[이력서] 학위 논문 중간 발표 : 대기상단에서 상향단파복사 산출 알고리즘 개발

 정보

• 업무명     : 학위 논문 중간 발표 : 대기상단에서 상향단파복사 산출 알고리즘 개발

• 작성자     : 이상호

• 작성일     : 2020-04-01

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 내용

[개요]

• 안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다.

• 오늘은 학위 논문 중간 발표 내용을 소개해 드리고자 합니다.

 

[특징]

• 학위 논문 발표 소개

 

[기능]

• 세부 내용 참조

 

[사용 OS]

• Windows v10

 

[사용 언어]

• 한글 v2018

• Power Point v2018

 

 중간 발표

서론

[대기상단에서 상향단파복사(RSR) 중요성 및 산출 방법]

• 최근 인간 활동에 의한 에어로솔 증가는 지역적인 구름 분포와 특성을 변화 시켜(Kim et al., 2012) 상향단파복사와 그에 따른 지구대기 에너지 불균형을 초래하기 때문에(Stephens et al, 2005; Donald et al, 2014) 전 세계적으로 인공위성을 이용한 상향단파복사 변화 및 분석에 집중하고 있다.

• 상향단파복사은 1960년 이후로 많은 연구가 수행되었으며 광대역 센서로 측정과 물리적 및 통계적 방법으로 나눌 수 있음.

  • 광대역 센서(ERBE, CERES 등)로 측정된 복사휘도의 경우는 Angular Distribution Model(ADM)을 적용하여 복사조도로 변환한 후 상향단파복사를 산출함(Loeb et al., 2003).

  • 반면에 물리적 방법은 위성 자료 또는 재분석 모델(NCEP, ECMWF 등)에서 가공된 자료(구름, 에어로솔, 수증기 등)를 복사모델에 입력하여 상향단파복사를 모의함(AWG et al., 2011).

  • 통계적 방법은 각 채널별 협대역 반사율과 광대역(단파 영역)으로 변환하기 위한 회귀계수를 통해 광대역 알베도와 상향단파복사를 산출함(Wydick et al., 1987; Navarrow et al., 2013).

  • 다수의 연구 결과에 의하면 회귀계수는 복사모델 및 다중선형회귀모형으로 계산되며 대기조건(구름의 광학두께 및 에어로졸의 종류 등)에 영향을 끼친다고 보고된 바 있음 (Buriez et al., 2007; Wang and Liang 2016).

 

[선행 연구 고찰 및 연구 목적] 

• Navarrow et al.(2013)은 Meteosat-8/SEVIRI의 3개 채널의 반사율(0.6, 0.8, 1.6 µm)과 회귀계수(태양 천정각, 위성천정각, 상대방위각)을 이용하여 상향단파복사를 산출함.

• 김동철과 정명재 (2016)은 MODIS의 반사율(0.55 µm)과 회귀계수(태양 천정각, 위성천정각, 상대방위각, 지표면 특성)을 이용하여 상향단파복사를 산출함.

• Navarrow et al.(2007)와 김동철과 정명재 (2016)은 다중선형회귀모형을 사용하여 최소제곱법으로 회귀계수를 결정하였다.

• 그러나 이 경우 다중공선성(독립변수 간의 상관계수가 높을 경우)이 발생되어 회귀계수의 정확성이 낮아지기 때문에 능형회귀모형을 사용할 필요가 있음.

• 또한 선행 연구들은 단일 또는 3개 채널만을 이용하기 때문에 특정 파장대에 따른 복사 특성을 반영하지 못하여 어느 정도의 오차를 유발한다고 보고하였음.

• 따라서 이 연구는 기존 연구와 달리 다중 채널의 협대역 반사율과 회귀계수(태양 천정각, 위성 천정각, 상대 방위각, 지표면 특성, 구름의 유무)를 통해 상향단파복사  산출하여 Terra/CERES와 비교 분석하였음.  이러한 회귀계수는 복사모델의 수행된 결과와 다중공선성을 해결한 능형회귀모형으로 계산하였음.

• 또한 이 연구는 천리안위성의 후속으로서 GK-2A/AMI의 산출물들 중 대기상단 및 지표면의 복사요소 알고리즘 개발을 위한 일환으로서 수행됨.

