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홍민 도
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1 Jour. Korean Earth Science Society, v. 32, no. 1, p , February 2011 doi : /JKESS SKYNET 관측자료를이용한동아시아영역에서의 MODIS 에어로솔광학두께산출물검증 장현성 1 송환진 1 전형욱 1 손병주 1, * 타카무라타미오 2 1 서울대학교지구환경과학부, , 서울특별시관악구관악로 1 2 Center for Environmental Remote Sensing, Chiba University, Chiba , Japan Validation of MODIS-derived Aerosol Optical Thickness Using SKYNET Measurements over East Asia Hyun-Sung Jang 1, Hwan-Jin Song 1, Hyoung-Wook Chun 1, Byung-Ju Sohn 1, *, and Tamio Takamura 2 1 School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University, Seoul , Korea 2 Center for Environmental Remote Sensing, Chiba University, Chiba , Japan Abstract: Using six-year ( ) SKYNET measurements, MODIS-derived AOTs were validated at five SKYNET sites (Seoul, Chiba, Etchujima, Fukuejima, and Hedomisaki), in addition to climatological analysis of MODIS-derived optical properties over the East Asian domain (20-50 o N, o E). In so doing MODIS-SKYNET collocated AOT data were constructed if two measurements are taken within 25 km distance and within 30 minute time difference. From the comparison of two measurements, it is demonstrated that aerosol type insignificantly affects the accuracy of MODIS AOT. It is because the aerosol model combining predefined fine aerosol model and coarse aerosol model is used for the retrieval. However, positive bias between MODIS and SKYNET increases as fraction of the coarse aerosol model increases. In addition, MODIS AOT appears to be overestimated in case of lower aerosol loading while the overestimation tends to decrease with increased aerosol loading. Regression analysis between MODIS AOT and SKYNET AOT for 550 nm band yields 0.86, 0.16, and 0.61 of regression slope, intercept, and coefficient of determination, respectively. Those statistical results may draw a conclusion that MODIS AOTs over East Asia carry a reasonable accuracy compared to ground-based SKYNET measurements. Keywords: aerosol optical thickness, fine mode fraction, MODIS, SKYNET 요약 : 본연구는동아시아영역에속해있는 5개 SKYNET 관측소 ( 서울, 지바, 엣추지마, 후쿠에지마, 헤도미사키 ) 에서 6년간관측한 AOT 자료를활용하여 MODIS에서산출된 AOT를검증하였고, 아울러에어로솔기후장분석도함께수행하였다. 검증연구를위해관측소 25 km 이내의 MODIS AOT를평균하였고, MODIS 관측시각 30분전후 SKYNET AOT를평균하여시공간일치자료를생산하였다. 시공간일치자료의비교결과 MODIS AOT의정확도는에어로솔종류에크게영향을받지않았으나, MODIS AOT 산출과정중거대입자모형의사용비율이높아질수록 SKYNET AOT에비해서비교적큰값을산출하는경향을보였다. 또한 AOT가낮은대기에서 MODIS AOT는과대추정하는경향을보였고그경향성은 AOT가높아질수록줄어들었다. MODIS-SKYNET AOT간의회귀분석결과기울기는 0.86, Y절편은 0.16으로나타났고결정계수 (R 2 ) 는 0.61로나타났다. 이러한통계적결과로미루어볼때동아시아영역에서산출된 MODIS AOT는지상관측에견줄만큼정확하다고볼수있다. 주요어 : 에어로솔광학두께, 미세입자비율, MODIS, SKYNET *Corresponding author: sohn@snu.ac.kr *Tel: *Fax:

