대기중의 꽃가루는 생물학적으로 발생하는 자연현상이며, 꽃가루 입자 자체는 태양복사전달과정에 영향을 미치며, 시정을 악화시키는 등 대기환경을 저해하고, 건강문제에 부정적인 영향을 주기도 한다. 꽃가루에 대한 연구는 주로 꽃가루의 이동과 확산, 그리고 건강에 미치는 영향에 대해 이루어져 왔으나 대기 에어러솔로서 광학적 특성 및 기후변화에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 미비하다. 본 연구의 목적은 대기 중에서 꽃가루의 시간적 및 수직적 분포를 분석하는 것과 꽃가루의 증가로 인한 대기 에어러솔 광학적 특성변화를 분석하는 것으로서, 광주지역에서 고농도의 꽃가루 현상이 발생한 2009년 5월 5일부터 5월 7일 까지 라이다(Lidar)와 Cimel 선포토미터(sunphotometer)를 이용한 집중 관측을 수행하였다. 꽃가루는 주로 일출 후 대기 중에서 관측되기 시작하여 정오경에 대기경계층 고도 이하 (<약 1.5 km)까지 분포하다 일몰 후 사라지는 일변화를 보였으며, 꽃가루의 일평균 광학적 두께는 5, 6, 그리고 7일에 각각 0.036, 0.021, 그리고 0.019로 전체 대기 에어러솔에서 꽃가루가 차지하는 비율은 1 - 16 %로 정오경에 가장 높은 비율을 보였다. 이러한 연구결과를 살펴볼 때, 봄 철의 높은 꽃가루 농도는 대기 에어러솔의 주요한 요소로 작용할 수 있으며, 위성, 선포토미터 등의 원격 탐사 장비를 이용한 대기 에어러솔 관측 시 영향을 고려해야 할 요소임을 증명하였다.
2010년 11월 11-13일 한반도에 영향을 미쳤던 황사에 대해 WRF-Chem 모델을 이용하여 시뮬레이션 하였다. WRF-Chem 모델에서 미세먼지의 인위적 배출량은 RETRO 전구 배출량을 사용하였고, RADM2 화학 메커니즘과 MADE/SORGAM 에어로졸 스킴 및 GOCART 광물성 먼지 옵션을, 그리고 Fast-J 광해리 스킴을 선택하여 $PM_{10}$ 농도를 시뮬레이션 하였는데 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. WRF-Chem 모델 결과에 따른 $PM_{10}$ 농도의 공간적 분포와 연직 프로파일 분석결과 2010년 11월 11-13일에 우리나라에 영향을 미쳤던 황사는 강한 가을황사로 저기압의 발달로 인해 형성된 콤마구름 때문에 황사가 한랭전선 후면에서 갇혀 상공 2.5 km 이내에서 이동 및 유입됨을 알 수 있었다. 황사 발생 기간 동안 백령도와 서울의 기상청 관측 자료와 모델의 $PM_{10}$ 농도를 시계열로 분석한 결과 상관계수와 평균제곱근오차(RMSE)는 백령도의 경우 0.763과 $192.73{\mu}g/m^3$, 서울의 경우 0.725와 $149.68{\mu}g/m^3$로 나타났다. 미세먼지인 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$ 농도의 공간적 분포는 유사하였고 $PM_{2.5}$가 $PM_{10}$의 약 50% 정도로 나타났으며 이는 기상청 UM-ADAM 모델 결과와도 유사하였다. $PM_{10}$ 농도와 경계층 높이, 동서 성분 바람장의 공간적 분포는 유사성을 지니고 있어 두 개의 변수를 이용하여 $PM_{10}$의 농도를 예측하는 회귀 방정식을 구하고자 우리나라에 영향을 미쳤던 강한 가을 황사(2010년 11월 11-13일)와 봄 황사(2011년 3월 19-20일) 사례를 선정하였고, 통계 모델을 이용한 회귀식을 도출하였다.
한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.
