[논문]정지궤도 위성 대류권 오존 관측 자료를 이용한 대류권 이동벡터 산출 가능성 연구

신대근; 김소명; 박주선; 백강현; 홍성재; 김재환

doi:10.7780/kjrs.2022.38.6.1.8

[국내논문] 정지궤도 위성 대류권 오존 관측 자료를 이용한 대류권 이동벡터 산출 가능성 연구
Feasibility Study for Derivation of Tropospheric Ozone Motion Vector Using Geostationary Environmental Satellite Measurements 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.38 no.6 pt.1, 2022년, pp.1069 - 1080

신대근 (국립기상과학원 기후연구부) , 김소명 (부산대학교 대기과학과) , 박주선 (부산대학교 환경연구원) , 백강현 (부산대학교 대기과학과) , 홍성재 (부산대학교 대기과학과) , 김재환 (부산대학교 대기과학과)

초록
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대류권 오존은 전 세계적으로 인간과 생태계에 막대한 피해를 입히는 오염 물질이다. 국지적인 오존 문제는 발생 지역에서 바람에 의해 풍하 측으로 이동함에 따라 지역적, 전 지구적 문제가 되고 있다. 보다 효율적인 오존 모니터링을 위해서 연속적인 일중 관측이 가능한 정지궤도 위성을 이용하려는 시도가 있어왔다. 이 연구에서는 정지궤도 위성에서 관측될 대류권 오존의 연속적인 관측을 이용하여 대류권 오존 이동벡터(Tropospheric Ozone Movement Vector, TOMV) 산출을 세계 최초로 시도했다. 현재 정지궤도 위성을 이용한 대류권오존 산출물이 존재하지 않기 때문에 대기화학모델인 GEOS-Chem에서 산출된 대류권 오존 자료를 이용하였다. 산출된 오존의 이동 속도는 화학모델에 비해 높은 값이 나왔지만 오염의 이동의 방향은 매우 높은 일치성을 보여주었다. 제시된 알고리즘을 이용하면 오존의 유입 플럭스를 오존의 움직이는 속도와 방향을 이용하여 산출할 수도 있다. 이와 같은 결과는 오염물질의 이동분석에 널리 사용되는 역방향 궤적 방법의 대안으로써 오염물질의 모니터링과 예보에 보다 유용하게 사용될 수 있다. 이와 반대로 오존분포의 경계선이 불분명하면 TOMV 산출에 오차를 발생시킬 수 있기 때문에 이동에 대한 잘못된 정보를 줄 수 있는 것이 이 방법의 한계이다. 그럼에도 불구하고 TOMV 방법은 앞으로 활동하게 될 정지궤도 위성을 이용한 오염 모니터링과 예보에 진일보한 방향을 제시해줄 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

