Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.20
no.4
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pp.465-481
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2004
We determined Asian dust days by constructing the standard of Asian dust using PM$_{10}$ concentrations ($\geq$150 $\mu\textrm{g}$m$^{-3}$ , 24-hr average) and TOMS aerosol index ($\geq$0.7) for 5 years (1998-2002), and grouped Into long-lasted cases (LLCs, $\geq$4 days) and short-lasted cases (SLCs, $\leq$2 days) concerning the mean lasting time (about 3 days) of Asian dust. Further we performed the specific analyses associated with concentration variations and synoptic conditions by using PM$_{10}$ and TOMS data, weather maps during the dusty cases (LLCs and SLCs). As a result, the LLCs (9 cates) had large variations of PM$_{10}$ concentration as the mean of 131.1$\mu\textrm{g}$m$^{-3}$ and the maximum mean of 379.8$\mu\textrm{g}$m$^{-3}$ , and showed dominant features the continuous passage of deep trough caused by blocking effect and weak trough (56%, 5 cases) over Korea. The SLCs (11 cases) had relatively small variations of PM$_{10}$ concentration as the mean of 133.3$\mu\textrm{g}$m$^{-3}$ and the maximum mean of 247.2$\mu\textrm{g}$m$^{-3}$ , and showed passage of one weak trough (64%, 7 cases) over Korea. Thereafter, the case studies (April 7-13, 2002 of LLC and March 23-24, 2000 of SLC) performed by the simulation of MM5 with meteorological variables of the horizontal wind, potential temperature, isentropic potential vorticity, and helped to better understand the features of synoptic conditions in connection with the concentration variations for each case.
Asian dust(or yellow sand) occurs mainly in spring and occasionally in winter in east Asia, when the weather conditions are under an upper trough/cut-off low and surface high/low pressure system during blocking episode days associated with the stationary patterns of the upper level jet stream. The transport mechanism for Asian dust during the blocking episode days in spring 2001 was analyzed using the TOMS aerosol index and meteorological mesoscale model 5(MM5). Based on the E vector, an extension of an Eliassen-Palm flux, the blocking episode days were found to be associated with the development of an upper cut-off low and surface cyclones. Concurrently, the occurrence of dust storms was also determined by strong cold advection at the rear of a jet streak, which exhibited a maximum wind speed within the upper jet stream. As such, the transport mechanism for Asian dust from China was due to advection of the isentropic potential vorticity(IPV) and isentropic surfaces associated with tropopause folding. The transport heights for Asian dust during the blocking episode days were found to be associated with the distribution of the isentropes below the IPV At the same time, lee waves propagated by topography affected the downward motion and blocking of Asian dust in China. The Asian dust transported from the dust source regions was deposited by fallout and rain-out with a reinforcing frontogenesis within a surface cyclone, as determined from satellite images using TOMS and GMS5. Accordingly, these results emphasize the importance of forecasting jet streaks, the IPV, and isentropes with geopotential heights in east Asia.
With high temporal resolution, four times receiving during a day, MODIS images from Terra and Aqua satellites provide several advantages for monitoring spacious land. Especially, diverse MODIS products related to land, atmosphere, and ocean have been provided with radiance MODIS images. The products such as surface reflectance, NDVI, cloud mask, aerosol etc. are based on theoretical algorithms developed in academic areas. Comparing with other change detection studies mainly using the vegetation index, this study investigated temporal surface reflectance of landcovers for five years from 2004 to 2008. The near infrared (NIR) reflectance in urbanized and burned areas showed considerable difference before and after events. The specific characteristics of surface reflectance temporal profiles are possibly useful for the detection of landcover changes and classification.
