The present work is an attempt to improve the performance of a regional air quality model by means of liking it with a global chemistry transport model. The global chemical transport model of GEOS-Chem is used to provide BC (Boundary Condition)s which reflect temporal and spatial variations at boundaries of regional chemical transport model of CMAQ over East Asia. First, GEOS-Chem outputs are evaluated by comparing predicted concentrations with observed monthly data of gas phase species and secondary inorganic aerosols from EANET (Acid Deposition Monitoring Network in East Asia) sites. The results show that predicted PM10 concentrations are in good agreement with the observations. This implies that GEOS-Chem outputs could be used to provide BCs to CMAQ. Simulated daily and monthly mean PM10 concentrations of CMAQ with the linkage of GEOS-Chem's BCs and constant BCs are then evaluated by comparing predicted concentrations with observations at API (Air Pollution Index) sites in China as well as EANET sites in Korea. CMAQ with the GEOS-Chem outputs improves model simulation in depicting observed PM10 concentrations comparing with those with constant BCs. It is also found that influence of aerosol species are largely dependent on the BCs over East Asia and Korea. Mean biases between simulated versus observed daily and monthly mean concentrations of PM10 with the GEOS-chem were improved by 1~8 ${\mu}g/m^3$ in China region, 3.26 ${\mu}g/m^3$ in Korea.
The goal of this study is to investigate the effects of the chemical lateral boundary conditions (CLBCs) on Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) simulations of tropospheric ozone for East Asia. We developed linking tool to produce CLBCs of CMAQ from Goddard Earth Observing System-Chemistry (GEOS-Chem) as a global chemistry model. We examined two CLBCs: the fixed CLBC in CMAQ (CLBC-CMAQ) and the CLBC from GEOS-Chem (CLBC-GEOS). The ozone fields by CMAQ simulation with these two CLBCs were compared to Tropospheric Emission Spectrometer (TES) satellite data, ozonesonde and surface measurements for May and August in 2008. The results with CLBC-GOES showed a better tropospheric ozone prediction than that with CLBC-CMAQ. The CLBC-GEOS simulation led to the increase in tropospheric ozone concentrations throughout the model domain, due to be influenced high ozone concentrations of upper troposphere and near inflow western and northern boundaries. Statistical evaluations also showed that the CLBC-GEOS case had better results of both the index of Agreement (IOA) and mean normalized bias. In the case of IOA, the CLBC-GEOS simulation was improved about 0.3 compared to CLBC-CMAQ due to the better predictions for high ozone concentrations in upper troposphere.
Global atmospheric $CO_2$ distributions were simulated with a chemical transport model (GEOS-Chem) and compared with space-borne observations of $CO_2$ column density by GOSAT from April 2009 to January 2010. The GEOS-Chem model simulated 3-D global atmospheric $CO_2$ at $2^{\circ}{\times}2.5^{\circ}$ horizontal resolution using global $CO_2$ surface sources/sinks as well as 3-D emissions from aviation and the atmospheric oxidation of other carbon species. The seasonal cycle and spatial distribution of GEOS-Chem $CO_2$ columns were generally comparable with GOSAT columns over each continent with a systematic positive bias of ~1.0%. Data from the World Data Center for Greenhouse Gases (WDCGG) from twelve ground stations spanning $90^{\circ}S-82^{\circ}N$ were also compared with the modeled data for the period of 2004-2009 inclusive. The ground-based data show high correlations with the GEOS-Chem simulation ($0.66{\leq}R^2{\leq}0.99$) but the model data have a negative bias of ~1.0%, which is primarily due to the model initial conditions. Together these two comparisons can be used to infer that GOSAT $CO_2$ retrievals underestimate $CO_2$ column concentration by ~2.0%, as demonstrated in recent validation work using other methods. We further estimated individual source/sink contributions to the global atmospheric $CO_2$ budget and trends through 7 tagged $CO_2$ tracers (fossil fuels, ocean exchanges, biomass burning, biofuel burning, net terrestrial exchange, shipping, aviation, and CO oxidation) over 2004-2009. The global $CO_2$ trend over this period (2.1 ppmv/year) has been mainly driven by fossil fuel combustion and cement production (3.2 ppmv/year), reinforcing the fact that rigorous $CO_2$ reductions from human activities are necessary in order to stabilize atmospheric $CO_2$ levels.
