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문제 정의
- 동북 아시아는 전세계적으로 다양한 종류의 에어로졸이 많은 양으로 관측되는 지역 중 하나이다. 따라서 에어로졸 및 오염물질에 관한 많은 연구가 이루어지고 있으며, 본 연구는 과거 MODIS 와 같은 역량의 탑재체로, 최근 정지궤도에 발사된 차세대 기상위성인 Himawari-8을 이용하여 에어로졸 광학정보를 높은 시공간해상도로 산출하고, 그 결과들을 비교 검증하고자 한다.
가설 설정
- (2007)과 Lee et al.(2010a) 에서 제시된 방법에 따라 단일산란 알베도 및 에어로졸 크기정보(Highly-Absorbing (HA), Moderately-Absorbing (MA), Slightly-Absorbing (SA), NonAbsorbing (NA), MIXture (MIX), DUst (DU), UNcertain (UN))를 바탕으로 가정하였다. 자세한 조견표 구성에 대한 내용은 Table 2에 정리하였다.
제안 방법
- AHI 위성에서 산출된 에어로졸 광학정보는 지상장비인 AERONET L1.5 자료와 검증을 수행하였다. 동아시아 59개의 사이트에서 검증을 하였으며, 검증의 공동 화소선정 기준(collocation criteria)은 지상장비가 설치되어 있는 지점으로부터 반경 25 km 이내의 모든 AHI AOD를 평균하였고 관측시간은 ±5분 이내 자료로 제한하여 사용하였다.
- AHI 는 대기 상층과 하층에 민감도가 있는 다양한 적외 채널을 보유하고 있어 상층운, 하층운, 권운 등 여러 밝기온도차(Brightness Temperature Difference, BTD)를 이용할 수 있다. 그 경계값들은 육상과 바다에서 나타나는 구름신호가 다르기에 각기 다른 값들을 적용하였고, 위도에 따라서도 다른 값을 설정하였다. 또한 가시채널을 이용한 공간적 불균질성 (Hsu et al.
- 이는 간접적으로 해당시간의 양방향반사도 특성함수(Bidirectional Reflectance Distribution Function, BRDF) 효과를 고려하는 것이라고 볼 수 있다. 다만 최소 반사도법을 통해 산출된 지표반사도는 구름 그림자에 의한 오차, 강수에 의한 오차 등으로 실제 지표반사도보다 낮게 산출되는 경향이 있어서, 본 연구에서는 30일 동안의 하위 6%의 데이터를 평균하여 최종 지표반사도를 산출하였다 (cf. Choi et al., 2016)
- 동아시아 59개의 사이트에서 검증을 하였으며, 검증의 공동 화소선정 기준(collocation criteria)은 지상장비가 설치되어 있는 지점으로부터 반경 25 km 이내의 모든 AHI AOD를 평균하였고 관측시간은 ±5분 이내 자료로 제한하여 사용하였다.
- 위성에서 에어로졸 광학정보를 산출하기 위해서는 대기상한 반사도를 복사전달모델을 이용하여 정확한 시뮬레이션을 필요로 한다. 따라서 본 연구는 벡터버전의 복사전달모델인 VLIDORT를 사용하여 정확한 시뮬레이션을 하였고 AOD 값에 따라 각각 다른 광학정보를 구성하여 조견표를 구성하였다. 또한 30일간의 최소반사도법을 통한 지표반사도 데이터베이스를 관측시간마다 구성하여 간접적으로 BRDF를 고려하였다.
- 따라서 본 연구는 벡터버전의 복사전달모델인 VLIDORT를 사용하여 정확한 시뮬레이션을 하였고 AOD 값에 따라 각각 다른 광학정보를 구성하여 조견표를 구성하였다. 또한 30일간의 최소반사도법을 통한 지표반사도 데이터베이스를 관측시간마다 구성하여 간접적으로 BRDF를 고려하였다.