The tropospheric ozone is a pollutant that causes a great deal of damage to humans and ecosystems worldwide. In the event that ozone moves downwind from its source, a localized problem becomes a regional and global problem. To enhance ozone monitoring efficiency, geostationary satellites with continuous diurnal observations have been developed. The objective of this study is to derive the Tropospheric Ozone Movement Vector (TOMV) by employing continuous observations of tropospheric ozone from geostationary satellites for the first time in the world. In the absence of Geostationary Environmental Monitoring Satellite (GEMS) tropospheric ozone observation data, the GEOS-Chem model calculated values were used as synthetic data. Comparing TOMV with GEOS-Chem, the TOMV algorithm overestimated wind speed, but it correctly calculated wind direction represented by pollution movement. The ozone influx can also be calculated using the calculated ozone movement speed and direction multiplied by the observed ozone concentration. As an alternative to a backward trajectory method, this approach will provide better forecasting and analysis by monitoring tropospheric ozone inflow characteristics on a continuous basis. However, if the boundary of the ozone distribution is unclear, motion detection may not be accurate. In spite of this, the TOMV method may prove useful for monitoring and forecasting pollution based on geostationary environmental satellites in the future.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Tropospheric ozone motion vector calculation process.
그림 Fig. 2. The schematic diagram of five QI consistency tests.
그림 Fig. 3. The scatter plots of QI tests respectively (a) temporal direction consistency, (b) temporal speed consistency, (c) temporal vector consistency, (d) forecast vector consistency, (e) spatial vector consistency, and (f) final QI vs normalized vector differences of TOMV and GEOS-Chem.
표 Table 1. The optimized QI coefficients for TOMV of 5 tests
그림 Fig. 4. The scatter plots of forecast vector consistency vs normalized vector differences of TOMV and GEOS-Chem.
그림 Fig. 5. TOMV calculation and the comparison with GEOS-Chem model wind vector. (a) TOMV distribution (arrow in the figure) and influx (color in the figure) in Mg/km²/h, (b) comparison between TOMV and Model wind speed with colorbar in m/s, (c) comparison between TOMV and Model wind direction with colorbar in degree on July 4, 2016. (N: number of data number, R: regression, RMSE: root mean squared error, Y: the linear fitting line).
그림 Fig. 6. The ozone moving vectors (black arrows) and flux (colors) retrieved from TOMV algorithm with different QI thresholds. (a) QI≥0.0, (b) QI≥0.6, (c) QI≥0.7, (d) QI≥0.8. The unit of colorbar is Mg/km²/h.
그림 Fig. 7. Time series for different QI thresholds and vector number ratio to total vector counts: (a) speed bias and (b) vector root-mean-squared error (RMSE) of TOMV.

AI 본문요약
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문제 정의

대류권 오존은 매시간 급격하게 변동하지 않기 때문에 매시간 관측 자료는 풍향과 풍속에 따라서 이동하게 될 것이라는 점에 착안한 새로운 오존이동 산출 시스템을 개발하였다. 이것은 기상위성에서 구름의 이동을 이용한 바람장 산출에서 아이디어를 얻었다.
그러나 현재 GEMS 오존 프로파일 산출의 품질확보 문제로 공식적으로 배포되지 않기 때문에, 이 연구에 사용될 수 없다. 대신 화학수송 모델은 이상적인 매시간 대류권 오존 자료를 제공해주며 또한 참값으로 검증에 사용할 수 있기 때문에 이 연구의 목적에 매우 적절하다. 본 연구에서는 GEOS-Chem 화학수송모델의 2016년 1월 1일부터 10월 31일까지의 모의 자료 중 GEMS의 관측 영역에 해당되는 경도 110°E–140°E, 위도 20°N–50°N, 연직 1005.
이것은 기상위성에서 구름의 이동을 이용한 바람장 산출에서 아이디어를 얻었다. 이 연구에서는 한 시간 마다 관측되는 대류권 오존 자료를 이용하여 그 움직임을 산출하여 대류권 오존 이동 벡터를 산출하고 이것이 대류권의 바람장과의 일치성을 비교함으로써 준 실시간 산출오존 자료를 검증하려고 한다. 또한 이로부터 도출된 임의의 지역의 TOMV는 오존의 유입과 유출을 보여주는 플럭스를 계산하게 해주어서 오염의 정도를 예보하는데 도움을 줄 수 있다.

제안 방법

세계 최대의 대기오염 배출원의 풍하측에 위치한 우리나라에서는 중국에서 이동되는 월경성 오염물질의 영향을 실시간으로 정확히 모니터링 할 필요가 있다. 이를 위해 정지궤도 위성에서 매시간 관측될 대류권자료를 이용하여 오존의 이동과 유입을 계산할 수 있는 TOMV산출 알고리즘을 개발하였다. 이것은 기상위성에서 관측된 구름의 이동벡터를 구하는데 사용되는 AMV 방법을 적용한 것으로 대류권 오존의 연속적인 움직임을 매시간 관측하여 오존의 이동속도와 방향을 도출하는 방법이다.

