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Kafe 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 산학협력단 Seoul National University |
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보고서유형 | 3단계보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2015-03 |
과제시작연도 | 2014 |
주관부처 | 기상청 Korea Meteorological Administration(KMA) |
연구관리전문기관 | 한국기상산업진흥원 Korea Meteorological Industry Promotion Agency |
등록번호 | TRKO201500013474 |
과제고유번호 | 1365001913 |
사업명 | 기후변화감시예측및국가정책지원강화 |
DB 구축일자 | 2015-08-15 |
키워드 | 아시아탄소추적시스템.온실가스.플럭스.생태계 모델링.역 모델링.GOSAT 위성.자료 동화.CarbonTracker-Asia.greenhouse gas.flux.ecosystem modeling.inverse modeling.GOSAT satellite.data assimilation. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201500013474 |
지상 실측 장기 DB 구축과 탄소 역학 분석, 아시아에 특화된 생태계모델의 고도화,역 모델링/위성 기반의 아시아 지역 규모의 탄소 플럭스 추정 및 자료동화 핵심 기술을 바탕으로, 지표 탄소의 흡수 및 배출량을 정량화할 수 있도록 오차를 줄이고, 최적화된 모수를 제시함으로써 아시아탄소추적시스템을 개선함:
1. 에디 공분산 CO2 / CH4 지표 플럭스의 장기 시계열 DB 구축과 탄소 역학 구명
2. 고해상도 CarbonTracker-Asia 기반의 육상생태계 탄소순환 모델의 불확실성
지상 실측 장기 DB 구축과 탄소 역학 분석, 아시아에 특화된 생태계모델의 고도화,역 모델링/위성 기반의 아시아 지역 규모의 탄소 플럭스 추정 및 자료동화 핵심 기술을 바탕으로, 지표 탄소의 흡수 및 배출량을 정량화할 수 있도록 오차를 줄이고, 최적화된 모수를 제시함으로써 아시아탄소추적시스템을 개선함:
1. 에디 공분산 CO2 / CH4 지표 플럭스의 장기 시계열 DB 구축과 탄소 역학 구명
2. 고해상도 CarbonTracker-Asia 기반의 육상생태계 탄소순환 모델의 불확실성 평가
3. 역 모델/GOSAT 위성 기반의 지역규모 탄소플럭스의 시공간 정보 추정 및 비교 분석
4. 앙상블 칼만 필터 기반의 자료동화 방법의 개발, 개선/검증 및 최적화
Ⅳ. Results
Through the development of long-tern ground-truth database, carbon dynamics analysis, enhancement of ecosystems modeling, inverse modeling/satellite-based regional scale flux evaluation in Asia, and data assimilation technique, the CarbonTracker-Asia was developed to estimate source/si
Ⅳ. Results
Through the development of long-tern ground-truth database, carbon dynamics analysis, enhancement of ecosystems modeling, inverse modeling/satellite-based regional scale flux evaluation in Asia, and data assimilation technique, the CarbonTracker-Asia was developed to estimate source/sink of surface carbon flux. Its performance was evaluated, the observation errors were reduced, the analysis sensitivities with respect to observations were calculated, and the optimized parameters were suggested over Asia for improvement.
1. Eddy covariance CO2 / CH4 flux measurements, construction of time series DB, and understanding carbon dynamics:
(1) Construction of long-term time series DB for surface carbon flux: Total site-years of ~40 carbon flux data including CO2 flux (Deciduous forest 2006-2014, coniferous forest 2007-2014, farmland 2003-2014) and CH4 flux (rice paddy 2011-2014)
(2) validation of ecosystems modeling and satellite algorithm against the observed surface fluxes; evaluation of uncertainty due to complex topography and plant diversity; assessment of the errors caused by using different post-data processing methods
(3) Analysis of entropy information of the flux time series; quantification of process networks (e.g. temporal and spatial scales of interactions, self-organization process) ecohydrological system associated with carbon dynamics
2. Evaluation of uncertainty in terrestrial ecosystems processes based on high-resolution CarbonTracker-Asia:
(1) Surveying ecosystem modeling techniques, intercomparison of model characteristics, Lagrangian particle model development and the analysis of spatial representativeness in cabon observation network
(2) Validation of terrestrial ecosystem carbon cycle based on observation and sensitivity of modeling processes
(3) Uncertainty in the modeled net ecosystem CO2 exchanges, and simulation of terrestrial carbon cycles using global soil data
3. Evaluation of spatiotemporal information and intercomparison of regional scale carbon fluxes based on inverse modeling and satellite:
(1) Understanding the spatiotemporal variability and causes of CO2 in East Asia based on GOSAT satellite data and GEOSChem atmospheric chemical transport models
(2) Development of inverse modeling with satellite observation and quantification of anthropogenic and natural carbon sources and sinks in East Asia
(3) Multi-year characteristics of satellite-based gross primary productivity and the comparison/validation against eddy-covariance carbon flux DB
4. Development, improvement/verification, and optimization of the data assimilation method based on Ensemble Kalman filter:
(1) Developed the data assimilation method based on Ensemble Kalman filter for estimating carbon flux using carbon dioxide observations and tested operation of the system over East Asia.
(2) Improved the filtering algorithm and verified it by using observations
(3) Optimized data assimilation parameters (the number of ensemble, covariance localization, and assimilation window) in the CarbonTracker, and Estimated the source, sink, and uncertainties of the regional carbon flux using the optimized system.
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