In this study, the high-resolution numerical simulations considering detailed anthropogenic heat, albedo, emission and roughness length are analyzed by using single layer Urban Canopy Model (UCM) in Weather Research Forecast (WRF). For this, improved urban parameter data for Seoul Metropolitan Area (SMA) was collected from global data. And then the parameters were applied to WRF-UCM model after it was processed into 2-dimensional topographical data. The 6 experiments were simulated by using the model with each parameter and verified against observation from Automated Weather Station (AWS) and flux tower for the temperature and sensible heat flux. The data for sensible heat flux of flux towers on Jungnang and Bucheon, the temperature of AWS on Jungnang, Gangnam, Bucheon and Neonggok were used as verification data. In the case of summer, the improvement of simulation by using detailed anthropogenic heat was higher than the other experiments in sensible flux simulation. The results of winter case show improved in all simulations using each advanced parameters in temperature and sensible heat flux simulation. Improvement of urban parameters in this study are possible to reflect the heat characteristics of urban area. Especially, detailed application of anthropogenic heat contributed to the enhancement of predicted value for sensible heat flux and temperature.
최근 급격한 온실가스 증가에 기인하여 대기와 해양 그리고 빙권의 변화가 나타나고 또한 기온과 수분의 함량 변화에 따라서 지표 환경도 서서히 변하기 시작하는 것으로 보고되고 있다. 지표환경의 반응은 생지화학적 반응과 생물리학적 반응으로 구분 할 수 있는데, 생지화학적 반응은 기후변화에 따른 광합성이나 이와 유사한 지표환경의 변화 그리고 이에 따른 화학적인 피드백을 지칭하며 이는 대기의 온실가스 농도를 변화 시키는 역할을 한다. 생물리학적 반응은 기후변화에 따라 식생의 분포가 변하게 되고 이에 따른 태양에너지의 입사율 변화 등과 같은 물리적 반응을 나타낸다. 과거 기후변화역사에도 식생의 변화가 기후변화에 미치는 영향이 매우 컸던 경우가 있었고, 앞으로의 기후변화는 거대하고 급격하게 일어날 것으로 예측되기 때문에, 미래 기후변화의 정확한 예측을 위해서는 지표환경변화의 물리 화학적 변화를 이해하고 예측 모형에 정확히 포함시킬 필요가 있다.
구름 수액량은 일기예보나 수치예보 모델링 분야에 매우 중요하다. 그리고 중간규모의 기상현상에서 잠열의 크기를 좌우하며, 여러 규모의 기상 관련 모델 시스템을 개발 할 때에도 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 GMS-5 자료를 이용하여 구름 수액량을 추정하고, SSM/I 자료와 지상 마이크로복사계에 의한 구름 수액량과 비교하였다. 먼저, 본 연구는 구름알베도와 구름 두께와의 관계를 찾아내고 이 관계를 이용하여 구름 수액량을 계산하였다. 그리고 여기서 구해진 결과를 SSM/I 자료와 지상 마이크로파복사계에 의한 구름 수액량과 비교하였다. GMS-5 자료와 지상 마이크로파복사계에 의한 구름 수액량값의 상관계수는 0.86, RMSE 는 9.23 mg/$cm^2$로 나타났고, SSM/I 자료와의 상관계수는 0.84, RMSE = 14.02 mg/$cm^2$ 이였다.
