The Youngsan Lake was constructed to supply agricultural water to the extensive rice fields in the basin of the lake in 1981. Hypoxia has often developed in the bottom water of the lake during the warm season although the water depth is relatively shallow (< 16 m). We investigated the spatial and temporal variations of dissolved oxygen (DO) and physical properties such as water temperature, salinity and turbidity to elucidate the effects of change in physical properties on DO dynamics in the lake. Vertical profiles of DO, temperature, salinity, and water density were also explored to verify the development of stratification in relation to DO variation in the water column. Hypoxia (DO < $2mg\;L^{-1}$) was not observed in the upper regions whereas hypoxia was detected in the lower regions during the warm season. Thermocline generally developed in the lower regions during the warm season unlike the previous studies in which no thermocline was observed. However, water column was well mixed when freshwater water was discharged from the reservoir through the sluice gate of the dike. DO concentrations also decreased when halocline or pycnocline developed during the dry season suggesting that the vertical stratification of water column affects DO dynamics although the water depth is shallow in the Youngsan lake.
During the CareBeijing campaign in September 2006, Imaging Differential Optical Absorption Spectroscopy (IDOAS) measurements were made over the city of Beijing, China using a spatial resolution of 146 pixels horizontally and 61 pixels vertically, each with a field of view of $0.133^{\circ}$ and $0.072^{\circ}$ in the horizontal and vertical directions, respectively. Using Fraunhofer reference spectra (FRS) for the evaluation of data for two consecutive days, the diurnal variation of $NO_2$ distributions was determined from data measured every single hour from 08:00 until 16:00 on September 9 and 10. Both days presented a fairly clear sky with high visibility. The setup allowed detailed images of the low surface $NO_2$ distribution over Beijing. Images with less than a 30-min temporal resolution showed variation of plume dispersal in both horizontal and vertical directions. An in-situ measurement was also conducted. Results from both instruments are interpreted by considering local emission sources and wind conditions.
In this study, the effect of wavelength range and absorption cross-section used to retrieve nitrogen dioxide (NO2) vertical column density (VCD) from Pandora was analyzed using Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS). During the GEMS Map of the Air Pollution (GMAP) 2020 campaign, data from direct sunlight observation with Pandora instrument in Seosan was used, and NO2 VCD was retrieved under four conditions. The average NO2 VCD under the four conditions ranged from 1.22×1016~1.38×1016 molec. cm-2, with a maximum difference of 0.16×1016 molec. cm-2 between each condition. The fitting error averaged 3.19~9.59%, showing an error within 10% in all cases, and the RMS was 5.11×10-3~7.16×10-3 molec. cm-2. The retrieved NO2 VCD using 4 conditions shows a slope in the range of 0.98 to 1.09 and correlation of 0.96 to 0.98 in comparison with Pandonia Global Network (PGN).
Yun, Seoyeon;Lee, Hanlim;Kim, Jhoon;Jeong, Ukkyo;Park, Sang Seo;Herman, Jay
Korean Journal of Remote Sensing
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v.29
no.6
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pp.663-670
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2013
Total Vertical Column Density (VCD) of $NO_2$, a key component in air quality and tropospheric chemistry was measured using a ground-based instrument, Pandora, in Seoul from March 2012 to October 2013. The $NO_2$ measurements using Pandora were compared with those obtained by satellite remote sensing from Ozone Monitoring Instrument (OMI) where the intercomparison characteristics were analyzed as a function of measurement geometry, cloud amount and aerosol loading. The negative biases of the OMI $NO_2$ VCD were larger when cloud amount and Aerosol Optical Depth (AOD) were higher. The correlation coefficient between $NO_2$ VCDs from Pandora and OMI was 0.53 for the entire measurement period, whereas the correlation coefficient between the two was 0.74 when the cloud amount and AOD were low (cloud amount<3, AOD<0.4). The low bias of OMI data was associated with the shielding effect of the cloud and the aerosols.
