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목차
요약문 3
제1장 서론 15
제1절 연구의 필요성 15
1. 연구 배경 및 필요성 15
2. 국내외 연구개발 동향 15
제2절 연구 목적 17
제2장 연구범위 및 내용 18
제1절 연구범위 및 내용 18
1. 각 실험별(위성, 지상 등) 대상기간/대상지역/실험 내용 18
2. WRF/CMAQ 및 WRF-Chem 구성 19
3. 위성 자료 처리 방법에 대한 설명 및 분석방법 34
4. 자료동화 기법에 대한 설명 및 수행/분석방법 34
제2절 연구 추진체계 41
제3장 연구결과 및 고찰 43
제1절 위성을 활용한 에어로솔 광학 두께 자료동화 성능 평가 43
1. 정지궤도 인공위성 센서인 GOCI 및 MI에서 산출된 AOD 자료 간 비교 평가 43
2. 대기질 모델(CMAQ & WRF-Chem)의 최적 AOD 산출모듈 개발 및 모델 간 비교 평가 64
3. 다양한 자료동화를 통한 AOD의 재현 모델링 성능평가 70
제2절 지상관측을 활용한 기준성 대기오염물질(Criteria Air Pollutants) 자료동화 성능 평가 84
1. 중국 및 우리나라 지상 대기질 관측 자료와 대기질 모델(CMAQ & WRF-Chem) 자료 간 자료동화 모듈 개발 84
2. 다양한 자료동화를 통한 기준성 대기오염물질의 재현 모델링 성능 평가 84
제3절 관측과 모델오차를 고려한 3차원 변분 자료동화(3D-VAR) 기법 연구 104
1. GSI 3D-VAR 이용을 위한 배경 및 측정 공분산(co-variance) 매트릭스 구성 및 계산 104
2. DRAGON-Asia Sunphotometer 및 AERONET AOD 자료를 활용한 인공위성 자료 간의 자료동화 결과 비교 및 검증 106
3. WRF-Chem 및 WRF/CMAQ 결과를 이용한 모델 간 자료동화 시스템 비교 평가 110
제4장 결론 112
1. 자료의 특징 분석 112
2. CMAQ, WRF-Chem의 AOD 모의 112
3. 자료동화 결과 113
제5장 기대성과 및 활용방안 115
1. 기대성과 115
2. 활용방안 115
제6장 참고문헌 116
〈Table 1-1.1〉 국외 재분석(reanalysis) 자료 현황 17
〈Table 2-1.1〉 WRF 모델 구동을 위한 물리 옵션 20
〈Table 2-1.2〉 CMAQ 모델 구동을 위한 정보 21
〈Table 2-1.3〉 CMAQ 에어로솔 변수 목록 22
〈Table 2-1.4〉 CMAQ 에어로솔 변수 구분과 CMAQ PM2.5 및 PM10 정의 23
〈Table 2-1.5〉 CMAQ 구동에 적용한 모듈 종류 및 설명 24
〈Table 2-1.6〉 본 연구에 선택된 WRF-Chem 물리모수화 및 화학모수화 설정 27
〈Table 2-1.7〉 MODIS-BUFR의 파일 형식 34
〈Table 2-1.8〉 자료동화 기법의 장점 및 단점 비교 35
〈Table 2-1.9〉 선행 연구에서 사용된 free parameter 38
〈Table 3-1.1〉 AERONET site 별 MI AOD 검증지수 49
〈Table 3-1.2〉 AERONET site 별 GOCI AOD 검증지수 62
〈Table 3-1.3〉 CMAQ, GOCI, Cressman 자료동화 결과, OI 자료동화 결과, Kriging 자료동화 결과와 AERONET AOD를 비교한 통계 분석(분석 기간: 2012년 3월 1일~5월 31일) 83
〈Table 3-2.1〉 기준성 대기오염물질의 재현 모델링 성능 평가 통계 분석. N은 총 자료 수를 의미하며, R은 correlation coefficient, RMSE는 Root mean square error, MB는 Mean bias를 나타냄 103