- 자세한 조견표 구성에 대한 내용은 Table 2에 정리하였다. 또한 본 연구에서는 Fig. 1 에서 보이는 것과 같이 Aerosol Optical Depth (AOD) 이 증가함에 따라 광학정보의 특성이 변하는 것을 고려하여 조견표를 구성하였다.
- 본 연구에서 사용한 AHI는 가시영역에서는 500 m와 1 km의 해상도로, 근적외 및 적외 영역에서는 2 km의 해상도로 10분마다 전구 관측을 수행하고 있다. 본 연구에서는 2016년 5월과 6월의 자료를 사용하였고, 에어로졸 광학정보를 산출하는 방법으로는 복사전달모델을 이용하여 미리 계산된 조견표로부터 역산출 하는 방법으로 산출하였다.
- 이는 AHI는 낮은 값을 보이고 있으나 지상장비인 AERONET 에서는 높은 값을 보이고 있다는 것을 말한다. 본 연구에서는 지표반사도를 최소반사도법을 사용하여 추정하기에 만약 30일동안 맑은 날이 하루도 없으면, 지표반사도를 과대 모의하게 된다. 주로 베이징과 허베이에서 이런 문제가 나타나고 있다.
- 앞에서 언급한 것처럼 AOD가 낮은 구간은 에어로졸 신호가 충분히 강하지 않아 AE의 불연속점이 나타나고 있어 상대적으로 신호의 품질이 좋은 구간을 선택을 하여 AERONET AOD가 0.4 이상인 경우만을 선택하여 검증을 진행하였다. Fig.
대상 데이터
- 2014년에 발사된 Himawari-8 위성에 탑재된 AHI 센서를 이용하여 2016년 5~6월의 에어로졸 광학정보를 산출하였다. 위성에서 에어로졸 광학정보를 산출하기 위해서는 대기상한 반사도를 복사전달모델을 이용하여 정확한 시뮬레이션을 필요로 한다.
- pdf). 본 연구에서 사용한 AHI는 가시영역에서는 500 m와 1 km의 해상도로, 근적외 및 적외 영역에서는 2 km의 해상도로 10분마다 전구 관측을 수행하고 있다. 본 연구에서는 2016년 5월과 6월의 자료를 사용하였고, 에어로졸 광학정보를 산출하는 방법으로는 복사전달모델을 이용하여 미리 계산된 조견표로부터 역산출 하는 방법으로 산출하였다.
- 일본 기상청은 2014년 10월 7일 차세대 정지궤도 기상위성을 성공적으로 발사하여, 2015년 7월 7일부터 공식적으로 자료를 배포하고 있다. 본 위성에 탑재된 Advanced Himawari Imager (AHI)는 기상 탑재체의 특성이라고 볼 수 있는 근적외(NIR) 및 적외선(IR) 채널과 RGB 합성을 위한 가시광 채널 등 총 16개의 채널을 보유하고 있고 채널 특징은 Table 1 에 나타내었다 (JMA 제공, http://www.data. jma.go.jp/mscweb/en/himawari89/ space_segment/doc/ AHI8_performance_test_en.pdf). 본 연구에서 사용한 AHI는 가시영역에서는 500 m와 1 km의 해상도로, 근적외 및 적외 영역에서는 2 km의 해상도로 10분마다 전구 관측을 수행하고 있다.
- 조견표를 구성하기 위해서는 해당지역의 장기간 관측에 기반한 에어로졸 광학정보가 필요하며 이외에도 지표고도, 태양과 위성의 위치정보 등이 필요하다. 지표고도로는 Earth TOPOgraphic(ETOPO, https://www.ngdc.noaa. gov/mgg/global/global.html), 에어로졸 광학정보는 지상관측장비인 AEronet Robotic NETwork (AERONET) 자료를 사용하였다. 에어로졸의 유형은 Kim et al.
이론/모형
- 가시영역을 이용한 에어로졸 산출에 있어 중요한 오차원 중 하나인 지표반사도는 최소 반사도법을 사용하여 추정하게 되며 (Kim et al., 2008), 여기에서는 복사 전달모델을 이용해 계산된 등가 람버시안 반사도(Lambertian Equivalent Reflectance, LER)을 이용한다. 여기에서 LER이란 미리 계산된 조견표를 통해 대기상한 반사도에 대기보정을 한 후의 값으로, 지표와 에어로졸의 반사도 기여분을 함께 포함한 인자이다.
