IEG 환경지질연구정보센터

COMS/GOCI 해색 원격탐사 응용을 위한 대기 에어러솔의 광학 특성

(Optical properties of atmospheric aerosols for COMS/GOCI ocean color remote sensing)

이권호

, 김영준

, 김관철

1

Earth System Science Interdisciplinary Center/University of Maryland,

2

광주과학기술원 환경공학과/환경모니터링 신기술 연구센터

1. 서 론

정지궤도 통신해양 기상위성 (COMS) 의 해양탑재체인 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)는 기존의 해양관측 센서와 비슷한 제원의 분광해상도를 가지 고 있으면서 정지궤도로 인한 보다 낳은 시·공간적 해상도를 가지고 있다. 그러나 위성 탑재용 해색센서 가 측정 하는 파장영역 (0.4-0.9) 은 대기 구성성분(기체 및 에어러 솔)에 의하여 태양 복사광이 크게 영향을 받고 있다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로 정확한 해색 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복 사의 상호작용에 대한 정확한 이해 가 필요하다.

기존의 에어러솔의 분석을 위 한 해색 센서 알고리즘은 주로 해 양 반사도 및 대기 중 기체 성분의 영향이 약한 두 개의 파장(765, 865nm)에서 측정된 반사도 비율을 이용한다 (Gordon and Wang, 1994). 이 경우 비교적 입자의 광

흡수성이 적고 입자의 크기가 큰 해양성 에어러솔의 경우 적용성이 양호 하지만, 입자의 크기가 적고 흡수성이 큰 대륙성 에어러솔의 경 우 민감도가 떨어진다.

따라서 본 연구에서는 알려진 대기 에어러솔 모델 자료를 이용하 여 에어러솔의 물리적 특성 모수화 하였다. 또한 다양한 환경 조건하에 서 복사전달 모델을 이용한 각 에 어러솔 모델별 광학적 특성을 분석 하였으며, 추가적으로 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어 러솔의 관계를 분석하였다.

2. 에어러솔의 광학적 특성

대기 에어러솔의 광학적 특징은

주로 입자의 크기분포와 입자의 화

학 조성에 따른 파장별 굴절률로

결정되어질 수 있다. 먼저 Hess et

al. (1998)이 제시한 7가지 주요 에

어러솔 모델(continental clean

(CC), continental average (CA),

continental polluted (CP), urban

(UB), desert dust (DD), maritime

clean (MC), maritime polluted

Fig. 1. Size distributions of aeosol models from OPAC (Hess et al., 1998).

(MP))에 대한 크기분포함수는 Fig.

1. 과 같이 나타낼 수 있다. 그리고 각 모델별 크기분포 함수와 성분별 굴절률을 이용하여 Mie 산란 이론 을 적용하였다. 여기서는 입자의 광 소산계수(extinction coefficient), 산 란 위상함수(scattering phase function), 비대칭 인자(asymmetry parameter), 단산란 알베도(single scattering albedo) 와 같은

(a) (b)

(c) (d)

Fig. 2. (a) aerosol phase function, (b) normalized extinction coefficients, (c) asymmetry parameters, and (d) single scattering albedo for seven aerosol models.

에어러솔의 광학특성을 계산할 수 있다. Fig. 2에는 각 에어러솔 모델 별 광학특성을 나타낸 결과이다. 에 어러솔에 의한 산란 강도는 입자의 크기에 상관없이 산란각이 0도인 경우 최대이고 산란각이 증가할수 록 감소하여 120도 근처에서 최저 를 나타낸다. 한편 입자의 크기가 비교적 큰 Desert나 Maritime 같은 경우 120～180도 사이의 산란강도 는 오히려 증가하고 있다. 파장별 소산계수는 입자의 크기와 파장의 함수인 크기 모수(size x=2 Ɋ r/ Ʌ )의 함수이므로 가시영역에서 입자의 크기가 작고 파장이 짧을수록 크게 나타난다. 비대칭 인자는 산란 위상 함수를 산란각으로 적분한 값으로 전방산란과 후방산란의 비율을 나 타낸다. 여기서는 0.7～0.8 정도의 비교적 균일한 값의 전방산란이 강 함을 알 수 있다. 단산란 알베도는 에어러솔 모델중 탄소입자 성분이 포함된 urban 또는 polluted 모델의 경우 광흡수성이 강하게 나타나게 되어 0.8～0.95의 값을 보인다.

