초록 ▼

I. 서 론
대한민국이 위치한 동아시아 지역은 봄철 빈번한 황사 발생 및 중국의 산업화와 화석연료 사용량 증가로 인한 인위적인 에어로졸의 발생빈도 증가로 대기질이 급격하게 악화되고 있으며, 국민 건강을 위해 대기질 정보를 신속하게 제공할 필요가 있다. 현재 대기오염에 대한 정보는 주로 지상관측기기를 기반으로 제공되고 있으나 지상관측소가 주로 도시지역에 집중되어 있어 산간도서지역의 대기오염 정보획득에는 한계가 존재한다. 뿐만 아니라 대기오염물질은 한 지역에 머물러 있지 않고 공기 흐름에 따라 이동하기 때문에 실시간으로 넓은 영역

I. 서 론
대한민국이 위치한 동아시아 지역은 봄철 빈번한 황사 발생 및 중국의 산업화와 화석연료 사용량 증가로 인한 인위적인 에어로졸의 발생빈도 증가로 대기질이 급격하게 악화되고 있으며, 국민 건강을 위해 대기질 정보를 신속하게 제공할 필요가 있다. 현재 대기오염에 대한 정보는 주로 지상관측기기를 기반으로 제공되고 있으나 지상관측소가 주로 도시지역에 집중되어 있어 산간도서지역의 대기오염 정보획득에는 한계가 존재한다. 뿐만 아니라 대기오염물질은 한 지역에 머물러 있지 않고 공기 흐름에 따라 이동하기 때문에 실시간으로 넓은 영역의 대기오염 정보 확보가 필수적이다. 인공위성을 활용한 대기오염물질 감시는 지역적 배출과 장거리 이동현상에 대한 효과적인 상시 관측을 통해 지상 관측의 한계를 극복할 수 있다.

환경부 국립환경과학원은 동아시아/한반도 지역 기후변화유발물질 및 대기오염물질의 배출·이동 상시 감시를 위해 정지궤도 환경위성 탑재체 GEMS (Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer)를 개발 중이다. 정지궤도 환경위성 발사 후 하루 평균 8번의 관측을 통해 방대한 대기오염물 자료 산출이 예상되어 현재 과학원에서 운영 중인 대기질 예·경보의 정확도 향상 큰 기여를 할 것으로 예상된다.

정지궤도 환경위성에서 산출될 대기오염물질 정보는 대기질 컬럼(Column)에서의 농도에 해당하며, 인체건강에 직접적으로 영향을 미치는 지표면 근처의 대기오염농도 정보 획득에는 여전히 고난이도의 과학적 기술이 요구된다. 위성 정보로부터 지상 대기오염 농도를 추정하는 연구는 미국과 유럽지역을 중심으로 연구되어 왔으며 한반도의 경우 사례 연구를 통한 한정된 연구만 진행되었다(Chu et al., 2013; Seo et al., 2015; Kim et al., 2016). 특히 오존 지상농도의 경우 선행연구가 거의 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 (국립환경과학원, 2017)에서 개발되었던 지상 초미세먼지 농도 산출 기법의 정확도 향상을 위한 고도화뿐만 아니라 지상 초미세먼지 농도 산출 기법과 유사한 방법으로 오존 지상농도 산출 기법 원형 개발을 진행 하고자 한다.

또한 본 연구에서는 국민들이 위성자료를 쉽게 접근하고 이해 할 수 있도록 위성기반 대기질 지수를 산정하고 평가 하고자 하며, 대기오염물질과 온실가스로 작용하며 짧은 체류시간과 일사 및 전구물질 배출량에 대한 의존성으로 인해 시공간적으로 변동성이 심한 오존을 효율적으로 감시하기 위해 환경위성을 통한 오존 생성 민감도를 추정하는 연구를 수행하고자 한다(Cooper et al., 2014)5.

추가적으로 국민들이 보다 쉽게 대기오염물질의 이동경로 및 분포를 파악할 수 있도록 대기오염관련 위성자료를 기상장과 함께 융합하여 동아시아에서의 에어로졸의 장거리 이동 특성 및 분포를 파악 할 수 있는 방법론을 마련하고자 한다.