- 그 경계값들은 육상과 바다에서 나타나는 구름신호가 다르기에 각기 다른 값들을 적용하였고, 위도에 따라서도 다른 값을 설정하였다. 또한 가시채널을 이용한 공간적 불균질성 (Hsu et al.,2013)과 대기상한 반사도를 이용하여 추가적인 구름제거를, 구름 가장자리와 내륙수면(inland water)을 제거하기 위해 NDVI 값도 사용하였다.
- 본 연구에서 사용한 복사전달모델은 A LInearized pseudo-spherical Vector Discrete Ordinate Radiative Transfer (VLIDORT) ver 2.6이다(R. Spurr, 2006). 조견표를 구성하기 위해서는 해당지역의 장기간 관측에 기반한 에어로졸 광학정보가 필요하며 이외에도 지표고도, 태양과 위성의 위치정보 등이 필요하다.
- , 2013). 우리나라 최초의 다목적 정지궤도위성인 천리안위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)의 기상탑재체(Meteorological Imager, MI)를 이용하여 개발된 단일 가시광 채널 알고리즘의 경우 (Kim et al., 2014), 최소 반사도법을 사용하여 지표면 반사도를 산출한다. 천리안 위성의 해양탑재체(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)를 이용하여 개발된 dark target 알고리즘 (Lee et al.
- , 2014), 최소 반사도법을 사용하여 지표면 반사도를 산출한다. 천리안 위성의 해양탑재체(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)를 이용하여 개발된 dark target 알고리즘 (Lee et al., 2010b; Choi et al., 2016) 또한 육지 및 탁수 영역 지표면 반사도를 산출할 때 최소 반사도법을 적용하고, 밝은 지표 화소를 제거하여 에어로졸 정보를 산출한다. 최소 반사도법은 어두운 지표면 위에 존재하는 에어로졸이 위성에서 관측되는 대기상한 반사도를 증가시키는 점을 이용하는 것이다.
성능/효과
- AHI YAER 알고리즘을 통해 산출된 2달간의 에어로졸 광학정보는 상관계수 0.7, EE 안에 들어오는 비율 및 낮은 AOD에서의 정확도 등 검증지수에서 유의미한 결과를 나타내고 있다. 다만 베이징, 허베이 지역에서 지표반사를 과대 모의하여 AOD를 과소 추정하는 문제가 나타났다.
- 4(a)의 점선으로 범위를 나타내었다. 본 연구결과에서는 EE 범위에 안에 들어오는 비율이 49.0% 로 비교적 높은 값을 보이며, 안정적으로 산출이 이뤄지고 있다. 다른 검증지수도 살펴보면 선형회귀선의 기울기는 0.
- 3 에 나타내었다. 실제 컬러(Red Green Blue, RGB) 영상을 살펴보면 산둥반도 동쪽 지역에서 연무로 추정되는 에어로졸이 존재하는 것을 확인할 수 있다. YAER 알고리즘을 통해 산출된 AOD 분포를 보면 산둥반도 동서쪽에 높은 AOD가 나타난다.
후속연구
- 다만 베이징, 허베이 지역에서 지표반사를 과대 모의하여 AOD를 과소 추정하는 문제가 나타났다. 이는 향후, 지표면반사도 산출과정의 불확실성 제거, 배경 에어로졸 광학두께(AOD)를 추가로 고려함으로써 개선될 수 있을 것으로 기대된다.
- 향후 연구 방향으로는, 에어로졸의 비구형성을 고려하여 보다 정확한 에어로졸 광학정보를 산출하고, 해양에서는 풍속에 따라 해수면 반사도가 바뀌는 것을 고려하여 프레넬 반사도(Fresnel reflectance)를 고려하여 정확한 에어로졸 광학정보를 산출하는 것이다.
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