Clear sky indices were estimated by various ways based on in-situ observation and satellite-derived solar irradiance. In principle, clear sky index defined by clear sky solar irradiance indicates the impacts of cloud on the incoming solar irradiance. However, clear sky index widely used in energy sciences is formulated by extraterrestrial irradiance, which implies the extinction of solar irradiance due to mainly aerosol, water vapor and clouds drops. This study examined the relative difference of clear sky indices and then major characteristics of clear sky irradiance when sky is clear are investigated. Clear sky is defined when clear sky index based on clear sky irradiance is higher than 0.9. In contrast, clear sky index defined by extraterrestrial irradiance is distributed between 0.4 and 0.8. When aerosol optical depth and air mass coefficient are relative larger, solar irradiance is lower due to enhanced extinction, which leads to the lower value of clear sky index defined by extraterrestrial irradiance.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.86-89
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2006
Ocean color remote sensing community currently uses the different solar irradiance spectra covering the visible and near-infrared in the calibration/validation and deriving products of ocean color instruments. These spectra derived from single and / or multiple measurements sets or models have significant discrepancies, primarily due to variation of the solar activity and uncertainties in the measurements from various instruments and their different calibration standards. Thus, it is prudent to examine model-to-model differences and select a standard reference spectrum that can be adopted in the future calibration and validation processes, particularly of the first Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) onboard its Communication Ocean and Meterological Satellite (COMS) planned to be launched in 2008. From an exhaustive survey that reveals a variety of solar spectra in the literature, only eight spectra are considered here seeing as reference in many remote sensing applications. Several criteria are designed to define the reference spectrum: i.e., minimum spectral range of 350-1200nm, based completely or mostly on direct measurements, possible update of data and less errors. A careful analysis of these spectra reveals that the Thuillier 2004 spectrum seems to be very identical compared to other spectra, primarily because it represents very high spectral resolution and the current state of the art in solar irradiance spectra of exceptionally low uncertainty ${\sim}0.1%.$ This study also suggests use of the Gueymard 2004 spectrum as an alternative for applications of multispectral/multipurpose satellite sensors covering the terrestrial regions of interest, where it provides spectral converge beyond 2400nm of the Thuillier 2004 spectrum. Since the solar-activity induced spectral variation is about less than 0.1% and a large portion of this variability occurs particularly in the ultraviolet portion of the electromagnetic spectrum that is the region of less interest for the ocean color community, we disregard considering this variability in the analysis of solar irradiance spectra, although determine the solar constant 1366.1 $Wm^{-2}$ to be proposed for an improved approximation of the extraterrestrial solar spectrum in the visible and NIR region.
본 연구에서는 태양광 발전량 예측에 필요한 일사량을 예측하기 위해 다양한 기상변수를 활용한 다중회귀, ARIMA, ARIMAX 모형을 사용하여 각 모형의 예측 성능을 비교하고자 한다. 예측에 사용된 변수와 시계열 모형에 대해 소개하고, 실제 일사량 예측에 적용하여 일사량을 예측한 결과 운량, 기온, 습도, 대기권 밖 일사량을 활용한 ARIMAX 모형의 성능이 가장 우수하였다.
농업용 유리온실 또는 플라스틱하우스의 투과율을 산정하거나 영농형 태양광 하부 작물의 수광량을 평가할 때, 그리고 작물 군락 광합성량을 모의하거나 분석할 때에 직달과 산란 일사량을 구분하여 접근할 필요가 있다. 본고에서는 산란과 직달 일사량 자료의 농업적 활용 촉진을 위해 나주에서 2019년 5월부터 2020년 11월까지 측정한 자료를 공개하였다. 또한, 기존 연구에서 9개의 산란계수 추정식을 본 자료로 검증하였다. 추정식들 대부분은 결정계수(R2)가 0.79~0.80, RMSE가 0.13~0.15의 범위를 가졌다. 직달·산란 일사량의 농업적 활용을 높이기 위해 본 데이터뿐만 아니라 다양한 자료가 관측되고 공개되어야 할 것이고, 그에 따른 추정식도 정교화될 필요가 있다.
북한 시ㆍ군별 벼 생육모의결과를 토대로 벼 재배 적합성 여부를 판정하였다. 생육모의에 필요한 시ㆍ군 별 일 기상자료는 지형기후학적 공간내삽기법을 근거로 한 3단계 과정을 통해 생산하였다. 우선 기온의 경우 51개 남북한 표준관측소의 14년간(1981~1994) 월평균값을 관측지점 위도, 해발고도, 해안거리, 경사도, 개방도 등 지리지형변수에 회귀시켜 얻은 통계모형(RMSE=0.4~1.6$^{\circ}C$)을 북한전역에 적용시켜 1 km$\times$1 km수평 격자점 단위로 월별 평균값을 추정하였다. 강수량의 경우 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 지형-강수 관계를 도출하여 이를 북한지방에 적용한 윤 (2000)의 방법에 의해 월별 강수량 분포도를 작성하였다. 일사량의 경우 남한 19개 관측소의 14년간(1984~1997) 월 평균 수평면 전천일사량 관측값의 추정식([일사량, MJ m$^{-2}$ day$^{-1}$)=0.344+0.4756[대기외 일사량]+0.0299[남쪽 개방도]-1.307[운량]-0.01[상대습도], 결정계수 0.92, RMS error 0.95)에 의해 북한 지방 27개 지점의 일사량 자료를 복원하였다. 이를 거리역산가중법으로 공간내삽하여 북한전역의 월별 일사량 분포도를 작성하였다. 두 번째 단계에서는 얻어진 1 km$\times$1km 격자점 기후값을 183개 북한 시ㆍ군별로 공간평균값을 취했다. 마지막으로 시ㆍ군 단위 월별 기후값을 이용하여 통계적인 방법 (Pickering et al., 1994)에 의해 30년간의 일별 기상자료를 생성하였다. 북한의 대표적인 벼 품종 생육조사자료를 토대로 CERES-rice 모형의 유전적 모수를 조정하고, 준비된 기상자료를 입력시켜 183개 시ㆍ군별 벼의 생육을 30년치씩 모의하였다. 생육모의결과 중 성숙기와 수량 관련 특성을 점수화 하여 각 시ㆍ군의 벼 재배용 농업기후학적 잠재력을 정량적으로 표현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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