대기복사모델인 MODTRAN을 이용해 다목적실용위성 2호 탑재체인 Multispectral Camera (MSC)의 총복사량에 대한 계산을 수행하고 그 결과를 분석해 보았다. 모델 계산에서 4계절 조건을 모의실험하기 위해 1월 15일, 7월 15일 계산에 대해 중위도 동절기 및 하절기 모델대기를, 4월 15일, 10월 15일에 대해 US 표준대기를 각각 사용했다. 다목적실용위성 2호 궤도 조건과 각 계절에 대한 대표적인 태양천정각 (solar zenith angle)이 고려되었다. 시정거리는 대류권 에어로솔 소광계수 (tropospheric aerosol extinction)에 해당하는 50km가, 지표의 알베도는 맑은 날 지구 연평균 값에 해당하는 0.135가 가정되었다. MSC 계약서 값은 위 일반적 조건을 가정하고 얻은 모델 계산 총복사량보다 MSC 관측 파장대역 대부분에서 상당히 크다는 것을 알게 되었다. 또한 균일한 지표 알베도를 가정하고 얻은 모델 결과의 분광파장 특징이 MSC 계약서 값의 경향과 다름을 보였다. 이들 결과로부터 향후 획득될 MSC영상은 비교적 어두운 영상이 될 것으로 추론된다.
We present an updated version of the multilayer spectral inversion (MLSI) recently proposed as a technique to infer the physical parameters of plasmas in the solar chromosphere from a strong absorption line. In the original MLSI, the absorption profile was constant over each layer of the chromosphere, whereas the source function was allowed to vary with optical depth. In our updated MLSI, the absorption profile is allowed to vary with optical depth in each layer and kept continuous at the interface of two adjacent layers. We also propose a new set of physical requirements for the parameters useful in the constrained model fitting. We apply this updated MLSI to two sets of Hα and Ca II line spectral data taken by the Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS) from a quiet region and an active region, respectively. We find that the new version of the MLSI satisfactorily fits most of the observed line profiles of various features, including a network feature, an internetwork feature, a mottle feature in a quiet region, and a plage feature, a superpenumbral fibril, an umbral feature, and a fast downflow feature in an active region. The MLSI can also yield physically reasonable estimates of hydrogen temperature and nonthermal speed as well as Doppler velocities at different atmospheric levels. We conclude that the MLSI is a very useful tool to analyze the Hα line and the Ca II 8542 line spectral daya, and will promote the investigation of physical processes occurring in the solar photosphere and chromosphere.
This paper presents the method to quantitatively evaluate the uncertainty of the semi-empirical Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) model for Himawari-8/AHI. The uncertainty of BRDF modeling was affected by various issues such as assumption of model and number of observations, thus, it is difficult that evaluating the performance of BRDF modeling using simple uncertainty equations. Therefore, in this paper, Monte-Carlo method, which is most dependable method to analyze dynamic complex systems through iterative simulation, was used. The 1,000 input datasets for analyzing the uncertainty of BRDF modeling were generated using the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S) Radiative Transfer Model (RTM) simulation with MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) BRDF product. Then, we randomly selected data according to the number of observations from 4 to 35 in the input dataset and performed BRDF modeling using them. Finally, the uncertainty was calculated by comparing reproduced surface reflectance through the BRDF model and simulated surface reflectance using 6S RTM and expressed as bias and root-mean-square-error (RMSE). The bias was negative for all observations and channels, but was very small within 0.01. RMSE showed a tendency to decrease as the number of observations increased, and showed a stable value within 0.05 in all channels. In addition, our results show that when the viewing zenith angle is 40° or more, the RMSE tends to increase slightly. This information can be utilized in the uncertainty analysis of subsequently retrieved geophysical variables.
Jo, Young-Soo;Seon, Kwang-Il;Min, Kyoung-Wook;Jeong, Woong-Seob;Witt, Adolf N.
천문학회보
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제46권1호
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pp.57.3-58
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2021
We performed three-dimensional Monte Carlo dust scattering radiative transfer simulations for FUV light to obtain dust scattered FUV images and compared them with the observed FUV image obtained by FIMS/SPEAR and GALEX. From this, we find the scattering properties of interstellar dust in our Galaxy and suggest the intensity of extragalactic background light (EBL) at FUV wavelength. The best-fit values of the scattering properties of interstellar dust are albedo = 0.38-0.04+0.04, g-factor = 0.55-0.15+0.10, and EBL = 138-23+21 CU for the allsky which are consistent well with the Milky Way dust model of Draine and direct measurements of Gardner et al., respectively. At the high Galactic latitude of |b|>10°, the observation is well fitted with the model of lower albedo = 0.35-0.04+0.06 and g-factor = 0.50-0.20+0.15. On the contrary, the scattering properties of interstellar dust show higher albedo = 0.43-0.02+0.02 and g-factor = 0.65-0.15+0.05 near the Galactic plane of |b|<10°. In the present simulation, recent three-dimensional distribution maps of interstellar dust in our Galaxy, stellar distances in the catalog of GAIA DR2, and FUV fluxes and/or spectral types in the TD-1 and Hipparcos star catalogs were used.