2 22 장현성 송환진 전형욱 손병주 타카무라타미오 서 론 에어로솔은태양광을반사하는직접효과, 구름의밝기및지속시간에영향을주는간접효과 (Twomey, 1974; Albrecht, 1989) 등을통해전지구적인복사수지에중요한영향을끼친다. 인공위성은넓은지역의에어로솔정보를얻을수있는좋은관측수단으로써, 전지구적인에어로솔정보를제공하는데큰기여를하고있다. 특히극궤도위성인 Terra 및 Aqua에탑재되어있는다중채널센서인고분해능영상분광계 (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer; MODIS) 는에어로솔의광학두께 (Aerosol Optical Thickness; AOT) 뿐만아니라옹스트롬지수 (Angström Exponent; AE), 미세입자비율 (Fine Mode Fraction; FMF) 등다양한에어로솔정보를산출함에따라많은연구에활용되어왔다 (Anderson et al., 2005; Ramachandran, 2007; Kim et al., 2007). 그러나 MODIS 자료는지표및대기에서반사된태양광을이용하여여러물리적가정을통해산출되므로지상관측자료와의비교를통해산출물의정확도를검증하는것이필요하다 (Kaufman et al., 1997a). 특히에어로솔이육지상의자료일때지역에따라에어로솔모형을가정한후 AOT를비롯한에어로솔정보를산출하므로 (e.g. Levy et al., 2007) 다양한지역에서의검증작업이필요하다. 더욱이바다에비해서지표반사도를추정하기어렵기때문에육지알고리즘의산출물에대해서는엄밀한검증이필요하다. 비록선행연구에서 MODIS 육지에어로솔산출물의정확도는우수하게평가되어왔으나 (Chu et al., 2002; Remer et al., 2005; Levy et al., 2007) 동아시아지역은다양한에어로솔이혼재하는지역임을감안할때한국, 일본을중심으로한검증연구는충분한것으로판단되지않는다. 한편, 한국과일본을중심으로구축된 SKYradiometer NETwork (SKYNET) 은직달및산란광을이용하여에어로솔광학적특성을관측하는스카이라디오미터관측망으로서위성자료를검증하기에적합한에어로솔정보를제공하고있다 (Takamura et al., 2004). 특히 Khatri and Takamura(2008) 에의해서개발된 SKYNET의구름제거기법은기존 AERONET에서사용하던구름제거기법 (Smirnov et al., 2000) 에비해서입자가크고 AOT가높은에어로솔을구름으로오인하는사례를많이줄였기때문에황사와같이 입자가크고 AOT 가높은에어로솔에대한자료를더많이얻을수있게되었다. 과거 MODIS AOT 검증연구는주로 AERONET 관측자료를통해이루어졌고, 동아시아지역에서역시 AERONET 관측자료를이용한선행연구가수행된바있으나 ( 이권호와김영준, 2008) SKYNET 원시복사관측자료를사용하는경우다양한형태의비교가가능하다. 본연구에서는 년의동아시아 SKYNET 관측자료를활용하여 Aqua 위성에탑재된 MODIS 의 AOT 산출물을검증하며이를위해 MODIS 관측시각으로부터최대 30 분의시간차를가지는 SKYNET 자료와, SKYNET 관측지점으로부터최대 25 km 공간차를가지는 MODIS 자료를이용하여시공간일치자료를생산한다. MODIS AOT 검증에앞서, 검증연구를위해수집한장기간의 MODIS, SKYNET 에어로솔관측자료를기반으로동아시아지역의에어로솔기후장을분석하며, 또한기후장과시공간일치자료의비교를통해관측사이트별, 관측파장별, 에어로솔종류에따른 MODIS AOT 의정확도를분석한다. 자료및연구방법 극궤도위성인 MODIS 의에어로솔정보는넓은지역에대해하루에한번산출되지만, 지상관측네트워크인 SKYNET 의에어로솔정보는사이트가위치한제한된지역에대해 10 분이내의짧은시간간격을두고산출된다. 그러므로두자료간비교가가능하도록 MODIS, SKYNET 자료에대해각각공간, 시간평균을취하여시공간일치자료를생산한다. 즉, SKYNET 사이트위치에서 MODIS 관측시각의 MODIS AOT(AOT mod ) 와 SKYNET AOT(AOT sky ) 를생산해야두기기간의비교가가능하다. AOT mod 는 AOT sky 를얻는지상관측소에서일정반경 (R) 이내에포함되는모든 MODIS AOT 관측픽셀을거리 (r) 에따른가중치 (w) 를주어공간평균함으로써얻을수있다. 이때 w 는식 (1) 과같다. w(r)=exp( 0.5 r 2 /R 2 ) (1) 본연구의공간평균영역은지상관측소로부터 R=25 km 이내의지역으로이와유사한범위가여러선행연구에서도선택되어왔다 (Kleidman et al., 2005; Santese et al., 2007). AOT sky 의경우 MODIS

3 SKYNET 관측자료를이용한동아시아영역에서의 MODIS 에어로솔광학두께산출물검증 ). AE 는파장에따른 AOT 의변화율을나타내는지수로서식 (2) 와같이정의된다. AE(λ 1, λ 2 )=ln(τ 2 /τ 1 )/ln(λ 1 /λ 2 ) (2) Fig. 1. Study domain and location of sites (SNU: Seoul National University, Korea; CHI: Chiba University, Japan; ETC: Etchujima, Japan; FKE: Fukuejima, Japan; CHD: Hedomisaki, Japan). 가지상관측소를관측한시각으로부터 30 분전후에관측된모든스카이라디오미터자료를시간평균하여얻었다. 본검증연구는 2004 년 1 월에서 2009 년 12 월기간동안관측된 SKYNET, MODIS 자료를이용하여수행하였으며연구영역은한국과일본을중심으로한 o N, o E 의동아시아영역으로 5 개 SKYNET 사이트를포함한다 (Fig. 1). 