초록 ▼

해마다 심각해지는 미세먼지의 정확한 예보를 위해서 중국에서 수송되는 고농도 미세먼지를 정확하게 예측할 필요가 있으나 현재에는 배출량의 불확실성 및 관련 연구의 미비로 예보 모델의 예측 성능이 만족할 만한 수준에 미치지 못하고 있음.

본 연구에서는 극궤도위성에 관측된 AOD를 미세먼지 농도로 환산하여 자료동화 기법을 통해 대기질 수송 모델의 초기장을 개선하여 예보 모델의 정확도를 개선하였다. OI 자료동화 기법을 이용하여 초기장을 개선하고 예보 모델의 예측 정확도를 개선할 수 있었으나, 극궤도위성의 관측시간이 적고 한번

해마다 심각해지는 미세먼지의 정확한 예보를 위해서 중국에서 수송되는 고농도 미세먼지를 정확하게 예측할 필요가 있으나 현재에는 배출량의 불확실성 및 관련 연구의 미비로 예보 모델의 예측 성능이 만족할 만한 수준에 미치지 못하고 있음.

본 연구에서는 극궤도위성에 관측된 AOD를 미세먼지 농도로 환산하여 자료동화 기법을 통해 대기질 수송 모델의 초기장을 개선하여 예보 모델의 정확도를 개선하였다. OI 자료동화 기법을 이용하여 초기장을 개선하고 예보 모델의 예측 정확도를 개선할 수 있었으나, 극궤도위성의 관측시간이 적고 한번 관측시에 관측영역이 예보 모델의 동아시아 영역보다 작아 한계점을 가지고 있음.

이러한 한계점을 극복하고자 유럽에서 생산하고 있는 전지구 대기질 재분석자료인 CAMS를 이용하여 초기 및 경계자료를 개선하였음. CAMS는 2003년부터 2012년까지 진행된 유럽 기상센터의 MACC-II의 후속 프로그램으로 MACC 사업을 통해 구축된 전 지구 대기질 모델링 시스템에 지상 및 연직 대기질 관측, 항공기 관측, 위성 관측 등의 자료를 수집하고, 4차원 자료동화 기법을 통해 대기질 모델링 시스템의 불확실성을 줄이고자 시작된 사업임. CAMS는 매일 수행되는 모델링 예측 자료에 자료동화 기법을 통해 재분석한 자료로 3시간마다 자료를 이용할 수 있고 전지구 모델이므로 공간적인 제약이 없다는 장점을 가지고 있음.

CAMS를 이용하여 모델링 초기 및 경계 농도자료를 개선한 결과 중국에서 수송되는 미세먼지의 영향을 더욱 정확하게 예측할 수 있었고, 서울과 대구에서 실시한 예보 모델의 통계적 분석에서도 개선 효과가 정략적으로 높게 나타났음. 한편, CAMS의 수평격자가 예보 모델의 격자보다 커서 미세먼지 농도 분포가 단순화 된다는 단점도 가지고 있음.

향후, 동아시아의 장기적인 분석을 통해, 극궤도 및 정지궤도 위성을 이용한 미세먼지의 3차원 농도 분포 산출의 정확성을 높이고 대기질 재분석자료와 예보 모델의 미세먼지 종분류의 미세한 차이를 극복하는 방안에 대한 연구가 필요함.

(출처 : 연구결과 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• Ⅰ. 연구결과 요약문 ... 3
• Ⅱ. 연구내용 및 결과 ... 4
• 1. 연구과제의 개요 ... 4
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 4
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 4
• 4. 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 7
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 7
• 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 7
• Ⅲ. 연구성과 ... 8
• 끝페이지 ... 12