The presences of clouds significantly influence the accuracy of ozone retrievals from satellite measurements. This study focuses on the influence of clouds on Ozone Monitoring instrument (OMI) ozone profile retrieval based on an optimal estimation. There are two operational OMI cloud products; OMCLDO2, based on absorption in $O_2-O_2$ at 477 nm, and OMCLDRR, based on filling in Fraunhofer lines by rotational Raman scattering (RRS) at 350 nm. Firstly, we characterize differences between $O_2-O_2$ and RRS effective cloud pressures using MODIS cloud optical thickness (COT), and then compare ozone profile retrievals with different cloud input data. $O_2-O_2$ cloud pressures are significantly smaller than RRS by ~200 hPa in thin clouds, which corresponds to either low COT or cloud fraction (CF). On the other hand, the effect of Optical centroid pressure (OCP) on ozone retrievals becomes significant at high CF. Tropospheric ozone retrievals could differ by up to ${\pm}10$ DU with the different cloud inputs. The layer column ozone below 300 hPa shows the cloud-induced ozone retrieval error of more than 20%. Finally, OMI total ozone is validated with respect to Brewer ground-based total ozone. A better agreement is observed when $O_2-O_2$ cloud data are used in OMI ozone profile retrieval algorithm. This is distinctly observed at low OCP and high CF.
The importance of ozone monitoring has been growing due to the polar ozone depletion and increasing tropospheric ozone concentration over many Asian countries, including South Korea. In-situ measurement of the vertical ozone structure has advantages for ozone research, but observations are not sufficient. In this study, ozonesonde measurements were performed from October to November in Yongin during the GMAP (The GEMS Map of Air Pollution) 2021 campaign. The procedure for ozonesonde preparation and initial analysis of the observed ozone profile are documented. The observed ozone concentrations are in good agreement with previous studies in the troposphere, and they capture the stratospheric ozone distribution as well, including stratosphere-troposphere exchange event. These balloon-borne in situ measurements can contribute to the evaluation of remote sensing measurements such as Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS). This document focuses on providing essential information of ozonesonde preparation and measurement for domestic researchers.
Kim, Jhoon;Ryoo, Jang-Soo;Park, Chang-Joon;Lim, Heung-Bin;Lee, Ki-Young
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제9권2호
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pp.193-202
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1992