각관측사이트의위도및경도, 관측기간, 기기의관측주기, 연구기간내의평균 AOT 와 AE 값을 Table 1 에제시하였다. 자료처리에사용된 SKYNET 자료는구름제거알고리즘을통과한최고등급 (Level 2.0) 자료로 400, 500, 675 nm 파장에서산출된 AOT 가 MODIS AOT 검증을위해사용된다. 또한에어로솔종류구분을위해서단일산란알베도 (Single Scattering Albedo; SSA) 와 AE 를사용하였다 (Higurashi and Nakajima, 식 (2) 에서 τ, λ 는 AOT, 파장을의미하여, 아래첨자 1, 2 는서로다른두채널을의미한다. 가시광선영역에서작은입자는비교적짧은파장의태양광을잘소산시키기때문에파장별 AOT 의변화가크지만, 입자가커질수록이런경향이줄어들어서파장에따른 AOT 의변화가둔감해지게된다. 그러므로 AE 는에어로솔의입자크기를대표할수있는지수로써사용가능하다. 또한 AE 는파장의선택과무관하게비슷한값을가지므로이성질을이용하여 SKYNET 관측파장의 AOT 를 MODIS 관측파장의 AOT 로변환하였다 (Muhammad, 1983). MODIS 는 AOT 를산출할때산출지역의에어로솔성질에대한기후값을바탕으로에어로솔의종류를가정한후 AOT 를산출하기때문에실제산출당시의에어로솔종류는기후값과다를수있으며, 따라서 AOT 의정확도에영향을미칠수있다. 본연구에서는모든시공간일치자료를 AOT, AE, SSA 에대하여각변수값이낮은집단, 평균집단, 높은집단으로나누어에어로솔종류를구분한후 MODIS AOT 오차 (AOT mod -AOT sky ) 의민감도를살펴본다. 이때집단간의경계는평균 ±0.5 표준편차로두었으며그값은 Table 2 에나타냈다. 검증을위한 MODIS 자료는 Collection 5 의 MYD04 level 2 육지산출물을사용하고기후장분석에있어서는분석의용이함을위해해양및육지에서산출된자료를 1 o 1 o 로격자화한 MYD08_M3 을사용한다. 이때 MODIS 에어로솔자료등급중 좋음 이상의평가를받은자료 ( 즉, QA=2, 3) 들만사용하고산출변수중 440, 550, 670 nm 의 AOT 와 FMF 를 Table 1. Descriptions of SKNET. Site names, locations, instrument types, observation periods and intervals, and climatological means of retrieved AOT (500 nm), Angström exponent, and SSA (500 nm) are given Site Longitude o E Latitude o N Instrument type Observation period Observation interval (minute) AOT 500 nm AE SSA 500 nm Seoul SNU POM Chiba CHI POM01 POM Etchujima ETC POM Fukuejima FKE POM01 POM Hedomisaki CHD POM01 POM

24 장현성 송환진 전형욱 손병주 타카무라타미오 Table 2. Mean, standard deviation (σ), mean 0.5 σ, and mean +0.5 σ for collocated AOT sky (550 nm), AE sky, SSA sky (500 nm), and FMF mod. The mean-0.5 σ and mean+0.

4 24 장현성 송환진 전형욱 손병주 타카무라타미오 Table 2. Mean, standard deviation (σ), mean 0.5 σ, and mean +0.5 σ for collocated AOT sky (550 nm), AE sky, SSA sky (500 nm), and FMF mod. The mean-0.5 σ and mean+0.5 σ values are used for threshold values for grouping data (i.e., low value group: X mean-0.5 σ, middle value group: mean-0.5 σ<x<mean+0.5 σ, high value group: mean+0.5 σ X) AOT AE SSA FMF Mean σ Mean-0.5σ Mean-0.5σ 사용한다. 아울러 FMF 에따른 AOT 오차를분석하기위해서경계값을평균값 ±0.5 표준편차로두어 FMF 가작은집단, 평균집단, 큰집단으로나눈후집단별 MODIS AOT 의오차를분석하였으며, 각경계값은 Table 2 에나타냈다. MODIS 에어로솔평균분포 AOT 검증에앞서동아시아지역의 MODIS 산출에어로솔의계절별평균분포를분석하였다. 분석자료로서 년 MODIS 에서관측한 AOT 와 FMF 를사용하였으며 Fig. 2 와 Fig. 3 에각각의결과를제시하였다. 에어로솔의광학두께는계절평균에서볼때 0.5 이하의값으로나타나있으며계절에따라뚜렷한변동성을보이고있다. 봄철은중국동부에서동해상으로 0.4 이상의높은 AOT 영역이나타나나, 여름철은그영역이중국동부및서해에국한되고있다. 가을철에그영역은더욱줄어중국동부에한정되어나타나나겨울철로바뀌면서다시서해로확장되는형태를보인다. 중국동부에서사계절모두높은 AOT 가유지되는것은인위적인에어로솔이지속적으로다량방출되기때문이며, 동쪽의한반도나동해로확장되는형태는기압패턴과같은대기상태 Fig. 2. Seasonal distribution of MODIS-derived AOT (550 nm) over the East Asia domain from 2004 to 2009.

