GOSAT 위성 신호와 한반도 서해안에 위치한 안면도 지상관측소 이산화탄소 관측값을 비교평가하는 연구를 수행하였다. GOSAT과 안면도 지상관측소의 관측값의 상관관계를 보여주는 $R^2$ 값은 0.49로 비교적 강한 양의 상관관계가 나타나고 있었다. 계절별 상관 분석 결과에서 여름과 가을($R^2=0.62$)에 강한 양의 상관계가가 나타나는 반면 봄과 겨울($R^2=0.37$)에는 보통의 양의 상관관계가 나타나 여름과 겨울이 좀 더 계절적으로 높은 상관계수를 보이고 있었다. 분석 기간(2009.6-2012.12) 중 GOSAT 이산화탄소 관측값이 지상관측소에 비해 다소 낮게 나타나고 있어 (평균 -6.31ppm), GOSAT 위성신호가 이산화탄소 농도를 지상관측소 측정 결과에 비해 과소평가하고 있음이 확인되었다. 이러한 분석 결과는 안면도와 제주 고산에 한정되어 있는 한반도의 이산화탄소 지상관측소의 시공간적 한계성을 극복할 수 있는 대안으로 GOSAT 위성의 활용가능성을 판단할 수 있는 근거가 될 수 있을 것이다.
The comparison between $CO_2$ volume mixing ratios observed by GOSAT and TCCON from September 2009 through November 2012 was performed at Tsukuba and Saga, two downwind sites in East Asia. The temporal trends of $CO_2$ values obtained from GOSAT show good agreement with those observed by TCCON at these two by the TCCON, showing a coefficient of determination ($R^2$) of 0.65. The regression slop we obtained was 0.92, showing a small bias of GOSAT $CO_2$ values compared to those observed by TCCON. However, we found the higher correlation in fall and winter than that in spring and summer. The $CO_2$ volume mixing ratios observ sites. The $CO_2$ volume mixing ratios observed by GOSAT are also in good agreement with those measured ed by GOSAT are in good agreement with those measured by the TCCON at those two sites in fall and winter, showing a coefficient of determination ($R^2$) of 0.66 where as the correlation of determination obtained between GOSAT and TCCON was only 0.27 in spring and summer.
The GOSAT (Greenhouse gases Observing SATellite) data provide new opportunities the most regionally complete and up-to-date assessment of $CO_2$. However, in practice, GOSAT records often suffer from missing data values mainly due to unfavorable meteorological condition in specific time periods of data acquisition. The aim of this research was to identify optimal spatial interpolation techniques to ensure the continuity of $CO_2$ from samples taken in the North East Asia. The accuracy among ordinary kriging (OK), universal kriging (UK) and simple kriging (SK) was compared based on the combined consideration of $R^2$ values, Root Mean Square Error (RMSE), Mean Error (ME) for variogram models. Cross validation for 1312 random sampling points indicate that the (UK) kriging is the best geostatistical method for spatial predictions of $CO_2$ in the East Asia region. The results from this study can be useful for selecting optimal kriging algorithm to produce $CO_2$ map of various landscapes. Also, data users may benefit from a statistical approach that would allow them to better understand the uncertainty and limitations of the GOSAT sample data.
