The recent global warming may be estimated to give lots of impacts to the human society and biosphere of influencing climate change included by the natural climate variations through the human activity which can directly and/or indirectly play a major role of total atmospheric composition overall. Therefore it currently appears evidences such as hot wave, typhoon, and biosphere disturbance, etc. over the several regions to be influenced by global warming due to increasing the concentration of greenhouse gases in the atmosphere through inducing forest destruction, fossil fuel combustion, greenhouse gases emission, etc. since industrial revolution era. Through the working group report of IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) for climate change was analyzed by the individual country's current status and figure out the important issues and problems related to the future trend of climate change science with advanced countries preparedness and research, In this study, the first working group report of IPCC focuses on those aspects of the current understanding of the physical science of climate change that are judged to be most relevant to policymakers. As this report was assessed and analyzed by including the progress of climate change science, the role of climate models and evolution in the treatment of uncertainties. This consists of the changes in atmospheric constituents(both aerosols and gases) that affect the radiative energy balance in the atmosphere and determine the Earth's climate, considering the interaction between biogeochemical cycles that affect atmospheric constituents and climate change, including aerosol/cloud interactions, the extensive range of observations snow available for the atmosphere and surface, for snow, ice, and frozen ground and for the oceans, respectively and changes in sea level, the paleoclimate perspective and assessment of evidence for past climate change and the extension, the ways in which physical processes are simulated in climate models and the evaluation of models against observed climate, the development plans and methods of improving expert and building manpower urgently and R&D fund expansion in detail for climate change science in Korea will be proposed.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.76-82
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1998
Increase of greenhouse gas due to $CO_2$ and CH$_4$ gases would cause the global warming in the atmosphere. According to the global circulation model, it is pointed out in the Okhotsk Sea that the large increase of atmospheric temperature might be occurredin this region by global warming due to the doubling of greenhouse effectgases. Therefore, it is very important to monitor the sea ice extents in the Okhotsk Sea. To improve the sea ice extents and concentration with more highly accuracy, the field experiments have begun to comparewith Airborne Microwave Radiometer (AMR) and video images installed on the aircraft (Beach-200). The sea ice concentration is generally proportional to the brightness temperature and accurate retrieval of sea ice concentration from the brightness temperature is important because of the sensitivity of multi-channel data with the amount of open water in the sea ice pack. During the field experiments of airborned AMR the multi-frequency data suggest that the sea ice concentration is slightly dependending on the sea ice types since the brightness temperature is different between the thin and small piece of sea ice floes, and a large ice flow with different surface signatures. On the basis of classification of two sea ice types, it is cleary distinguished between the thin ice and the large ice floe in the scatter plot of 36.5 and 89.0GHz, but it does not become to make clear of the scatter plot of 18.7 and 36.5GHz Two algorithms that have been used for deriving sea ice concentrations from airbomed multi-channel data are compared. One is the NASA Team Algorithm and the other is the Bootstrap Algorithm. Intrercomparison on both algorithms with the airborned data and sea ice concentration derived from video images bas shown that the Bootstrap Algorithm is more consistent with the binary maps of video images.
MESSIER is a science satellite project to observe the Low Surface Brightness (LSB) sky at UV and optical wavelengths. The wide-field, optical system of MESSIER is optimized minimizing optical aberrations through the use of a Linear Astigmatism Free - Three Mirror System (LAF-TMS) combined with freeform mirrors. One of the key factors in observations of the LSB is the shape and spatial variability of the Point Spread Function (PSF) produced by scatterings and diffraction effects within the optical system and beyond (baffle). To assess the various factors affecting the PSF in this design, we use PhoSim, the Photon simulator, which is a fast photon Monte Carlo code designed to include all these effects, and also atmospheric effects (for ground-based telescopes) and phenomena occurring inside of the sensor. PhoSim provides very realistic simulations results and is suitable for simulations of very weak signals. Before the application to the MESSIER optics system, PhoSim had not been validated for confocal off-axis reflective optics (LAF-TMS). As a verification study for the LAF-TMS design, we apply Phosim sequentially. First, we use a single parabolic mirror system and compare the PSF results of the central field with the results from Zemax, CODE V, and the theoretical Airy pattern. We then test a confocal off-axis Cassegrain system and check PhoSim through cross-validation with CODE V. At the same time, we describe the shapes of the freeform mirrors with XY and Zernike polynomials. Finally, we will analyze the LAF-TMS design for the MESSIER optical system.
