Bright rims are one of the most unknown part of a filament nowadays. Many models tried to explain the environments, but there is no commonly acceptable model. Many survey observations have been performed to find various characteristics of the bright rim statistically, but there was only one spectroscopic observation to understand phenomena of the bright rim. We observed a bright rim on June 25, 2010 using FISS installed in NST, Big Bear Solar observatory. FISS can obtain a couple of wavebands data simultaneously with short time cadence and fine resolution(~ 0.1", expected) with Adaptive Optics. By applying the cloud model, we found source function, optical thickness, temperature and non-thermal velocity of the region from the spectra of Ha and CaII 8542 lines. We discuss the physical implication of these measurements on the nature of bright rims of filaments.
연직 공기 기둥에 대한 복사 및 대류 과정이 포함된 일차원 복사-대류 평형 모형을 구축하였고, 이 모형을 이용하여 남극 세종기지에서 복사-대류 평형 온도를 계산 하고 분석하였다. 이 모형의 반응도에서 지표면 알베도와 태양 천정각의 코사인 및 이산화탄소 증가는 지표면에서의 복사-대류 평형 온도를 감소시켰다. 그리고 구름 광학두께가 비교적 큰 하층운은 지표면 온도를 감소시키나, 구름 광학두께가 작은 상층운은 온실효과 때문에 지표면 온도를 증가시켰다. 남극 세종기지의 44년 (1958∼2001)의 기간에 대하여 계산된 지표면에서의 복사-대류 평형 온도의 연변화는 0.012oC/년이었다. 마찬가지로 13년 동안(1989∼2001)의 자료에 대한 복사-평형 온도 변화는 0.01oC/월이었으며, 동일한 기간의 관측 자료 분석 결과로는 0.005oC/월의 변화를 나타내었다.
중성입자입사 장치의 효율적인 빔형성 구조를 목적으로 정전기장 내에서 하전 입자의 움직임을 시간의 흐름에 따라 계산해 볼 수 있는 프로그램을 만들어 입자 모사 모형을 찾았다. 가속관 내의 입자의 움직임은 일정 시간 간격으로 계산하였고 전위는 유한차분법에 의해 Poisson 방정식에서 구하였다. 행렬식은 반복해법인 successive overrelaxation법을 사용하였고 전하밀도와 임자에 미치는 전기장의 힘을 구할 때는 cloud-in-cell모델을 사용하였다. 이 전자계산 코드를 사용하여 가속관 내 전극의 여러 조건들을 변화시켜가면서 빔형성 구조의 최적 설계를 수행하였다. 중성자 입사 장치의 가속관에서 가속 감속-전극간의 간격변화, 감속전극의 두께 변화, 가속 전극의 형태변화 등을 통하여 이들이 빔의 모양에 끼치는 영향을 조사하여 몇 가지 경우에 있어서 일정한 시간 간격으로 나타나는 입자들의 움직임을 예시하였다. 이 입자 모사모형을 통하여 가속전극의 형태가 빔 퍼짐에 가장 주요한 역할을 하는 것을 알았다.
광학위성영상을 이용해 농작물을 모니터링 할 때 가장 문제가 되는 것은 구름이나 그림자이다. 구름과 그림자의 영향을 줄이기 위해 일정 주기동안 최대 정규식생지수를 선택하는 합성기법이 사용되었다. 그러나, 본 방법은 구름의 영향을 줄이기는 하나, 일정 주기 동안 최대 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)값만을 사용하기 때문에 NDVI가 감소하는 현상을 신속히 보여주기 어렵다. 이에 따라, 구름의 영향을 최소화하면서 식생의 분광정보를 최대한 유지하기 위한 방안으로 합성 시 여러 환경인자를 정의하고, 이에 대한 점수를 부여하여 합성 시 가장 적합한 화소를 선택하는 방법인 점수 기반 합성기법이 제시되었다. 본 연구에서는 Sentinel-2A/B Level2A 반사율 영상과, 부가정보로 제공되는 구름, 그림자, Aerosol Optical Thickness(AOT), 촬영날짜, 센서천정각 등을 이용한 점수 기반 식생지수 합성기법을 개발하였다. 2021년동안 당진 논지역과 태백 고랭지 배추밭을 대상으로 15일 주기와 한달 주기로 점수기반 합성기법을 적용한 결과, 구름의 영향을 받은 우기만을 제외하고 15일 주기 합성 시 한달 주기에 비해 보다 빠르고 자세한 NDVI값의 변화를 볼 수 있었다. 특정 영상에서는 합성 NDVI영상에서 부분적으로 날짜별 차이가 나타나 공간적으로 이질적인 부분이 보이기도 하는데, 이는 사용한 구름, 그림자 정보의 부정확성으로 인한 것으로 사려된다. 향후 입력정보의 정확도를 향상시키고, Maximum NDVI Composite (MNC) 기반 합성기법과 정량적 비교를 수행할 예정이다.