$SKYNET 관측자료를이용한동아시아영역에서의 MODIS 에어로솔광학두께산출물검증 25 Fig. 3. Same as in Fig. 2 except fine mode fraction (FMF). 의계절변동에의한에어로솔분포의변동과관련이있는것으로판단된다.$

5 SKYNET 관측자료를이용한동아시아영역에서의 MODIS 에어로솔광학두께산출물검증 25 Fig. 3. Same as in Fig. 2 except fine mode fraction (FMF). 의계절변동에의한에어로솔분포의변동과관련이있는것으로판단된다. 사계절모두높은값의 AOT 가분포하는중국동부와는달리한반도와일본열도의경우봄, 여름철에비교적높은 AOT 가분포하고가을, 겨울철에는상대적으로낮은 AOT 가분포한다. 중국북부및만주지역의경우봄철에 0.3 정도로사계절중가장높은 AOT 를보이다가점점낮아져서가을에가장낮은값을보인후겨울에다시증가하는형태를보인다. 미세입자모드비율 (FMF) 의경우한반도, 만주지역, 일본열도모두에서여름철에가장높은값을보이고있다. 이후가을철에는전반적으로감소된 FMF 를보이다가겨울철에가장낮은 FMF 분포가나타나고봄철에는다시증가하는형태를보인다. 중국동부에서여름철을제외한계절에 0.4 이하의낮은 FMF 가계속해서나타나는것은다른지역과는달리황사와같은큰입자가사계절동안중국대륙에존재하는것으로볼수있다. 동아시아지역의에어로솔계절변동은 Kim et al. (2007) 에서도논의된바있다. 봄철의경우건조한지표면조건과강한풍속으로인해황사와같은거대입자의에어로솔이많이생성되어황사의발원지인중국을시작으로 AOT 가높아지고따라서 FMF 가낮아지게된다. 봄철에서여름철로넘어가면지표면이습해지고대기의운동이정체되는경향을보이므로황사의발생은억제되나중국도심에서방출된인위적인에어로솔이높은습도아래에서성장하며 (Jeong et al., 2007) 정체된대기운동에의해유동성이낮아여름철에높은 AOT 가나타난다. 특히초여름철인 6 월에사계절중가장높은 AOT 를보이는것으로알려져있다. 가을철은낮아진습도에의해인위적인에어로솔의성장이억제되고대기운동또한빨라지게되므로낮은 AOT 와높은 FMF 를보이는것으로해석된다. 겨울철은가을철과비슷하게낮은습도와빠른대기운동을보이지만 2 월에발생하는황사와같은자연적인에어로솔에의해서가을철

6 26 장현성 송환진 전형욱 손병주 타카무라타미오 Fig. 4. Time series of (top) collocated AOT, (middle) collocated SKYNET AE vs. MODIS FMF for the 6 years period from 2004 to 2009, and (bottom) number of collocated data used for the seasonal average. 보다는 AOT 가높아지고 FMF 는감소한다. Fig. 4 는분석지역내의시공간일치자료를이용하여계절평균한 AOT sky, AOT mod, AE, FMF 의시계열과평균에사용된시공간일치자료수의히스토그램이다. AOT sky 와 AOT mod 는매우유사한형태의계절변동을보이나전체적으로 AOT mod 의값이 AOT sky 에비해높게나타나고있다. Table 3 에파장별 (470, 550, 660 nm) AOT sky, AOT mod -AOT sky 의 6 년 ( ) 평균값및표준편차를나타내었다. 시계열결과와같이 AOT 차이의평균값이모두양수로나타났으며그차이는봄철에가장크다. AOT 의평균값 은여름, 봄, 가을, 겨울순으로높으며, 이는시계열에서도 2007 년을제외하고모든해에서동일하게나타나고있다. 파장별 AOT 평균값을볼때, 파장이길어질수록 AOT 가낮아지는데이는짧은파장에서더많은태양광의감쇄가일어나기때문이다. 파장별 AOT 의차이의경우 550 nm 에서가장작다. 비록 6 년의짧은기간의자료로경년변동을논하기는어렵지만, 흥미롭게 MODIS AOT 의경우시간에따라점차작은값은보이고있다. 상대적으로작은값을가지고있는 SKYNET AOT 의변화는뚜렷한변화를보이고있지않다. Table 3. Seasonal means of SKYNET AOT, mean difference between MODIS AOT and SKYNET AOT, and their associated mean standard deviation for 6-year periods from 2004 to nm MAM (187) JJA (122) SON (143) DJF (20) Total (472) Mean (SKYNET) Mean (MODIS- SKYNET) σ (MODIS- SKYNET) nm MAM (187) JJA (122) SON (143) DJF (20) Total (472) Mean (SKYNET) Mean (MODIS- SKYNET) σ (MODIS- SKYNET) nm MAM (187) JJA (122) SON (143) DJF (20) Total (472) Mean (SKYNET) Mean (MODIS- SKYNET) σ (MODIS- SKYNET)