벼 등 식량작물 작황 추정의 경제, 산업적 중요성이 증가함에 따라 생물리 모형과 원격탐사 기반의 위성자료를 활용한 작황 추정 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구에서는 위성 기반의 전천후 기상 입력자료(i.e. 기온, 대기 수증기압 포차, 일사량)와 빛 이용효율 모형을 이용한 생물리적 작물 성장 알고리즘을 벼에 적용하여 벼의 수확량을 수확 시기 보다 이르게(9월 중순 경) 추정하는 것을 목적으로 하였다. 2003년부터 2014년까지 12년간 경상권을 제외한 국내의 군 단위 행정구역별 벼 수확량을 추정하고, 이를 통계청에서 제공하는 현미 생산량 통계와 비교, 평가하였다. 벼 건중량, 수확지수 그리고 수확량 추정 결과는 각각 지도로 작성하여 공간적 분포 양상을 분석하였다. 연도별 전국 평균 추정 건중량은 평균오차(ME)가 0.56%, 평균절대오차(MAE)가 5.73%로 유의미한 결과를 보였다. 연도별 군 단위 건중량은 ME가 0.10%에서 2.00%, MAE가 2.10에서 11.62%의 범위를 보였다. 추정된 건중량은 강원지역에서 상대적으로 과대 모의하고, 충청 이남의 도심과 서해 인근지역에서 과소 모의하는 경향을 보였다. 건중량과 유관한 통계청 자료(i.e. 볏짚 생산량)와는 상반된 변동 양상을 보였는데, 이는 입력자료의 해상도(1 km)로 인한 픽셀 내 토지피복 이질성으로 인한 오차로 사료된다. 또한 생육기간 이후 수확시기의 생육상황을 고려하지 못하는 점을 향후 연구에서 개선할 필요가 있다.
2011-2015년 동안 한국 중부 태안과 청주 강내의 배경 관측지점에서 측정한 PM10, PM2.5 질량 농도를 분석하였다. 황사 사례를 제외한 PM10 질량 농도의 계절변동에서 겨울-봄 동안 높은 농도는 서풍 기류에 의한 영향이 반영되고 있으며, 여름에는 북태평양 기단과 잦은 강수로 낮은 수준을 보이고 있었다. 따라서, 일평균 PM10 질량 농도 $81{\mu}gm^{-3}$ (미세먼지 예보 '약간 나쁨' 이상) 이상의 사례도 겨울-봄 동안에 발생이 많으며, 특히 중국 동부 배출원에 가까운 태안에서 더 많은 사례가 발생하고 있었다. 인위적으로 발생한 연무는 입경 $2.5{\mu}m$ 미만 입자의 구성 비율이 높다. 천리안 위성의 밝기온도차 분석에서 대기와 입자가 작은 연무는 $-0.5^{\circ}K$ 이상에서 관측된다. 2011-2015년 동안 태안과 청주 강내에서 관측한 연무 사례일의 PM10 질량 농도와 NOAA 19 위성 밝기온도차를 분석하였다. PM10 질량 농도는 $200{\mu}g\;m^{-3}$ 보다 낮지만, PM2.5/PM10 질량 농도비는 0.4보다 높고 밝기온도차는 $-0.3-0.5^{\circ}K$ 범위에 분포하고 있었다. 그러나, PM10 질량 농도 $190{\mu}g\;m^{-3}$ 이상인 황사 사례의 밝기온도차는 PM2.5/PM10 질량 농도비가 0.4보다 낮고, 밝기온도차는 $-0.7^{\circ}K$ 이하의 범위에 분포하고 있었다. 이러한 연무의 밝기온도차 경계값 범위를 적용한 결과는 MODIS AOD, OMI AI의 에어로졸 분포 범위와 일치하였다.
이 연구의 목적은 한반도에서 $CH_4$ 농도의 수치모의 검증을 통하여 $CH_4$ 배출원의 기여 농도를 추정하는 것이고, 이 수치모의에 사용된 $CH_4$ 배출량을 상자모델로부터 추정된 $CH_4$ 배출량과 비교하는 것이다. 한반도에서 2010년 4월 1일부터 8월 22일까지 $CH_4$의 평균 농도를 추정하기 위해 WRF-CMAQ 모델이 사용되었다. 모델에서 $CH_4$ 배출량은 전지구 배출량인 EDGAR와 한국에서의 온실기체 배출량인 GHG-CAPSS로부터 인위적 배출 인벤토리와 전지구 자연적 인벤토리인 MEGAN이 적용되었다. 이들 $CH_4$ 배출량은 안면도 및 울릉도에서 측정된 $CH_4$ 농도와 모델링 농도 자료를 비교함으로써 검증되었다. 울릉도에서 국내 배출원으로부터 추정된 $CH_4$의 기여 농도는 약 20%로 나타났고, 이것은 한반도 내 농장(8%), 에너지 기여 및 산업공정(6%), 일반폐기물(5%), 생체 및 토지이용(1%) 등 $CH_4$ 배출원으로부터 기원하였다. 그리고 중국으로부터 수송된 $CH_4$의 기여 농도는 약 9%였고, 나머지 배경농도는 약 70%로 나타났다. 박스모델로 추정된 $CH_4$ 배출량은 WRF-CMAQ 모델에서 사용한 $CH_4$ 배출량과 유의미한 결과를 얻었다.
