동아시아지역 대기 에어러솔의 위성원격탐사:
모니터링과 응용
(Satellite remote sensing of East Asian aerosols:
monitoring and application)
이권호
경일대학교 위성정보공학과 1. 서 론
동아시아 지역은 인간의 산업 및 농업 활동 증가로 인해 발생하는 1차 및 2차 입자상 오염물질들이 증가하고 있는 추세 이며, 기상조건에 따라 대기중에 존재하는 시간 및 공간적인 분포 특성이 영향을 받 고 있다. 이러한 입자상 오염물질을 보통 대기 에어러솔(atmospheric aerosol) 이라 고 하며, 본 연구의 대상 지역인 동아시아 지역은 중국, 인도와 같이 인구가 많은 국 가와 다양한 대규모 인구 밀집 도시(메가 시티)가 존재함으로 인하여 전세계적으로 주요한 에어러솔 발생지역으로 알려져 있 다. 최근의 인공위성자료 분석기술은 전구 적 규모의 에어러솔에 관한 정량적 특성 및 정성적 특성까지도 분석할 수 있는 수 준으로 발전을 하였다. 본 연구에서는 인 공위성을 이용한 원격탐사 기술이 보다 지역적인 규모에 맞도록 적합한 방법을 이용하여 에어러솔의 특성을 분석하는 것 을 목적으로 하였다. 한편, 위성자료를 이 용하여 에어러솔을 분석하는 데에는 에어 러솔의 물리적, 광학적 특성을 미리 반영 하여 최적의 알고리즘을 적용하는 것이 무엇보다 우선이다. 대기 에어러솔의 특성 자료를 획득하는 것에는 많은 어려움이 따르고 있지만, 본 연구에서 필요한 자료 는 장기간에 걸친 대표적인 성분의 에어 러솔 특성값을 얻기 위하여 현재 연속적 인 감시망 관측자료인 AERONET을 이용
하고자 한다. AERONET은 위성분석값의 정확도를 검증하기 위하여 전세계적으로 태양광도계(sunphotomer)로 에어러솔 특 성값을 분석하고 있다. 대기 에어러솔 광 학두께, 에어러솔 크기분포, 단산란 알베 도 등의 값을 이용하여 위성자료의 예비 자료로서 활용하였으며, 최종적으로 인공 위성에서 얻어진 에어로졸 분포 자료는 동아시아에서 에어러솔의 발생・이동・분 포특성을 파악하였다.
2. MODIS 에어러솔자료
현재 운용중인 미국 NASA의 Terra MODIS level 3 aerosol products (MOD08_D3)는 매일 1 º ×1º 의 해상도를 가지는 에어러솔 광학 두께 (aerosol optical thickness; AOT)와 미세입자분율 (fine mode fraction; FMF)을 생산하고 있 다. MODIS AOT의 정확도는 알려진 결 과에 의하면, 육지에서 ±0.05±0.20AOT, 해양에서 ±0.03 ±0.05AOT를 가진다.
[Chu et al., 2002; Remer et al., 2002].
MODIS FMF는 미세입자의 크기분포를 상대적으로 0부터 1까지의 값을 가지도록 조정된 값이며 1에 가까울수록 에어러솔 의 크기분포는 미세입자의 분율이 큼을 나타낸다. 일반적으로 황사나 해염같이 입 자의 크기가 큰 에어러솔의 경우, 상대적 으로 작은 FMF 값을 나타내며, 인위적
- 195 -
오염에 의한 에어러솔 (검댕이나 황산화물 등)은 큰 FMF 값을 가진다. 최근에는 기 존의 알고리즘에서 개선된 Collections 5 (C005)라는 버전을 가지는 알고리즘이 개 발되어 그 정확도가 더욱 향상되었다 [Remer et al., 2005 and Levy et al., 2007].
한편, Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) 는 전지구적으로 자외선을 흡수하는 에어러솔을 탐지할수 있는 능력이 있으며 약 20년 이상의 관측 자료를 축적하고 있다. TOMS의 독특한 에어러솔 분석에 의한 결과물로서 Aerosol Index (AI) 가 제공되며e [Herman et al. 1997], 이 값이 양의 값을 가지는 경우 자외선 흡수성 에어러솔 (먼 지나 스모크)로 간주할 수 있다. 반대로 AI값이 음의 값을 가지면 자외선을 흡수 하지 않는 에어러솔로서 (황산화물이나 해 염) 간주한다.