Since the development of surface magnetic features should reflect the evolution of the solar magnetic field in the deep interior of the Sun, it is crucial to study properties of sunspots and sunspot groups to understand the physical processes working below the solar surface. Here, using the data set of sunspot groups observed at the ButterStar observatory for 3,364 days from 2002 October 16 to 2011 December 31, we investigate temporal change of sunspot groups depending on their Z$\ddot{u}$rich classification type. Our main findings are as follows: (1) There are more sunspot groups in the southern hemisphere in solar cycle 23, while more sunspot groups appear in the northern hemisphere in solar cycle 24. We also note that in the declining phase of solar cycle 23 the decreasing tendency is apparently steeper in the solar northern hemisphere than in the solar southern hemisphere. (2) Some of sunspot group types make a secondary peak in the distribution between the solar maximum and the solar minimum. More importantly, in this particular data set, sunspot groups which have appeared in the solar southern hemisphere make a secondary peak 1 year after a secondary peak occurs in the solar northern hemisphere. (3) The temporal variations of small and large sunspot group numbers are disparate. That is, the number of large sunspot group declines earlier and faster and that the number of small sunspot group begins to rise earlier and faster. (4) The total number of observed sunspot is found to behave more likewise as the small sunspot group does. Hence, according to our findings, behaviors and evolution of small magnetic flux tubes and large magnetic flux tubes seem to be different over solar cycles. Finally, we conclude by briefly pointing out its implication on the space weather forecast.
Development of an artificial neural network model was presented to predict the daily maximum $SO_2$ concentration in the urban-industrial area of Ulsan. The network model was trained during April through September for 2000-2005 using $SO_2$ potential parameters estimated from meteorological and air quality data which are closely related to daily maximum $SO_2$ concentrations. Meteorological data were obtained from regional modeling results, upper air soundings and surface field measurements and were then used to create the $SO_2$ potential parameters such as synoptic conditions, mixing heights, atmospheric stabilities, and surface conditions. In particular, two-stage clustering techniques were used to identify potential index representing major synoptic conditions associated with high $SO_2$ concentration. Two neural network models were developed and tested in different conditions for prediction: the first model was set up to predict daily maximum $SO_2$ at 5 PM on the previous day, and the second was 10 AM for a given forecast day using an additional potential factors related with urban emissions in the early morning. The results showed that the developed models can predict the daily maximum $SO_2$ concentrations with good simulation accuracy of 87% and 96% for the first and second model. respectively, but the limitation of predictive capability was found at a higher or lower concentrations. The increased accuracy for the second model demonstrates that improvements can be made by utilizing more recent air quality data for initialization of the model.
본 연구는 도로 노면결빙 판정 알고리즘에 대해 알고리즘을 개선하고 실제 현장 측정 자료와 알고리즘 예측값을 비교하였을 때 알고리즘에 대한 적중률을 분석하였다. 분석을 위하여 포천시 신북면 금동리의 도로 및 기상을 측정하였다. 알고리즘은 기존 도로 결빙 알고리즘을 선정하여 실제 결빙 조건 및 측정 수치에 맞춰 4차 알고리즘까지 개선하였다. 최종적으로 응결에 의한 결빙, 강수에 의한 결빙, 적설에 의한 결빙, 결빙상태의 지속, 풍속에 의한 결빙 5개의 알고리즘을 제작하였다. 포천 현장에서 알고리즘을 활용하여 예측할 경우 경우 결빙 적중률이 93.22%까지 개선되었다. 결빙 알고리즘에 대한 조합 비율에 대해 도출하였을 때 응결에 의한 결빙과 결빙상태의 지속에 대한 알고리즘이 96%를 차지하였다.
지구온난화와 급속한 기후 변화는 북서 태평양 내 태풍의 특성에 오랫동안 영향을 미쳤고, 이로 인해 한반도 연안에서 치명적인 재해가 증가하고 있다. 마이크로파 센서의 일종인 Synthetic Aperature Radar (SAR)는 위성 광학 및 적외선 센서로는 바람을 구할 수 없는, 흐린 대기 조건인 태풍 주위에서 고해상도 바람장을 생산할 수 있다. SAR 자료로부터 해상풍을 산출하기 위한 Geophysical Model Functions (GMFs)에는 풍향 입력이 필수적이며, 이는 태풍 중심을 정확히 추정하는 것에 기반해야 한다. 본 연구는 태풍 중심 탐지 방법의 문제점을 개선하고 이를 해상풍 산출에 반영하기 위하여, Sentinel-1A 영상을 이용해 태풍 중심을 추정하였다. 그 결과는 한국 및 일본 기상청이 제공한 태풍 경로자료와 비교하여 검증하였고, Himawari-8 위성의 적외 영상도 활용하여 검증하였다. 태풍의 초기 중심 위치는 VH 편파를 이용해 설정하여 오차의 발생 가능성을 줄였다. 탐지된 중심은 한국 및 일본 기상청에서 제공하는 4개 태풍의 경로 자료와 평균 23.76 km의 차이를 보였다. Himawari-8 위성에서 추정된 태풍 중심에 비교했을 때 결과는 육지 근처에 위치하면서 58.73 km의 큰 차이를 보인 한 태풍을 제외하고는 평균 11.80 km의 공간 변이를 보였다. 이는 고해상도 SAR 영상이 태풍 중심을 추정하고 태풍 주위 해상풍 산출에 활용될 수 있음을 시사한다.
