Absorption Spectrometer (DOAS) total $O_3$ is calculated in high $SO_2$ volcanic plume on several volcanic eruptions (Anatahan, La Cumbre, Sierra Negra, and Piton) from 2005 through 2008. There is a certain correlation ($R{\geq}0.5$) between the difference and $OMI-SO_2$ in volcanic plumes and the significant difference close to 100 DU. The high $SO_2$ condition found to affect TOMS $O_3$ retrieval significantly due to a strong $SO_2$ absorption at the TOMS $O_3$ retrieval wavelengths. Besides, we calculated the difference against various $SO_2$ levels. There is the considerable difference (average = 32.9 DU; standard deviation = 13.5 DU) in the high $OMI-SO_2$ condition ($OMI-SO_2{\geq}7.0DU$). We also found that the rate of change in the difference per 1.0 DU change in middle troposphere (TRM) and upper troposphere and stratosphere (STL) $SO_2$ columns are 3.9 DU and 4.9 DU, respectively.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 고농도의 이산화황이 성층권 가까이 배출되는 화산 폭발의 경우의 OMI-TOMS와 OMIDOAS 오존 산출 알고리즘의 비교 및 TRM과 STL층의 OMI-SO₂ 증가에 따른 두 오존 값 사이의 차이를 살펴보았다. 선행 연구에서 발견된 바와 같이(Kroon et al.
비록 이산화황 농도에 따른 OMI-TOMS와 OMIDOAS 알고리즘을 이용하여 산출된 오존 전량의 비교연구가 여러 선행 연구들에 의해 수행 된 바 있지만, 이에 대한 정량적 분석은 이루어 진 바 없기 때문에 이산화황의 양에 따른 OMI-TOMS와 OMI-DOAS 오존 산출 알고리즘을 통해 산출된 오존 전량의 차이를 정량적으로 확인 해 볼 필요성이 있다. 본 연구에서는 여러 화산 폭발의 경우에 있어서 OMI 센서로 측정된 이산화황 농도(OMI-SO₂) 증가에 따른 두 오존 값 사이의 정량적인 차이를 파악 해 보았다.
1 nm 사이 파장 영역을 사용하여 오존을 산출하는 반면 OMI-TOMS 알고리즘은 오존 산출 파장에서의 두 물질의 흡수단면적의 특징 때문에, 이산화황의 증가된 농도는 OMI-TOMS 오존 농도의 증가로 나타날 수 있다. 본연구에서는, 높은 농도의 이산화황이 다량 배출되는 화산 폭발의 경우에 OMI 센서로 측정된 TRM과 STL 높이에 존재하는 이산화황의 농도 증가에 따른 OMITOMS와 OMI-DOAS 오존 전량의 차이를 정량적으로 확인 하였다.

제안 방법

지금까지, 여러 위성센서를 이용하여 오존 관측이 수행되어 왔으며, 오존 전량 산출을 위한 두 개의 현업알고리즘이 사용되어 오고 있다. 1978년 8월, 1991년 8월,1996년 7월에 각각 발사된 Nimbus-7, Meteor-3, Earth-Probe 위성에 탑재된 Total Ozone Mapping Spectrometer(TOMS) 센서가 측정한 원시자료로부터 National Aeronautics and Space Administration (NASA)의 TOMS 알고리즘을 사용하여 오존 전량을 산출 하였다(McPeterset al., 1996; Bramstedt et al., 2003). 또한, Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) 알고리즘이 위성측정을 통한 오존 산출에 사용되어 왔다(Bracher et al.
4. Scatter plot of OMI TRM and STL SO₂ versus the difference between OMI-TOMS and OMI-DOAS total O₃ in all data points for four volcanic eruptions.
, 2008). 고농도의 이산화황이 두 오존 산출 값 사이의 차이에 얼마나 영향을 미치는지 알아보기 위하여, 화산 폭발 시 관측 된 OMI-SO₂에 따른 TOMS 오존과 DOAS 오존 전량 사이의 차이(TOMS - DOAS, 이하 T-D로 표기)에 대한 상호 비교를 수행 해보았다.
이산화황의 농도에 따라 OMI-TOMS 오존 전량이 OMI-DOAS 오존 전량에 대해 얼마나 증가하였는지 정량적으로 확인 해 보기 위해 TRM과 STL층 OMI-SO₂를 구간에 따라 나누어, 이에 대한 평균 T-D를 Fig. 7에 표시 하였다. 1.
, 2008), 고농도의 이산화황이 존재하는 화산 구름 내에서 OMI-TOMS 오존 전량에 대한 OMI-DOAS 오존 전량 사이의 낮은 상관성이 나타나는 것과, 이산화황이 OMI-TOMS 오존 전량에 대하여 상당한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이외에도 OMI-SO₂의 크기를 구간별로 나누어OMI-SO₂에 따른 T-D 및 OMI-SO₂가 1.0 DU가 증가함에 따른 T-D를 정량적으로 계산하였다. TRM과 STL 층 OMI-SO₂가 7.