본 연구의 목적은 위성영상 기반의 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) 모형과 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 수문모형을 용담댐 유역($922.3km^2$)에 적용하여 증발산량을 산정하고 모형 간 공간 증발산량의 비교를 통해 각 모형의 적용성을 평가하는데 있다. 이를 위해 SEBAL모형의 입력자료로 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer) Product 중 Normalized Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo 영상을 2012년부터 2013년까지 월단위로 구축하고, 일단위의 Land Surface Temperature(LST) 영상을 구축하였다. 지형자료로는 Digital Elevation Model(DEM)과 Land use를 구축하였으며 SEBAL 모형의 구동을 위한 위성영상 및 지형자료는 500 m의 공간해상도로 재구축하였다. SWAT 모형의 모의를 위해 기상 및 유량 자료를 2000년부터 2013년까지 일단위로 구축하였고, DEM, Land use, 토양도의 지형자료를 30 m의 공간해상도로 구축하였다. SWAT 모형의 유출 검보정 후 수위관측소 지점에서 평균 $R^2$를 산정한 결과 도치(0.80), 동향(0.72), 석정(0.64), 주천(0.80), 천천(0.80), 용담댐(0.72)로 높은 상관성을 나타냈으며, 유출 검보정 후 SWAT 모형의 증발산량 모의 결과를 바탕으로 SEBAL 모형과의 공간 증발산량을 비교하였다. 두 모형의 증발산량은 SEBAL 모형의 경우 지형에 따라 SWAT 모형은 토양 특성에 따라 분포하는 경향이 다르게 나타났다. SEBAL 모형은 주로 저지대에서 증발산량이 높게 산정되며 고지대로 갈수록 감소하여 증발산량이 지형의 고저차에 따라 분포하는 모습을 보였다. SWAT 모형은 토양 특성에 따라 증발산량이 분포하며 유역 내에서 뚜렷한 차이를 나타내지는 않았다. 월별 총 증발산량은 SWAT 모형의 경우 7~8월에 약 90 mm/mon로 가장 높게 나타나고 1~2월은 0 mm/mon로 계절별 변화폭이 컸으나, SEBAL 모형의 경우 5~6월에 증발산량이 약 60 mm/mon로 가장 높게 나타났고 계절별 변화 폭이 SWAT 모형에 비해 적은 모습을 보였다. 이는 위성영상을 기반으로 하는 SEBAL 모형의 특성상 장마 기간에 해당하는 7~8월은 구름으로 인해 일사량이 적게 계산되고, 그 결과 5~6월에 비해 증발산량이 작게 산정되는 것으로 판단된다.
In this study, a hybrid-type of day fog detection algorithm (DFDA) was developed based on the optical and textural characteristics of fog top, using the Himawari-8 /Advanced Himawari Imager data. Supplementary data, such as temperatures of numerical weather prediction model and sea surface temperatures of operational sea surface temperature and sea ice analysis, were used for fog detection. And 10 minutes data from visibility meter from the Korea Meteorological Administration were used for a quantitative verification of the fog detection results. Normalized albedo of fog top was utilized to distinguish between fog and other objects such as clouds, land, and oceans. The normalized local standard deviation of the fog surface and temperature difference between fog top and air temperature were also assessed to separate the fog from low cloud. Initial threshold values (ITVs) for the fog detection elements were selected using hat-shaped threshold values through frequency distribution analysis of fog cases.And the ITVs were optimized through the iteration method in terms of maximization of POD and minimization of FAR. The visual inspection and a quantitative verification using a visibility meter showed that the DFDA successfully detected a wide range of fog. The quantitative verification in both training and verification cases, the average POD (FAR) was 0.75 (0.41) and 0.74 (0.46), respectively. However, sophistication of the threshold values of the detection elements, as well as utilization of other channel data are necessary as the fog detection levels vary for different fog cases(POD: 0.65-0.87, FAR: 0.30-0.53).
The polarization degree as a function of phase angle (the Sun-target-observer's angle), so-called the polarimetric phase curves (PPC), have provided priceless information on asteroids' albedos since B. Lyot (1929). Succeeding experimental works in 1970s have confirmed the Umow law: There is a universal and strong correlation between the albedo and the PPC slope (slope of the tangential line at the zero of the PPC at phase angle ~ 20 degrees). Experiments in 1990s (ref [1]), on the other hand, have demonstrated that the negative branch of PPC is dependent on the size parameter (X ~ π * particle-size / wavelength), especially when X <~5. The change in particle size changed the minimum polarization degree, location of the minimum, and the width of the negative branch (called the inversion angle). From polarimetry[2] and spectroscopy[3], large asteroids are expected to be covered with fine (<~ 10 ㎛ size) particles due to the gravity. The size parameters are X ~ 30 at the optical wavelength (λ ~ 0.5 ㎛) and X ~ 10 in near-infrared (J, H, Ks bands; λ ~ 1.2-2.2 ㎛), if the representative particle size of 5 ㎛ is considered. Accordingly, the near-infrared polarimetry has a great potential to validate the idea in ref[1]. We conducted near-infrared photopolarimetry of the large asteroid (4) Vesta using the Nishiharima Infrared Camera (NIC) at Nishi-Harima Astronomical Observatory (NHAO). NIC allows simultaneous polarimetric measurements in J, H, and Ks bands, and thus the change of PPC is obtained for three different size parameters. As a result, we found a signature of the change in the negative branch in the PPC of asteroid (4) Vesta. We will introduce our observation and the results and give an interpretation of the regolith on Vesta.