 

연구 방법

[자료 설정]

• Himawari-8/AHI 자료

  • 관측 주기 : 매 10 분, Full Disk 영역

  • 분광 해상도 : 6개 채널 (단파), 10개 채널 (장파)
    

 

 

 

• Terra/CERES  SSF Level2 Edition 4A 자료

  • 관측 주기 : 특정 지역을 하루 2회 (스캔 영역)

  • 공간 해상도 : 20 km

  • 분광 해상도 : 3개 채널 (단파, 대기의 창, 전체 영역)

• 대기상단에서 하향 및 상향단파복사 불확실성은 각각 0.5 %와 2% 이하임을 밝힘(Loeb et al., 2005, 2009)

• AHI와 CERES 자료 간의 시〮공간 해상도가 다르기 때문에 직접적인 비교검증 어려움 > 검증 방법을 제안함.

 

 

[이론적 배경]

• 상향단파복사의 이론적 배경

그림. 단층 태양복사모델에서 상향단파복사 도식도.

 

 

 

• 광대역 알베도에 대한 민감도 실험

  • 위의 그림에 근거하여 구름의 유무, 지표면 특성들을 적절하게 고려하고 또한 태양 천정각, 위성 천정각, 상대 방위각도 상세분석하였음. (Loeb et al., 1999; Kato et al., 2009)
    

 

 

그림. 청천 영역과 구름 영역 및 지표면 특성에 따른 파장별 반사율과 광대역 알베도 (SBDART model) (MLS:중위도 여름, VIS:시정, COT:구름광학두께, CH:구름높이).

 

 

[산출 알고리즘]

• 상향단파복사 산출 알고리즘의 단계별 과정

그림. 대기상단에서 상향단파복사 산출 알고리즘 흐름도.

 

• 각 단계별 과정, 복사모델의 수치실험

그림. SBDART 에 의한 수치실험 및 회귀계수 산출 흐름도 .

 

• Process 1 : 협대역 복사휘도를 협대역 반사율로 변환

 

• Process 2,3 : 협대역 반사율를 광대역 알베도로 산출

 

• 회귀모형을 통한 계수 산출 (다중선형회귀모형, 능형회귀모형)

• 다중선형회귀모형 (Multiple Linear Regression)

  • 독립변수(각 채널별 반사율, x)와 종속변수(광대역 알베도, y)으로 최소제곱법으로 회귀계수(𝜷 ̂_𝑶𝑳𝑺) 계산

 

• 다중공선성(독립변수끼리 종속 = 높은 상관관계) 진단

 

그림. SBDART에 의한 각 채널별 협대역 반사율과 광대역 알베도의 상관계수행렬.

 

• 능형회귀모형 (Ridge Regression)

  • 다중선형회귀모형에 비해 편이는 조금 증가하나 분산이 크게 줄어들기 때문에 산출 성능이 뛰어남

 

 

• 복사모델 수행 결과와 2개 회귀모형을 통해 각 대기조건(태양 천정각, 위성 천정각, 상대 방위각, 지표면 특성, 구름의 유무)에 따라 회귀계수을 조견표로 작성

 

그림. 지표면 특성(식생)와 0 ° ≤ 상대방위각 ≤ 60 ° 일때 능형회귀모형에 의한 각 채널별 회귀계수와 Fitting 결과

 

• 두 회귀모형에 따른 광대역 알베도 비교

  • 사례 선정 (2 km, 2015/08/20  0110 UTC)

    • 강수와 태풍(고니, 앗사니)이 동반하는 사례

    • 광대역 알베도는 청천 영역에서 깊은 대류운(0-80 %  이상)까지 큰 변동성을 보이기 때문에(Navarro and  Margarita, 2013)

  • CERES 스캔 영역에 대해 시〮공간 일치 (통계 분석)

    • 다중선형회귀모형 : R=0.925, Bias=0.148, RMSE=0.19

    • 능형회귀모형 : R=0.956, Bias=0.006, RMSE=0.045

 

 

연구 결과

[검증 방법]

• 시간 일치

  •  AHI을  기준으로 ±5분 이내의 CERES 자료를 이용.

 

• 공간 일치

  • CERES의 중심 위∙경도를 기준으로 10 km 내의    AHI 자료를 평균함.