하부 성층권 온도의 추세에 대한 위성관측과 모델 결과들의 상대적인 정확성을 평가하기 위하여 두 종류의 위성관측 MSU 채널 4(57.95GHz) 밝기온도 자료들과 1981${\sim}$1993년 기간의 두 종류의 대순환 모델(ECMWF and GEOS) 재분석 자료들을 시계열 회귀분석으로 상호 비교하였다. 1980${\sim}$1999년 기간의 위성자료는 이 연구에서 유도된 직하점 MSU4와 여러 주사각에서 유도된 SC4(Spencer and Christy, 1993)이다. 위 기간에 전지구에 대한 MSU 하부 성층권 온도는 화산폭발과 관련된 냉각화 경향(-0.35K/decade)을 보였으며, 이러한 경향은 육지보다 해양에서 1.2배 컸다. 자료들의 공통 기간(1981${\sim}$1993년)에 대한 하부 성층권 온도의 아노말리는 두 종류 관측자료와 GEOS에서 전지구적으로 냉각화 경향(-0.14${\sim}$-0.42K/decade)을 보였으나, ECMWF는 북반구를 제외하고 온난화(0.06K/decade)를 보였다. 온도 연주기는 SC4를 제외하고 다른 세 종류 자료에서 유사한 위상과 함께 현저하였다. 온도 추세에 대한 95%신뢰도 조사에서 MSU 채널 4의 하부 성층권 온도에 대한 신뢰도가 채널 2(53.74GHz)의 중간 대류권 온도보다 더 낮았다. 또한 두 기층 사이의 온도 추세 감율이 북반구 육지에서 가장 컸다. MSU4에 대한 SC4 및 모델 재분석 결과들의 상관은 전지구의 경우에 SC4(r=0.96)에서 가장 높았고, ECMWF(r=0.61)에서 가장 낮았다. 한반도의 경우에는 GEOS에서 가장 높았고(r=0.88), ECMWF에서 가장 낮았다(r=0.73). MSU4에 대한 SC4, ECMWF의 상관은 아열대 제트류가 위치하는 $30^{\circ}$ 위도대에서 낮았으나(r<0.6) 그 외의 지역에서는 대체로 높았다(r>0.6). 한반도 부근에서 하부 성층권 온도의 냉각화 경향은 모든 자료에서 공통적으로 나타났다. 이러한 추세는 SC4(-0.82K/decade)에서 가장 컸으며, MSU4(-0.38K/decade), GEOS(-0.28K/decade), ECMWF(-0.07K/decade) 순으로 나타났다.
대류권 오존은 전 세계적으로 인간과 생태계에 막대한 피해를 입히는 오염 물질이다. 국지적인 오존 문제는 발생 지역에서 바람에 의해 풍하 측으로 이동함에 따라 지역적, 전 지구적 문제가 되고 있다. 보다 효율적인 오존 모니터링을 위해서 연속적인 일중 관측이 가능한 정지궤도 위성을 이용하려는 시도가 있어왔다. 이 연구에서는 정지궤도 위성에서 관측될 대류권 오존의 연속적인 관측을 이용하여 대류권 오존 이동벡터(Tropospheric Ozone Movement Vector, TOMV) 산출을 세계 최초로 시도했다. 현재 정지궤도 위성을 이용한 대류권오존 산출물이 존재하지 않기 때문에 대기화학모델인 GEOS-Chem에서 산출된 대류권 오존 자료를 이용하였다. 산출된 오존의 이동 속도는 화학모델에 비해 높은 값이 나왔지만 오염의 이동의 방향은 매우 높은 일치성을 보여주었다. 제시된 알고리즘을 이용하면 오존의 유입 플럭스를 오존의 움직이는 속도와 방향을 이용하여 산출할 수도 있다. 이와 같은 결과는 오염물질의 이동분석에 널리 사용되는 역방향 궤적 방법의 대안으로써 오염물질의 모니터링과 예보에 보다 유용하게 사용될 수 있다. 이와 반대로 오존분포의 경계선이 불분명하면 TOMV 산출에 오차를 발생시킬 수 있기 때문에 이동에 대한 잘못된 정보를 줄 수 있는 것이 이 방법의 한계이다. 그럼에도 불구하고 TOMV 방법은 앞으로 활동하게 될 정지궤도 위성을 이용한 오염 모니터링과 예보에 진일보한 방향을 제시해줄 수 있을 것이다.
