[이력서] 학술 발표 : 대기 상단에서의 상향단파복사 알고리즘

1. 그림 4. 스캔 영역에서의 CERES RSR(a), AHI RSR(b), 두 자료의 퍼센트 차이(c),
두 자료의 산포도(d).
CERES [0105~0135 UTC]
% Diff. CERES VS AHI
a.
c. d.
AHI [0110, 0120, 0130 UTC]b.
대기 상단에서의 상향단파복사 알고리즘
이상호1,2, 이규태1,2, 김부요1,2, 조일성2
1강릉원주대학교 대기환경과학과, 2강릉원주대학교 복사-위성연구소
대기 상단에서의 상향단파복사(TOA RSR; TOA of Atmosphere Reflected Shortwave
Radiation, 이하 RSR)는 지표(15%)와 대기 상태(20%) 그리고 구름(65%)에 따라 변하며(AWG
et al., 2012) 위성의 협대역 또는 광대역 센서를 이용하여 산출될 수 있다. 특히, 협대역 센서인 ABI
와 AHI 등은 시∙공간 해상도가 높기 때문에 구름의 이동 및 기상 상태 등을 연속적으로 관측 할 수 있어
RSR의 변화를 탐지하기에 효과적이다.
따라서 이 연구에서는 협대역 센서인 Himawari-8 AHI(이하 AHI)를 이용하여 대기 상단에서의
상향단파복사를 산출하였고, 그 결과는 CERES 자료와 비교 및 분석을 수행하였다.
1. 서론
그림 3은 반구 영역에 대한 CERES(그림 3a)와 AHI(그림 3b)의 RSR로써 구름 영역에서 큰 값이
나타났고 구름이 없는 육상과 해상에서 낮은 값을 가지며 전반적으로 유사한 결과를 보여주었다.
그러나 구름이 없는 육상과 구름의 가장자리에서 큰 차이를 보이고 있다. 이는 육상의 경우 지표면
알베도를 0.2로 고정하여 사용하였기 때문에 실제 지표면의 알베도가 고려되지 못한 것으로 분석되며,
구름의 가장자리의 경우 분석 시간의 불일치로 차이를 보이는 것으로 분석된다. 그럼에도 불구하고
0.001의 유의수준에서 결정계수는 0.84로 나타났고 Bias와 RMSE는 각각 50.57 Wm-2 과 72.80
Wm-2 이었다(그림 3d 참조).
그림 4는 스캔 영역에 대한 CERES(그림 4a)와 AHI(그림 4b)의 RSR로써 그림 3과 마찬가지로
유사한 분포를 보였다. 또한 % 차이(그림 4c)에서 구름이 없는 육상과 구름의 가장자리에서
큰 차이를 보이고 있다. 이 차이는 앞서 설명한 오차로 분석된다. 이때의 결정계수는 0.90으로 반구
영역보다 높았으며, Bias와 RMSE는 각각 33.61 Wm-2 과 59.13 Wm-2 으로 나타났다(그림 4d
참조). 이는 반구 영역보다 비교적 시간 일치가 이뤄진 결과로 판단된다.
이 연구에서는 대기 상단에서의 상향단파복사를 산출하였고 CERES RSR과 비교 분석을 통해
알고리즘의 정확성을 나타내었다. 그러나 구름이 없는 육상과 구름의 가장자리에서 큰 차이를 보이고
있어 향후 구름과 지표면 상태에 따른 분석을 수행하여 정확한 RSR이 산출될 수 있도록 알고리즘의
개선이 요구된다.
4. 결과 및 결론
AWG Radiation Budget Application Team., 2012: GOES-R Advanced Baseline Imager(ABI) Algorithm Theoretical
Basis Document For Downward Shortwave Radiation (Surface), and Reflected Shortwave Radiation(TOA).
Reviews of Geophysics, 24(2), 391-399. ISO 69.
Donohoe, A., and Battisti, D. S, 2011: Atmospheric and surface contributions to planetary albedo. Journal of
Climate, 24(16), 4402-4418.
