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Ⅳ. 연구 결과
2개의 격자를 선택하여 해당 격자에서의 민감도 분석을 수행하였다. Grid1 은 37.0-37.5 ̊N, 126.0-126.5 ̊E 의 영역을 포함하며, Grid2는 37.0-37.5 ̊N, 126.5-127.0 ̊E의 영역을 포함한다. 오존의 경우 단위 오존 전량(1 DU) 당 기준 복사휘도 (오존 전량 = 320 DU)로부터의 복사휘도 변화를 살펴보면, 두 격자의 모든 비행 고도에 대해 328.131 nm의 파장에서, 즉 UV의 짧은 파장으로 갈수록 최대 변화율을 보였으나 이는 오존 전량에 비하더라도 미미한

Ⅳ. 연구 결과
2개의 격자를 선택하여 해당 격자에서의 민감도 분석을 수행하였다. Grid1 은 37.0-37.5 ̊N, 126.0-126.5 ̊E 의 영역을 포함하며, Grid2는 37.0-37.5 ̊N, 126.5-127.0 ̊E의 영역을 포함한다. 오존의 경우 단위 오존 전량(1 DU) 당 기준 복사휘도 (오존 전량 = 320 DU)로부터의 복사휘도 변화를 살펴보면, 두 격자의 모든 비행 고도에 대해 328.131 nm의 파장에서, 즉 UV의 짧은 파장으로 갈수록 최대 변화율을 보였으나 이는 오존 전량에 비하더라도 미미한 민감도이다. 따라서 초분광계로 항공관측한 자료로부터 오존 전량, 격자, 고도에 대하여 모두 민감도가 거의 없을 것으로 예상된다.

이산화질소의 경우 오존과 같은 방법으로 민감도 분석을 수행한 결과, 328.131-487.745 nm의 모든 파장 영역에서 민감도가 나타났다. 단위 이산화질소 전량(1 DU) 당 기준 복사휘도(이산화질소 전량 = 1.2 DU)로부터의 복사휘도 변화는 비행고도가 높을수록 크게 나타났으며, 모든 격자에서의 최대 변화율과 최소 변화율은 동일하게 각각 400.610 nm 483.748 nm의 파장에서 나타났다. 또한 오존과는 달리 고도에 따른 민감도 변화를 보였다.

에어로졸에 대한 민감도 분석에서, 지상 관측 시 에어로졸에 대하여 복사휘도가 선형적으로 변화하지 않는 것을 확인하였다. 따라서 복사전달모형으로부터 복사휘도를 모의할 때, 에어로졸의 광학적, 물리적 특성 등을 명확히 정의하여야 초분광계 관측 자료로부터 에어로졸에 대한 산출이 가능할 것으로 보인다. 항공 관측 시에는 고도가 높을수록 AOD 변화에 따른 민감도가 증가하는 경향을 보였다. 그러나 본 민감도 분석은 기본적인 에어로졸의 특성을 이론적으로 가정하여 산출한 결과를 토대로 이루어졌으므로 에어로졸의 광학적, 물리적, 연직적 특성을 명확히 정의하여 더 자세한 민감도 분석을 수행한 후 AOD의 산출 가능성을 도출하는 것이 필요할 것으로 보인다.

지난 1차 년도 과업(원격측정기법을 이용한 대기오염물질 공간농도 산출(Ⅰ))에서 수행한 초분광계 지상 관측 자료로부터 오존 전량을 산출하는 알고리즘의 고도화를 수행하였다. 기존 알고리즘에서 상수 dO₃/dN 를 태양천정각(SZA, solar zenith angle)과 측기천정각(VZA, viewing zenith angle)의 함수로써 사용했다면, 고도화된 알고리즘은 SZA과 VZA 뿐만아니라 상대방위각(RAA, relative azimuth angle)과 AOD를 모두 고려할 수 있도록 알고리즘을 고도화 하였다.

초분광계와 1분내로 관측 시간이 일치하는 시간대에서 Pandora로부터 산출된 오존 전량을 비교했을 때, 고도화된 알고리즘을 사용하는 경우 편향성(bias)은 –3.73 DU에서 1.00 DU으로 감소하였으며 평균 제곱근 오차(RMSE)는 7.89 DU에서 7.92 DU으로 소폭 증가하였다.

이와 더불어 초분광계 관측 자료로부터 이산화질소 및 오존을 산출하는 알고리즘의 안정성을 확인하기 위하여 이산화질소의 경우 geometry에 대해, 오존의 경우 AOD에 대하여 민감도 분석을 수행하였다. 이산화질소는 SZA, VZA 그리고 RAA에서 각각 1~5˚의 오차가 있을 경우, 실제 산출되는 이산화질소 전량에서 각각 4.9 ~ 16.7, 4.7 ~ 16.8, 5.0 ~ 18.0 %의 오차가 발생할 수 있음을 확인하였다. 오존의 경우 관측된 AOD가 1 % 의 오차를 가진다면 약 0.16 DU의 오차가 발생하게 되며, 약 –30 ~ 30 %의 오차가 존재할 경우, 1.9 ~ -1.7 % 의 관측 오차가 발생하는 것을 확인하였다.