Recently a multilayer spectral inversion (MLSI) model has been proposed to infer the physical parameters of plasmas in the solar chromosphere. The inversion solves a three-layer radiative transfer model using the strong absorption line profiles, H alpha and Ca II 8542 Å, taken by the Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS). The model successfully provides the physical plasma parameters, such as source functions, Doppler velocities, and Doppler widths in the layers of the photosphere to the chromosphere. However, it is quite expensive to apply the MLSI to a huge number of line profiles. For example, the calculating time is an hour to several hours depending on the size of the scan raster. We apply deep neural network (DNN) to the inversion code to reduce the cost of calculating the physical parameters. We train the models using pairs of absorption line profiles from FISS and their 13 physical parameters (source functions, Doppler velocities, Doppler widths in the chromosphere, and the pre-determined parameters for the photosphere) calculated from the spectral inversion code for 49 scan rasters (~2,000,000 dataset) including quiet and active regions. We use fully connected dense layers for training the model. In addition, we utilize a skip connection to avoid a problem of vanishing gradients. We evaluate the model by comparing the pairs of absorption line profiles and their inverted physical parameters from other quiet and active regions. Our result shows that the deep learning model successfully reproduces physical parameter maps of a scan raster observation per second within 15% of mean absolute percentage error and the mean squared error of 0.3 to 0.003 depending on the parameters. Taking this advantage of high performance of the deep learning model, we plan to provide the physical parameter maps from the FISS observations to understand the chromospheric plasma conditions in various solar features.
Disks around protostars are the birthplace of planets. The first step toward planet formation is grain growth from ㎛-sized grains to mm/cm-sized grains in a disk, particularly in dense regions. In order to study whether grains grow and segregate at the protostellar stage, we investigate the ALMA Band 3 (3.1 mm) and 7 (0.87 mm) dust continuum observations of the protostellar disk WL 17 in ρ Ophiuchus L1688 cloud. As reported in a previous study, the Band 3 image shows substructures: a narrow ring and a large central hole. On the other hand, the Band 7 image shows different substructures: a non-axisymmetric ring and an off-center hole. The two-band observations provide a mean spectral index of 2.3, which suggests the presence of mm/cm-sized large grains. Its non-axisymmetric distribution may imply dust segregation between small and large grains. We perform radiative transfer modeling to examine the size and spatial distributions of dust grains in the WL 17 disk. The best-fit model suggests that large grains (>1 cm) exist in the disk, settling down toward the midplane, whereas small grains (~10 ㎛) well mixed with gas are distributed off-center and non-axisymmetrically in a thick layer. The low spectral index and the modeling results suggest that grains rapidly grow at the protostellar stage and that grains differently distribute depending on sizes, resulting in substructures varying with observed wavelengths. To understand the differential grain distributions and substructures, we discuss the effects of the protoplanet(s) expected inside the large hole and the possibility of gravitational instability.
Kim, Kyoung Hee;Kim, Hyosun;Lee, Chang Won;Lyo, Aran
천문학회보
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제45권1호
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pp.42.2-42.2
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2020
We report on multi-wavelength observations of AA Ori, a Young Stellar Object in Orion-A star-forming region. AA Ori is known to have a pre-transitional disk based on infrared observations including Spitzer/IRS data. We construct its broadband spectral energy distribution (SED) by not only taking data in the optical and IR region but also including Herschel/PACS, JCMT/SCUBA, and SMA observational data. We use the Monte Carlo radiative transfer code (RADMC-3D) to reconstruct the SED with a viscous accretion disk model initialized by a radially continuous disk and finally having an inner and outer dusty disk separated by a dust-depleted radial gap. By comparing the model SEDs with different configurations of disk parameters, we discuss the limits to find a single solution of model parameters to fit the data. We suggest that some models with a modified inner disk surface density gradient and some degree of dust depletion in the inner disk can explain the AA Ori's SED, from which we infer that the inner disk of AA Ori has evolved. We present that model configurations of a pre-transitional disk with a large gap extended to 60-80 AU in a settled dusty disk of a few hundred AU size with a high inclination angle (~60°) also create model SEDs close to the observed one. To distinguish whether the disk has a just-opened narrow gap or a large gap, with an altered surface density of the inner disk extended to 10 AU, we suggest a further investigation of AA Ori with high angular resolution observations.
