MODIS와 CERES 자료를 이용한 지표면 상향장파복사 계산 :Calculation of surface upward longwave radiation using MODIS and CERES data

정현석

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자료유형: 학위논문

저자정보: 정현석 (강릉원주대학교, 강릉원주대학교 대학원)

지도교수: 이규태

발행연도: 2018

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

MODIS와 CERES 자료를 이용한 지표면 상향장파복사 계산

정현석 대기환경과학과 2018.01 학위논문

2016

MODIS와 CERES 자료를 이용한 상향장파복사(Upward Longwave Radiation)산출 및 비교분석

정현석 , 이규태 , 조은수 외 4명 한국기상학회 학술대회 논문집 2016.10 학술대회자료

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지표면 상향장파복사(ULR; Upward Longwave Radiation)를 계산하기 위해 필요한 입력 자료로써 지표면 온도(Land Surface Temperature; LST와 Sea Surface Temperature; SST)와 지표면 하향장파복사(DLR; Downward Longwave Radiation) 그리고 광대역 방출율이 필요하다. 이 연구에서는 광대역 방출율을 직접 산출 하였고, 이를 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) University of California, Santa Barbara (UCSB)의 방출율 및 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER)의 반사율 자료 중 총 241개의 물질 자료와 지표면피복(Land over type) 자료를 통해 총 4개의 다중선형회귀모형을 구축하였다. 나머지 LST와 SST그리고 DLR은 MODIS와 Cloud and the Earth’s Radiant Energy System (CERES) 자료를 이용하였다.
이 연구 및 선행 연구인 Wang et al., (2005)의 월 평균 광대역 방출율을 비교하였고 그 결과는 2016년 1-12월 모두 상관계수(R)는 0.90이상으로 나타났으며 평균제곱근오차 (RMSE; Root Mean Square Error)는 0.00750-0.00825로 나타났다. 이 두 광대역 방출율을 이용하여 지면에 대한 ULR을 산출하였으며 이를 CERES 자료와 비교하였다. 그 결과 이 연구에서 산출된 광대역 방출율을 이용한 ULR이 CERES 자료와 비교하여 오차가 작게 나타났다. 이를 통하여 간접적으로 광대역 방출율이 개선되었음을 보였다. 따라서 이 연구의 광대역 방출율을 이용하여 해수면을 포함한 2016년 1-12월 월 평균 ULR을 산출하여 비교하였고 모든 월에 대해서 R은 0.98 이상이었고 RMSE는 3월에 8.13 Wm-2 11월이 9.85 Wm-2로 각각 최소 및 최대 오차를 보였다.
다음으로 2016년 1-12월 15일 낮?밤 시간대 CERES 스캔 영역과 비교하였다. 먼저 낮 시간에 대해서 1-12월 모두 R은 0.95 이상이었고 RMSE는 약 10-19 Wm-2 이내로 나타났다. 밤 시간에 대해서 R은 모두 0.97 이상으로 낮 시간과 비교하여 다소 높은 상관성을 보였고 RMSE는 약 10-20 Wm-2 이내로 나타났다. 1-12월 낮과 밤 시간대 전체에 대한 통계 결과는 낮에 대하여 R은 0.98, RMSE는 13.51 Wm-2 그리고 편의(Bias)는 ?1.20 이었고 밤 시간대는 마찬가지로 R은 0.98 이었으며, RMSE는 13.51 Wm-2 그리고 Bias는 4.32로 나타났다. 즉 밤 시간대의 오차가 더 작게 나타났다. 마지막으로 Basline Surface Raidation Network (BSRN) 관측 자료와 비교하였다. 그 결과 R은 0.93이었고 RMSE는 21.22 Wm-2 그리고 Bias는 0.29로 ULR 산출을 위한 앞선 선행 연구들과 유사한 결과를 보였다.
한편 대한민국의 기상위성인 천리안 위성의 후속으로써 차세대 위성인 Geo-KOMPAST2A (GK-2A)를 2018년에 발사할 예정이다. 이에 따라 이 연구의 결과는 GK-2A 위성을 이용한 ULR 산출 알고리즘 개발에 기반이 될 것이다.

Calculation of upward longwave radiation (ULR) requires input data, such as Land Surface Temperature (LST), Sea Surface Temperature (SST), Downward Longwave Radiation (DLR), and broadband emissivity. In this study, for multiple linear regression models are established based on 241 material and land data sets; these models are applied to reflectivity data obtained from the advanced spaceborne thermal emission and reflrction radiometer, and emissivity data by the moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) at the University of California, Santa Barbara. Moreover, the data obtained by MODIS and the cloud and the Earth’s radiant energy system (CERES) are used to identify LST, SST, and DLR.
We compare our calculated monthly mean broadband emisivity to that of a previous study conducted by Wang et al. (2005), showing that a correlation coefficient, R, existing between January and December, 2016, is 0.90 or higher in both studies, and that the Root Mean Square Error (RMSE) ranges from 0.00750 to 0.00825. Broadband emissivity obtained in both studies are used to calculate ULR on the ground surface and to compare it with CERES data. The comparative result indicates that ULR calculated using broadband emissivity has a smaller error than that of the CERES data. We can verify higher accuracy of broadband emissivity in our study. Thus, broadband emissivity obtained in this study is used to calculate and compare monthly mean ULR between January and December, 2016, at sea level. The result show that R is 0.98 or higher across the year, and that the RMSE is the minimum, 8.13 Wm-2, in March, and the maximum, 9.85 Wm-2, in November.
Subsequently, day and night values from the 15th of January through December, 2016, are compared with the area scanned by CERES. The comparative result, based on daytime, shows that R is 0.95 or higher between January and December, and that the RMSE ranges approximately from 10 to 19 Wm-2. The comparative result, based on nighttime, indicates that R is 0.97 or higher across the year, showing a higher correlation. The RMSE ranges approximately from 10 to 20 Wm-2. Statistical analysis conducted between January and December shows that R, RMSE, and bias are 0.98, 13.51 Wm-2, and ?1.20, respectively, based on the daytime, and 0.98, 13.51 Wm-2 and 4.32, respectively, based on the nighttime. These results confirm that error is smaller under conditions of nighttime. Additionally, our comparison of boservation data from the baseline surface radiation networtk shows that R, the RMSE, and bias are 0.93, 21.22 Wm-2 and 0.29, respectively. This result is similar to that of previous ULR studies.
Geo-KOMPAST2A (GK-2A), a next-generation satellite following the meteorological Chollian satellite of South Korea, is to be launched in 2018. The findings in this study will be used as base data to develop an algorithm for ULR calculation using the data of GK-2A.

차 례
차례 ⅰ
그림 차례 ⅱ
표 차례 ⅳ
국문 요약 ⅴ
제 1 장 서론 1
제 2 장 연구 방법 및 자료 4
2.1 지표면 상향장파복사 이론 4
2.2 광대역 방출율 이론 5
2.3 자료 7
2.3.1 ULR 입력 자료 7
2.3.2 광대역 방출율 자료 8
2.3.3 검증 자료 12
제 3 장 결과 14
제 4 장 요약 및 결론 35
참고 문헌 37
영문 요약 41

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