〈Fig. 2-1.1〉 CMAQ(초록색), GOCI(파란색), MI(주황색)의 영역. AEROENT site는 빨간색으로 표시 18
〈Fig. 2-1.2〉 중국 지상 관측 자료(CAWNET, 초록색)와 한국 지상 관측 자료(NAMIS, 빨간색) 관측소 분포도 19
〈Fig. 2-1.3〉/〈Fig. 2-1.2〉 WRF-Chem의 영역 설정 및 지형, 그리고 시간 그래프를 보기 위한 공간 평균 영역 28
〈Fig. 2-1.4〉/〈Fig. 2-1.3〉 EDGAR-HTAP, SMOKE 기반 배출량 인벤토리의 에어로솔 배출량 분포 및 그 차이 29
〈Fig. 2-1.5〉/〈Fig. 2-1.4〉 모델 배경오차 통계자료를 생성하기 위한 NMC 기법의 모식도 30
〈Fig. 2-1.6〉/〈Fig. 2-1.5〉 MERRAero 재분석 자료에서 나타난 봄철의 총 AOD 및 먼지, 해염, 황산염, 유기 탄소 및 블랙 카본의 AOD 32
〈Fig. 2-1.7〉/〈Fig. 2-1.6〉 MERRA2 재분석 자료에서 나타난 봄철의 총 AOD 및 먼지, 해염, 황산염, 유기 탄소 및 블랙 카본의 AOD 33
〈Fig. 2-1.8〉/〈Fig. 2-1.7〉 Cressman 기법을 설명하기 그림. 검은색 점은 관측값, 빨간색 표시는 자료동화를 수행하고자 하는 목표격자를 나타냄. Rn은 유효 반경, r은 목표격자와 관측값과의 거리 36
〈Fig. 2-1.9〉/〈Fig. 2-1.8〉 세미배리오그램(semivariogram) 예시(Biswas and Cheng, 2013) . 세미배리오그램 값이 증가하다가 일정해지는 lag distance를 range, 그 때의 세미배리오그램 크기를 sill이라 지칭함 39
〈Fig. 2-1.10〉/〈Fig. 2-1.9〉 비용함수(cost function) 개념 모식도. J(x)는 비용함수, x는 state vector, y는 observation vector를 의미함. 아래첨자 b는 background, 아래첨자 o는 observation을 나타냄 40
〈Fig. 2-2.1〉 연구 추진 체계 구성도 42
〈Fig. 3-1.1〉 MI AOD 산출 알고리즘 흐름도(I: TOA reflectance, I0: Rayleigh scattering, T: Transmittance, Sb: Spherical albedo, R: Surface reflectance) 43
〈Fig. 3-1.2〉 2012년 4월 27일 산출된 MI AOD와 GOCI RGB 이미지, MODIS AOD(Terra, Aqua) 46
〈Fig. 3-1.3〉 2011년 5월 1일~2015년 10월 20일 동안 관측된 AERONET AOD와 MI AOD 의 비교검증 47
〈Fig. 3-1.4〉 지표 유형별 MI AOD와 AERONET 비교 결과 48
〈Fig. 3-1.5〉 (위) 백령도와 (아래) 연세대학교 AERONET 사이트에서 산출된(그림 윗 부분) MI AOD의 장기간 시계열 및 (그림 아랫 부분) AERONET AOD와의 차이 값 시계열 50
〈Fig. 3-1.6〉 Cloud contamination, 지표면 반사도, Ångström Exponent 에 따른 AOD 산출 오차 분석 51
〈Fig. 3-1.7〉 GOCI 장기간 검증을 위해 선택된 동아시아의 29개의 AERONET site 52
〈Fig. 3-1.8〉 AERONET과 GOCI AOD(550nm) 비교 분석 결과(left: linear scale, right: logarithmic scale) 53
〈Fig. 3-1.9〉 550nm에서의 AERONET AOD에 대한 GOCI 및 AERONET AOD 차이(상단 그림: linear scale, 하단 그림: logarithmic scale) 54