The fist sounding rocket in Korea, KSR-420S has been under the development at Korea Aerospace Research Institute (KARI), and is expected to be launched in 1993 to measure the vertical ozone profile over the Korean Peninsula. The KSR-420S is expected to provide the fist in situ measurement of ozone concentrations over the Korean Peninsula. An optical ozone detector has been developed at Korea Research Institute of Standards and Science (KRISS), and its calibration has been completed recently. In this paper, measurement principles of the ozone detector in KSR-420S, its calibration data, ozone measurement procedure and data reduction algorithm are presented with sample calculations.
최근에 인공위성에 의한 대기 중의 미량 기체 관측이 활발하다. 따라서 이들 자료의 처리기법 개발이 매우 중요하다. 그러므로 이 연구에서는 인공위성에 의해 태양 엄폐범(太陽 掩蔽法: Solar Occultation Method)으로 관측한 대기 주연 경로(周緣 經路: limb path)의 접선 고도별 평균 투과율로부터 연직 오존 분포를 도출하고, 온도와 기압 오차의 민감도 오차의 민감도 실험을 하고자 한다. 여기에서 서울의 반전(Umkehr)관측에 의하여 구한 연평균 연직 오존분포로 계산된 평균 투과율을 인공위성으로부터 관측된 평균 투과율로 가정하였다. HALOE SIDS (Hallogen Occultation Experiment Simulated Instrument Data Set)의 연직 오존 자료를 초기치로 하고 온도와 기압의 연직 분포를 입력값으로 하여 대기 평균 투과율을 파장 $9.89{\mu}m$와 $10.02{\mu}m$ 사이에서 접선고도별로 계산했다. 관측 평균 투과율에 대하여 계산한 평균 투과율로부터 오존 분포 법으로 접선고도 10km에서 50km까지 매 3km마다 오존 농도를 도출하였다. 도출된 서울의 연직 오존 분포를 관측한 연직 오존 분포와 비교하였다. 이 결과에 의하면 전 고도에 걸쳐서 서울의 연직 오존 분포가 오차가 거의 없을 정도로 정확하게 도출되었다. 그리고 민감도 실험을 위하여 관측 평균 투과율에$\pm0.001$, 각 층의 온도에 $\pm3K$, 그리고 각 층에 기압의 $\pm3\%$의 강제 오차를 각각 주었다. 이들 각 오차는 ADEOS/ILAS 관측 오차에 근거하였다. 이들의 결과는 투과율 오차에 대하여 -6.5%에서 +6.9%, 온도 오차에 대하여 -9.5%에서 +10.5, 그리고 기압 오차에 대하여 -5.1%에서 +5.4%의 고도별 오존 량 오차가 각각 나타났다. 태양 엄폐 법에 의해 비교적 정확한 연직 오존 분포를 도출할 수 있었다. 이 도출 과정에서 특히 온도 관측이 중요함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 한반도 서울의 연세대학교에서 Multi-Axis Differential Optical Absorption Spectroscopy(MAX-DOAS)장비로부터 산출된 원시자료를 이용하여 처음으로 최적추정(Optimal Estimation; OE)을 사용하여 오존전량 및 오존의 대류권 프로파일을 산출하였다. 오존전량 및 오존의 대류권 프로파일을 산출하기 위하여 최적추정을 통하여 MAX-DOAS자료의 광학두께 피팅을 수행하였다. 광학두께 피팅은 MAX-DOAS 장비로부터 각각의 기기 고도각별로 관측된 값을 천정각에서 관측된 값으로 나누어 계산된 자료를 통하여 수행하였다. 오존전량은 2017년 5월 23일 오전(08:13)과 오후(17:55)에 각각 375.4와 412.6 DU로 산출되었다. 오존의 대류권 프로파일(<10 km)은참값 오존존데와 비교하여 약 5% 이내의 오차로 산출되었다. 하지만 10 km 이상의 높은 고도에서는 산출 에러가 커져 10% 이상 과대추정 하는 것으로 산출되었다. MAX-DOAS 자료의 스펙트럼 피팅에 의한 오차는 오전과 오후에 각각 16.8%와 19.1%로 계산되었다. 본 연구에서 제시한 방법은 지상관측 기반의 초분광 UV 센서를 이용하여 오존전량과 대류권 오존 프로파일을 산출하는데 유용하게 사용될 수 있다.
자외선 관측 자료로부터 최적 추정법을 이용해 오존 프로파일을 산출하기 위해서는 복사모델을 이용한 정확한 복사모의가 매우 중요하다. 복사모델 입력 변수는 복사 모의의 정확도를 결정하는 중요한 요소이며, 특히 온도와 지면 기압과 같은 기상 입력 변수는 각각 오존 흡수 계수와 레일리 산란을 계산하는데 사용되어 복사 스펙트럼 모의에 직접적인 영향을 준다. 따라서 그 영향을 평가하기 위해, 복사전달 모델을 이용하여 온도와 지면 기압에 대한 자외선 오존 프로파일 산출 민감도 검사가 수행되었다. 지면 기압은 기상 수치 예보모델 기반의 일 자료와 월 기후 자료에서 100 hPa 미만의 평균 오차를 보였으며, 해당 오차에 대해 계산된 오존 산출 오차는 각 층에 대해 약 0.2 DU 미만이다. 한편, 온도는 일 자료와 월 기후 자료에 대해서 지점과 고도에 따라 1~7K의 오차를 보였으며, 이에 대해 계산된 오존 산출 오차는 층별로 약 4 DU으로 나타났다. 이 같은 결과들은 위성 관측 값으로부터 산출된 연직 오존 정보를 이해하는데 도움이 될 뿐만 아니라, 알고리즘의 현업화 과정에서 기상 입력 자료의 선택 및 시스템 설계 방향 수립에 효과적으로 활용 가능할 것으로 기대된다.