회전익기의 결빙운용능력이 요구될 경우 자연결빙 비행시험전 풍동시험과 인공결빙시험을 선행하면 개발기간을 단축시킬수 있다. 한국형기동헬기의 경우 인공결빙 시험을 수행하여 각 시험조건에서 방 제빙기능의 정상작동을 확인 후 자연결빙시험을 수행하였다. 인공결빙시험에서 시험조건인 액적량(LWC)과 액적 평균직경(MVD)을 확인하기 위해 정밀센서인 구름기상정보관측기(CCP)를 사용하는데 시험환경, 장비오차등의 이유로 측정치의 불확실성이 존재할 수 있어 시험조건 확인이 다방면으로 필요하다. 동체에 착빙된 얼음두께로부터 LWC를 계산하여 측정값과 비교한 결과, 시험조건을 간접적으로 검증해 볼 수 있는 효과적인 방법임을 확인하였다.
해색 센서인 SeaWIFS의 자료를 이용하여 황사의 광학적 성질과 황사가 해색 원격탐사에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 황사가 해색에 미치는 영향을 살펴보기 위해 황사현상이 나타났던 1998년 4월 18일과 맑은 날인 4월 25일의 자료를 선택하였다. NASA 표준 대기 보정 알고리즘은 황사의 영역을 복사휘도가 너무 크거나 또는 구름의 영역으로 간주하여 황사 지역에 대한 해색 정보를 생산하지 않고 있다. 4월 18일 동아시아 해양에 도착한 황사는 에어로졸의 광학적 두께의 관점에서 상대적으로 균질한 두 부류로 구성되어 있음을 보여주었다. 즉, 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의값을 갖는 강한 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였다. 즉 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의 값을 갖는 강항 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였으며, 이 값들은 지상의 관측 결과와 잘 일치하였다. 지상 일기도의 분석과 경로 역추적을 통해 얻은 황사의 이동은 약한 황사 영역이 먼지 폭풍의 가장자리로부터 기원하고 있음을 암시한다. 또한, 황사와 관련된 에어로졸 광학적 두께가 큰 영역은 dir 0.2 정도의 광학적 두께를 갖는 배경 에어로졸과 매우 다름을 알 수 있다. 이러한 에어로졸의 광학적 특성은 대기 보정 변수의 도입과 더불어 황사의 영역을 정량적으로 결정할 수있음을 가능케 하고 있다. 본 논문의 결과는 대기 보정 변수와 광학적 두께의 분산 그래프에 나타나는 특징을 황사 영역을 결정할 수 있음을 보여준다.
2015년부터 최근까지 차세대도시농림융합기상사업단에서는 수도권에 위치한 도시기상 관측소에서 관측된 기상자료(14소), 운고계(2소) 그리고 마이크로웨이브 라디오미터(MWR, 7소) 자료를 이용하여 태양에너지를 산출하였다. 수도권지역에 위치한 운고계에서 관측된 후방산란계수와 MWR에서 추정된 액상물량을 이용하여 구름광학두께와 운량을 산출하였다. 각각의 원격탐사장비에서 산출된 운량을 태양복사모델에 입력하여 지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하였다. 추정된 태양에너지를 관측과 비교한 결과, 중랑과 광화문지점에서는 과소추정이 나타났다. 선형회귀분석한 결과 0.8이하의 기울기를 나타냈고 $-20W/m^2$의 음의 편차와 $120W/m^2$의 평방근오차(RMSE)가 나타났다. 그리고 MWR을 이용하여 추정된 태양에너지의 정확도(평균 결정계수$(R^2)=0.8$)와 오차율(평균 $RMSE=110W/m^2$)이 향상되었다. 월별 산출된 운량과 태양에너지는 운고계를 이용하여 산출하였을 때 운량이 0.09 이상 크게 나타났으며 태양에너지가 $50W/m^2$ 이상 낮게 산출되었다. 지점에 따라 차이는 있었으나 대체로 7월과 9월의 RMSE가 $50W/m^2$ 이상 크게 계산되었다. 결과적으로 일누적 태양에너지는 광화문지점에서 가장 높은 상관성이 나타났고($R^2=0.80$, RMSE=2.87 MJ/Day), 구로지점에서 상관성이 가장 낮았다($R^2=0.63$, RMSE=4.77 MJ/Day).