대상 데이터

OMI-TOMS와 DOAS 오존 산출물 및 OMI-SO2 자료 중 산출 시 오차를 높일 수 있는 태양 천정각을 고려(태양천정각 < 60)하였으며, 구름이 거의 없는 조건(OMI effective cloud fraction < 0.2)의 픽셀만을 사용하였다(Liuet al., 2010).
gov/Aura/data-holdings/OMI)에서 취득하였다. OMSO2G 자료는 이산화황의 연직분포(Center of mass altitude; CMA)에 따른 농도를 제공하기 때문에 화산 폭발의 경우에 비교적 높은 정확도를 지닌(OMI Team, 2009) TRM (Middle troposphere; CMA = 7.5 km)과 STL (Upper troposphere and Stratosphere; CMA = 17 km)에 해당하는 이산화황 자료를 사용하였다. OMI-TOMS와 DOAS 오존 산출물 및 OMI-SO₂ 자료 중 산출 시 오차를 높일 수 있는 태양 천정각을 고려(태양천정각 < 60)하였으며, 구름이 거의 없는 조건(OMI effective cloud fraction < 0.
6. Scatter plot of OMI TRM and STL SO₂versus OMITOMS total O₃ (red square symbol) and OMI-DOAS O₃(blue triangle symbol) in all data points for four volcanic eruptions.
php).더 나은 품질의 데이터를 사용하기 위해, 본 연구에서는 row anomaly가 위성으로 관측한 원시자료에 상당한 영향을 미치지 않았던 2005년에서 2008년 사이의 OMI 자료만을 사용하였다. 이러한 이유로, Kroon et al.
본 연구에서는 OMI-TOMS와 OMI-DOAS 오존 Level 3 자료(OMI Total Ozone Level 3 Global Gridded (0.25˚ latitude/longitude grid) Data Products; OMI-TOMS 오존: OMTO3e, OMI-DOAS 오존: OMDOAO3e)를 사용하였다. 오존에 대한 이산화황의 영향을 확인하기 위하여, OMI Sulphur Dioxide Level 2G Global Binned (0.
25˚ latitude/longitude grid) Data Products; OMI-TOMS 오존: OMTO3e, OMI-DOAS 오존: OMDOAO3e)를 사용하였다. 오존에 대한 이산화황의 영향을 확인하기 위하여, OMI Sulphur Dioxide Level 2G Global Binned (0.125˚ latitude/longitude grid) Data Product (OMSO2G) 자료를 사용하였다. 해당 OMI 위성자료는 NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Service Center(http://disc.
더 나은 품질의 데이터를 사용하기 위해, 본 연구에서는 row anomaly가 위성으로 관측한 원시자료에 상당한 영향을 미치지 않았던 2005년에서 2008년 사이의 OMI 자료만을 사용하였다. 이러한 이유로, Kroon et al. (2008)의 연구에서 대상지역이었던 Sierra Negra 화산을 포함하여, 해당 기간 동안에 폭발 하였고, 비교적 결측치가 적었던 Anatahan, La Cumbre, Piton 화산을 대상지역으로 선정 하였다. 화산 폭발이 일어났던 첫 날부터 2주동안의 관측자료를 사용하여 Table 2에 나타난 화산의 좌표를 중심을 기준으로 위도와 경도가 5˚ 내에 위치한 픽셀을 추출하여 연구에 이용하였다.
125˚ latitude/longitude grid) Data Product (OMSO2G) 자료를 사용하였다. 해당 OMI 위성자료는 NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Service Center(http://disc.s ci.gsfc.nasa.gov/Aura/data-holdings/OMI)에서 취득하였다. OMSO2G 자료는 이산화황의 연직분포(Center of mass altitude; CMA)에 따른 농도를 제공하기 때문에 화산 폭발의 경우에 비교적 높은 정확도를 지닌(OMI Team, 2009) TRM (Middle troposphere; CMA = 7.
(2008)의 연구에서 대상지역이었던 Sierra Negra 화산을 포함하여, 해당 기간 동안에 폭발 하였고, 비교적 결측치가 적었던 Anatahan, La Cumbre, Piton 화산을 대상지역으로 선정 하였다. 화산 폭발이 일어났던 첫 날부터 2주동안의 관측자료를 사용하여 Table 2에 나타난 화산의 좌표를 중심을 기준으로 위도와 경도가 5˚ 내에 위치한 픽셀을 추출하여 연구에 이용하였다.