MODIS와 TOMS에 의한 에어러솔 관 측자료를 이용하면 에어러솔의 크기나 광 학특성에 대한 정보를 종합적으로 파악할 수 있으므로 대기중에 존재하는 에어러솔 의 복잡한 구성을 단순화하여 몇가지 그 룹으로 구분하는데 도움이 된다. 즉, 크기 분포와 광흡수성을 이용하여 다음과 같이 주요한 4가지 성분으로 구분할 수 있다;
먼지 (큰 입자, 광흡수성), 해염 (큰 입자, 비 흡수성), 탄소 (작은 입자, 흡수성), 그 리고 황산염 (작은 입자, 비흡수성) [Barnaba et al., 2004; Kaufman et al., 2005]. 하지만 이방법은 위성이 관측하는 픽셀값의 범위가 넓고 대기 전체를 대상 으로 하기 때문에 한 픽셀값이 의미하는 값은 한가지 에어러솔 성분이 존재하는 것이 아닌 주요한 에어러솔 성분이 존재
하는 것을 의미한다는 점에서 한계점이 있다.
3. 결과
MOD08_D3 자료는 기본적으로 대기 에어러솔의 분포와 강도를 알수 있게 해 준다. 그림 1a은 2000년부터 2008년까지 의 AOT값을 평균하여 나타낸 것으로 에 어러솔의 강도가 주로 나타나는 지역은 인도와 중국동부지역으로 인구밀집과 산 업화의 영향에 기인한 것으로 보인다. 그 리고 그림 1b는 연도별 AOT의 변화율 (AOT/year)을 나타낸 것으로, 일정한 픽 셀안의 값들을 이용하여 선형회귀분석을 수행하여 생성된 기울기값을 나타낸다. 여 기서는 매년 0.01이상의 AOT값이 중국동 부지역에서 계속 증가하고 있는 추세를 나타내고 있다.
Figure 1. (upper) MODIS 9 year mean AOT and (lower) annual changes (AOT/year) in AOT obtained from a linear regression. Note that linear correlation calculations in each pixel were done only under correlation coefficient R>0.7.
MODIS와 TOMS자료를 이용하여 에어러 솔의 주요 성분별(먼지, 해염, 탄소, 황산
- 196 -
화물) AOT를 나타낸 결과는 그림 2와 같 다. 각각의 그림에서는 주요 에어러솔의 분포를 나타내며 각 성분별 발생원의 특 성을 유추할 수도 있다.
(a) dust
(b) carbonceous
(b) sea salt
(d)sulphate
Figure 2. Annual mean MODIS AOT by four major aerosol types.
4. 토의 및 결론
본 연구에서는 위성에서 관측된 자료 의 통합분석을 통하여 대기 에어러솔의 분포특성과 응용연구를 수행하였다.
MODIS-TOMS 위성자료를 이용하여 보 다 자세한 시공간적인 자료를 제공함으로 서 지역적 에어러솔 분포 특성과 정성적 인 결과를 획득할 수 있다. 특히, 대용량 자료를 이용한 선형회귀 분석결과는 지역 별 에어러솔의 증가/증감도를 제시할 수 있으므로 대기환경 감시나 기후변화에 관 한 연구에도 응용이 가능하다. 향후 연구 로서 위성자료로부터의 온실기체 자료, 즉 CO (MOPITT instrument), SO2, CH2O, NO2 (GOME, SCIAMACHY, OMI)같은 자료들이 위성자료의 통합기술로서 보다 정량적, 정성적 대기환경을 이해하는데 도 움을 줄 것이다.
감사의 글
이 연구는 경일대학교 2009년도 경일대학교 신임교원정착연구비 지원에 의하여 수행되었습 니다.
참고문헌
Remer, L. A. et. al, (2005), The MODIS Aerosol Algorithm, Products and Validation, J. Atmos. Sci., 62, 947-973.
Levy, R.C., et. al. (2007), A second-generation algorithm for retrieving aerosol properties over land from MODIS spectral reflectance, J. Geophys. Res., 112, D13211
Herman, J. R. et al., (1997), Global distribution of UV absorbing aerosols from Nimbus7/TOMS
- 197 -
data. J. Geophys. Res., 102, 1691116922.
Barnaba F. and G. P. Gobbi, 2004.
Aerosol seasonal variability over the Mediterranean region and relative impact of maritime, continental and Saharan dust particles over the basin from MODIS data in the year 2001, Atmos. Chem. Phys., 4:
2367-2391.
- 198 -
