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MODIS AOD를 이용한 지상 시정 산출
Estimation of surface visibility using MODIS AOD 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.33 no.2, 2017년, pp.171 - 187  

박준영 (강릉원주대학교 대기환경과학과) ,  권태영 (강릉원주대학교 대기환경과학과) ,  이재용 (강릉원주대학교 대기환경과학과)

초록
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이 연구에서는 위성의 AOD를 이용하여 지면 시정을 산출하는 방법을 제시했다. 시정을 산출하기 위해서는 에어로졸의 분포 고도가 필요하다. 이 연구에서는 두 가지 에어로졸의 분포 고도를 이용하여 시정을 산출하였다. 하나는 대기층이 분리되어 나타나는 경우로 물리적으로 아래와 위층이 완전히 분리되어 있는 경우를 의미한다. 이 경우 분리된 층의 상한 고도를 에어로졸 층 고도(Aerosol Layer Height: ALH)로 가정하였으며 상대습도의 연직분포에서 뚜렷한 최소값이 나타나는 고도로부터 찾았다. 다른 하나는 분리된 층이 존재하지 않은 경우를 의미한다. 이 경우 행성 경계층 고도(Planetary Boundary Layer Height: PBLH)를 사용하였다. 이 두 고도는 RDAPS 예측장 자료로부터 산출되었다. 따라서 시정은 MODIS AOD와 PBLH/ALH로부터 추정하였다. 여기서 ALH를 사용하는 경우 Koschmieder's Law를 이용하였으며 PBLH를 사용하는 경우 경험적 관계식을 이용하였다. 추정 시정을 검증하기 위해 2015~2016년 봄철에 목측 9개와 PWD22 17개 지점의 시정 자료를 사용하였다. 추정시정의 검증에서 검증 값은 지점, 년도, 오전(Terra)/오후(Aqua)에 따라 상당한 차이가 있었다. 이 중 2016년 Terra위성을 이용한 중서부 지역 지점들의 검증은 가장 좋은 결과를 보였다. 검증 결과를 요약하면 상관계수는 0.65보다 높았고, 낮은 시정에서 RMSE는 3.62 km, ME는 2.29 km 보다 낮았다. 그리고 POD는 0.65보다 높았고, FAR은 0.5보다 낮았다. 이러한 검증 결과는 낮은 시정의 데이터 수가 많을수록 좋아졌다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Thisstudy presentsthe method for deriving surface visibility from satellite retrieved AOD. To do thisthe height of aerosol distribution isrequired. This distribution would be in thisstudy represented by the two heights; if there is a discrete atmospheric layer, which is physically separated from the...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
시정이란? 시정은 기상학적 광학거리(Meteorological optical range: MOR)를 추정하는 것으로 백열등에서 나오는 2,700 K 색온도의 평행광선이 대기 중을 지날 때 광속의 5 %(0.05)로 줄어드는 지점의 거리를 의미한다(WHO2008). 여기서 광속의 5 %는 관측자가 육안으로 주위 배경에 대해 물체를 식별할 수 있는 시각적 대조 한계를 의미하는데(식 1) 연구자에 따라 2 % 또는 5 %를 적용하여 사용한다.
지면에서 시정감소는 어떻게 발생하는가? 지면에서 시정감소는 빛이 대기 중 부유물질(에어로졸, 수증기 등)에 의해 산란, 흡수되면서 발생한다. 이 가운데 에어로졸에 의한 시정감소는 지면에서의 미세먼지 농도(PM10이하)와 상대습도에 직접적으로 관련되어 있으며 연무와 황사 같은 기상현상에서 나타난다.
기상청의 시정자료의 질은 어떠한가? 기상청의 시정자료는 2010년 이전에는 목측관측으로 생산했으나, 이후에는 시정계 관측지점이 증가하는 추세에 있다. 그러나 시정계 관측 자료의 품질관리가 이루어지지 않고 있으며, 시정의 자세한 공간적인 분포를 이해하기에는 관측망이 부족한 실정이다.
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참고문헌 (23)

  1. Elterman, L., 1970. Relationships between vertical attenuation and surface meteorological range. Applied optics, 9(8): 1804-1810. 

  2. Ginoux, P., J.M. Prospero, T.E. Gill, N.C. Hsu, and M. Zhao, 2012. Global-scale attribution of anthropogenic and natural dust sources and their emission rates based on MODIS Deep Blue aerosol products. Reviews of Geophysics, 50(3): RG3005, 1-36. 

  3. Gupta, P., S.A. Christopher, J. Wang, R. Gehrig, Y.C. Lee, and N. Kumar, 2006. Satellite remote sensing of particulate matter and air quality assessment over global cities. Atmospheric Environment, 40(30): 5880-5892. 