지구 온난화와 기후 시스템에 가장 강력한 영향을 미치는 인자 중 하나인 대기 중 이산화탄소 농도 변화를 지속적으로 모니터링하는 것은 중요하며, 현재 지상 관측과 더불어 위성을 통한 모니터링이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 동북아시아 지역 중에서도 1999년부터 주요 대기질 관측소로 운영되어 온 안면도와 고산에서의 대기 중 이산화탄소 농도 변화에 대한 경향성을 전구 월별 평균 값과 비교해 보았으며, 이를 대표적인 온실 기체 관측 위성인 Greenhouse Gases Observing Satellite (GOSAT)과 Atmospheric Infrared Sounder (AIRS)에서 산출되는 값을 안면도와 고산 관측소의 농도 값과 비교하였다. 1999년 1월 대기 중 평균 농도가 371.87 ppm이었던 안면도에서의 이산화탄소 농도는 2013년 12월 405.50 ppm으로 지난 15년간 지속적으로 증가하였다(KMA, 2013). 플라스크 공기 샘플링 방법에 의해 관측된 안면도의 이산화탄소 농도는 같은 기간 전구의 계절 변동성 및 증가 추이가 동일했으나, 동북아시아에서의 이산화탄소 농도의 증가폭이 전구보다 평균 4 ppm 더 높게 나타났다. GOSAT과 AIRS에서 산출된 이산화탄소는 안면도 관측소의 지상 농도와 비교되었으며, 이를 통해 두 위성 자료들의 정확도가 비교하고자 하였다. GOSAT과 AIRS 모두 월별 이산화탄소 농도는 지상 관측소인 안면도의 관측 값보다는 낮은 분포 경향을 보였으나, 계절 변동성과 증가 추이는 동일하게 나타났다. GOSAT과 AIRS에서 산출되는 이산화탄소 농도는 위성별 정확도 분석을 위해 두 위성의 관측 기간 중 동일 관측이 수행된 2011년 1월부터 2012년 12월까지의 자료를 비교하였다. GOSAT은 r이 0.947, RMSD가 5.610, bias가 -5.280으로 r이 0.737, RMSD가 8.574, bias가 -7.316으로 나타난 AIRS보다 동북아시아를 대표하는 안면도 관측소에서의 정확도가 더 높게 나타났다.
본 연구는 동북아시아 지역의 이산화탄소 분포와 식생지수의 상관성 규명을 목적으로 한다. 이를 위해 지리가중치 분석기법을 활용하여 GOSAT 이산화탄소 측정자료와 MODIS 식생지수에 대해 다중공간회귀 분석을 시행하였다. 그 결과 이산화탄소와 식생지수 사이에는 전체적인 (-)의 상관관계가 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 공간적 자기상관성 측정을 위한 Global Morans'I지수와 Anselin Local Morans'I 통계 분석 결과에서는 이산화탄소는 일정한 군집성을 보이며 분포하고 있는 것으로 나타나났다. 이러한 결과는 산림파괴와 같은 개발 활동이 이산화탄소의 배출에 영향을 미쳐 일정한 군집을 형성하게 된 것으로 추정된다. 그러나 이산화탄소의 분포는 인위적 배출원과 식생의 호흡, 해양의 배출과 흡수 등의 다양한 요인과 결부되어 달라지기 때문에 이산화탄소 분포에 개입되는 다양한 변수와 상관성을 평가하는 후속연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 GOSAT으로부터 측정된 이산화탄소 농도와 이산화탄소의 분포에 영향을 미치는 토지피복, 식생지수 등을 GIS 공간분석기법과 연계하여 동북아시아 지역 이산화탄소의 공간적 분포 특성을 규명하였다. 그 결과 이산화탄소의 공간적 분포는 그 주변지역의 토지이용현황에 따라 그 패턴을 달리한다는 사실을 가시적으로 확인할 수 있었으며 이산화탄소는 도시와 같은 개발지에서 높은 농도대를 형성하는 반면 산림지역에서는 낮게 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 이산화탄소와 식생 간에는 통계적으로 유의한 수준에서 비교적 높은 부(-)의 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었다. 이는 향후 온실가스 저감 대책 및 완화를 위한 계획 수립에 있어 그 기초자료로 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 그동안 이산화탄소의 유동 방향 연구에서 지적된 지상관측자료의 시 공간적 제약성을 극복하고자, 최초의 온실가스 측정 전용 위성인 GOSAT을 활용하여 동북아시아 지역의 계절별 이산화탄소의 유동 방향을 평가하고자 하였다. 이를 위해 크리깅 분석을 적용하여 결측값을 보완하고, 이방성 베리오그램을 통해 전체적인 이산화탄소의 유동 방향을 결정하였다. 그 결과 동북아시아의 이산화탄소 공간적 분포 양상은 위도대에 일치하는 변화추세를 확인할 수 있었으며, 계절별 유동성은 봄, 가을, 겨울의 경우 남동쪽 및 동쪽으로 유동되는 이산화탄소가 주를 이루어 나타났으며, 여름에 경우 북쪽 및 북동쪽으로 이동하는 흐름이 나타났다. 이러한 결과는 동북아시아 지역에서 나타나는 계절풍과 유사한 흐름으로 주로 서에서 동으로 이동되는 경우가 주를 이루고 있음을 알 수 있으며, 이는 중국에서 배출된 이산화탄소가 한반도와 일본까지 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있다. 그러나 이산화탄소의 유동은 인위적 배출원과 식생의 호흡, 해양의 배출과 흡수 등의 다양한 요인과 결부되어 달라지기 때문에 이산화탄소 유동에 개입되는 다양한 변수와 상관성을 평가하는 후속연구가 필요할 것으로 사료된다.