항공 관측은 해상, 농경지 및 산악, 공업단지, 도심 순으로 4가지 지표면에 대하여 우선순위를 정한 뒤, 항로를 결정하였다. 비행 항로는 김포에서 출발하여 당진시 인근의 농경지 및 산악, 부곡 산업단지, 당진시 도심을 1km로 관측 한 후, 서해 덕적도 인근에서 0.5, 1, 2, 4 km 고도에서 관측, 4km 고도로 다시 당진시의 농경지 및 산악, 부곡 산업단지, 당진시를 관측한 후 김포로 돌아오는 것으로 비행계획을 구성하였다. 실제 항공 관측은 2018년 10월 21일 일요일에 수행되었다. 항공관측 자료를 활용한 대기 오염물질의 농도를 산출하기 위하여, 실제 측기로부터 관측된 복사휘도 자료를 확인하였을 때, 특히 400 nm 이하의 영역에서는 측기 민감도의 degradation이 뚜렷하게 나타나므로 약 360 nm 이하의 파장영역을 사용하여 전량을 산출하고, 민감도도 작은 오존의 경우 산출이 어려울 것으로 보인다.

항공 관측일인 2018년 10월 21일의 경우, 안면도와 연세대학교의 AERONET sunphotomer를 기준으로 AOD가 약 0.2 이하로 매우 낮은 날로, 해당 관측 자료로부터 AOD를 산출하는 것이 불가능하나, 역으로 0.5 km 고도에서 관측된 복사휘도를 지표면 신호로 가정하여 지표면 반사도를 산출할 수 있다. 또한 산출된 지표면 반사도를 이산화질소 전량 산출의 입력 값으로 사용할 수 있다. 따라서 본 과업에서는 카이 검정 방법(chi-square test)을 이용하여 0.5 km 고도자료로부터 지표면 반사도를 산출, 1, 2, 4 km 고도자료로부터 이산화질소 전량을 산출하는 알고리즘을 구성하였다.

먼저, AOD가 낮은 날 비행고도 0.5 km의 복사휘도로부터 각 픽셀에 대해 파장 쌍 별 복사휘도 비(radiance ratio)를 산출하고, 이를 이용하여 카이 검정 방법을 수행한다. 복사휘도의 경우, 파장방향으로 5픽셀을 이동 평균하여 사용하며, 카이 검정 방법은 각 픽셀 별 geometry를 고정시킨 후 지표면 반사도를 0.01 단위로 증가시키며 복사전달모형으로부터 산출한 조견표의 복사휘도 비 와 비교하여 관측과 복사전달모형으로부터 이론적으로 계산된 복사휘도 비가 가장 일치할 때의 지표면 반사도를 산출한다. 이산화질소 전량 산출을 위해 동일지점의 각 1, 2, 4 km 고도의 복사휘도 자료를 이용하여 카이 검정 방법을 다시 한 번 수행한다. 카이 검정 방법에는 이산화질소 흡수에 민감한 파장 쌍을 사용하여 각 파장 쌍 별 복사휘도 비를 변수로 사용하였다. 앞서 산출된 지표면 반사도 값과 관측 geometry를 고정 시킨 후, 이산화질소 전량을 0.1 DU 단위로 증가시키며 조견표의 복사휘도 비와 관측된 복사휘도 비를 이용하여 각 고도별 χ2값을 계산하고, 계산된 고도별 χ2의 합이 최소가 될 때의 이산화질소 전량을 산출한다.

지표면 반사도의 경우 3개의 파장 쌍, 이산화질소의 경우 5개의 파장 쌍을 사용하여 각 파장 쌍으로부터 계산되는 복사휘도의 비율을 카이 검정 방법에 이용한다. 지표면 반사도 산출에 사용한 파장 쌍은 w₁: 437.166/407.005 nm, w₂: 462.697/441.646 nm, w₃: 465.095/442.978 nm 이며, 이산화질소 산출에 사용할 파장 쌍은 1차 년도 초분광계 지상 알고리즘에서 이산화질소 전량 산출에 사용한 파장 쌍과 동일하게 선정하였다.

본 알고리즘을 적용하기에 앞서, 각 고도별 값을 비교하기 위해, 같은 위, 경도의 픽셀을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 GPS 자료의 비행기 자세와 관련된 변수들을 이용하여 각 픽셀 별 실제 위, 경도 정보를 계산하는 과정을 포함하도록 하였다.