안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠다니는 현상으로 주변의 온도, 습도, 바람, 지형 등에 따라 안개의 형태나 발생 여부 등이 달라진다. 특히 안개는 수분을 함유하는 수원(水源) 근처에서 온습도 차이로 인해 발생하기 쉬우며, 오늘날 기후 변화는 안개 발생에 더욱 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 다양한 기후요인 중 안개가 문화재에 미치는 영향을 알아보고자 각 재질에 대해 옥외폭로 및 인공열화를 실시하였으며 지속적인 안개 발생으로 인한 재질의 손상정도를 예측하기 위해 색변화를 중심으로 회귀분석을 실시하였다. 금속 표준시편에 대한 옥외폭로 및 인공열화 결과, 표면 변화가 크게 발생하였으며 화견 및 단청류의 경우 표면상 열화된 모습은 관찰되었으나 색차의 경우 일정한 경향성은 확인되지 않았다. 안개 발생빈도에 따라 유의적인 색변화가 발생한 금속 표준시편을 대상으로 안개 발생빈도에 따른 색 변화 예측식을 작성하였으며, 실제 옥외폭로를 통한 색차값의 비교를 통해 색 변화 예측식의 적용 가능성을 확인하였다. 이를 바탕으로 향후 보다 종합적인 손상 예측식을 수립한다면 실제 현장에서 보존환경에 따른 재질의 손상도 예측이 가능할 것으로 기대된다.
태풍 "매미"는 2003년 9월 12일 오후 9시에 중심기압 950 hPa을 가지고 경남 남해안에 상륙하였다. 본 연구에서는 태풍 매미로 인한 마산 연안의 침수와 태풍해일을 해석하기 위해 3차원 침수모형을 구축하였으며, 침수지역을 현장 조사하였다. Hydromet-Rankin Vortex 모형을 이용하여 바람장 및 기압장을 해석하였으며, 3차원 침수모형을 이용하여 마산연안 침수지역, storm surge 및 태풍류를 수치계산하였다. 침수지역과 storm surge에 대한 수치모형의 계산결과는 현장 조사결과와 거의 일치하였다. 마산항에서 3차원 모형에 의한 storm surge의 최고 수위는 238 cm, 현장관측치는 230 cm로 비교적 정확하게 평가하였다. 3차원 모형과 2차원 모형 결과를 비교하였는데 3차원 모형이 2차원 모형보다 storm surge를 보다 정확하게 해석하였다. 마산만에서 태풍해일에 의해 발생한 태풍류는 표층에서는 30~60 cm/s 크기로 만내로 유입하나, 저층에서는 20~40 cm/s 크기로 만외로 유출하는 흐름이 탁월하였다.
Distribution and behavior of baseline soil CO2 were investigated in a candidate geologic CO2 storage site in Pohang, with measuring CO2 concentrations and carbon isotopes in the vadose zone as well as CO2 fluxes and concentrations through ground surface. This investigation aimed to assess the baseline CO2 levels and to build the CO2 monitoring system before injecting CO2. The gas in the vadose zone was collected using a peristaltic pump from the depth of 60 cm below ground surface, and stored at gas bags. Then the gas components (CO2, O2, N2, CH4) and δ13CCO2 were analyzed using GC and CRDS (cavity ringdown spectroscopy) respectively in laboratory. CO2 fluxes and CO2 concentrations through ground surface were measured using Li-COR in field. In result, the median of the CO2 concentrations in the vadose zone was about 3,000 ppm, and the δ13CCO2 were in the wide range between −36.9‰ and −10.6‰. The results imply that the fate of CO2 in the vadose zone was affected by soil property and vegetations. CO2 in sandy or loamy soils originated from the respiration of microorganisms and the decomposition of C3 plants. In gravel areas, the CO2 concentrations decreased while the δ13CCO2 increased because of the mixing with the atmospheric gas. In addition, the relation between O2 and CO2, N2, and the relation between N2/O2 and CO2 implied that the gases in the vadose zone dissolved in the infiltrating precipitation or the soil moisture. The median CO2 flux through ground surface was 2.9 g/m2/d which is lower than the reported soil CO2 fluxes in areas with temperate climates. CO2 fluxes measured in sandy and loamy soil areas were higher (median 5.2 g/m2/d) than those in gravel areas (2.6 g/m2/d). The relationships between CO2 fluxes and concentrations suggested that the transport of CO2 from the vadose zone to ground surface was dominated by diffusion in the study area. In gravel areas, the mixing with atmospheric gases was significant. Based on this study result, a soil monitoring procedure has been established for a candidate geologic CO2 storage site. Also, this study result provides ideas for innovating soil monitoring technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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