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.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.7-10
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2006
Four programs, i.e. TRMM, ADEOS2, ASTER, and ALOS are going on in Japanese Earth Observation programs. TRMM and ASTER are operating well, and TRMM operation will be continued to 2009. ADEOS2 was failed, but AMSR-E on Aqua is operating. ALOS (Advanced Land Observing Satellite) was successfully launched on $24^{th}$ Jan. 2006. ALOS carries three instruments, i.e., PRISM (Panchromatic Remote Sensing Instrument for Stereo Mapping), AVNIR-2 (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer), and PALSAR (Phased Array L band Synthetic Aperture Radar). PRISM is a 3 line panchromatic push broom scanner with 2.5m IFOV. AVNIR-2 is a 4 channel multi spectral scanner with 10m IFOV. PALSAR is a full polarimetric active phased array SAR. PALSAR has many observation modes including full polarimetric mode and scan SAR mode. After the unfortunate accident of ADEOS2, JAXA still have plans of Earth observation programs. Next generation satellites will be launched in 2008-2012 timeframe. They are GOSAT (Greenhouse Gas Observation Satellite), GCOM-W and GCOM-C (ADEOS-2 follow on), and GPM (Global Precipitation Mission) core satellite. GOSAT will carry 2 instruments, i.e. a green house gas sensor and a cloud/aerosol imager. The main sensor is a Fourier transform spectrometer (FTS) and covers 0.76 to 15 ${\mu}m$ region with 0.2 to 0.5 $cm^{-1}$ resolution. GPM is a joint project with NASA and will carry two instruments. JAXA will develop DPR (Dual frequency Precipitation Radar) which is a follow on of PR on TRMM. Another project is EarthCare. It is a joint project with ESA and JAXA is going to provide CPR (Cloud Profiling Radar). Discussions on future Earth Observation programs have been started including discussions on ALOS F/O.
국립기상과학원은 2010년 6월부터, 하향적외스펙트럼을 관측하는 고분해적외분광간섭계(FT-IR)인 Atmospheric Emitted Radiance Interferometer(AERI)를 안면도 기후변화감시센터에 설치하여 운영하고 있다. 고분해 적외 센서를 이용한 AERI는 위성 기반의 원격탐사 자료를 검증하는데 유효하다. 본 연구에서는 계절별 AERI 기준 스펙트럼을 선정 및 적용(Seasonal-Cloud data Filtering Method, S-CFM)하여 구름에 영향을 받은 관측 스펙트럼 자료 제거방법을 개선하였다. S-CFM을 적용하여 산출된 최하층 메탄농도는 한 개의 기준 스펙트럼을 사용(Cloud data Filtering Method, CFM)하여 산출된 최하층 메탄농도 및 지상관측 메탄농도와 비교하였으며, AERI 연직 메탄 총량을 산출하여 GOSAT 메탄 연직 총량을 통해 검증 및 분석하였다. S-CFM 방법을 적용하여 산출된 최하층 메탄농도는 CFM의 최하층 메탄농도보다 더 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 지상관측 메탄농도의 연간 변화 패턴과 비슷한 결과를 보였다. 또한 GOSAT과 AERI의 연직 메탄 총량 비교에서도 비슷한 농도 분포를 보였으며, 매년 증가하는 패턴을 보였다. 뿐만 아니라 S-CFM을 적용함으로써 비교 가능한 자료의 개수가 증가하였다. 다만 여름철 AERI 스펙트럼을 통해 산출된 최하층 메탄농도 및 연직 총량 농도가 상당히 과대추정 되는 모습을 보이고 있기 때문에 기술적 보완이 필요한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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