7 SKYNET 관측자료를이용한동아시아영역에서의 MODIS 에어로솔광학두께산출물검증 27 AE 와 FMF 는모두대기중에어로솔의입자크기를나타낼수있는변수로사용할수있으며, 두변수모두그값이클수록대기중에작은입자가우세함을의미한다. AE 의경우자료수가가장적은 2005 년겨울을제외하면 사이의값을보인다. AOT 와다르게뚜렷한연변동경향은보이지않으나모든연도에있어서봄에가장낮은 AE 를보이다가점점증가하는경향을보인다. 이는봄철에입자가큰에어로솔이우세하게나타남을의미한다. FMF 역시 AE 와유사하게봄에낮은값을보이다가여름에증가한후다시감소하는경향을보인다. 그러나 AOT 의시계열과비교했을때 AE 와 FMF 의시계열은그경향성에서상관관계가약함을알수있다. FMF 는 AOT 를만족하는미세입자모형과거대입자모형의사용비율을의미하므로, 물리적의미를부여할수있는 AE 와는다를것으로생각되고정확도도상대적으로낮을것으로판단된다. 그러나경년변동에서흥미있는시계열이발견된다. 6 년동안의분석기간에서 FMF 가증가하는경향을갖는반면 AE 는점차감소하는추세를보인다. 일반적으로 AE, FMF 모두입자가작을때큰값을가지므로, 관측값과다른경향을갖는 FMF 는그정확도가상대적으로낮음을의미하는것으로판단한다. SKYNET 을이용한 MODIS AOT 검증 Fig. 5 는연구지역내의 5 개사이트에대해 550 nm 의 AOT sky 와 AOT mod 산포도를나타낸다. 산포도를볼때 SNU 사이트가다른네사이트와비교할때보다큰 AOT 의분포를보이고있다. 결정계수는 0.69 로다른사이트에비해비교적높은값을보이나평균오차와표준편차가각각 0.04, 0.20 으로비교적큰산포를보이고있다. 지역적으로서로가까운장소에위치한 CHI 와 ETC 사이트의경우대부분의시공간일치자료가 1:1 대응직선위쪽에위치하는것을볼수있는데이들지역에서 MODIS AOT 가명백하게과대추정되고있음을의미한다. FKE 사이트의경우 0.85 로가장높은결정계수를보이며평균오차역시 0.05 로가장낮게나타나지상관측과 MODIS 위성관측사이의가장높은통계적신뢰성을보이고있다. CHD 사이트의경우결정계수가 0.53 으로낮게나타났으나, 샘플수가작은이유에도기인한것으로판단되어, 통계적인신뢰성은낮은것으로 생각된다. Fig. 6 은모든시공간일치자료의파장별산포도를나타낸다. 550 nm 를중심으로볼때연구지역내의 AOT 는 0-2 사이의값을보였으나대부분 1 이하로나타났다. 연구기간내총 472 개의시공간일치자료가생산되었고 440, 550, 670 nm 에대해각각의결정계수는 0.67, 0.61, 0.55 로나타났다. 선형회귀선의기울기는세파장에대해각각 0.95, 0.87, 0.89 로 1 이하의값을보였고 y 절편은세파장모두 0.16 으로나타났다. AOT 오차의평균값은각각 0.14, 0.10, 0.12 로 AOT mod 가 AOT sky 에비해크게나타났는데, 이를선형회귀선의통계량과종합하여판단해보면많은자료가집중되어있는 AOT 가낮은영역에서 MODIS 가 AOT 를과대추정을하다가대기의 AOT 가높아질수록과대추정경향이줄어드는것으로해석할수있다. 에어로솔종류또는농도에따른 AOT 산출정확도를살펴보기위해자료를 AOT, AE, SSA, FMF 각각에대해이들값이낮은집단, 평균집단, 높은집단으로나눈후이들집단이갖는 AOT 오차의히스토그램을 Fig. 7 에나타내었다. Fig. 7a 를살펴보면 AOT 가낮은집단에비해높은집단의오차의중심이음수쪽에치우쳐져있는데이는 AOT 가낮을때과대추정을하다가 AOT 가높아질수록점점과대추정경향이줄어드는산포도분석결과와동일하다. 오차의표준편차도 AOT 가높은집단으로갈수록증가하는데이는 AOT 가높아질수록산출정확성이불안정해지는것으로해석할수있다. Fig. 7b 에나타난 AE 집단간의 AOT 오차의분포를살펴볼때오차의평균과표준편차값은집단간차이를보이지않았으나 AE 가큰집단이오차가 0 근처일때의빈도가가장높이나타났다. SSA 역시집단에따른과대, 과소추정경향을보이지않았지만 SSA 가가장낮은집단의오차의표준편차가가장작았고오차가 0 일때의빈도가가장높이나타났다. 히스토그램결과상으로볼때상대적으로입자가작고 SSA 가낮은입자에대한 AOT 산출정확도가가장높게나타났지만에어로솔특성에따른산출정확도의민감도는크지않았다. MODIS AOT 와일치되었을때의에어로솔이비교적 AE 가 1 근처에집중되어있고 SSA 역시 0.9 근처에집중된것으로볼때, 집단간의광학적특징이크게다르지않았던점역시낮은민감도의원인이될수있다 (Table 2).