본 연구에서는 겨울철 영동지역에서 2001 ~ 2012(12년) 동안 일신적설 50 cm 이상의 3개 극한 대설사례를 선정하여 위성에서 관측된 구름을 추적하여 공간적 특성을 분석하였다. 그리고 그 특성을 레이더 강수와 비교하였다. 이 연구에서 선정된 영동지역 극한 대설사례는 영동지역(영동 앞바다)에서 발생하여 발달하거나 동한만 부근에서 발생하여 영동지역으로 이동해 들어오는 독립되고 잘 발달된 그리고 크기가 작은 대류형 구름과 관련이 있다. 주강수 시기의 이 구름덩어리의 최저휘도온도는 -$-40{\sim}-50^{\circ}C$로 낮고, 휘도온도 $-35^{\circ}C$ 혹은 $-40^{\circ}C$ 이하의 구름 크기는 약 17,000 ~ 40,000 $km^2$로 중규모 대류복합체($-52^{\circ}C$ 이하 구름크기 50,000 $km^2$)보다 작은 크기이다. 이 때 레이더의 강수면적(0.5 mm/hr 이상)도 약 4,000 ~ 8,000 $km^2$로 작고 독립된 강수 형태를 보인다. 위성의 구름영역과 레이더 강수영역은 영동 앞바다에 비슷하게 위치하였으나 레이더 강수의 중심이 상대적으로 영동 해안에 인접해 위치하였다. 또한 구름이 발달하는 과정에서 구름의 극값과 강수의 극값이 일치하지 않는 경우도 나타났다. 그러나 모든 사례에서 주강수 시기에 구름은 영동 앞바다에 위치하였다. 따라서 구름덩어리의 위치가 극한 대설에 있어 무엇보다 중요한 요소인 것으로 판단된다. 수증기 영상은 건조구역(암역)의 가장자리 북쪽에서 구름덩어리가 발달함을 보여주었다. 따라서 위성관측의 구름영상과 지상 레이더에 의한 강수관측 값과 비교하여 보았을 때, 위에 선정된 극한 대설 사례는 부저기압 혹은 소용돌이의 발달과 관련되어 있는 것으로 생각된다. 영동지역 극한 대설에 대한 초단기 예보에 있어 초기에 동한만 혹은 영동지역에서 작고 발달된 대류형 구름을 탐지하고 추적하는 것이 중요하다.
본 연구에서는 처음으로 한반도 서울지역에서 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로 관측된 대류권 이산화질소 칼럼농도를 이용하여 OMI 센서의 관측시간인 13:45에서의 월 평균 및 일별 위성 지표 이산화질소 혼합비를 추정하였다. 본 연구에서는 세 가지 회귀모델들이 이용되었다. 첫 번째 회귀모델(M1)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 지점 측정값과의 선형회귀를 통한 회귀계수로 구성되어있다. 두번째 회귀모델(M2)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 센서로 관측한 행성경계층 높이, 온도, 압력 자료 모두가 반영된 회귀모델이다. 세 번째 회귀모델(M3M, M3D)은 다중회귀모델로서 앞서 고려된 이산화질소 칼럼농도와 행성경계층 높이와 다양한 기상변수를 추가적으로 반영하는 회귀모델이다. 본 연구에서는 2009년에서 2011년까지를 회귀모델의 훈련기간으로 하여서 각 회귀식의 회귀계수를 도출하였으며 2012년도는 검증기간으로서 훈련기간에 도출된 회귀모델들의 성능을 평가하였다. 회귀모델들로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점 측정장비로 측정된 월평균 지표 이산화질소 혼합비와 가장 높은 상관성(avg. R = 0.77)을 보이는 회귀분석방법은 다중회귀분석방법(M3M)이다. 또한, 회귀모델들로 추정된 13:45에서의 일 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 가장 좋은 상관성(avg. R = 0.55)을 보인 것도 다중회귀분석방법(M3D)이다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비는 지점 측정값에 비해 과소추정 되는 경향이 나타났다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비를 평가하기 위해 지점 측정값과의 RMSE (Root Mean Square Error), mean bias, MAE (Mean Absolute Error), percent difference와 같은 통계분석을 실시하였다. 본 연구는 위성을 통한 지표 이산화질소 혼합비 산출 가능성을 보여준다.
