This study introduces a method for estimating Aerosol Optical Depth (AOD) using Broadband Aerosol Optical Depth (BAOD) derived from direct normal irradiance and meteorological factors observed between 2016 and 2017. Through correlation analyses between BAOD and atmospheric components such as Rayleigh scattering, water vapor, and tropospheric nitrogen dioxide, significant relationships were identified, enabling accurate AOD estimation. The methodology demonstrated high correlation coefficients and low Root Mean Square Errors (RMSE) compared to actual AOD500 measurements, indicating that the attenuation effects of water vapor and the direct impact of tropospheric nitrogen dioxide concentration are crucial for precise aerosol optical depth estimation. The application of BAOD for estimating AOD500 across various time scales-hourly, daily, and monthly-showed the approach's robustness in understanding aerosol distributions and their optical properties, with a high coefficient of determination (0.96) for monthly average AOD500 estimates. This study simplifies the aerosol monitoring process and enhances the accuracy and reliability of AOD estimations, offering valuable insights into aerosol research and its implications for climate modeling and air quality assessment. The findings underscore the viability of using BAOD as a surrogate for direct AOD500 measurements, presenting a promising avenue for more accessible and accurate aerosol monitoring practices, crucial for improving our understanding of aerosol dynamics and their environmental impacts.
천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)의 에어로솔 광학두께(Aerosol Optical Depth; AOD) 산출물의 검증을 위하여, 동아시아 지역을 대상으로 2011년 1월부터 2014년 7월까지 산출자료와 134개의 지상관측 Aerosol Robotic Network(AERONET) AOD와 비교 분석하였다. 시공간 일치법을 사용하여 천리안 위성 AOD와 AERONET 전체 관측 지점의 AOD의 비교결과는 약한 상관관계(R=0.297)와 함께 천리안 AOD가 과대평가된 결과를 나타내었다. 그러나, AERONET 관측지점별 비교 결과는 각 지점별로 상이한 결과를 나타내었으며, 최소 상관계수 R=0.026(AOE_Baotou 지점) 과 최대 상관계수 R=0.905(DRAGON_Anmyeon 지점)을 보였다. 천리안 AOD와 AERONET AOD의 편차와 입자 유효반경, 수증기, 지표반사도, 태양천정각과의 비교결과, 천리안 AOD 산출물에 대한 계통적 오차가 발견되지 않았다. 그러나 한반도 인근지역의 한정된 지역을 대상으로 하면 천리안 AOD와 AERONET AOD의 유사성이 나타나므로, 지역적인 한계가 있음을 발견하였다. 마지막으로, 본 연구 결과는 COMS AOD 산출 알고리즘의 개선에 도움을 줄 수 있을 것이며, 따라서 개선된 비교검증 결과를 얻을 수 있을 것이다.
본 연구에서는 COMS (Communication, Oceanography and Meteorology Satellite) 위성의 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 센서와 Himawari-8 위성의 AHI (Advanced Himawari Imager) 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께 (Aerosol Optical Depth; AOD)를 활용하여 단일화된 AOD 합성장을 생산하였다. 위성 간의 공간해상도와 위치좌표계가 다르기 때문에 이를 맞춰주는 전처리 작업을 선행하였다. 이후 지상관측 기반인 AERONET (AErosol RObotic NETwork)의 레벨 1.5 AOD 자료를 사용하여 각 위성과 AERONET과의 상관관계 분석 및 추세를 보간하여 기존 위성 AOD 보다 정확한 위성 AOD 자료를 생산하였다. 이후 합성과정을 진행하며 최종적으로 시공간적으로 더 완벽하고 정확한 AOD 합성장을 생산하였다. 생산된 AOD 합성장의 제곱근 평균 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 0.13, 평균 편향(mean bias)는 0.05로, 기존의 GOCI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.11)와 AHI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.05) 보다 나은 성능을 보였다. 또한 합성된 AOD는 단일위성에서 구름으로 인하여 관측되지 못한 지역에서 시공간적으로 보다 완벽하게 생산되었음을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.232-235
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2006
Using 30 days of hourly visible channel data and DIScrete Ordinate Radiative Transfer (DISORT) model (6S), Aerosol optical depth (AOD) at $0.55{\mu}m$ was retrieved over the East Asia. In contrast with the AOD retrieval using low-earth-orbit satellites such as MODIS (Moderate-Res olution Spectroradiometer) or MISR (Multiangle Imaging SpectroRadiometer), this algorithm with geostationary satellite can improve the monitoring of AOD without the limitation of temporal resolution. Due to the limited number of channels in the conventional meteorological imager onboard the geostationary satellite, an AOD retrieval algorithm utilizing a single visible channel has been introduced. This single channel algorithm has larger retrieval error of AOD than other multiple-channel algorithm due to errors in surface reflectance and atmospheric property. In this study, the effects of manifold atmospheric and surface properties on the retrieval of AOD from the geostationary satellite, are investigated and compared with the AODs from AERONET and MODIS. To improve the accuracy of retrieved AOD, efforts were put together to minimize uncertainties through extensive sensitivity tests. This algorithm can be utilized to retrieve aerosol information from previous geostationary satellite for long-term climate studies.