〈Fig. 3-1.10〉 AERONET AE에 대한 GOCI와 AERONET AOD 차이 55
〈Fig. 3-1.11〉 GOCI FMF와 SSA에 대한 GOCI와 AERONET AOD 차이(상단 그림: FMF에 따른 GOCI AOD 오차 분석, 하단 그림: SSA에 따른 GOCI AOD 오차 분석) 56
〈Fig. 3-1.12〉 412nm 지면반사도에 대한 GOCI와 AERONET AOD 차이(상단 그림: whole AOD case, 하단 그림: only AERONET AOD 〈0.3) 58
〈Fig. 3-1.13〉 NDVI에 대한 GOCI와 AERONET AOD 차이 59
〈Fig. 3-1.14〉 scattering angle에 대한 GOCI와 AERONET AOD 차이 59
〈Fig. 3-1.15〉 관측 시간에 대한 GOCI와 AERONET AOD 차이 60
〈Fig. 3-1.16〉 AERONET 지점별 GOCI AOD 정확도 비교: 비교숫자, correlation coefficient, mean bias, the percent of within expected error, and root-mean square error 61
〈Fig. 3-1.17〉 MODIS AOD와 GOCI AOD의 동아시아 월 평균 AOD 시계열(2011년 3월-2016년 2월) 63
〈Fig. 3-1.18〉 550nm에서의 Relative Humidity(RH)에 따른 Mass Extinction Efficiency(MEE) 값(Lee et al., 2016) 65
〈Fig. 3-1.19〉 2012년 3월~5월 AOD 상관도 분포. 가로축은 AERONET AOD, 세로축은 CMAQ AOD를 나타냄 66
〈Fig. 3-1.20〉 PM10 관측자료(검정색 점) vs. PM10 예측자료(회색 막대). 일평균 PM10 예측자료는 다섯군데의 AERONET의 관측 사이트에서 자료동화된 AOD로부터 전환된 값임 66
〈Fig. 3-1.21〉 WRF-Chem-GOCART, MOZCART, CMAQ, MODIS, 그리고 MERRA2에서 나타낸 시간에 따른 2012년 3월 공간 평균 에어로솔 광학두께 68
〈Fig. 3-1.22〉 WRF-Chem-GOCART, MOZCART, CMAQ, MODIS, 그리고 MERRA2에서 나타낸 2012년 3월 평균 에어로솔 광학두께의 공간 패턴 69
〈Fig. 3-1.23〉 NCEP FNL(좌)과 WRF-Chem(우)의 850hPa 고도의 2012년 3월 평균 바람장 70
〈Fig. 3-1.24〉 동북아시아의 (a) Terra 및 Aqua/MODIS AOD, (b) GOCI AOD. 4월 10일과 4월 12일 그림이며, Terra/MODIS는 10:00(Korean Standard Time; KST), Aqua/MODIS는 13:00 KST 자료임 71
〈Fig. 3-1.25〉 2012년 3월~5월 AOD 상관도 분포. 가로축은 AERONET AOD, 세로축은 GOCI AOD를 나타냄 72
〈Fig. 3-1.26〉 GOCI AOD와 MI AOD의 비교 73
〈Fig. 3-1.27〉 2012년 3월~5월 AOD 상관도 분포. 가로축은 AERONET AOD, 세로축은 MI AOD를 나타냄 74
〈Fig. 3-1.28〉 2012년 4월 27일 16:00(Korean Standard Time; KST) 자료. GOCI AOD 또는 MI AOD를 CMAQ AOD와 Cressman 방법으로 자료동화한 결과 75
〈Fig. 3-1.29〉 2012년 4월 27일 16:00(Korean Standard Time; KST) 자료. GOCI AOD와 MI AOD를 모두 활용하여 CMAQ AOD와 Cressman 방법으로 자료동화한 결과 76