Accurate atmospheric correction is essential for the analysis of land surface and environmental monitoring. Aerosol optical depth (AOD) information is particularly important in atmospheric correction because the radiation attenuation by Mie scattering makes the differences between the radiation calculated at the satellite sensor and the radiation measured at the land surface. Thus, it is necessary to use high-quality AOD data for an appropriate atmospheric correction of high-resolution satellite images. In this study, we examined the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S)-based atmospheric correction results for the Sentinel-2 images in South Korea using raster AOD (MODIS) and single-point AOD (AERONET). The 6S result was overall agreed with the Sentinel-2 level 2 data. Moreover, using raster AOD showed better performance than using single-point AOD. The atmospheric correction using the single-point AOD yielded some inappropriate values for forest and water pixels, where as the atmospheric correction using raster AOD produced stable and natural patterns in accordance with the land cover map. Also, the Sentinel-2 normalized difference vegetation index (NDVI) after the 6S correction had similar patterns to the up scaled drone NDVI, although Sentinel-2 NDVI had relatively low values. Also, the spatial distribution of both images seemed very similar for growing and harvest seasons. Future work will be necessary to make efforts for the gap-filling of AOD data and an accurate bi-directional reflectance distribution function (BRDF) model for high-resolution atmospheric correction. These methods can help improve the land surface monitoring using the future Compact Advanced Satellite 500 in South Korea.
Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is scheduled to be launched to collect high spatial resolution data focusing on vegetation applications. To achieve this goal, accurate surface reflectance retrieval through atmospheric correction is crucial. Therefore, a machine learning-based atmospheric correction algorithm was developed to simulate atmospheric correction from a radiative transfer model using Sentinel-2 data that have similarspectral characteristics as CAS500-4. The algorithm was then evaluated mainly for forest areas. Utilizing the atmospheric correction parameters extracted from Sentinel-2 and GEOKOMPSAT-2A (GK-2A), the atmospheric correction algorithm was developed based on Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Between the two machine learning techniques, LGBM performed better when considering both accuracy and efficiency. Except for one station, the results had a correlation coefficient of more than 0.91 and well-reflected temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (i.e., vegetation phenology). GK-2A provides Aerosol Optical Depth (AOD) and water vapor, which are essential parameters for atmospheric correction, but additional processing should be required in the future to mitigate the problem caused by their many missing values. This study provided the basis for the atmospheric correction of CAS500-4 by developing a machine learning-based atmospheric correction simulation algorithm.
In order to examine how climatological condition can influence on urban scale particulate air pollutants, single and cross spectrum analysis have been performed to daily mean concentrations of particulate matters ($PM_{10}$) in Busan together with the climatological variables over the Asian dust source regions. Single power spectrum analysis of $PM_{10}$ concentrations in Busan shows that, aside from the typical and well-known periodicities, 3-4 year of peak periodicity of power spectrum density was identified. In cross spectrum analysis, this 3-4 year periodicity is found to have a strong positive correlation with the wind speed and pressure, and negative with the temperature and relative humidity, which is rather consistent with both characteristics of air mass during the Asian dust event whose periodicities have been recorded inter-annually over the Korean urban cities. Over the Asian dust source regions, $PM_{10}$ vs. precipitation shows no significant periodicity from the time series of precipitation data, but the periodicity of EDI (Effective Drought Index) shows some interannual variabilities ranging from 2 to 4 years over the various source regions, suggesting that, rather than precipitation itself, the EDI could be more closely associated with the occurrence frequency of Asian dust and interannual variability of urban particle concentrations in Korean cities.
The effects of $AI_{2}$$O_{3}$ and the ratio of $Na_2O/B_2O_3$ on the phase separation and optical properties of sodium borosilicate glass film fabricated by AFD(Aerosol Flame Deposition) were investigated. When AI,O, of 6wt% was added to $66SiO_2-27B_2O_3-7Na_2O$ the clear glass film without any crystallization was produced under air-quenching condition after consolidation. As the amount of $AI_{2}$$O_{3}$ increased from 1.5 to 6.0 wt% the refractive index linearly increased from 1.4610 to 1.4701, and the difference of TE and TM mode causing by residual stress in film increased gradually. However, the difference of TE and TM mode to reveal birefringence could be minimized by annealing below the glass transition temperature after consolidation and air quenching. On the other hand. as the ratio of $Na_2O/B_2O_3$ increased the refractive index and birefringence of glass film tended to increase, but the measurement of their values were not available at over the critical ratio of $Na_2O/B_2O_3$, because of the cloudiness due to crystallization. The phase separation was greatly accelerated with increasing the ratio of $Na_2O/B_2O_3$.