3. 복사전달모델링

각각의 광학 특성 값은 복사 전

달모델의 입력값으로 활용되어 해

색센서가 측정하게 되는 복사량을

이론적으로 계산할 수 있다. 여기서

는 대표적인 복사 전달 모델인

SBDART(Santa Babara Disort

Radiative Transfer; Ricchiazzi et

al., 1998)을 사용하였다.

Fig. 3. Bi-drectional reflectance distribution function for ocean surface (Ʌ=765nm, SZA=42°).

모델 입력값으로서 파장 조건은 COMS/GOCI의 각 밴드별 중심파 장을 이용하였고, 해양 반사도는 해 수에서의 산란(Morel, 1998), 파도 에 의한 Fresnel 반사(Cox and Munk, 1956)등의 다양한 물리적 파 라미터 조건을 고려한 BRDF (Bi-drectional reflectance distribution function) 모델을 사용 하였다. Fig. 3은 BRDF의 한 예로 서 해양에서의 반사도는 해양의 성 분이나 기상의 함수 이지만 위성과 태양의 위치에 따라 보다 크게 영 향을 받는 것을 알 수 있다. 특히 sun glint 영역이 나타나게 되는 영 역에서는 대기의 효과가 적어지게 되므로 에어러솔의 분석에 적합하 지 않은 조건이 된다.

모델의 대기 조성에 대한 입력 값으로서 에어러솔의 상대적인 양 을 나타내는 에어러솔 광학두께 (Aerosol Optical Thickness; AOT) 는 0～5사이의 값들(13개)을 이용하 였다. 기하 조건들은 각각 태양

Fig. 4. aerosol reflectances as a function of aerosol optical thickness at 550nm (SZA=60°, Viewing angle=30°, Azimuth angle=48°).

천정각 (0～79°, ȟ =6°), 위성 관측 각 (0～79°, ȟ =6°), 상대 방위각 (0～180°, ȟ =12°) 로서 총 계산 회 수는 8 band×13×14×14×16=326,144 회가 된다.

Fig. 4는 복사전달 모델 결과의 예이다. 여기서는 어떤 특정한 관측 조건에서 에어러솔 모델별로 위성 이 관측하게 되는 복사량은 에어러 솔의 양이 증가할수록 크게 나타남 을 알 수 있다. 따라서 위성영상에 서 에어러솔을 분석하게 될 때에는 이러한 에어러솔의 광학특성을 고 려하여야 한다.

4. 결 론

OPAC 대기 에어러솔 모델 자

료를 이용하여 에어로졸 물리적·광

학적 특성을 이론적으로 계산하였

다. 입자의 크기분포와 성분에 따라

다양한 특성이 나타나며 이러한 결

과는 대기중에서 에어러솔에 의한

복사전달과정 및 해색 센서가 측정

하는 복사량을 미리 모수화 할 수 있다. 복사전달 모델 결과, 해색센 서의 관측값은 에어러솔의 종류별, 파장별로 다양한 관계를 나타내고 있으므로 이에 대한 고려가 필요하 다. 이러한 결과는 향후 COMS/GOCI 해색센서를 이용한 대기 에어러솔 분석 및 대기 보정 과정에 있어 매우 유용할 것이다.

감사의 글

이 연구는 한국해양연구원의 “정지궤도 해색위성(GOCI) 활용 연구지원 (1단계)”

사업 위탁과제 지원으로 수행되었습니다 . 참고문헌

Cox, C. and W. H. Munk (1956), Slopes of the Sea Surface Deduced from Photographs of Sun Glitter.” Bulletin of the Scripps Institution of Oceanography, 6(9),401-487.

Gordon, H. R. and M. Wang (1994), Retrieval of water-leaving radiance and aerosol optical thickness over the oceans with SeaWiFS: a preliminary algorithm, Appl. Opt. 33, 443-

Hess, M., P. Koepke, and I. Schult (1998), Optical Properties of Aerosols and clouds: The software package OPAC, Bull. Am. Met. Soc., 79, 831-844

Morel, A, (1988), Optical Modeling of the Upper Ocean in Relation to its Biogenous

Matter Content (Case-I Waters), J. of Geophys.

Res.- Oceans 93(C9)10749-10768.

Ricchiazzi, P, S Yang, C Gautier, D

Sowle (1998), SBDART: A

Research and Teaching

Software Tool for

Plane-Parallel Radiative

Transfer in the Earth's

Atmosphere, Bulletin of the

American Meteorological

Society. 79(10):2101–2114.