〈Fig. 3-1.30〉 2012년 3월~5월 AOD 상관도 분포. 가로축은 AERONET AOD, 세로축은 왼쪽 그림부터 GOCI AOD와 CMAQ AOD를 자료동화한 값 76
〈Fig. 3-1.31〉 (a) CMAQ AOD(Chin et al. (2002) conversion 알고리즘을 이용하여 계산), (b) GOCI AOD(Lee et al. (2010)의 연세 에어로솔 retrieval 알고리즘을 이용하여 계산) 78
〈Fig. 3-1.32〉 2012년 5월 9일 9:30(Korean Standard Time; KST) 자료. (a) CMAQ으로 모의된 AOD, (b) GOCI AOD, (c) GOCI와 CMAQ AOD 자료를 OI 방법으로 자료동화한 79
〈Fig. 3-1.33〉 2012년 3월~5월 AOD 상관도 분포. 가로축은 AERONET AOD, 세로축은 GOCI AOD와 CMAQ AOD를 OI 기법으로 자료동화 한 값을 나타냄. 총 자료 수(N)은 9071개 이며,... 79
〈Fig. 3-1.34〉 GOCI AOD(1:30~4:30 UTC) 공간 분포((a)~(d))와 Spatial-temporalKriging(STK) 기법을 적용하여 자료동화를 수행한 3:00 UTC AOD (e). 본 그림은 2012년4월 7일 자료임 81
〈Fig. 3-1.35〉 Spatio-temporal Kriging(STK) 기법을 적용한 예시. GOCI AOD를 활용하여 2012년 5월 5일 AOD를 생산함 82
〈Fig. 3-1.36〉 2012년 3월 9일 12시~3월 18일 18시까지 Spatial-temporal Kriging(STK) 기법을 적용하여 자료동화 한 AOD 시계열 자료(빨간색 및 파란색 선)... 82
〈Fig. 3-2.1〉 CO 관측값(검정색)과 자료동화를 수행하지 않은 CMAQ 모의 결과값(Base run, 파란색) 및 Cressman 기법을 적용하여 초기조건을 개선한 재분석 자료값(빨간색)의 비교 85
〈Fig. 3-2.2〉 SO₂ 관측값(검정색)과 자료동화를 수행하지 않은 CMAQ 모의 결과값(Base run, 파란색) 및 Cressman 기법을 적용하여 초기조건을 개선한 재분석 자료값(빨간색)의 비교 86
〈Fig. 3-2.3〉 O₃ 관측값(검정색)과 자료동화를 수행하지 않은 CMAQ 모의 결과값(Base run, 파란색) 및 Cressman 기법을 적용하여 초기조건을 개선한 재분석 자료값(빨간색)의 비교 87
〈Fig. 3-2.4〉 PM10 관측값(검정색)과 자료동화를 수행하지 않은 CMAQ 모의 결과값(Base run, 파란색) 및 Cressman 기법을 적용하여 초기조건을 개선한 재분석 자료값(빨간색)의 비교 88
〈Fig. 3-2.5〉 CO 관측값(검정색)과 자료동화를 수행하지 않은 CMAQ 모의 결과값(Base run, 파란색) 및 OI 기법을 적용하여 초기조건을 개선한 재분석 자료값(빨간색)의 비교 89
〈Fig. 3-2.6〉 SO₂ 관측값(검정색)과 자료동화를 수행하지 않은 CMAQ 모의 결과값(Base run, 파란색) 및 OI 기법을 적용하여 초기조건을 개선한 재분석 자료값(빨간색)의 비교 90
〈Fig. 3-2.7〉 (a) Base run, (b) 지상 관측값(NAMIS, CAWNET), (c) Cressman 및 (d) OI에 대한 CO 농도의 공간 분포도 예시(2015년 2월 22일 9:00 KST) 91
〈Fig. 3-2.8〉 (a) Base run, (b) 지상 관측값(NAMIS, CAWNET), (c) Cressman 및 (d) OI에 대한 SO₂ 농도의 공간 분포도 예시(2015년 2월 22일 9:00 KST) 92
〈Fig. 3-2.9〉 (a) Base run, (b) 지상 관측값(NAMIS, CAWNET), (c) Cressman에 대한 O₃ 농도의 공간 분포도 예시(2015년 2월 22일 9:00 KST) 93