The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucial for large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth, and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factors can significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs and crop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditions and multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance the reliability of reflectance data in agricultural applications.An overview of the fundamentals of multispectral sensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The review highlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectance data quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40-70%, affecting reflectance in the red (-0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (-0.03 to 0.06), crucial for VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such as water vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates and agricultural assessments. During the COVID-19 lockdown,reduced atmospheric interference improved the accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emerged as the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10-20% with changes in aerosol optical thickness, 15-30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectance due to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change, highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicated the importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuable insights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agricultural applications.
Despite the nationwide COVID-19 lockdown in China since January 23, 2020, haze days with high PM10 levels of 88-98 ㎍ m-3 occurred on February 1 and 2, 2020. During these haze days, the East Asian region was affected by a warm and stagnant air mass with positive air temperature anomalies and negative zonal wind anomalies at 850 hPa. The Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry (WRF-Chem) was used to analyze the variation of regional PM10 aerosol transport in Korea due to decreased anthropogenic emissions in East Asia. The base experiment (BASE), which applies the basic anthropogenic emissions in the WRF-Chem model, and the control experiment (CTL) applied by reducing the anthropogenic emission to 50%, were used to assess uncertainty with ground-based PM10 measurements in Korea. The index of agreement (IOA) for the CTL simulation was 0.71, which was higher than that of BASE (0.67). A statistical analysis of the results suggests that anthropogenic emissions were reduced during the COVID-19 lockdown period in China. Furthermore, BASE and CTL applied to zero-out anthropogenic emissions outside Korea (BASE_ZEOK and CTL_ZEOK) were used to analyze the variations of regional PM10 aerosol transport in Korea. Regional PM10 transport in CTL was reduced by only 10-20% compared to BASE. Synthetic weather variables may be another reason for the non-linear response to changes in the contribution of regional transport to PM10 in Korea with the reduction of anthropogenic emissions in East Asia. Although the regional transport contribution of other inorganic aerosols was high in CTL (80-90%), sulfate-nitrate-ammonium (SNA) aerosols showed lower contributions of 0-20%, 30-60%, and 30-60%, respectively. The SNA secondary aerosols, particularly nitrates, presumably declined as the Chinese lockdown induced traffic.
Volcanic ash (VA) can be estimated by remote sensing sensors through their spectral signatures determined by the inherent optical property (IOP) including complex refractive index and the scattering properties. Until now, a very limited range of VA refractive indices has been reported and the VA from each volcanic eruption has a different composition. To improve the robustness of VA remote sensing, there is a need to understanding of VA - radiation interactions. In this study, we calculated extinction coefficient, scattering phase function, asymmetry factor, and single scattering albedo which show different values between andesite and pumice. Then, IOPs were used to analyze the relationship between theoretical remote sensed radiation calculated by radiative transfer model under various aerosol optical thickness (${\tau}$) and sun-sensor geometries and characteristics of VA. It was found that the mean rate of change of radiance at top of atmosphere versus ${\tau}$ is six times larger than in radiance values at 0.55 ${\mu}m$. At the surface, positive correlation dominates when ${\tau}$ <1, but negative correlation dominates when ${\tau}$ >1. However, radiance differences between andesite and pumice at 11 ${\mu}m$ are very small. These differences between two VA types are expressed as the polynomial regression functions and that increase as VA optical thickness increases. Finally, these results would allow VA to be better characterized by remote sensing sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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