본 연구를 기반으로 향후 지속적인 개선연구를 통해 정지궤도 환경위성 탑재체 GEMS 자료의 현업적 활용 가능한 부가산출물을 개발하여 자체적인 분석 및 활용 기술을 확보하고 환경위성의 활용성을 극대화 할 수 있을 것으로 기대한다.

(출처 : 본문 I. 서 론 10p)

Abstract ▼

Geostationary Environment Measurement Spectrometer(GEMS) generally observes the quantitative information about column density in atmosphere over East Asia, but unfortunately it is limited to understand potentially the ground information directly affecting human health. Therefore, in this study an al

Geostationary Environment Measurement Spectrometer(GEMS) generally observes the quantitative information about column density in atmosphere over East Asia, but unfortunately it is limited to understand potentially the ground information directly affecting human health. Therefore, in this study an algorithm designed based on the multiple linear regression technique with various satellite-observed and model-simulated data sets, i.e. Aerosol Optical Depth from the Geostationary Oceanic Color Imager , ozone profile from Ozone Monitoring Instrument (OMI), Normalized Difference Vegetation Index from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer , and climate data (e.g. planetary boundary layer height, temperature, relative humidity, wind speed, cloud amount, radiance) was developed for estimating ground-level PM_2.5 and ozone concentrations over East Asia. These ground-level information are called Value-Added Products (VAP), and Environmental Satellite Center in NIER (National Institute of Environmental Research) will provide these VAP based on GEMS retrieved products.

Advanced research was conducted to increase the correlation of observed ground-level PM_2.5 concentration with the estimation by season and region.
The estimated ground-level PM_2.5 concentration results have been improved for both eastern China and South Korea compared to the algorithms developed in previous studies. For monthly distribution of PM_2.5 concentrations based on developed PM_2.5 estimation algorithm in this study, the distribution characteristics of PM_2.5 concentration are well simulated, especially in late fall, when the use of fossil fuels increases. According to monthly distribution characteristics, the PM_2.5 concentration in eastern China is three times higher in winter than in South Korea.

In addition, the prototype of algorithm for ground-level ozone concentration was developed as GEMS VAP. The results of the algorithm for predict ground-level ozone concentration showed the good correlation coefficients with 0.61 and 0.81 in ozone and non-ozone season.

After the successful launch of the Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS), it is expected to produce more useful and user-friendly information of the long range transport and emission of ground air pollutants in near real time with the GEMS data.

(출처 : Abstract 8p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 표목차 ... 4
• 그림목차 ... 5
• Abstract ... 8
• I. 서 론 ... 10
• II. 연구내용 및 방법 ... 12
• 1. 부가산출물 개발 방법 기술조사 및 분석 ... 12
• 가. 지상 PM2.5 농도 산출 기술 고도화 관련 선행연구 조사 ... 12
• 나. 오존 지상농도 산출 기술 원형 개발 관련 선행연구 조사 ... 12
• 다. 환경위성 분석 기술 개발 방법론 조사 ... 13
• 2. 자료 및 방법 ... 17
• 가. 지상 PM2.5 농도 산출 알고리즘 개발에 사용된 자료 및 방법 ... 17
• 나. 오존 지상농도 산출 원형 개발에 사용된 자료 및 방법 ... 21
• 다. 환경위성 분석 기술 개발에 사용된 자료 및 방법 ... 24
• III. 연구결과 및 고찰 ... 27
• 1. 미세먼지 지상농도 산출 오차검사 및 기법 고도화 ... 27
• 가. 지상 PM2.5 농도 산출 결과 검증 ... 27
• 나. 산출된 지상 PM2.5 농도 분포 및 월 변동성 분석 ... 28
• 다. 지상 정보 활용 추가 개선 방안 분석 결과 ... 30
• 2. 오존 지상농도 산출 기술 원형 개발 ... 32
• 가. 산출 기술 정확도 분석 ... 32
• 나. 산출 기술 검증 ... 32
• 다. 오존 지상농도 산출 원형기술 평가 및 향후계획 ... 34
• 3. 환경위성 분석 기술 개발 방법론 마련 ... 34
• 가. 오존 생성 민감도 추정 ... 34
• 나. 대기오염농도를 이용한 우리나라 대기질 지수 산정 ... 43
• IV. 결 론 ... 48
• 참 고 문 헌 ... 50
• 끝페이지 ... 54