8 28 장현성 송환진 전형욱 손병주 타카무라타미오 Fig. 5. Statistical analysis of collocated MODIS AOT and SKYNET measurements at five SKYNET sites. MODIS 가추정한입자크기분포에따른민감도를 Fig. 7d 에나타내었다. FMF 에따른세집단간표준편차는 0.16, 0.17, 0.16 으로비슷하게나타났다. 그러 나 FMF 가높은집단에서낮은집단으로갈수록오차의평균이 0.05, 로증가하였다. 또한빈도수역시 FMF 가낮아질수록낮아졌다. 이는 MODIS

9 SKYNET 관측자료를이용한동아시아영역에서의 MODIS 에어로솔광학두께산출물검증 29 Fig. 6. Comparison between SKYNET and MODIS AOT for (a) 440 nm, (b) 550 nm and (c) 670 nm. 에서 AOT 를산출할때거대입자모형의사용비율이높아질수록산출정확도가낮아질뿐아니라과대추정하는경향이강해진다는것을의미한다. 이러한지상관측값과의오차의원인을파악하기위해서는 MODIS AOT 의산출원리를파악해야한다. Collection 5 의 MYD04 level 2 AOT 산출은 440, 670, 2120 nm 세파장을이용하여 10 km 10 km 해상도로이루어진다. 센서관측해상도가 500 m 500 m 이므로산출물하나당서브픽셀 개가사용된다. 우선대기중에어로솔에대한영향을적게받는 2120 nm 파장을이용하여 400 개점중산출에적합한어두운픽셀을선택한다. 어두운픽셀을찾는이유는대기중에어로솔정보를산출함에있어지표에서반사된태양광의영향을최대한줄여서 AOT 산출정확도를높이기위함이다 nm 파장을이용하여찾은어두운픽셀이일정수이상이되면선택된점들의 440, 670, 2120 nm 관측값을평균하여 10 km 10 km 의관측값으로사용한다. 태양과위성의위치, 지표반사율, 에어로솔종류가알려진경우복사전달계산을통해위성에도달하는 440 nm 와 660 nm 의관측값을 AOT 의함수로서나타낼수있으므로관측값과가장유사한값을생산하는 AOT 를산출할수있다. 이때, 440, 670 nm 의지표반사율은평균된 2120 nm 관측값을바탕으로 NDVI, 산란각등을고려하여경험적으로추정하고, 에어로솔종류는지상관측값을바탕으로만들어진계절별, 지역별에어로솔성질에대한기후자료를바탕으로추정한다. 각지역의기후자료는미세입자모형과거대입자모형으로구성되어있는데, 산출시두모형의조합비율이 MODIS 의 FMF 이다. 즉, 미세입자모형만이용하여복사계산을한것이산출에가장적합하다면 FMF 값은 1 이되고거대입자모형만이용하여복사계산을한것이산출에가장적합하다면 FMF 값은 0 이된다. MODIS 의에어로솔산출에관한더자세한정보는 Levy et al.(2007) 를통해얻을수있다. 이러한 AOT 산출원리를고려할때 MODIS AOT 오차의원인은크게네가지를들수있다. 첫째로는지표반사도추정오차이다. 지표반사도의오차는 AOT 추정에큰오차를유발하는것으로써지표반사도의오차가 0.01 일때 AOT 는 0.1 정도의오차를유발할수있다 (Kaufman et al., 1997b). 최근지표반사율추정을개선하기위해 2120 nm 채널에서대기중에어로솔의효과를고려한지표반사도산출과이를이용한 AOT 산출알고리즘의개선을시도하고있다. 그러나 2120 nm 의관측값을이용한

10 30 장현성 송환진 전형욱 손병주 타카무라타미오 Fig. 7. Histograms showing AOT differences between MODIS and SKYNET for three groups. Three groups are categorized by low value group, middle value group, and high value group for (a) AOT, (b) AE, (c) SSA, and (d) FMF. Threshold for each group determined by mean±0.5 σ for collocated data. 440, 670 nm 의지표반사도를추정하는과정이산란각, 식생지수를활용한경험적방법으로이루어짐을고려할때개선의여지는남아있다. 둘째로는계절별, 지역별로설정되어있는에어로솔과관련된기후장의정확도이다. MODIS 의에어로솔모형은세가지미세입자모형과한가지거대입자모형으로구성되어있고각각의지역은계절별, 지역별로한가지미세입자모형과거대입자모형을갖는다. 이와관련한기후장이지상관측자료에근거를두고있어해당지역의지상관측소의유무에따라기후장의신뢰도가크게다를수있다. Mi et al.(2007) 와 Misra et al.(2008) 은가장최근의 C005 알고리즘이비록지표반사도가모수화를통해개선되었지만, 알고리즘내에서가정하는에어로솔모형은충분하지않음을지적하였다. 비록기후장이그지역을잘대변한다고하더라도기후장을바탕으로하는산출방법은 다양한에어로솔에대해 AOT 를산출하는데있어서한계를지닌다. 셋째로에어로솔이외의요소에의해태양광이영향을받게될경우산출정확도는낮아지게된다. 가장대표적인요소로구름을들수있다. 구름에의한관측값의오염현상은비단위성관측의문제일뿐만아니라지상관측에있어서도중요한문제로서취급되고있다. 마지막으로위성이수신한전기적관측신호를과학적물리량으로바꾸는검정과정상의문제를들수있다. 이는센서검정과관련된문제로서알고리즘자체의문제보다는기기적인문제로볼수있다. 결 론 본연구는동아시아영역에대해 MODIS 와 SKYNET 에어로솔관측자료의평균장을분석하고 MODIS 의