  4. He, Q., C. Li, F. Geng, G. Zhou, W. Gao, W. Yu, Z. Li, and M. Du, 2016. A parameterization scheme of aerosol vertical distribution for surface-level visibility retrieval from satellite remote sensing. Remote Sensing of Environment, 181: 1-13. 

  5. Hess, M., P. Koepke, and I. Schult, 1998. Optical properties of aerosols and clouds, The software package OPAC. Bulletin of the American Meteorological Sosiety, 79(5): 831-844. 

  6. Hyeon, D.-R., J.-M. Song, K.-J. Kim, W.-H. Kim, C.-H. Kang, and H.-J. Ko, 2014. Compositions of haze aerosols and their variation by inflow pathway of air mass at Gosan site in Jeju Island during 2012-2013. Analytical Science & Technology, 27(4): 213-222 (in Korean with English abstract). 

  7. Hyer, E.J., J.S. Reid, and J. Zhang, 2011. An over-land aerosol optical depth data set for data assimilation by filtering, correction, and aggregation of MODIS Collection 5 optical depth retrievals. Atmospheric Measurement Techniques, 4(3): 379-408. 

  8. Kaufman, Y.J., A.E. Wald, L.A. Remer, B.C. Gao, R.R. Li, and L. Flynn, 1997. The MODIS 2.1-/spl mu/m channel-correlation with visible reflectance for use in remote sensing of aerosol. IEEE transactions on Geoscience and Remote Sensing, 35(5): 1286-1298. 

  9. Kessner, A.L., J. Wang, R.C. Levy, and P.R. Colarco, 2013. Remote sensing of surface visibility from space: A look at the United States East Coast. Atmospheric Envirionment, 81: 136-147. 

  10. Koschmieder, H., 1925. Theorie der horizontalen Sichtweite. Beitrage zur Physik der Freien Atmosphare, 12(1): 33-55. 

  11. Levy, R.C., L.A. Remer, R.G. Kleidman, S. Mattoo, C. Ichoku, R. Kahn, and T.F. Eck, 2010. Global evaluation of the Collection 5 MODIS darktarget aerosol products over land. Atmospheric Chemistry and Physics, 10(21): 10399-10420. 

  12. Malm, W., 1979. Considerations in the measurement of visibility. Journal of the Air Pollution Control Association, 29(10): 1042-1052. 

  13. McClatchey, R.A., R.W. Fenn, J.A. Selby, F.E. Volz, and J.S. Garing, 1972. Optical properties of the atmosphere, AIR FORCE CAMBRIDGE RESEARCH LABS HANSCOM AFB MA. 

  14. Sayer, A.M., N.C. Hsu, C. Bettenhausen, and M.J. Jeong, 2013. Validation and uncertainty estimates for MODIS Collection6 "Deep Bule" aerosol data. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(14): 7864-7872. 

  15. Song, S.J., J.E. Kim, E.H. Lim, J.-W. Cha, and J. Kim, 2015. Physical, Chemical and Optical Properties of an Asian Dust and Haze Episodes Observed at Seoul in 2010. Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, 31(2): 131-142 (in Korean with English abstract). 

  16. Tsai, T.C., Y.J. Jeng, D.A. Chu, J.P. Chen, and S.C. Chang 2011. Analysis of the relationship between MODIS aerosol optical depth and particulate matter from 2006 to 2008. Atmospheric Environment, 45(27): 4777-4788. 

  17. Van Donkelaar, A., R.V. Martin, and R.J. Park, 2006. Estimating ground-level PM2.5 using aerosol optical depth determined from satellite remote sensing. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 111: D21201, 1-10. 

  18. Van Donkelaar, A., R.V. Martin, M. Brauer, R. Kahn, R. Levy, C. Verduzco, and P.J. Villeneuve, 2010. Global estimates of ambient fine particulate matter concentrations from satellitebased aerosol optical depth: development and application. Environmental Health Perspectives, 118(6): 847-855. 

  19. Wang, J. and S.A. Christopher, 2003. Intercomparison between satellite-derived aerosol optical thickness and PM2.5 mass: implications for air quality studies. Geophysical research letters, 30(21): 2095 

  20. Wilk, D.S., 1995. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences: An Introduction, Academic press. 

  21. World Meteorological Organization, 2008. Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation, seventh ed. WMO-No.8, Geneva. Swizerland. 

  22. Zhang, H., R.M. Hoff, and J.A. Engel-Cox, 2009. The relation between Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) aerosol optical depth and PM2.5 over the United States: a geographical comparison by US Environmental Protection Agency regions. Journal of the Air & Waste Management Association, 59(11): 1358-1369. 

  23. Zhang, Q., X. Ma, X. Tie, M. Huang, and C. Zhao, 2009. Vertical distributions of aerosols under different weather conditions: Analysis of in-situ aircraft measurements in Beijing, China. Atmospheric Environment, 43(34): 5526-5535. 

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