Hydrated asteroids get widespread attention for the evolution of water in the Solar System, especially thanks to the recent successes of the Hayabusa2 and OSIRIS-REx space missions. The target asteroids of these missions are believed to be fragments that have experienced aqueous alteration in their parent bodies [3]. Although hydrated asteroids have been studied well via spectroscopy, focusing on the 0.7 um or the 2.7 um absorption bands [2, 3, 4], polarimetric properties of these asteroids have rarely been investigated. In this study, we conducted a polarimetric observation of 18 C-complex main-belt asteroids with the 1.6-m Pirka telescope at the Nayoro Observatory of Hokkaido University, Japan. We used a polarimetric imaging mode of the Multi-Spectral Imager (MSI) with the standard Rc-band filter (the central wavelength at 0.64 um) [5]. As a result, we found that all of these hydrated asteroids indicate deep negative branches of their polarimetric profiles. Accordingly, the hydrated asteroids have the polarization minima (Pmin), whose values are significantly lower than any other taxonomic types of asteroids (including C-group asteroids). Because Pmin depends on albedo, particle size, and porosity of the surface materials [1], we suspect that hydrated asteroids are distinctive from other asteroids in terms of these physical properties. In this presentation, we introduce our polarimetric observation and findings. We discuss why hydrated asteroids indicate such low Pmin values, comparing Pmin with spectral features at 0.7 um and 2.7 um based on the observation results.
이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) 센서에 적용할 수 있는 고유의 Tasseled Cap Transformation(TCT) 계수를 제시하고 있다. TCT는 다중밴드 센서 자료로부터 지표의 특성을 분석하는 전통적인 영상변환 방법 중 하나로 새로운 다중밴드 광학센서가 관측을 시작하는 경우 센서의 특성 차이로 인하여 각각의 육상관측 위성센서에 적합한 TCT 계수들이 장기 분석을 통하여 수립되어야 한다. GOCI 센서는 해양관측이 주 목적으로 개발되었으나 영상의 상당 부분은 육지를 관측하고 있으며 밴드 구성은 육지관측에도 일반적으로 이용되는 Visible-Near InfraRed(VNIR) 영역의 정보를 포함하고 있다. 또한 GOCI 센서의 높은 시간 해상도는 지표의 일별 변화의 관측에도 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 장점을 이용하여 GOCI 센서에 대한 고유한 TCT가 제공된다면 GOCI 센서의 관측범위 내에서 준 실시간으로 지표변화에 대한 분석과 해석이 가능할 것이다. TCT는 일반적으로 "Brightness", "Greenness", "Wetness"의 세 가지 정보를 포함하지만, ShortWave InfraRed(SWIR) 파장대역이 없는 GOCI 센서의 경우에는 "Wetness"의 정보를 얻을 수 없다. GOCI 센서의 높은 시간 해상도의 활용을 극대화하기 위해서는 "Wetness"의 정보가 제공되어야 한다. "Wetness"의 정보를 얻기 위해 GOCI 주성분 분석(Principal Component Analysis: PCA) 공간을 MODIS TCT 공간에 선형 회귀하는 방법이 사용되었다. 이 연구에서 산출된 GOCI TCT 계수는 정지궤도의 특성에 의해 관측 시간대별로 다른 변환계수를 가질 수 있다. 이 차이를 알아보기 위하여 GOCI TCT 자료와 MODIS TCT 자료 사이의 상관관계가 비교되었다. 그 결과, "Brightness"와 "Greenness"는 4시 자료, "Wetness"는 2시 자료의 변환계수가 선택되었다. 최종적으로 산출된 변환계수의 적절성을 평가하기 위하여 GOCI TCT 자료는 MODIS TCT 영상 및 여러 육상 파라미터들과 비교되었다. GOCI TCT 영상은 MODIS TCT 영상보다 지표 피복의 분류가 더 세밀하게 표현되었으며, GOCI TCT 공간의 지표 피복 분포도 유의미한 결과를 보여줬다. 또한 GOCI TCT의 "Brightness", "Greenness", "Wetness" 자료는 Albedo($R^2$ = 0.75), Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) ($R^2$ = 0.97), Normalized Difference Moisture Index(NDMI) ($R^2$ = 0.77)와 각각 비교적 높은 상관관계가 나타났다. 이러한 결과들은 적절한 TCT 계수의 산출이 이루어졌다는 것을 보여준다.