일사량은 지구 내 시스템의 에너지원으로 작용하는 중요한 지표변수로써, 원격탐사를 통해 모니터링 하는 것은 태양 에너지의 잠재량을 평가할 수 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 한반도에서 관측 빈도에 따른 일 평균 일사량 산출의 민감도를 분석하고자 한다. COMS의 채널 자료 및 구름탐지 분석자료, 구름에 의한 일사량의 감쇠 정도를 이용하여 시간 해상도가 1시간과 3시간 간격의 자료를 이용하여 일사량을 산출하였다. 전천을 의미하는 공간적 범위만큼 Hemispherical Integration를 실시하였고, 각 일사량을 일 평균하여 지상 37곳의 일사계 자료와 검증을 실시하였다. 그 결과, 1시간 간격의 자료를 이용하여 일평균한 일사량은 $28.6401W/m^2$의 정확도를, 3시간 간격의 자료를 이용하여 일 평균한 일사량은 $30.4960W/m^2$의 정확도를 보여, 일 평균 일사량은 위성의 관측 빈도에 큰 민감도를 보이지 않았다. 하지만 시간해상도가 다른 두 일사량은 공간적 분포에서 구름의 관측 빈도에 따라 큰 차이를 보였고, 구름의 관측 빈도와 두 일사량의 차이 간 민감도 분석을 실시한 결과 최대 $19.4392W/m^2$의 민감도를 보였다.
본 연구에서는 2006-2008년 여름(6-8월)에 발생한 12개 낙뢰 사례에 대하여 기상청의 낙뢰관측 자료와 MTSAT-1R 위성의 적외(IR1) 및 수증기(WV) 채널 휘도온도를 이용하여 낙뢰 발생 시 위성영상 특성을 분석하였다. 낙뢰가 발생하지 않은 경우 IR1 채널의 휘도온도는 290-295K, WV 채널의 휘도온도는 245K 부근에서 최대 분포를 보인다. 그러나 낙뢰가 발생하는 경우, 강한 대류의 영향으로 두 채널 모두에서 휘도온도가 215K 이하로 낮아졌으며, 두 채널의 휘도온도차는 약 -50K에서 0K로 급격히 증가하였다. 뇌우 시스템의 발달 단계에 따라 차이는 있지만 원형 또는 타원형의 중규모 대류복합체에서는 그 대류 중심에서 많은 낙뢰가 발생하고, 스콜선 형 뇌우에서는 낙뢰가 선상으로 발생하는 특징을 보이고 있다. 낙뢰 발생빈도와 휘도온도는 중규모 대류계에서는 휘도온도에 관계없이 비교적 높은 상관성을 보이나 스콜선 형에서는 휘도온도가 낮을 때만 높은 상관성을 보인다. 또한 낙뢰는 두 채널의 휘도온도가 215K 이하, 휘도온도 차가 -3-1K 이고, IR1 채널의 국지표준편차가 급격히 증가하다가 감소하는 지역에서 많이 발생하는 특징을 보였다. 그러나 위 조건은 선상으로 발생하는 낙뢰의 경우 탐지 정확도가 비교적 높지만, 중규모 대류복합체가 소멸단계에 이르러 모루운이 광범위하게 확장된 경우에는 탐지 정확도가 낮다. 따라서 휘도온도의 특성을 이용하여 낙뢰를 탐지하기 위해서는 보다 많은 사례와 다른 채널의 자료를 이용하여 낙뢰 발생시의 위성영상 특성을 정교화하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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