위성을 이용한 에어로졸 원격탐사에서 높은 공간해상도의 정보에 대한 요구가 많았음에도 그동안 단일화소가 갖는 물리적인 에어로졸 신호의 약화와 구름 등에 의한 오차 증가로 인해 산출에 어려움을 겪어왔다. 본 연구에서는 GOCI 자료를 이용하여 한-미 협력 국내 대기질 공동조사 캠페인 기간인 2016년 5, 6월에 대해 GOCI의 최대 공간 해상도인 500 m에서 고해상도 에어로졸 광학 깊이를 산출하였다. 기존의 GOCI 알고리즘은 6 km 해상도로 에어로졸 산출물을 제공해왔으며, 이번 연구에서 개발한 고해상도 산출 알고리즘은 기존 알고리즘을 기반으로 한다. 에어로졸 모형, 조견표 구성 및 역추산 과정은 동일하게 이용되었으나, 높은 해상도에서의 구름 제거 방법이 개선되었다. 그 결과, 몇 가지 사례에 대하여 6 km 산출물과 비교하였을 때 500 m 산출물의 분포 및 크기는 유사하게 나타났으나 공간 해상도가 높기 때문에 더 많은 화소에 대하여 산출되었다. 이에 따라 작은 규모의 구름 주위에서도 산출이 되었고, 에어로졸의 공간적인 변화를 세밀하게 살펴볼 수 있었다. 정확도 검증을 위하여 지상 관측 장비와 비교를 하였을 때 공간해상도가 크게 좋아졌음에도 상관 계수가 0.76, 기대 오차 내에 들어오는 비율이 51.1%로 6 km 산출물과 유사한 검증 결과를 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권5호
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pp.521-533
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2024
As the concentration of fine dust has recently increased, numerous related studies are being conducted to address this issue. Aerosol optical depth (AOD) is a vital atmospheric parameter for measuring the optical properties of aerosols in the atmosphere, providing crucial information related to fine dust. In this paper, we apply three dimension reduction methods, nonnegative matrix factorization (NMF), empirical orthogonal functions (EOF) analysis and independent component analysis (ICA), to AOD data to analyze the patterns of fine dust in the East Asia region. Through a comparison of three dimension reduction methods, we observe that some patterns are observed in all three method, while some information are only extracted in a specific method. Additionally, we forecast AOD levels based on three methods, and compare the predictive performance of the three methodologies.
Using the NASA's Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2) reanalysis for aerosol optical depth (AOD) and satellite-observed carbon monoxide (CO) data, we examined the basic pattern of AOD variations over the three polar stations of Korea: Jangbogo and King Sejong stations in the Antarctica, and Dasan station in the Arctic area. AOD values at King Sejong and Dasan station show the maximum peaks in spring, which looks associated with the high amount of atmospheric CO emitted from the natural burning and the biomass burning. Jangbogo station shows the much less AOD compared to other two stations, and seems not strongly affected by the transport of airborne particles generated from mid-latitude regions. All three polar stations show the AOD increasing trend in general, indicating that the polar background air quality becomes polluted.
