지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 정명재
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 강릉원주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (3)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구에서는 Aqua 위성에 탑재된 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 센서로 2004~2014년의 기간 동안 관측된 에어로솔 자료를 이용하여 한반도를 포함한 중국 동부지역 AOT (Aerosol Optical Thickness)와 AE (Angstrom Exponent)자료의 시·공적 변동성을 분석하고자 한다.
한반도 영역(31°N~30°N,123°E~132°E)에서 11년 평균(±표준편차) AOT 값은 0.35(0.07)이고, AE 값은 1.12(0.21)로 나타났다. 한반도 지역은 2004년~2014년의 기간 동안 월평균 AOT 값이 6월에 최대, 12월에 최소를 보이고 있다. 반면 에어로솔 입자 크기를 나타내는 AE는 5월에 최소, 8월에 최대를 나타나고 있다. 계절별로는 봄철이 다른 계절에 비해 높은 AOT(약 0.42) 값을 보이고 겨울철에 낮은 AOT(약 0.3) 값을 나타내고 있다. 에어로솔 입자 크기는 봄철에 AE가 1.0보다 작고, 여름철에 1.0보다 큰 값을 보였다. 이는 봄철에는 황사로 인한 조대 입자의 영향이 상대적으로 크며, 여름철에는 강수로 인한 습성침적의 영향으로 AOT 값은 낮아지지만 미세입자들의 생성과 흡습성장의 효과가 중첩된 결과 AE값이 증가한 양상을 보인 것으로 추정된다.
한반도 부근에서 에어로솔의 시간적 변동성을 파악하기 위하여 관심 영역 내에서의 COV(Coefficients of Variation)를 구해 본 결과, 서울 같은 대도시의 경우 비교적 낮은 COV를 보였는데 이는 지역적으로 배출된 에어로솔의 양이 수송되어 영향을 주는 양과 비교하여 적지 않음을 의미하는 것으로 보인다. 우리나라 부근에서는 대체로 COV 값이 낮으면 AOT 값이 높은 경향이 나타났다.
AOT의 공간적 대표성과 균질성을 파악하기 위해 여섯 개 지점(Gangneung, Seoul, Gosan, Pusan, Beijing, Xuzhou)을 선정하여 AOT분포의 상관성을 분석한 결과, 관심지역을 중심으로 0.2°의 반경 범위이내의 영역에서 유사한 시간변동성을 보이는 것을 알 수 있었다. 따라서 한반도 및 중국 동부지역에서는 어느 특정 지점에서 관측된 에어로솔 자료가 그 지점으로부터 20Km 반경 이내의 영역에 대해 대표성을 가질 수 있다고 추정된다.
한반도 영역(31°N~30°N,123°E~132°E)에서 11년 평균(±표준편차) AOT 값은 0.35(0.07)이고, AE 값은 1.12(0.21)로 나타났다. 한반도 지역은 2004년~2014년의 기간 동안 월평균 AOT 값이 6월에 최대, 12월에 최소를 보이고 있다. 반면 에어로솔 입자 크기를 나타내는 AE는 5월에 최소, 8월에 최대를 나타나고 있다. 계절별로는 봄철이 다른 계절에 비해 높은 AOT(약 0.42) 값을 보이고 겨울철에 낮은 AOT(약 0.3) 값을 나타내고 있다. 에어로솔 입자 크기는 봄철에 AE가 1.0보다 작고, 여름철에 1.0보다 큰 값을 보였다. 이는 봄철에는 황사로 인한 조대 입자의 영향이 상대적으로 크며, 여름철에는 강수로 인한 습성침적의 영향으로 AOT 값은 낮아지지만 미세입자들의 생성과 흡습성장의 효과가 중첩된 결과 AE값이 증가한 양상을 보인 것으로 추정된다.
한반도 부근에서 에어로솔의 시간적 변동성을 파악하기 위하여 관심 영역 내에서의 COV(Coefficients of Variation)를 구해 본 결과, 서울 같은 대도시의 경우 비교적 낮은 COV를 보였는데 이는 지역적으로 배출된 에어로솔의 양이 수송되어 영향을 주는 양과 비교하여 적지 않음을 의미하는 것으로 보인다. 우리나라 부근에서는 대체로 COV 값이 낮으면 AOT 값이 높은 경향이 나타났다.
AOT의 공간적 대표성과 균질성을 파악하기 위해 여섯 개 지점(Gangneung, Seoul, Gosan, Pusan, Beijing, Xuzhou)을 선정하여 AOT분포의 상관성을 분석한 결과, 관심지역을 중심으로 0.2°의 반경 범위이내의 영역에서 유사한 시간변동성을 보이는 것을 알 수 있었다. 따라서 한반도 및 중국 동부지역에서는 어느 특정 지점에서 관측된 에어로솔 자료가 그 지점으로부터 20Km 반경 이내의 영역에 대해 대표성을 가질 수 있다고 추정된다.
목차
제 1 장 서론 1제 2 장 분석 자료 및 연구방법 32.1 분석자료1) MODIS 에어로솔 자료 32) AERONET 63) HYSPLIT 82.2 연구 방법1) 연구 대상지역 92) 연구 방법 11제 3 장 결과 및 토의 143.1 MODIS 와 AERONET 비교 143.2 극동 아시아 지역 에어로솔의 시공적변화 173.2.1 장기간 (long-term) 평균 분포 및 경년 변화 173.2.2 월별, 계절별 시공적 변화 특성 203.3 한반도 영역 에어로솔의 시공적 변화 특성 253.4 사례별 분석 39제 4 장 요약 및 결론 47참고문헌 49부록 53영문요약 68
최근 본 자료
댓글(0)
0