 

• 검증 지수

 

• 다중 사례 선정

  • 2015년 8월부터 1년 동안에 매월 1일 자료(2015/08/01 - 2016/07/01)

  • Himwari-8/AHI와 Terra/CERES가 동시에 존재

 

[다중 사례 분석]

• 2015/08/01-2016/07/01 동안에 매월 1일 자료 (20 km)

  • 구름 영역

    • 육지/해양(AMI >> CERES)

    • 태양과 위성 천정각에 따라 오차 증가, 구름 가장자리에서 오차 발생.

  • 청천 영역

    • 육지(AMI >>> CERES), 해양(AMI < CERES)

    • 육지(0.12-0.36)가 해양(0.06-0.09)에 비해 지표 특성의 변동성이 큼 >> 지표면와 대기에 의한 다중 산란효과가 광대역 알베도에 영향을 미치기 때문에

 

 

• 앞서 사례와 동일하게 청천 영역과 구름 영역에서 차이가 발생됨.

• 특히 태양과 위성 천장각에 따른 오차와 구름 가장자리에서 발생된 오차에 대해서 상세 분석을 함.

 

 

• 전체 사례에 대한 통계 분석

  • 상향단파복사 (RSR) 차이는 광대역 알베도 (TOA Albedo)가 큰 영향을 미침. 

  • 회귀계수 계산시 복사모델은 평행평면 대기를 가정하여 수행 >> 실제 대기는 곡률 효과로 인해 오차 커짐.

 

 

 

 

• 운량 분류

  • Clear : 95-100 %

  • Partly cloud : 50-95 %

  • Mostly cloud : 5-50 %

  • Overcast : 0-5 %

• Partly, Mostly은 Overcast와 Clear에 비해 낮은 상관계수를 보임 >> AHI(2 km)와 CERES(20 km)를 시/공간 일치 할때 구름 가장자리에서 불일치 발생.

 

 

• 해당 월마다(2015/08/01- 2016/07/01) 통계 분석

  • R = 0.94-0.96

  • Bias = 1.18-19.31 Wm-2

  • RMSE = 44.14-58.15 Wm-2

 

• 선행연구 비교

  • Navarro et al.(2013)은 2004년 단일 사례(3, 4, 6, 9월)에 Meteosat-8/SEVIRI와 CERES와 비교한 편이는 각각 -15.99, -16.81, -30.88, -7.48 Wm-2 이었고 상관계수는 0.96 이상임.

  • 김동철과 정명재(2016)은 2012년 단일 사례(1, 5, 8, 10월)에 Terra/MODIS와 Terra/CERES와 비교한 평균제곱근오차는 25.53, 46.81, 62.42 그리고 45.11 Wm-2 임.

 

 

요약 및 결론

• 요약 및 결론

  • 이 연구는 GK-2A/AMI를 이용하여 지구대기의 복사수지 및 기후 분석을 위하여 대기상단에서 상향단파복사 알고리즘을 개발하기 위한 것임.

  • GK-2A/AMI 위성은 2018년에 발사되기 때문에 이와 유사한 Himawari-8/AHI 자료를 자료를 이용함.

  • 상향단파복사 알고리즘은 AHI 자료의 각 채널별 반사율과 회귀계수를 통해 광대역 알베도와 상향단파복사를 산출함.

  • 이때 회귀계수는 복사모델을 대기조건(태양 천정각, 위성 천정각, 상대 방위각, 지표면 특성, 구름의 유무)에 따라 수행된 결과와 능형회귀모형을 통해 조견표로 작성함.

  • 이 연구 결과는 육지에서 CERES보다 크나 해양에서 작게 나타났으며 특히 구름 영역에 비해 청천 영역에서 더 큰 차이를 보임. 

  • 이러한 원인은 육지 알베도가 해양에 비해 복잡하여 지표 특성의 변동이 크기 때문임.  

  • 구름 영역에서 태양 천정각와 위성 천정각이 클수록 오차 발생되고 특히 구름 가장자리에서 큰 오차가 발생됨.  

  • 회귀계수 계산시 복사모델은 평행평면 대기를 가정하였기 때문에 실제대기와의 오차로 판단되고 CERES와 AMI 화소간의 시공간 불일치로 판단됨.

  • 육지와 해양 및 구름의 유무에 따라 차이가 있음에도 불구하고 이 연구결과와 CERES와 비교한 통계 수치는 선행 연구에서도 유사한 경향으로 나타남.

 

 관련 자료

• 중간 발표 자료

[이력서] 학위 논문 중간 발표 : 대기상단에서 상향단파복사 산출 알고리즘 개발 from Lee Sang-Ho

 

 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com