최근 성능이 크게 개선된 정지궤도 기상위성 Himawari-8, GK2A등이 운용됨에 따라 시공간적으로 보다 고해상도 AOD(Aerosol Optical Depth) 자료의 사용이 가능해졌다. 본 연구에서는 최근 4년간 한반도내 AERONET(Aerosol Robotic Network) 참여 5개 지점(서울대학교, 연세대학교, 한국외국어대학교, 광주과학기술원(GIST), 안면도 기후변화감시센터)의 에어로졸 관측 자료를 이용하여 Himawari-8/AHI(Advanced Himawari Imager) 에어로졸 산출물의 특징과 두 AOD 자료 간에 차이가 발생하는 원인에 대해 분석하였다. 분석결과 위성과 지상관측 AOD는 하늘이 맑을 경우(운량 < 3)에는 지리적 위치에 관계없이 매우 유사하게 나타났다. 하지만 운량이 증가할 경우 위성 관측과 지상관측 AOD의 차이는 지리적 위치에 관계없이 현저하게 증가하였다(편의: 0.05(맑음) → 0.21(전체), 상관계수: 0.74 → 0.64, RMSE: 0.21 → 0.51). 5개 지점 모두에서 운량이 많거나 상대습도가 높을 때 위성이 지상관측에 비해 AOD를 크게 과대 추정하는 것으로 보아 두 AOD 자료 간의 차이는 주로 운량과 상대습도와 관련이 깊은 것으로 판단된다. 하지만 풍속, 가강수량, 구름 하부 높이, 그리고 옹스트롬 지수(Angstrom Exponent)는 두 AOD 자료 간의 차이에 영향을 미치지 않는 것으로 보인다. 본 연구의 결과는 운량이 많을 경우 위성 관측 AOD 자료 사용시 주의가 필요함을 제시한다.
The radiative properties of atmospheric aerosol are determined by the mass and chemical characteristics, and optical properties such as aerosol optical depth (AOD), ngstr m parameter ( $\alpha$) and single scattering albedo (SSA). In particular these aerosol optical properties also determine surface temperature perturbation that may give some information in understanding the regional atmospheric radiative forcing. For understanding the radiative forcing and regional surce of aerosol, this paper summarizes and compares the aerosol optical properties results from and compares the atmospheric aerosol optical properties results from two different experiments: Anmyeon 2000 and Jeju 2001. Korea Global Atmosphere Watch Observatory (KGAWO) at Anmyeon island and ACE-Asia super-site at Gosan Jeju island have measured the radiations and aerosols since the year of 2000. The sites are located in the mid-west and south of Korea peninsula where it is strongly affected by the Asian dust coming from China region in every spring. Aerosol optical properties over both sites were measured through the ground-based sun and sky radiometers were analyzed for understanding the radiation and climate properties. Number concentration and chemical components of aerosol were additionally analyzed for the source estimation in the transportation. The frequency distributions of aerosol optical depth are rather narrow with a modal vaiue of 0.38 at both sites. However, the distributions of show one peak (1.13) at Jeju but two peaks (0.63 and 1.13) at Anmyeon. In the cases of Anmyeon, one peak around 0.63 corresponds to relatively dust-free cases, and the second peak around 1.13 characterizes the situation when Asian dust is presented. The correlation between AOD and resulted high correlation on the wide range with high values of optical depth at Anmyeon, otherwise a narrow range of with moderate to low AOD at Jeju. In dust free condition SSA decrease with waveleneth while in the presence of Asian dust SSA either stays neutral or increases slightly with wavelength. The change of surface temperature shows the stronger positive correlations with aerosol optical depth increase at Anmyeon than Jeju. In the chemical properties the aerosol are related to high concentrations in inorganic matters, SO$^4$, NO$_3$, CA2+ in fine and coarse.
에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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