대상 데이터

본 연구에서는 GEOS-Chem 화학수송모델의 2016년 1월 1일부터 10월 31일까지의 모의 자료 중 GEMS의 관측 영역에 해당되는 경도 110°E–140°E, 위도 20°N–50°N, 연직 1005.65 hPa–0.038 hPa이며, 0.3125° × 0.25° 공간 해상도와 46개 연직 층, 1시간 간격의 시간 해상도를 사용하였다

이론/모형

선정된 표적을 추적하여 벡터가 계산되면 품질 검사를 통해 최종 바람 벡터를 산출한다. TOMV의 품질 검사를 위해 AMV의 품질 관리 방법인 Quality Indicator (QI)를 도입하였다(Fig. 2).
이것은 기상위성에서 관측된 구름의 이동벡터를 구하는데 사용되는 AMV 방법을 적용한 것으로 대류권 오존의 연속적인 움직임을 매시간 관측하여 오존의 이동속도와 방향을 도출하는 방법이다. 현재 GEMS를 이용한 대류권 오존 산출에 어려움을 겪고 있기 때문에 GEOS-Chem 화학수송모델에서 산출된 연직 대류권 오존을 이용하여 TOMV 알고리즘을 적용하고 검증하였다. 모델과의 비교 분석결과 TOMV 알고리즘에서 구한 오염물질의 속도를 나타내는 풍속은 과대 산출되었지만 오염물질의 이동방향을 나타내는 풍향에서는 높은 일치성을 보여주었다.

성능/효과

8 사이에 전체의 38%의 벡터가 분포한다. QI 경계값을 높일수록 speed-bias와 RMSVD 모두 작아지는 경향이 뚜렷하여, 이를 보아 QI의 적용이 오차가 큰 벡터와 작은 벡터를 효과적으로 분리함을 확인할 수 있다. speed-bias와 RMSVD는 대체로 1월에 가장 크고 7월에 가장 작게 나타나는데 이는 겨울에 풍속이 강하고 여름에 풍속이 약하기 때문인 것으로 사료된다.
현재 GEMS를 이용한 대류권 오존 산출에 어려움을 겪고 있기 때문에 GEOS-Chem 화학수송모델에서 산출된 연직 대류권 오존을 이용하여 TOMV 알고리즘을 적용하고 검증하였다. 모델과의 비교 분석결과 TOMV 알고리즘에서 구한 오염물질의 속도를 나타내는 풍속은 과대 산출되었지만 오염물질의 이동방향을 나타내는 풍향에서는 높은 일치성을 보여주었다. 그러므로 오존의 이동을 탐지하여 오염물질의 이동을 모니터링 하는데 효과적임을 보여주었다.

후속연구

최종적으로 계산된 QI는 각 TOMV에 대한 품질을 정량적으로 표출하며, 경계값을 정하여 그 이상의 품질을 갖는 벡터만을 이용하여 플럭스를 계산하거나 표출할 수 있다. TOMV의 QI를 산출하기 위해 GEOS-Chem의 바람장을 이용하였으며, 추후 현업화 시 기상청 예보 바람장을 이용할 예정이다.
이러한 문제점에도 불구하고 TOMV는 기존의 역방향 궤적을 이용한 방법보다 대류권 오존의 이동을 준 실시간으로 모니터링 하여 오염 예보와 분석에 도움이 될 것으로 사료된다. 이 연구는 향후 GEMS를 포함한 전 세계 정지궤도 위성에서 관측될 오존 프로파일 산출물에 적용하여 전 지구적인 오존의 분포와 이동에 대한 중요한 결과를 얻는 효과를 거둘 수 있을 것이라 생각한다.
이와 더불어, 모델에서 제공되는 오존과는 다르게 GEMS에서 관측될 오존은 측정 오차가 발생할 수 있기 때문에 부가적으로 TOMV 산출 오차를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제점에도 불구하고 TOMV는 기존의 역방향 궤적을 이용한 방법보다 대류권 오존의 이동을 준 실시간으로 모니터링 하여 오염 예보와 분석에 도움이 될 것으로 사료된다. 이 연구는 향후 GEMS를 포함한 전 세계 정지궤도 위성에서 관측될 오존 프로파일 산출물에 적용하여 전 지구적인 오존의 분포와 이동에 대한 중요한 결과를 얻는 효과를 거둘 수 있을 것이라 생각한다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

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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