Wielicki, B. A., Barkstrom, B. B., Baum, B. A., Charlock, T. P., Green, R. N., Kratz, D. p., … and Young, D. F., 1998:
Clouds and the Earth’s Radiant Energy System (CERES): algorithm overview. Geoscience and Remote Sensing,
IEEE Transactions on, 36(4), 1127-1141.
❖ 참고문헌
그림 1. 스캔 영역에서 AHI와 CERES 간의 시간 일치.
3. 알고리즘
RSR은 그림 2와 같은 흐름도를 따라 산출되며, 식 (1)로써 계산된다(Donohoe et al., 2011).
이때 대기 상단에서의 광대역 알베도는 채널별 협대역 반사율 자료와 회귀 계수를 통해 산출된다. 회귀
계수는 구름 유무에 따라 복사전달모델(SBDART)을 수행하고, 수행된 결과를 능형회귀모형(Ridge
Regression Model)에 접합하여 추정하였다.
𝑅𝑆𝑅 = 𝑆 𝑜 cos 𝜃 𝑅 + 𝑆0 cos 𝜃 𝛼
1 − 𝑅 − 𝐴 2
1 − 𝛼𝐴
여기서 지표면 알베도(𝛼)는 육상과 해상을 각각 0.2와 0.06 그리고 대기 흡수율(𝐴)은 0.2로
가정하였으며, 𝑆 𝑜와 𝜃 그리고 𝑅는 각각 태양 상수와 태양 천정각 그리고 광대역 알베도를 의미한다.
이 연구는 기상청 "정지궤도 기상위성 지상국 개발" 사업의 지원으로 수행되었습니다.
❖ 사사
Narrowband Radiance
Narrowband Reflectance
Cloud ?
Reflected Shortwave Radiation
Broadband AlbedoBroadband Albedo
SBDART (CA, COT)
Yes
SBDART (VIS, Type)
Definition :
Visibility (VIS)
Cloud Altitude (CA)
Cloud Optical Thickness (COT)
No
그림 2. RSR 산출 알고리즘 흐름도.
RSR을 산출하기 위하여 AHI 자료 중에서 단파 영역의 복사휘도를 사용하였으며, 비교 분석에
사용된 사례는 2015년 8월 2일 0110, 0120, 0130 UTC이다. 사용된 자료의 공간 해상도는
8km⨉8km 이며, 태양 천정각과 위성 천정각이 80˚이하인 영역만을 비교 및 분석에 사용하였다.
검증에 사용된 CERES의 RSR 자료는 SYN Level 3의 3시간 평균(공간 해상도: 100km×100km;
기간: 2015.08.02. 0000~0300 UTC)과 SSF Level 2(공간 해상도: 20km×20km; 기간:
2015.08.02. 0105~0135 UTC) 자료이다(Wielicki et al., 1998).
비교 및 분석은 CERES의 자료에 따라 반구와 스캔 영역으로 구분된다. 반구 영역에서는 CERES
의 3시간 평균된 RSR(0000~0300 UTC)과 AHI의 RSR(0130 UTC)을 분석에 사용하였으며, 공간
일치를 위하여 CERES 격자를 기준으로 50 km 반경 내의 AHI RSR을 평균하였다. 스캔 영역에서는
그림 1과 같이 AHI의 RSR(0110, 0120, 0130 UTC)을 기준으로 CERES의 RSR(0115~0135
UTC)에서의 5분 전후 자료를 분석에 사용하였으며, 공간 일치를 위하여 CERES 격자를 기준으로
10 km 반경 내의 자료를 평균하였다.
2. 자료 및 연구방법
그림 3. 반구 영역에서의 CERES 3시간 평균 RSR(a), AHI RSR(b), RGB 합성영상(c),
두 자료의 산포도(d).
CERES [0000~0300 UTC] AHI [0130 UTC]
CERES VS AHIAHI RGB [0130 UTC]
a. b.
c. d.
(1)