We, for the first time, retrieved tropospheric nitrogen dioxide ($Trop.NO_2$) vertical column density (VCD) from ground-based instrument, Pandora, using the optical density fitting based on Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS)in Seoul for the period from May 2014 to December 2014. The $Trop.NO_2$ VCDs retrieved from Pandora were compared with those obtained from Ozone Monitoring Instrument (OMI). A correlation coefficient (R) between those retrieved from Pandora and those obtained from OMI is 0.55. To compare with surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ, Trop. $NO_2$ VCDs retrieved from Pandora and those obtained from OMI are converted into $NO_2$ VMRs in boundary layer (BLH $NO_2$ VMRs) using data measured from Atmospheric Infrared Sounder (AIRS). Surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ range from 5.5 ppbv to 61.5 ppbv. BLH $NO_2$ VMRs retrieved from Pandora and OMI range from 2.1 ppbv to 44.2 ppbv and from 0.9 ppbv to 11.6 ppbv, respectively. The range of BLH $NO_2$ VMRs retrieved from OMI is narrower than that of BLH $NO_2$ VMRs retrieved from Pandora and surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ. There is a batter correlation between surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ and BLH $NO_2$ VMRs retrieved from Pandora (R= 0.50)than the correlation between surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ and BLH $NO_2$ VMRs retrieved from OMI (R = 0.36). This poor correlation is thought to be due to the lower near-surface sensitivity of the satellite-based instrument (OMI) than Pandora, the ground-based instrument.
Biomonitoring Survey and Assessment Manual for lake ecosystem suggest zooplankton collection methods to compare relatively the number of species, population density, and community indices, taking into account the convenience of the field sampling according to the sites' water depth. In this study, the oblique towing and 20 m vertical towing methods presented in the manual were respectively compared with the whole water column-vertical towing and we analyzed the differences and characteristics of zooplankton community information gathered by each collection method. For community indices, there was no difference in the comparison of oblique/vertical towing methods in the shallow lake, but in the deep lake, the diversity and richness indices increased when vertically towing through whole water column rather than when limiting the towing depth to 20 m. In addition, the total zooplankton density collected by the oblique/20 m vertical towing methods was about three times higher than the whole water column-vertical towing method, which means that the density of zooplankton community can be overestimated depending on the collection methods. It appears to be results of differences in the zooplankton density by water layer arising from their vertical distribution and in filtered raw water quantity according to the towing depth/distance. Hence, for zooplankton community information to be used as a functional quantitative indicator representing the entire lake, it would be more appropriate to apply the whole water column-vertical towing method with considering the distribution of zooplankton density by depth and contribution rate of each water layer when converting total zooplankton density.
We have estimated the vertical column density (VCD) of formaldehyde (HCHO) on a global scale using a multiple linear regression method (MRM) with Ozone Monitoring Instrument (OMI) and Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data. HCHO VCDs were estimated in regions of biogenic, pyrogenic, and anthropogenic emissions using independent variables, including $NO_2$ VCD, land surface temperature (LST), an enhanced vegetation index (EVI), and the mean fire radiative power (MFRP), which are strongly correlated with HCHO. To evaluate the HCHO estimates obtained using the MRM, we compared estimates of HCHO VCD data measured by OMI ($HCHO_{OMI}$) with those estimated by multiple linear regression equations (MRE) ($HCHO_{MRE}$). Good MRM performances were found, having the average statistical values (R = 0.91, slope = 1.03, mean bias = $-0.12{\times}10^{15}molecules\;cm^{-2}$, percent difference = 11.27%) between $HCHO_{MRE}$ and $HCHO_{OMI}$ in our study regions where high HCHO levels are present. Our results demonstrate that the MRM can be a useful tool for estimating atmospheric HCHO levels.
UV-visible absorption measurement techniques using several horizone viewing directions in addition to the traditional zenith-sky pointing have been recently developed in ground-based remote sensing of atmospheric constituents. The spatial distribution of various trace gases close to the instrument can be derived by combing several viewing directions. Multi-axis differential optical absorption spectroscopy (MAX-DOAS) technique, one of the remote sensing techniques for air quality measurements, uses the scattered sunlight as a light source and measures it at various elevation angles (corresponding to the viewing directions) by sequential scanning with a stepper motor. A MAX-DOAS system developed by GIST/ADEMRC has been applied to measuring trace gases in urban air and plumes of the volcano and fossil fuel power plant in January, May, and October 2004, respectively. MAX-DOAS spectra were analyzed to identify and quantify $SO_2,\;NO_2,\;BrO,\;and\;O_4$ (based on Slant Column Densities, SCD) in the urban air, volcanic plume, and fossil fuel power plant utilizing theirs specific structured absorption features in the UV-visible region. Vertical scan through the multiple elevation angles was performed at different directions perpendicular to the plume dispersion to retrieve cross-sectional distribution of $SO_2\;or\;NO_2$ in the plumes of the volcano and fossil fuel power plant. Based on the estimated cross sections of the plumes the mixing ratios were estimated to 580 $SO_2$ ppbv in the volcanic Plume, and 337 $NO_2\;and\;227\;SO_2$ ppbv in the plume of the fossil fuel power plant, respectively.