알고리즘을 통해 산출한 지표면 반사도는 2018년 10월 21일 11시 19-21분 0.5 km 고도로 비행 관측한 (동경 125.87-125.92도를 중심으로 북위 36.85도에서 36.79도 까지 북에서 남으로 비행) 사례에 대하여 전 픽셀 평균 값으로 0.08 ± 0.03이 산출되었다. 이 때, 남북방향으로 30개의 픽셀을 코애딩(co-adding)하여 산출하였으나, 공간 불연속성이 뚜렷하게 나타났다. 2018년 10월 21일 11시 23-24분 0.5 km 고도로 비행한 관측 자료(동경 125.86-125.96도를 중심으로 북위 36.81도에서 36.82도까지 남에서 북으로 비행)로부터 산출한 지표면 반사도는 전 픽셀에 대하여 0.08 ± 0.03으로 산출되었으며, 19-21분 자료로부터 산출된 지표면 반사도와 유사한 값과 패턴을 보였다. 비교적 공간의 불연속도가 작은 중앙 픽셀의 지표면 반사도를 산출하면 두 사례 모두 0.05 ± 0.03으로 산출 되었다.

이러한 지표면 반사도의 공간 불연속성은 항공기의 자세 및 파도 등 해수면의 굴곡에 의해 나타나는 것으로 볼 수 있다. 그러나 지표면 반사도가 조견표 상의 최댓값인 0.1로 산출되는 지역에 대해서 는 추가적인 분석이 필요할 것으로 보인다. 센서가 관측하는 방향과 태양광의 반사각이 같을 때 표면이 밝게 나타나는 현상(sunglint)의 가능성도 생각해볼 수 있다.

실제 초분광계로부터 관측된 복사휘도와 복사전달모형으로부터 산출된 복사휘도를 비교하였을 때, 큰 차이를 보이는 것을 확인하였다. 첫째로 약 3 nm 가량 파장 편향성(spectral shift)을 보이는 것으로 나타났다. 둘째로는 초분광계로부터 관측된 파장별 복사휘도의 기울기가 큰 것을 볼 수 있다. 마지막으로 380 ~ 400 nm 파장 영역에서 복사휘도의 절댓값이 0에 가깝게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이는 초분광계 측기의 파장 및 복사 교정(spectral and radiometric calibration)이 정확하게 이루어지지 않음으로 인하여 나타나는 현상으로, 이 경우 산출물 별 태양광을 흡수하는 고유 파장을 사용하는 본 연구의 알고리즘에 사용하기 어려울 것으로 판단된다. 이에 추후 측기의 교정이 수행되고 보다 정확한 자료를 사용할 수 있을 경우 적용 가능한 이론적인 알고리즘 구성하고, 과업 중 습득한 항공 관측 자료를 이용하여 알고리즘의 초기 테스트를 수행하는 것으로 본 과업을 마무리 하였다.

(출처 : 요약문 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• 목차 ... 10
• 표목차 ... 12
• 그림목차 ... 13
• I. 서 론 ... 16
• 제 1 절 연구의 배경 ... 16
• 제 2 절 연구의 목적 ... 18
• 제 3 절 추진 체계 ... 20
• II. 연구내용 및 방법 ... 22
• 제 1 절 초분광해상 원격탐사장비 관측 자료 확보 ... 22
• 1. 연구 내용 ... 22
• 2. 연구 방법 ... 23
• 제 2 절 원격탐사장비 관측 자료를 활용한 대기오염 유발물질 산출 알고리즘(원형) 개발 및 고도화 ... 24
• 1. 연구 내용 ... 24
• 2. 연구 방법 ... 24
• III. 연구 결과 및 고찰 ... 26
• 제 1 절 초분광해상 원격탐사장비 관측 자료 확보 ... 26
• 1. 초분광해상 원격탐사장비의 항공 관측 수행 ... 26
• 2. 원격탐사장비 운영에서 발생하는 변수에 맞춘 관측 자료 품질 관리 표준 절차(SOP) 확보 ... 41
• 제 2 절 원격탐사장비 관측 자료를 활용한 대기오염 유발물질 산출 알고리즘(원형) 개발 및 고도화 ... 44
• 1. 항공 관측에 대한 복사전달모형으로 관측항목(이산화질소, 오존)별 민감도 분석 ... 44
• 2. 지상 및 항공 관측에 대한 복사전달모형으로 에어로졸 민감도 분석 ... 57
• 3. 관측 항목별 민감도 시험을 활용한 산출 알고리즘의 개발 ... 63
• IV. 결론 및 세부수행계획상 목표 달성 ... 92
• 제 1 절 결론 및 향후 계획 ... 92
• 제 2 절 세부수행계획상 목표 달성 ... 96
• V. 참고문헌 ... 97
• 끝페이지 ... 97