• 제목/요약/키워드: Surface Scattering Models

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구름에 의한 지표 일사량의 증가 (The effects of clouds on enhancing surface solar irradiance)

  • 정연진;조희구;김준;김영준;김윤미
    • 대기
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    • 제21권2호
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    • pp.131-142
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    • 2011
  • Spectral solar irradiances were observed using a visible and UV Multi-Filter Rotating Shadowband Radiometer on the rooftop of the Science Building at Yonsei University, Seoul ($37.57^{\circ}N$, $126.98^{\circ}E$, 86 m) during one year period in 2006. 1-min measurements of global(total) and diffuse solar irradiances over the solar zenith angle (SZA) ranges from $20^{\circ}$ to $70^{\circ}$ were used to examine the effects of clouds and total optical depth (TOD) on enhancing four solar irradiance components (broadband 395-955 nm, UV channel 304.5 nm, visible channel 495.2 nm, and infrared channel 869.2 nm) together with the sky camera images for the assessment of cloud conditions at the time of each measurement. The obtained clear-sky irradiance measurements were used for empirical model of clear-sky irradiance with the cosine of the solar zenith angle (SZA) as an independent variable. These developed models produce continuous estimates of global and diffuse solar irradiances for clear sky. Then, the clear-sky irradiances are used to estimate the effects of clouds and TOD on the enhancement of surface solar irradiance as a difference between the measured and the estimated clear-sky values. It was found that the enhancements occur at TODs less than 1.0 (i.e. transmissivity greater than 37%) when solar disk was not obscured or obscured by optically thin clouds. Although the TOD is less than 1.0, the probability of the occurrence for the enhancements shows 50~65% depending on four different solar radiation components with the low UV irradiance. The cumulus types such as stratoculmus and altoculumus were found to produce localized enhancement of broadband global solar irradiance of up to 36.0% at TOD of 0.43 under overcast skies (cloud cover 90%) when direct solar beam was unobstructed through the broken clouds. However, those same type clouds were found to attenuate up to 80% of the incoming global solar irradiance at TOD of about 7.0. The maximum global UV enhancement was only 3.8% which is much lower than those of other three solar components because of the light scattering efficiency of cloud drops. It was shown that the most of the enhancements occurred under cloud cover from 40 to 90%. The broadband global enhancement greater than 20% occurred for SZAs ranging from 28 to $62^{\circ}$. The broadband diffuse irradiance has been increased up to 467.8% (TOD 0.34) by clouds. In the case of channel 869.0 nm, the maximum diffuse enhancement was 609.5%. Thus, it is required to measure irradiance for various cloud conditions in order to obtain climatological values, to trace the differences among cloud types, and to eventually estimate the influence on solar irradiance by cloud characteristics.

부스팅 기반 기계학습기법을 이용한 지상 미세먼지 농도 산출 (Estimation of Ground-level PM10 and PM2.5 Concentrations Using Boosting-based Machine Learning from Satellite and Numerical Weather Prediction Data)

  • 박서희;김미애;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.321-335
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    • 2021
  • 미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.