대기중의 에어러솔은 지구복사수지에 영향을 미치는 요소이며 직 간접적인 복사강제효과로 인하여 기후변화인자로 간주되고 있다. 대기 에어러솔은 대기중 체류시간의 시 공간적 불확실성 때문에 GCM 등의 변수로 사용하기 어려운 점을 가지고 있다. 따라서 대기 에어러솔의 기후 및 대기복사에 대한 영향을 규명하기 위하여 대기 에어러솔의 물리 광학적 성질을 밝히는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가시영역에서의 대기효과를 분석하기 위하여 대기복사전달 모델인 MODTRAN 3 (Moderate Resolution Transmittance)의 모사결과와 GMS-5 위성의 가시영역 채널을 이용하여 황사 에어로졸의 모니터링을 시도하였다. 본 연구에서는 황사사례를 중심으로 대기 에어러솔에 의한 대기효과를 정량화하기 위한 GMS-5 위성자료와 이를 시뮬레이션 하기 위한 MODTRAN 3 대기복사전달모델을 사용하였다. MODTRAN 3 시뮬레이션 결과로 위성의 채널 알베도와 에어러솔 광학 두께와의 관계를 계산하여 위성자료에서 에어러솔 광학두께에 관한 정보를 추출하였다. 후진궤적분석을 통하여 황사를 포함한 공기덩어리가 고비사막으로부터 중국을 거쳐 한반도에 도달하는 것과 이때 에어러솔 광학두께가 증가하는 현상을 지상관측자료에서 확인할 수 있었다. 또한 위성영상에서 보이는 황사영역은 황사의 이동 현상을 시간대별로 잘 나타나고 있고, 지상관측결과의 비교분석은 10% 내의 오차율을 가지는 범위 안에서 만족할 만한 결과를 보여주었다. 더욱이 같은 황사현상이 발생한 시간대에 한국, 중국과 일본에서 측정된 라이다 관측결과와 모델결과 자료는 황사 에어로졸의 특성을 잘 나타내고 있으므로 향후 대기에어로졸의 모니터링에 대한 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
이 연구는 대구광역시에 위치한 중심상업지역을 포함한 국채보상운동공원과 2.28공원지역을 대상지로 미기후 실측과 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 여름철 인간 열환경 지수를 분석하고, 그 지수를 토대로 인간 생기후지도를 제작하여 향후 도시 조경계획 및 디자인에 이용할 방안을 모색하는데 목적을 두었다. 인간 열환경 지수를 분석하기 위해 필요한 자료들로서 기후자료(기온, 습도, 풍속, 태양 및 지구 복사에너지)와 도시공간 구성자료(건물의 위치와 높이; 수목의 위치와 높이; 수목의 종류와 건물 벽, 지표면의 재질; 태양 복사에너지 반사율과 지구 복사에너지 방사율)를 지리정보시스템 자료와 실측을 통해 구축하였다. 그 결과, 풍속이 약할수록 도시중심상업지역이 공원보다 높은 기온을 나타냈으며, 습도는 반대의 현상을 보였다. 특히, 주풍 방향의 길들은 지역풍의 영향으로 주풍과 직각방향의 길들보다 더 낮은 기온을 나타냈다. 여름철 열환경 지수에서 가장 큰 영향을 미치는 기후요소는 태양직사광선으로 나타났으며, 도시공간에서 그늘 조성이 가장 효과적인 열환경 개선 방법이었다. 그 방법 중 파고라에 수목그늘을 이중적으로 조성하는 방법이 가장 효과적이었으며, 북향의 건물 벽 앞에 수목그늘을 조성하는 것이 그 다음으로 효과적이었다. 또한, 수종 선택뿐만 아니라 식재방식에도 중점을 두어야 하는 것으로 나타났다. 양지의 열환경 지수는 따뜻한 정도(warm)에서 매우 더운 정도(very hot)로 나와, 음지의 중간(neutral)에서 따뜻한 정도(warm)에 비해 불쾌한 열환경이 조성되었다. 특히, 양지는 넓은 광장형태의 지역들이 좁은 길보다 더 불쾌한 결과를 보였다. 재질의 반사율을 건물 벽 0.15, 지표면 0.1 낮췄을 때, 열환경 지수가 음지에서는 한 단계 중 1/6만큼, 양지에서는 1/3만큼 감소됨을 알 수 있었다. 이와 같은 미기후적 접근방식이 도시 열환경 개선방안을 찾는데 효과적일 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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