The purpose of this study is to overview foreign trends in the study of the landscape ecology through new framework of landscape ecological studies and to suggest possibility and limitation of introduction of landscape ecology studies in Korea. Because of historical reasons rooted in different disciplines, landscape ecology of the present time is not unified at all. Therefore, landscape ecology should be understood in an integrative manner accommodating different views and various aspects of landscape(NOOS, GEOS, BIOS). Facing the increasing environmental problems and the goal of sustainable landscape, the principle of a holistic approach complementarity and transdisciplinarity outlined in this paper (esp. connection physical-materials and cognitive system) might help to understand the characteristics of landscapes and landscape ecology. Important steps towards this direction are the landscape survey, diagnosis, the identification of landscape functions, the development of landscape evaluation models and landscape planning system. Recently there have been a few landscape ecological researches in Korea, which tells there have been strong needs to solve practical landscape problems caused by the rapid socioeconomic growth for several decades. However, almost of this studies are focused on cognitive and visual aspects of landscapes defined boundaries of disciplines. But for more holistic approach complementarity and transdisciplinarity in landscape ecological studies, many other aspects such as the consideration of geoecological and bioecologocal variables, preperation of ecological basic data(mapping) and the development of landscape planning as a tool for practical application should be integrated into the whole landscape system.
측과 모델에서 각각 유도된 하부 성층권의 온도를 비교 ${\cdot}$ 분석하기 위하여 전구에 대한 1980-98년 기간의 위성관측 MSU 채널4 (하부 성층권) 밝기온도와 두 개의 대기대순환 모델(NCEP, 1980-97년; GEOS, 1981-94년) 재분석 자료를 상관 및 경험직교함수 분석을 통하여 조사하였다. 월평균 기후값의 아노말리에서 MSU 온도는 남반구 겨울에 고위도 지역에서 현저하게 감소하였으나 (20-22K), 남반구 봄인 10월에는 오스트레일리아의 이남 지역에서 하부 성층권 온도 및 오존 전량이 주목 할만하게 동시에 상승하였다. 열대지방에서는 온도 연주기가 중 ${\cdot}$ 고위도에 비하여 뚜렷하지 않았다. 전구 대부분의 지역에서관측과 모델 사이에 상관은 높았으나 (r${\ge}$0.95), 아열대 제트기류가 통과하는 20N-3ON 지역, 북미 대륙 그리고 안데스산맥 남단지역에서 낮았다(r${\sim}$O.75). MSU 및 모델 재분석들의 월평균값에 대한 모드 1은 연주기와 함께 화산 폭발시에 하부 성층권의 온도 상승을 나타냈다. 한반도 지역에 대한 분석은 하부 성층권 온도가 대류권과 대조적으로 여름에 하강하고 겨울에 상승하는 형태를 보였다. 열대 태평양에 대한 MSY 및 재분석들의 아노말리 모드 1은 화산폭발에 의한 하부 성층권 온도 상승을 나타냈다. 모드 2는 MSH와 GEOS에서 준2년 주기진동 (QBO), 그러나 NCEP에서 엘니뇨 특징을 보였다. 엘니뇨 특징은 MSU와 GEOS의 경우에 모드 3에서 나타났다. 관측과 모델 모두에서 하부 성층권 온도에 대한 기여율이 대체로 화산폭발, QBO, 엘니뇨 순으로 높았다. 열대 대서양의 결과도 무시할 만한 엘니뇨 기여를 제외하고 열대 태평양과 비슷하였다 본 연구는 하부 성층권 온도에 대한 위성관측과 모델 재분석 자료와의 비교를 통하여 상호 정확성을 진단할 수 있음을 보여준다.
With the commercial availability of very high resolution satellite imagery, the concealment of national confidential targets such as military facilities became one of the most bothering task to the image distributors. This task has been carried out by handwork masking of the target objects. Therefore, the quality of the concealment was fully depends on the ability and skill of a worker. In this study, a spectral clustering based technique for the seamless concealment of confidential targets in high resolution imagery was developed. The applicability test shows that the proposed technique can be used as a practical procedure for those who need to hide some information in image before public distribution
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.660-663
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2006
Rainfall estimation is important to weather forecast, flood control, hydrological plan. The empirical and statistical methods by measured data(surface rain gauge, rainfall radar, Satellite) is commonly used for rainfall estimation. In this study, the rainfall intensity for East Asia region was estimated using the empirical relationship between SSM/I data of DMSP satellite and brightness temperature of GEOS-9(10.7${\mu}m$) with cloud types(ISCCP and MSG classification). And the empirical formula for rainfall estimation was produced by PMM (Probability Matching Method).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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