이론/모형

OMI-TOMS 알고리즘은 TOMS V8 알고리즘에 기반한다. 전통적인 TOMS 알고리즘과 다르게, TOMS Version 8 알고리즘은 개념적으로 optimal estimation 방법과 유사하다.
, 2011). 현재는 2006년 10월과 2012년 9월에 각각 발사된 METeorological OPrational satellite (METOP) 시리즈의GOME-2 센서가DOAS 알고리즘을 사용하고있다 . 또한 TOMS와 DOAS 알고리즘을 모두 사용하는, Aura위성의 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 센서가 2004년 7월부터 오존을 모니터링 해 오고 있다(Kroon et al.

성능/효과

7에 표시 하였다. 1.0 DU 미만의 OMI-SO₂가 낮은 조건에서, T-D값은 평균 0.8 DU로 두 오존 관측 값 사이의 차이가 거의 없었으며, OMI-SO₂가 7.0 DU 이상의 높은 조건에서는 평균 32.9 DU의 차이가 보였다. 또한 OMI-SO₂의 구간에 따른 T-D 값이 선형적 관계를 가지는 것을 확인 할 수 있다.
0 DU당 T-D의 변화율을 막대그래프로 나타낸 것이며, 변화율은 식(1)과 같이 표현할 수 있다. TRM (CMA = 7.5 km)과 STL (CMA = 17 km) 높이에 존재하는 OMI-SO₂가 1.0 DU 증가하는 경우 두 오존 전량 산출 값의 차이는 각각 3.9 DU와 4.9 DU로, 약 1.2배의 차이가 나타났다. 이는 Table 1에 나타나 있는 것처럼, 고도에 따라 이산화황이 오존 산출에 미치는 영향이 다른 것을 확인 할 수 있다 (Bhartia, 2002).
0 DU가 증가함에 따른 T-D를 정량적으로 계산하였다. TRM과 STL 층 OMI-SO₂가 7.0 DU 이상의 높은 조건에서는 T-D가 평균 32.9 DU의 많은 차이를 보였고, TRM과 STL 층의 OMI-SO₂가 1.0 DU 증가하는 경우 두 오존값의 차이가 3.9 DU와 4.9 DU로 계산되었다.
9 DU의 차이가 보였다. 또한 OMI-SO₂의 구간에 따른 T-D 값이 선형적 관계를 가지는 것을 확인 할 수 있다.
서로 다른 알고리즘을 통해 산출되었지만, 같은 오존 전량 자료 임에도 불구하고 두 값 사이의 상관계수(Correlation coefficient; R)가 상대적으로 낮게 나타났다(0.062 ≤ R ≤ 0.535).
618 사이로 나타났다. 화산 폭발 시 이산화황의 농도가 높아질수록 T-D가 증가하였으며, 두 오존 값 사이의 차이는 최대 100 DU에 가깝게 나타났다. 화산 폭발이 발생하지 않은 경우 전구에서의OMI-TOMS와OMI-DOAS 오존값의 차이는 월평균 -8 DU에서 +2 DU 사이의 값을 보인 것에 비해 화산 폭발의 경우 두 오존 값의 상당한 차이를 확인 할 수 있다(Kroon et al.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	오존이란 무엇인가?	오존은 대기화학, 기후변화에 있어 대류권과 성층권에서 모두 중요한 역할을 하는 기체이다. 저층 대기의 질소산화물(NOx)과 휘발성 유기 화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학반응을 통해 생성된 대류권 오존은 인간, 식생, 생태계에 중요한 영향을 미친다(McKee, 1993).
	대류권과 성층권에 존재하는 오존의 각각의 역할은?	저층 대기의 질소산화물(NOx)과 휘발성 유기 화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학반응을 통해 생성된 대류권 오존은 인간, 식생, 생태계에 중요한 영향을 미친다(McKee, 1993). 대류권 오존은 대류권 상층부에서 중요한 온실기체 중 하나로 보고되었다(Solomon et al., 2007). 성층권 오존은 인간에게 해로운 자외선을 흡수하여 막아주는 역할을 한다. 이렇게 흡수된 에너지는 성층권의 주된 열원이 되며 상층 대기의 순환에 도움을 준다. 이러한 이유로, 오존의 변화를 이해하고 기록하는 것은 기후변화와 대기 질을 이해하는 것에 있어 매우 중요하다.
	대류권 오존은 어떤 방식으로 생성되는가?	오존은 대기화학, 기후변화에 있어 대류권과 성층권에서 모두 중요한 역할을 하는 기체이다. 저층 대기의 질소산화물(NOx)과 휘발성 유기 화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학반응을 통해 생성된 대류권 오존은 인간, 식생, 생태계에 중요한 영향을 미친다(McKee, 1993). 대류권 오존은 대류권 상층부에서 중요한 온실기체 중 하나로 보고되었다(Solomon et al.

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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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