램버시안 구름 모델(Lambertian Cloud Model)은 구름이 존재하는 대기의 연직 오존 분포를 효과적으로 산출하기 위해 사용되는 단순화된 구름 모델이다. 램버시안 구름 모델을 사용함으로써 복사 전달 모의에 필요한 구름의 광학적 특징들은 Optical Centroid Cloud Pressure(OCCP)와 Effective Cloud Fraction(ECF)으로 모수화되며, 각 모수의 정확도는 복사 모의 정확도에 큰 영향을 미친다. 하지만 OCCP 오차에 따라 발생하는 연직 오존 산출 오차는 복사 환경과 알고리듬 설정에 따라 다르게 나타나기 때문에 일반화가 매우 어렵다. 또한, OCCP 오차의 영향은 연직 오존 산출 과정에서 발생하는 다른 오차들과 혼재하기 때문에 이를 분석하는 것 또한 어렵다. 본 연구는 두 가지 방법을 사용하여 OCCP 오차로 인한 오존 산출 오차를 분석하였다. 첫 번째로, OCCP 오차가 최적 추정법(Optimal Estimation)에서 오존 산출에 미치는 영향을 모의하였다. 이를 위해 OCCP 오차에 따른 복사량 오차를 LIDORT 복사 모델로 산출하였다. 복사량 오차를 오존 산출 오차로 변환하기 위해 최적 추정법의 변환식에 복사량 오차를 대입하였고, 그 결과 OCCP를 100 hPa 높게 입력했을 때 전체 오존량이 약 2.7% 과대산출되는 것으로 나타났다. 두 번째로, 사례 분석을 통해 OCCP 오차로 인한 오존 오차를 확인하였다. 사례 분석을 위해 OCCP 오차를 가정하여 오존 산출 오차를 모의하였고, 이를 OMI 오존 프로파일 산출물인 PROFOZ 2005-2006의 사례에서 나타난 오존 오차와 비교하였다. 사례에서 나타난 오존 오차를 정의하기 위해서 이상적인 가정을 전제하였으며, 가정을 전제할 수 있도록 지표 반사도, 오존의 수평 변화율 등을 고려하여 비교적 안정적으로 오존 오차를 근사할 수 있는 49개의 사례를 선정하였다. 사례 분석 결과, 49개의 사례 중 27개(약 55%)의 사례에서 0.5 이상의 상관관계가 나타났다. 오존 프로파일 산출 특성을 고려하였을 때, 이러한 결과는 OCCP의 오차가 오존 프로파일 산출 정확도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 판명되었다.
In Korea, the ozone profiles have been acquired by using ozonesonde at Pohang station of the Korea Meteorological Administration (KMA) since 1995. These ozone soundings were performed at 0500 UTC on a weekly basis (every Wednesday) in a clear sky. The ozonesonde is equipped with the model 5A ECC sensor, which is one of the most common ozonesonde systems. There have been no attempts to evaluate the Pohang ozonesonde profiles compared with satellite. This paper will provide the first evaluation results for the ozonesonde profiles against HALogen Occultation Experiment (HALOE) measurements over Korea. During 1995-2004 periods, a total of 450 and 188 ozone profiles were obtained from the ozonesonde measurements from HALOE measurements over Korea, respectively. Hence, a total of 34 coincident profile pairs are extracted. Among those total profiles, 26 profiles from ozonesonde are compared against nearly coincident HALOE measurements in time and space. For ozone profiles, the results of statistical analyses showed that the best agreement between two measurements occurs in the 20-25 km and 30-35 km region, where the mean and RMS percent differences are less than ${\pm}5$ and 14%, respectively. For temperature profiles, the mean and RMS percent differences in 20-25 km region are estimated to be about -0.1 and 1.7%, respectively. According to the scatter plots between two measurements, ozone data are strongly correlated each other above 20 km altitude range with more than 0.8 correlation coefficients. It is found that the altitude (pressure level) differences between two measurements would mainly lead to the discrepancy (over 40% below 18 km) below 20 km in ozone profiles.
The quality of troposphere ozone in three reanalysis datasets is evaluated with longterm ozonesonde measurement at Pohang, South Korea. The Monitoring Atmospheric Composition and Climate (MACC), European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Interim Reanalysis (ERAI) and Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications version 2 (MERRA2) are particularly examined in terms of the vertical ozone structure, seasonality and long-term trend in the lower troposphere. It turns out that MACC shows the smallest biases in the ozone profile, and has realistic seasonality of lower-tropospheric ozone concentration with a maximum ozone mixing ratio in spring and early summer and minimum in winter. MERRA2 also shows reasonably small biases. However, ERAI exhibits significant biases with substantially lower ozone mixing ratio in most seasons, except in mid summer, than the observation. It even fails to reproduce the seasonal cycle of lower-tropospheric ozone concentration. This result suggests that great caution is needed when analyzing tropospheric ozone using ERAI data. It is further found that, although not statistically significant, all datasets consistently show a decreasing trend of 850-hPa ozone concentration since 2003 as in the observation.
KSR-II, a two-stage sounding rocket of KARI was launched successfully at the west coast of the Korean Peninsula at 1000LST, June 11, 1998. For the ozone measurement mission, 8-channel UV and visible radiometers were onboard the rocket. The rocket measured the first in situ stratospheric and mesospheric ozone density profile over Korea during its ascending phase using the radiometer. Comparisons with Dobson spectrophotometer, ozonesonde, and HALOE onboard the UARS are shown together. Our results are in reasonable agreements with others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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