11 SKYNET 관측자료를이용한동아시아영역에서의 MODIS 에어로솔광학두께산출물검증 31 산출정확도를살펴보았다. 동아시아의계절별 AOT 는봄과여름에높고가을과겨울에낮은경향을보였다. 반면 AE 와 FMF 는뚜렷한계절변동은보이지않지만봄에최소값을보이다가여름에크게증가하는공통된경향을보였다. 이는봄에대기중큰입자들이많이부유하다가여름이될수록대기중입자가점점작아진다는것을의미한다. MODIS 자료를통해볼때중국동부지역은계절에관계없이높은 AOT 이나타나는경향을보이나한반도와일본열도의경우봄철에최댓값, 가을철에최솟값이분포하는계절변동을보였다. FMF 의경우중국동부의경우여름을제외하고 0.4 이하의낮은값들을보였고, 한반도와일본열도의경우는여름에높은값들이분포하고겨울에낮은값들이분포하였다. 시공간일치된전체자료를통해살펴볼때 470, 550, 670 nm 에서 SKYNET AOT 와 MODIS AOT 간의결정계수는각각 0.67, 0.61, 0.55 로나타났고, 이로미루어볼때동아시아지역에서의 MODIS 관측은 AOT 를비교적잘추정하고있다고판단된다. 하지만 AOT 가낮은대기에대해서과대추정하는경향을보였고그경향은 AOT 가커질수록작아지는경향이있다. 이런오차의원인으로는지표반사도의산출오차, 적합하지않는에어로솔모형가정, 구름에의한오염, 센서의관측오류등을들수있다. 지상관측자료로부터얻은에어로솔정보를바탕으로구분된에어로솔종류에따른산출경향을살펴보았을때뚜렷한민감도를살펴볼수는없었지만입자가비교적작고 SSA 가비교적낮은대기에서의 MODIS AOT 의산출이비교적정확한것으로나타났다. MODIS 역시미세입자모형을많이사용할수록산출정확도가높아지는경향을보였는데이는거대입자모형의수정이필요하다는것을시사하는것이기도하다. 실제 MODIS 는전구를대상으로 1 개의거대입자모형을사용하므로이에대한개선이필요하다고볼수있다. 감사의글 건설적인의견을제시하여주신두분심사자께감사드립니다. 이연구는기상청기상지진기술개발사업 (CATER ) 의지원으로수행되었습니다. 참고문헌 이권호, 김영준, 2008, Collection 4 와 Collection 5 MODIS 에어러솔분석자료의차이와지상관측자료와의비교. 대한원격탐사학회, 24, Albrecht, B.A., 1989, Aerosols, cloud microphysics, and fractional cloudiness. Science, 245, Anderson, T.L., Wu, Y., Chu, D.A., Schmid, B., Redemann, J., and Dubovik, O., 2005, Testing the MODIS satellite retrieval of aerosol fine-mode fraction. Journal of Geophysical Research, 110, D18204, doi: / 2005JD Chu, D.A., Kaufman, Y.J., Ichoku, C., Remer, L.A., Tanré, D., and Holben, B.N., 2002, Validation of MODIS aerosol optical depth retrieval over land. Geophysical Research Letters, 29, doi: /2001gl Higurashi, A. and Nakajima, T., 2002, Detection of aerosol types over the East China Sea near Japan from four-channel satellite data. Geophysical Research Letters, 29, doi: /2002gl Jeong, M.-J., Li, Z., Andrews, E., and Tsay, S.-C., 2007, Effect of aerosol humidification on the column aerosol optical thickness over the Atmospheric Radiation Measurement Southern Great Plains site. Journal of Geophysical Research, 112, doi: /2006jd Kaufman, Y.J., Tanré, D., Gordon, H.R., Nakajima, T., Lenoble, J., Frouin, R., Grassl, H., Herman, B.M., King, M.D., and Teillet, P.M., 1997a, Passive remote sensing of tropospheric aerosol and atmospheric correction for the aerosol effect. Journal of Geophysical Research, 102, Kaufman, Y.J., Tanré, D., Remer, L.A., Vermote, E., Chu, A., and Holben, B.N., 1997b, Operational remote sensing of tropospheric aerosol over land from EOS moderate resolution imaging spectroradiometer. Journal of Geophysical Research, 102, Khatri, P. and Takamura, T., 2009, An algorithm to screen cloud affected data for skyradiometer data analysis. Journal of the Meteorological Society of Japan, 87, Kim, S., Yoon, S., Kim, J., and Kim, S., 2007, Seasonal and monthly variations of columnar aerosol optical properties over east Asia determined from multi-year MODIS, LIDAR, and AERONET Sun/sky radiometer measurements. Atmospheric Environment, 41, Kleidman, R.G., O Neill, N.T., Remer, L.A., Kaufman, Y.J., Eck, T.F., Tanré, D., Dubovik, O., and Holben, B.N., 2005, Comparison of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Aerosol Robotic Net-

