초록 ▼

○ 에어로졸은 다종다양한 가운데 인위적 발생원과 자연적 발생원의 메커니즘이 다르고 시공간적인 변화가 커서 측정데이터와 수치모델 결과에 오차가 발생하며 이는 기후변화와 예측에 어려움을 초래한다.

○ 오차발생의 주요요인으로는 에어로졸의 지구적 규모 분포데이터는 많으나 에어로졸의 두께 등을 알 수 있는 수직분포에 대한 시계열 데이터가 부족하고 배출량 추정식의 오차 등도 해결해야 한다.

○ 에어로졸의 수직분포 측정에는 능동형 측정기구인 라이더(LIDAR) 기술을 개발하여 지상관측소, 선박, 항공기 위

○ 에어로졸은 다종다양한 가운데 인위적 발생원과 자연적 발생원의 메커니즘이 다르고 시공간적인 변화가 커서 측정데이터와 수치모델 결과에 오차가 발생하며 이는 기후변화와 예측에 어려움을 초래한다.

○ 오차발생의 주요요인으로는 에어로졸의 지구적 규모 분포데이터는 많으나 에어로졸의 두께 등을 알 수 있는 수직분포에 대한 시계열 데이터가 부족하고 배출량 추정식의 오차 등도 해결해야 한다.

○ 에어로졸의 수직분포 측정에는 능동형 측정기구인 라이더(LIDAR) 기술을 개발하여 지상관측소, 선박, 항공기 위성에 탑재함으로써 시공간적으로 다양한 에어로졸의 분포와 특성을 실시간으로 파악한다.

○ 이 글은 라이더를 이용한 관측방법의 종류와 기술현황 그리고 라이더 데이터의 해석방법에 대한 개발현황을 보여 주는데, 전 지구적인 라이더 네트워크가 가동하고 측정데이터를 효과적으로 해석할 수 있는 분석기술이 개발된다면 오차를 크게 줄일 수 있을 것으로 본다.

○ 우리나라도 안면도의 지상관측소에 에어로졸의 수직분포를 상시 관측할 수 있는 Micro Pulse Lidar를 운용하고 있어서 에어로졸의 수와 산란계수, 흡수계수 등 광학특성 데이터를 수집 분석한다.

○ 최신 라이더장비를 확충하여 에어로졸 수직분포의 광역적 시계열 데이터를 확보해 나가야겠지만, 우리가 참여 중인 NIES 등 아시아 지상 라이더네트워크 등 국제기구의 라이더 자료를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 복합해석과 멀티센서 해석기술 등의 구축에도 역량을 기울여야 한다.