Aerosol direct radiative forcing (ADRF) retrieval method was developed by combining data from passive and active satellite sensors. Aerosol optical thickness (AOT) retrieved form the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) as a passive visible sensor and aerosol vertical profile from to the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) as an active laser sensor were investigated an application possibility. Especially, space-born Light Detection and Ranging (Lidar) observation provides a specific knowledge of the optical properties of atmospheric aerosols with spatial, temporal, vertical, and spectral resolutions. On the basis of extensive radiative transfer modeling, it is demonstrated that the use of the aerosol vertical profiles is sensitive to the estimation of ADRF. Throughout the investigation of relationship between aerosol height and ADRF, mean change rates of ADRF per increasing of 1 km aerosol height are smaller at surface than top-of-atmosphere (TOA). As a case study, satellite data for the Asian dust day of March 31, 2007 were used to estimate ADRF. Resulting ADRF values were compared with those retrieved independently from MODIS only data. The absolute difference values are 1.27% at surface level and 4.73% at top of atmosphere (TOA).
Theoretical models of radiative transfer are developed to simulate the 85 GHz brightness temperature (T85) observed by the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Microwave Imager (TMI) radiometer as a function of rain rate. These simulations are performed separately over regions of the convective and stratiform rain. TRMM Precipitation Radar (PR) observations are utilized to construct vertical profiles of hydrometeors in the regions. For a given rain rate, the extinction in 85 GHz due to hydrometeors above the freezing level is found to be relatively weak in the convective regions compared to that in the stratiform. The hydrometeor profile above the freezing level responsible for the weak extinction in convective regions is inferred from theoretical considerations to contain two layers: 1) a mixed (or mixed-phase) layer of 2 km thickness with mixed-phase particles, liquid drops and graupel above the freezing level, and 2) a layer of graupel extending from the top of the mixed layer to the cloud top. Strong extinction in the stratiform regions is inferred to result from slowly-falling, low-density ice aggregates (snow) above the freezing level. These theoretical results are consistent with the T85 measured by TMI, and with the rain rate deduced from PR for the convective and stratiform rain regions. On the basis of this study, the accuracy of the rain rate sensed by TMI is inferred to depend critically on the specification of the convective or stratiform nature of the rain.
The GOCI atmospheric correction overland surfaces is essential for the time-series analysis of terrestrial environments with the very high temporal resolution. We develop an operational GOCI atmospheric correction method over land surfaces, which is rather different from the one developed for ocean surface. The GOCI atmospheric correction method basically reduces gases absorption and Rayleigh and aerosol scatterings and to derive surface reflectance from at-sensor radiance. We use the 6S radiative transfer model that requires several input parameters to calculate surface reflectance. In the sensitivity analysis, aerosol optical thickness was the most influential element among other input parameters including atmospheric model, terrain elevation, and aerosol type. To account for the highly variable nature of aerosol within the GOCI target area in northeast Asia, we generate the spatio-temporal aerosol maps using AERONET data for the aerosol correction. For a fast processing, the GOCI atmospheric correction method uses the pre-calculated look up table that directly converts at-sensor radiance to surface reflectance. The atmospheric correction method was validated by comparing with in-situ spectral measurements and MODIS reflectance products. The GOCI surface reflectance showed very similar magnitude and temporal patterns with the in-situ measurements and the MODIS reflectance. The GOCI surface reflectance was slightly higher than the in-situ measurement and MODIS reflectance by 0.01 to 0.06, which might be due to the different viewing angles. Anisotropic effect in the GOCI hourly reflectance needs to be further normalized during the following cloud-free compositing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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