본 연구에서는 복사전달모델을 통하여 $9.7{\mu}m$오존 흡수대에 미치는 오존 및 열적(i.e., 지표 온도) 효과를 각각 조사하였다. 또한 오존주의보가 수도권 지역(37.2-37.7 N, 125.7-127.2 E)에 발령되었던 2003년 4일에 대한 위성(MODIS Aqua; ECT 13:30) 및 지상 오존(79개 관측소)의 동시 관측 자료를 기초로 지상 오존에 대한 원격탐사 방법을 제시하였다. 여기서 구름 효과를 제거하고 오존 연직 분포를 분석하기 위하여 종관기상 자료도 사용하였다. 주어진 오존 농도($327\~391$ DU)에 대하여 산출된 $9.6{\mu}m$에서의 상향 복사휘도는 표면온도 Ts = 290 K에서 $5.52\~5.78Wm^{-2}sr^{-1}$, 그리고 Ts = 325 K에서는 $9.00\~9,57Wm^{-2}sr^{-1}$이었다. 따라서 오존 흡수 세기(i.e., $11{\mu}m$와 $9.7{\mu}m$ 밝기온도 간의 차; $T_{11-9.7}$)를 이용한 오존 원격탐사 시에 세기 변화에 대한 순수한 오존 효과는$0.26Wm^{-2}sr^{-1}/64\;DU$, 그리고 열적 효과는 $0.31Wm^{-2}sr^{-1}/35 K$이었다. 본 연구에서는 흡수 세기와 지상 관측 간에 유의적인 상관을 보이는 경우에 대하여 적외선 위성 관측에서 지상 오존을 원격탐사하는 경험식을 유도하였다. 유도된 지상 오존 농도와 관측값과의 상관은 $49\~63\%$로 유의수준 $1\%$에서 유의미하였다. 경험식을 개선하기 위하여는 지상 오존 대신에 대류권 오존 자료를 사용하고, 성층권 오존 변화도 고려하는 후속 연구가 요구된다.
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.
본 연구에서는 대기 및 지표면 인자들에 대한 중적외 파장역의 복사휘도의 민감도를 복사전달모델인 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)6을 이용하여 분석하고 이를 이용하여 야간에 중적외 파장역 만을 이용한 지표면온도 산출 가능성을 평가하였다. 이를 기반으로 야간에 대해 다양한 조건을 반영한 지표면온도 산출식을 개발하고 처방 온도 자료와 현장 관측 자료를 이용하여 개발된 지표면온도 산출식의 수준을 평가하였다. 중적외 파장역을 활용한 위성 원격탐사에 주로 영향을 미치는 대기연직구조, 이산화탄소와 오존, 지표면온도의 일 변동, 지표면 방출률 그리고 위성의 관측각에 대해 민감도 실험을 실시하였다. 이때 분리대기창 기법 활용 가능성을 평가하기 위해 중적외 파장역을 투과율을 근거로 2개의 밴드로 분리한 후 민감도를 분석한 결과 밴드와 관계없이 대기연직구조에 가장 큰 영향을 받으며 지표면 방출률, 지표면온도의 일 변동, 위성의 관측각 순으로 영향을 받았다. 주요 변인 실험 모두에서 대기의 창에 해당되는 밴드 1은 민감도가 낮은 반면 오존과 수증기 흡수가 포함된 밴드 2에서는 민감도가 높아서 분리대기창 기법을 활용하여 지표면온도 산출이 가능할 것으로 판단하였다. 중적외 2개 밴드와 다양한 변인들을 이용하여 개발된 지표면온도 산출식은 복사모의 시 입력된 기준 지표면온도와 상관계수, 편의 그리고 root mean squared error (RMSE)가 각각 0.999, 0.023K과 0.437K의 수준을 보였다. 또한 26개의 현장관측 지표면온도 자료로 검증한 결과 상관계수는 0.993, 편의는 1.875K, RMSE는 2.079K을 보였다. 본 연구의 결과는 대기 및 지표면 조건이 야간의 중적외 두 밴드에 미치는 영향이 다른 특성을 이용하여 지표면온도를 산출할 수 있음을 제시한다. 따라서 향후에는 중적외 파장역 센서를 탑재한 위성자료를 이용하여 지표면온도를 산출하고 그 수준을 평가해 볼 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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