12 32 장현성 송환진 전형욱 손병주 타카무라타미오 work (AERONET) remote-sensing retrievals of aerosol fine mode fraction over ocean. Journal of Geophysical Research, 110, doi: /2005jd Levy, R.C., Remer, L.A., Mattoo, S., Vermote, E.F., and Kaufman, Y.J., 2007, Second-generation operational algorithm: Retrieval of aerosol properties over land from inversion of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer spectral reflectance. Journal of Geophysical Research, 112, doi: /2006jd Mi, W., Li, Z., Xia, X., Holben, B., Levy, R., Zhao, F., Chen, H., and Cribb, M., 2007, Evaluation of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer aerosol products at two Aerosol Robotic Network stations in China. Journal of Geophysical Research, 112, doi: /2007jd Misra, A., Jayaraman, A., and Ganguly, D., 2008, Validation of MODIS derived aerosol optical depth over Western India. Journal of Geophysical Research, 113, doi: /2007jd Muhammad, I., 1983, Introduction to solar radiation. Academic Press, 390 p. Ramachandran, S., 2007, Aerosol optical depth and fine mode fraction variations deduced from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) over four urban areas in India. Journal of Geophysical Research, 112, D16207, doi: /2007jdo Remer, L.A., Kaufman, Y.J., Tanré, D., Mattoo, S., Chu, D.A., Martins, J.V., Li, R.R., Ichoku, C., Levy, R.C., Kleidman, R.G., Eck, T.F., Vermote, E., and Holben, B.N., 2005, The MODIS aerosol, algorithm, products, and validation. Journal of the Atmospheric Sciences, 62, Santese, M., De Tomasi, F., and Perrone, M.R., 2007, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Aerosol Robotic Network (AERONET) retrievals during dust outbreaks over the Mediterranean. Journal of Geophysical Research, 112, doi: /2007jd Smimov, A., Holben, B.N., Eck, T.F., Dubovik, O., and Slutsker, I., 2000, Cloud screening and quality control algorithm for the AERONET database. Remote Sensing of Environment, 73, Takamura, T., Nakajima, T., and SKYNET community group, 2004, Overview of SKYNET and its activities. Óptica Pura Y Aplicada, 37, Twomey, S., 1974, Pollution and the planetary albedo. Atmospheric Environment, 8, 년 12 월 7 일접수 2010 년 12 월 22 일수정원고접수 2011 년 1 월 3 일채택

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DBPIA-NURIMEDIA Journal of Korean Society for Atmospheric Environment 마이크로탑스 II 다파장복사계를이용한대기에어로솔광학두께관측 57 Vol., No., February 6, pp. 57-66 DOI: http://dx.doi.org/.557/kosae.6...57 p-issn 598-7, e-issn 8-546 마이크로탑스 II