The quality of troposphere ozone in three reanalysis datasets is evaluated with longterm ozonesonde measurement at Pohang, South Korea. The Monitoring Atmospheric Composition and Climate (MACC), European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Interim Reanalysis (ERAI) and Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications version 2 (MERRA2) are particularly examined in terms of the vertical ozone structure, seasonality and long-term trend in the lower troposphere. It turns out that MACC shows the smallest biases in the ozone profile, and has realistic seasonality of lower-tropospheric ozone concentration with a maximum ozone mixing ratio in spring and early summer and minimum in winter. MERRA2 also shows reasonably small biases. However, ERAI exhibits significant biases with substantially lower ozone mixing ratio in most seasons, except in mid summer, than the observation. It even fails to reproduce the seasonal cycle of lower-tropospheric ozone concentration. This result suggests that great caution is needed when analyzing tropospheric ozone using ERAI data. It is further found that, although not statistically significant, all datasets consistently show a decreasing trend of 850-hPa ozone concentration since 2003 as in the observation.
Park, Junsung;Hong, Hyunkee;Choi, Wonei;Kim, Daewon;Yang, Jiwon;Kang, Hyungwoo;Lee, Hanlim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.2_1
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pp.191-201
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2018
In this present study, we, for the first time, retrieved total column of ozone ($O_3$) and tropospheric ozone vertical profile using the Optimal Estimation (OE) method based on the MAX-DOAS measurement at the Yonsei University in Seoul, Korea. The optical density fitting is carried out using the OE method to calculate ozone columns. The optical density between the MAX-DOAS data obtained by dividing the measured intensities for each viewing elevated angle by those at the zenith angle. The retrieved total columns of the ozone are 375.4 and 412.6 DU in the morning (08:13) and afternoon (17:55) on 23 May, 2017, respectively. In addition, under 10 km altitude, the $O_3$ vertical profile was retrieved with about 5% of retrieval uncertainty. However, above 10 km altitude, the $O_3$ vertical profile retrieval uncertainty was increased (>10%). The spectral fitting errors are 16.8% and 19.1% in the morning and afternoon, respectively. The method suggested in this present study can be useful to measure the total ozone column using the ground-based hyper-spectral UV sensors.
This study compared between tropospheric column ozone by applying the SAM method to TOMS and OMI data for northern summer. Tropospheric ozone from the SAM represents a peak over the tropical Atlantic, where it is related with biomass burning. This feature is also seen in the distribution of the model and CO. Additionally, enhancement of the SAM ozone over the Middle East, and South and North America agrees well with the model and CO distribution. However, the SAM results show more ozone than the model results over the northern hemisphere, especially the ocean (e.g. the North Pacific and the North Atlantic). The tropospheric ozone distribution from OMI data shows more ozone than that from TOMS data. This can be caused by different viewing angle, sampling frequency, and a-priori ozone profiles between OMI and TOMS. The correlation between the SAM tropospheric ozone and CO is better than that between the model and CO in the tropics. However, that correlation is reversed in the mid-latitude.
The importance of ozone monitoring has been growing due to the polar ozone depletion and increasing tropospheric ozone concentration over many Asian countries, including South Korea. In-situ measurement of the vertical ozone structure has advantages for ozone research, but observations are not sufficient. In this study, ozonesonde measurements were performed from October to November in Yongin during the GMAP (The GEMS Map of Air Pollution) 2021 campaign. The procedure for ozonesonde preparation and initial analysis of the observed ozone profile are documented. The observed ozone concentrations are in good agreement with previous studies in the troposphere, and they capture the stratospheric ozone distribution as well, including stratosphere-troposphere exchange event. These balloon-borne in situ measurements can contribute to the evaluation of remote sensing measurements such as Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS). This document focuses on providing essential information of ozonesonde preparation and measurement for domestic researchers.
The presences of clouds significantly influence the accuracy of ozone retrievals from satellite measurements. This study focuses on the influence of clouds on Ozone Monitoring instrument (OMI) ozone profile retrieval based on an optimal estimation. There are two operational OMI cloud products; OMCLDO2, based on absorption in $O_2-O_2$ at 477 nm, and OMCLDRR, based on filling in Fraunhofer lines by rotational Raman scattering (RRS) at 350 nm. Firstly, we characterize differences between $O_2-O_2$ and RRS effective cloud pressures using MODIS cloud optical thickness (COT), and then compare ozone profile retrievals with different cloud input data. $O_2-O_2$ cloud pressures are significantly smaller than RRS by ~200 hPa in thin clouds, which corresponds to either low COT or cloud fraction (CF). On the other hand, the effect of Optical centroid pressure (OCP) on ozone retrievals becomes significant at high CF. Tropospheric ozone retrievals could differ by up to ${\pm}10$ DU with the different cloud inputs. The layer column ozone below 300 hPa shows the cloud-induced ozone retrieval error of more than 20%. Finally, OMI total ozone is validated with respect to Brewer ground-based total ozone. A better agreement is observed when $O_2-O_2$ cloud data are used in OMI ozone profile retrieval algorithm. This is distinctly observed at low OCP and high CF.
Carbon monoxide (CO) is one of the important trace gases because its concentration in the troposphere directly influences the concentrations of tropospheric hydroxyl (OH), which controls the lifetimes of tropospheric trace gases. CO traces the transport of global and regional pollutants from industrial activities and large scale biomass burning. The distributions of CO were analyzed using the MOPITT data for East Asia, which were compared with the ozone distributions. In general, seasonal CO variations are characterized by a peak in the spring, which decrease in the summer. The monthly average for CO shows a similar profile to that for O$_3$. This fact clearly indicates that the high concentration of CO in the spring is possibly due to one of two causes: the photochemical production of CO in the troposphere, or the transport of the CO into East Asia. The seasonal cycles for CO and O$_3$ in East Asia are extensively influenced by the seasonal exchanges of different air mass types due to the Asian monsoon. The continental air masses contain high concentrations of O$_3$ and CO, due to the higher continental background concentrations, and sometimes to the contribution from regional pollution. In summer this transport pattern is reversed, where the Pacific marine air masses that prevail over Korea bring low concentrations of CO and O$_3$, which tend to give the apparent summer minimums.
The Measurement of Pollution in the Troposphere (MOPITT) instrument is an eight-channel gas correlation radiometer that launched on the Earth Observing System (EOS) Terra spacecraft in 1999. Its main objectives are to measure carbon monoxide (CO) and methane (CH4) concentrations in the troposphere. This study analyzes tropospheric carbon monoxide distributions using MOPITT data and compare with ozone distributions in Northeast Asia. In general, seasonal CO variations are characterized by a peak in spring and decrease in summer. Also, this study revealed that the seasonal cycles of CO are maximum in spring and minimum in summer with average concentrations ranging from 118ppbv to 170ppbv. The monthly average of CO shows a similar profile to those of O3. This fact clearly indicates that the high concentration of CO in spring is caused by two possible causes: the photochemical CO production in the troposphere, or the transport of the CO in the northeast Asia. The CO and $O_3$ seasonal cycles in the Northeast Asia are influenced extensively by the seasonal exchange of the different types of air mass due to the Asian monsoon. The continental air masses contain high concentrations of $O_3$ and CO due to higher continental background concentrations and sometimes due to the contribution of regional pollution. In summer the transport pattern is reversed. The Pacific marine air masses prevail over Korea, so that the marine air masses bring low concentrations of CO and $O_3$, which tend to give the apparent minimum in summer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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