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동북아시아 지역에서 MODIS와 MI에 의한 에어로졸 광학두께 비교
Comparison of Aerosol Optical Thicknesses by MODIS and MI in Northeast Asia 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.33 no.5 pt.1, 2017년, pp.607 - 615  

김은규 (강릉원주대학교 대기환경과학과) ,  이규태 (강릉원주대학교 대기환경과학과) ,  정명재 (강릉원주대학교 대기환경과학과)

초록
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본 연구에서는 동북아시아($15{\sim}55^{\circ}E$, $90{\sim}150^{\circ}N$) 영역에 대하여 극궤도 위성 Terra와 Aqua에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) 센서와 우리나라 정지궤도 위성인 통신해양기상위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)에 탑재된 Meteorological Imager (MI) 센서에 의한 에어로졸 광학두께(AOT) 산출 결과와 지상의 Aerosol Robotic Network (AERONET) 관측 자료를 비교 분석하였다. 그 결과 MODIS와 MI에 의한 에어로졸 광학두께는 해양에서 비교적 잘 일치하였으나 구름 가장자리와 육지에서는 두 센서의 에어로졸 광학두께 차이가 크게 나타났다. 그 이유로서 MODIS는 가시 채널과 적외 채널을 혼용하는 반면 MI는 오직 가시채널 만 사용하기 때문에 구름 가장자리의 옅은 구름을 에어로졸로 인식할 수 있고 육지에서는 지표면 특성에 따라 MODIS와 MI에 의한 에어로졸 광학두께 산출 차이가 발생된다. 따라서 MI 에어로졸 광학두께는 구름 가장자리와 지표면 특성의 영향을 주는 지표면 반사도의 정확성 개선을 통해 에어로졸 광학두께 산출 결과를 개선할 수 있다고 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The aerosol optical thickness data retrieved by Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) of Terra & Aqua and Meteorological Imager (MI) of Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS) are analyzed and compared with the measurement data of Aerosol Robotic Network (AERONET) in North...

주제어

#Aerosol   #MODIS   #MI   #COMS   #AERONET  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • 따라서 MOD/MYD06 Level 2 구름 자료를 이용하여 구름을 제거하고 MI와 MODIS 센서의 해상도를 일치시켜 완전히 맑은 영역의 화소에 대한 에어로졸 광학두께 비교 결과를 Fig. 4에 나타냈다.
  • 따라서 에어로졸 광학두께 산출을 위한 지표면 특성(식생의 유무, 사막, 습지, 눈 또는 얼음 등)을 분석하였다. 즉 정규화식생지수(Normal Distribution VegetationIndex, NDVI)와 Table 2의 지표면 피복(Land Cover) 자료를 이용하여 Fig.

대상 데이터

  • 검증을 위하여 사용된 AERONET 자료는 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수(Angstrom Exponent) 및 가 강수량 등의 관측을 위하여 사용되어지며, 관측 채널은 340, 440, 500, 675, 870, 1020, 1640 nm의 총 8개이다. 즉 MODIS, MI AOT와는 다르게 550 nm에서의 에어로졸광학두께 자료가 없기 때문에 다음의 식(1)과 같은 옹스트롬 지수 식을 역으로 변환시켜 550 nm의 에어로졸 광학두께를 구하였다.
  • 이 연구에서는 2012년 1월 1일에서 2013년 12월 31일, 총 2년의 연구 기간과 동북아시아 지역(15~55N, 90~150E)에서 서로 다른 특징을 갖는 MODIS와 MI에서 관측된 에어로졸 광학두께를 비교 분석하였고, 그 결과 검증을 위하여 전 지구적으로 수많은 관측소가 분포하며, 선행 연구들(Dubovik and King, 2006; Dubovik et al., 2006)로부터 정확성이 잘 알려진 Aerosol Robotic Network(AERONET, Holben et al., 1998)을 이용하였다.
  • 25~1 km이고 극궤도 위성에 탑재되어 있기 때문에 전 지구를 관측하나 같은 지역을 하루에 두 번만 관측할 수 있다. 정지궤도위성인 통신해양기상위성 (COMS)에 탑재되어있는 기상 영상기(Meteorological Imager; MI) 센서는 1 km 해상도의 가시광선 채널 1개와 4 km 해상도의 적외선 채널 4개의 총 5개의 채널에 의하여 동경 128.2도에서 15분마다 자료를 생산한다. 즉 MODIS는 36개 채널을 갖는 센서로 705 km 고도에서 전 지구를 근접 관측하는 반면 COMS의 MI는 정지궤도 위성에 탑재되어 먼 거리(약 36,000km)에서 오직 5개 채널 센서로 관측하기 때문에 MI 센서에 의하여 산출되는 에어로졸 광학두께는 가시, 적외채널을 혼용하여 산출하는 MODIS 센서에 비해 비교적 정확성이 낮을 수 있다.