〈Fig. 3-2.10〉 (a) Base run, (b) 지상 관측값(NAMIS, CAWNET), (c) Cressman에 대한 PM10 농도의 공간 분포도 예시(2015년 2월 22일 9:00 KST) 94
〈Fig. 3-2.11〉 자료동화를 적용하지 않은 CMAQ 모의결과(파란색) 및 Cressman 또는 OI 기법을 적용한 (빨간색) CO 재분석 자료 결과의 통계 분석 95
〈Fig. 3-2.12〉 자료동화를 적용하지 않은 CMAQ 모의결과(파란색) 및 Cressman 또는 OI 기법을 적용한 (빨간색) SO₂ 재분석 자료 결과의 통계 분석 96
〈Fig. 3-2.13〉 자료동화를 적용하지 않은 CMAQ 모의결과(파란색) 및 Cressman 적용한 (빨간색) O₃ 재분석 자료 결과의 통계 분석 97
〈Fig. 3-2.14〉 자료동화를 적용하지 않은 CMAQ 모의결과(파란색) 및 Cressman 적용한 (빨간색) PM10 재분석 자료 결과의 통계 분석 98
〈Fig. 3-2.15〉 왼쪽열부터 CMAQ, 지상 관측값(NAMIS, CAWNET), Cressman 기법을 적용한 자료동화 결과에 대한 CO 농도의 공간 분포도(2015년 3월~12월 15일 9:00 KST) 99
〈Fig. 3-2.16〉 왼쪽열부터 CMAQ, 지상 관측값(NAMIS, CAWNET), Cressman 기법을 적용한 자료동화 결과에 대한 SO₂ 농도의 공간 분포도(2015년 3월~12월 15일 9:00 KST) 100
〈Fig. 3-2.17〉 왼쪽열부터 CMAQ, 지상 관측값(NAMIS, CAWNET), Cressman 기법을 적용한 자료동화 결과에 대한 O₃ 농도의 공간 분포도(2015년 3월~12월 15일 9:00 KST) 101
〈Fig. 3-2.18〉 왼쪽열부터 CMAQ, 지상 관측값(NAMIS, CAWNET), Cressman 기법을 적용한 자료동화 결과에 대한 PM10 농도의 공간 분포도(2015년 3월~12월 15일 9:00 KST) 102
〈Fig. 3-3.1〉 NMC 방법으로 생성된 배경오차 통계 자료에서 GOCART 모델의 각 에어로솔에 대한 표준편차 및 수평거리규모의 연직분포 105
〈Fig. 3-3.2〉 BUFR 파일의 내부 구조(Development Testbed Center, 2011) 106
〈Fig. 3-3.3〉 동북아시아 지역의 2012년 3월 10일, UTC1200에 동화된 기상 변수. 위에서부터 각각 퍼텐셜온도, 바람, 물 혼합비이며 좌측부터 배경장, 분석장, 증감율을 나타냄 107
〈Fig. 3-3.4〉 2012년 3월 10일 00UTC 때의 배경농도, 관측, MERRA2, 그리고 자료 동화된 AOD 분포. Background가 배경농도, Obs는 관측이며 Obs 아래의 Analysis는 각각 MODIS, GOCI, MI AOD로 자료 동화한 결과 108
〈Fig. 3-3.5〉 2012년 3월 1일~31일 00UTC의 평균 배경농도, 관측, MERRA2, 그리고 자료 동화된 AOD 분포. 그림의 배치는 좌측 위부터 배경농도, MODIS, GOCI, MI 관측 자료, 좌측 아래부터 MERRA2,... 109
〈Fig. 3-3.6〉 WRF-Chem 3D-VAR의 자료동화 결과 비교에 사용한 AERONET 데이터의 측정소 41개소의 위치 110
〈Fig. 3-3.7〉 2012년 3월 1일~31일 00UTC의 AERONET에서 관측된 AOD와 그 지점에서 추출한 배경농도 및 각 자료동화 데이터의 AOD를 비교한 산포도. 왼쪽 그림부터 MODIS, GOCI,... 110
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