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학술저널
저자정보
김대원 (부경대학교) 홍현기 (부경대학교) 최원이 (부경대학교) 박준성 (부경대학교) 양지원 (부경대학교) 류재용 (경남대학교) 이한림 (부경대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제33권 제2호
발행연도
2017.4
수록면
135 - 147 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

지상원격측정장비 판도라를 이용한 이산화질소 수직층적분농도 산출 및 위성 자료와의 비교
김대원 ,  이한림 대한환경공학회 학술발표논문집 2022.11 학술대회자료

2021

GMAP 2020 캠페인 동안 Pandora 관측 자료를 이용한 이산화질소 수직층적분농도 산출 및 위성자료와 비교
김대원 ,  이한림 ,  홍현기 한국대기환경학회 학술대회논문집 2021.10 학술대회자료

2017

Ozone Monitoring Instrument 자료를 활용한 지표 이산화질소 혼합비 추정
김대원 ,  이한림 ,  홍현기 외 2명 대한환경공학회 학술발표논문집 2017.11 학술대회자료
OMI 위성자료를 활용한 서울 지표 이산화질소 혼합비 추정 연구
김대원 ,  홍현기 ,  최원이 외 4명 대한원격탐사학회지 2017.04 학술저널

초록· 키워드

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본 연구에서는 처음으로 한반도 서울지역에서 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로 관측된 대류권 이산화질소 칼럼농도를 이용하여 OMI 센서의 관측시간인 13:45에서의 월 평균 및 일별 위성 지표 이산화질소 혼합비를 추정하였다. 본 연구에서는 세 가지 회귀모델들이 이용되었다. 첫 번째 회귀모델(M1)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 지점 측정값과의 선형회귀를 통한 회귀계수로 구성되어있다. 두 번째 회귀모델(M2)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 센서로 관측한 행성경계층 높이, 온도, 압력 자료 모두가 반영된 회귀모델이다. 세 번째 회귀모델(M3M, M3D)은 다중회귀모델로서 앞서 고려된 이산화질소 칼럼농도와 행성경계층 높이와 다양한 기상변수를 추가적으로 반영하는 회귀모델이다. 본 연구에서는 2009년에서 2011년까지를 회귀모델의 훈련기간으로 하여서 각 회귀식의 회귀계수를 도출하였으며 2012년도는 검증기간으로서 훈련기간에 도출된 회귀모델들의 성능을 평가하였다. 회귀모델들로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점 측정장비로 측정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 가장 높은 상관성(avg. R = 0.77)을 보이는 회귀분석방법은 다중회귀분석방법(M3M)이다. 또한, 회귀모델들로 추정된 13:45에서의 일 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 가장 좋은 상관성(avg. R = 0.55)을 보인 것도 다중회귀분석방법(M3D)이다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비는 지점 측정값에 비해 과소추정 되는 경향이 나타났다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비를 평가하기 위해 지점 측정값과의 RMSE (Root Mean Square Error), mean bias, MAE (Mean Absolute Error), percent difference와 같은 통계분석을 실시하였다. 본 연구는 위성을 통한 지표 이산화질소 혼합비 산출 가능성을 보여준다.
#nitrogen dioxide #NO2 mixing ratio #multiple regression #OMI NO2 column #trace gas estimation

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