[세미나] 이한림 교수님

November 20, 2019

초분광 위성 센서 자료 기반의 이산화질소 대류권 연직분포 산출 기술 개발

A novel technique for retrieval of atmospheric NO2 vertical distribution from a hyperspectral satellite sensor: Ideas & Implementation


#### 이한림 교수 (부경대학교) #### 2019년 11월 26일 (화) 16:00 #### 과학관 553호
#### Abstract

이산화질소는 화석원료 연소에서 배출되는 대표적인 대기오염물질로 질산염의 초미세먼지 형태로도 대기질에 악영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 초분광 센서 기반의 정지궤도 및 저궤도 환경위성에 모두 적용 가능한 대류권 이산화질소(Nitrogen dioxide; NO2)의 연직분포 정보를 산출하기 위한 알고리즘을 처음으로 개발한 연구내용을 소개한다. 본 연구에서 이산화질소의 연직분포를 산출하기 위하여 자외선(Ultraviolet; UV)과 가시(visible; VIS) 채널에서의 이산화질소 경사층적분농도(Slant Column Density; SCD)의 산출 민감도의 차이를 이용하였다. 해당 파장영역에서의 이산화질소 경사층적분농도를 계산하기 위하여 복사전달모델(Radiative Transfer Model; RTM)을 이용하여 다양한 에어로졸 조건(Aerosol Optical Depth; AOD, Single Scattering Albedo; SSA, Aerosol Peak Height; APH), 기하학적 정보(Solar Zenith Angle; SZA, Viewing Zenith Angle; VZA, Relative Azimuth Angle; RAA), 지표반사도(Surface reflectance), 이산화질소 연직분포 정보를 반영하여 모의복사휘도를 생성하였다. 생성된 모의복사휘도를 이용하여 해당 파장영역에서의 이산화질소 경사층적분농도를 산출하여 경사층적분농도의 비를 계산하였다. 이산화질소의 경사층적분농도는 차등흡수분광기술(Differential Optical Absorption Spectroscopy)을 기반으로 좁은 파장간격을 피팅구간으로 선정하여 산출하였다. 이렇게 계산된 각 조건과 이산화질소의 연직분포 정보를 활용하여 조견표(Look-Up Table; LUT)를 구성하였다. 추가적으로, 한국의 대도시인 서울과 부산을 대상으로 이산화질소의 연직분포를 OMI센서로 제공되는 복사휘도 자료를 기반으로 산출하고 지표 혼합비도 계산하였다. 산출된 지표 혼합비는 in-situ 측정 기반 이산화질소의 혼합비와 상호 비교하였다. 산출 정확도와 관련된 요소인 RMS, mean bias, absolute mean bias는 각각 0.011 ppmv, 0.011 ppmv, 0.010 ppmv로 각각 계산되었으며, 상관계수는 0.87, 기울기는 1.14로 각각 계산되었다.