데이터처리

  • 위 결과들의 검증을 위하여 지상 에어로졸 관측소인 AERONET을 이용해 MI와 MODIS AOT를 각각 비교하였으며, 그 결과는 Fig. 9, 10에서 보여 진다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
에어로졸이란? 에어로졸은 공기 중 떠 있는 다양한 크기의 액체나 고체입자를 의미한다. 이는 지표면이나 대기 중에서 황사나 화산재 같이 자연적으로 발생되기도 하며 화석연료 사용 등으로 인한 인간 활동으로 발생되기도 한다.
에어로졸에 대한 관측이 필요한 이유는 무엇인가? 이는 지표면이나 대기 중에서 황사나 화산재 같이 자연적으로 발생되기도 하며 화석연료 사용 등으로 인한 인간 활동으로 발생되기도 한다. 이러한 에어로졸은 폐와 심혈관계 질환 등을 유도하며 태양복사와 구름의 생성, 발달 등 기후학적으로도 매우 중요해 다양한 시공간 규모에서 관측이 필요하다(Twomey, 1977; Kaufman et al., 2002; IPCC, 2007; IPCC,2013).
에어로졸이 발생되는 원인은? 에어로졸은 공기 중 떠 있는 다양한 크기의 액체나 고체입자를 의미한다. 이는 지표면이나 대기 중에서 황사나 화산재 같이 자연적으로 발생되기도 하며 화석연료 사용 등으로 인한 인간 활동으로 발생되기도 한다. 이러한 에어로졸은 폐와 심혈관계 질환 등을 유도하며 태양복사와 구름의 생성, 발달 등 기후학적으로도 매우 중요해 다양한 시공간 규모에서 관측이 필요하다(Twomey, 1977; Kaufman et al.
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참고문헌 (13)

  1. Chu, D. A., Y. J. Kaufman, G. Zibordi, J. D. Chern, J. Mao, C. Li, and B. N. Holben, 2003. Global monitoring of air pollution over land from the Earth Observing System-Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 108(D21). 

  2. Dubovik, O., A. Sinyuk, T. Lapyonok, B. N. Holben, M. Mishchenko, P. Yang, T. F. Eck, H. Volten, O. Munoz, B. Veihelmann, W. J. Van der Zande, J. F. Leon, M. Sorokin, I. Slutsker, and W. J. Van der Zande, 2006. Application of spheroid models to account for aerosol particle nonsphericity in remote sensing of desert dust, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 111(D11). 

  3. Dubovik, O. and M. D. King, 2000. A flexible inversion algorithm for retrieval of aerosol optical properties from Sun and sky radiance measurements, Journal of Geophysical Research, 105(D16): 20673-20696. 

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  4. IPCC, 2007. Climate change 2007: the physical science basis. In: Contribution of working group I to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change, Cambridge Univ., New York, USA. 

  5. Holben, B. N., T. F. Eck, I. Slutsker, D. Tanre, J. P. Buis, A. Setzer, E. Vermote, J. A. Reagan, Y. J. Kaufman, T. Nakajima, F. Lavenu, I. Jankowiak, and A. Smirnor, 1998. AERONET-A federated instrument network and data archive for aerosol characterization, Remote Sensing of Environment, 66(1): 1-16. 

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  6. Jeong, M.-J., Z. Li, D. A. Chu, and S. C. Tsay, 2005. Quality and compatibility analyses of global aerosol products derived from the advanced very high resolution radiometer and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 110(D10). 

  7. Jang, H. S., H. J. Song, H. W. Chun, B. J. Sohn, and T. Takamura, 2011. Validation of MODISderived aerosol optical thickness using SKYNET measurements over East Asia, Journal of the Korean Earth Science Society, 32(1): 21-32 (in Korean with English abstract). 

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  8. Kaufman, Y. J., O. Dubovik, A. Smirnov, and B. N. Holben, 2002. Remote sensing of non-aerosol absorption in cloud free atmosphere, Geophysical Research Letters, 29(18). 

  9. Lee, K. H., C. S. Hong, and Y. J. Kim, 2004. Atmospheric aerosol monitoring over Northeast Asia during 2001 from MODIS and TOMS data, Korean Journal of Remote Sensing, 20(2): 77-89 (in Korean with English abstract). 

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  11. Remer, L. A., Y. J. Kaufman, D. Tanre, S. Mattoo, D. A. Chu, J. V. Martins, R. R. Li, C. Ichoku, R. C. Levy, R. G. Kleidman, T. F. Eck, E. Vermote, and B. N. Holben, 2005. The MODIS aerosol algorithm, products, and validation, Journal of the Atmospheric Sciences, 62(4): 947-973. 

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  12. Stocker, T. F., D. Qin, G. K. Plattner, M. Tignor, S. K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex, and P. M. Midgley, 2013. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, Cambridge, UK. 

  13. Twomey, S., 1977. The influence of pollution on the shortwave albedo of clouds, Journal of the Atmospheric Sciences, 34(7): 1149-1152. 

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