Jieun Yu;Jaemin Kim;Jin Ah Jang;Jeong-Ah Yu;Seung-Yeon Kim;Yun Gon Lee
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.2
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pp.129-142
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2023
This study analyzed the ratio of carbon monoxide (CO) and carbon dioxide (CO2), CO and nitrogen dioxide (NO2) for cities and regionsin Korea and China using column-averaged carbon dioxide dry-air mole fraction (XCO2) of the Orbiting Carbon Observatory-2/3, CO and NO2 vertical column density (named XCO, XNO2 in thisstudy) of TROPOspheric monitoring instrument from April 2018 to April 2022, and presented the relationship between socioeconomic indicators (population, number of vehicles, Gross Regional Domestic Product) and ratio, and differences in characteristics between Korea and China. First, CO2 and CO were analyzed after calculating ΔXCO2 and ΔXCO removing the background value and trend line due to the difference in atmospheric residence time of three gaseous substances (CO2, CO, and NO2). Comparing the three values by regions, ΔXCO and ΔXCO2 were relatively higher in China and XNO2 were higher in Korea and the ratio of both values (ΔXCO/ΔXCO2, ΔXCO/XNO2) was higher in China than in Korea. ΔXCO/ΔXCO2, ΔXCO/XNO2 and socioeconomic indicators have a positive correlation suggesting that the concentration of air pollutants and greenhouse gases is higher as the city is large and the economic activity is active. Regarding the differences in the ratio characteristics of Korea and China, the relationship between ΔXCO and ΔXCO2 showed a negative correlation in Korea and a positive correlation in China. When the relationship between ΔXCO and XNO2 was examined for summer and winter, the change of ΔXCO by season was not significant in Korea, whereasthe change of ΔXCO and XNO2 by season waslarge in China resulting in the relationship between two countries appeared differently. These results suggest that seasonal variability and national emission characteristics should be considered in the process of analyzing the ratio of greenhouse gases to air pollutants.
Kim, Daewon;Hong, Hyunkee;Choi, Wonei;Park, Junsung;Yang, Jiwon;Ryu, Jaeyong;Lee, Hanlim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.33
no.2
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pp.135-147
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2017
We, for the first time, estimated daily and monthly surface nitrogen dioxide ($NO_2$) volume mixing ratio (VMR) using three regression models with $NO_2$ tropospheric vertical column density (OMIT-rop $NO_2$ VCD) data obtained from Ozone Monitoring Instrument (OMI) in Seoul in South Korea at OMI overpass time (13:45 local time). First linear regression model (M1) is a linear regression equation between OMI-Trop $NO_2$ VCD and in situ $NO_2$ VMR, whereas second linear regression model (M2) incorporates boundary layer height (BLH), temperature, and pressure obtained from Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) and OMI-Trop $NO_2$ VCD. Last models (M3M & M3D) are a multiple linear regression equations which include OMI-Trop $NO_2$ VCD, BLH and various meteorological data. In this study, we determined three types of regression models for the training period between 2009 and 2011, and the performance of those regression models was evaluated via comparison with the surface $NO_2$ VMR data obtained from in situ measurements (in situ $NO_2$ VMR) in 2012. The monthly mean surface $NO_2$ VMRs estimated by M3M showed good agreements with those of in situ measurements(avg. R = 0.77). In terms of the daily (13:45LT) $NO_2$ estimation, the highest correlations were found between the daily surface $NO_2$ VMRs estimated by M3D and in-situ $NO_2$ VMRs (avg. R = 0.55). The estimated surface $NO_2$ VMRs by three modelstend to be underestimated. We also discussed the performance of these empirical modelsfor surface $NO_2$ VMR estimation with respect to otherstatistical data such asroot mean square error (RMSE), mean bias, mean absolute error (MAE), and percent difference. This present study shows a possibility of estimating surface $NO_2$ VMR using the satellite measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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