Particulate matter(PM) among air pollutants with complex and widespread causes is classified according to particle size. Among them, PM2.5 is very small in size and can cause diseases in the human respiratory tract or cardiovascular system if inhaled by humans. In order to prepare for these risks, state-centered management and preventable monitoring and forecasting are important. This study tried to predict PM2.5 in Seoul, where high concentrations of fine dust occur frequently, using two ensemble models, random forest (RF) and extreme gradient boosting (XGB) using 15 local data assimilation and prediction system (LDAPS) weather-related factors, aerosol optical depth (AOD) and 4 chemical factors as independent variables. Performance evaluation and factor importance evaluation of the two models used for prediction were performed, and seasonal model analysis was also performed. As a result of prediction accuracy, RF showed high prediction accuracy of R2 = 0.85 and XGB R2 = 0.91, and it was confirmed that XGB was a more suitable model for PM2.5 prediction than RF. As a result of the seasonal model analysis, it can be said that the prediction performance was good compared to the observed values with high concentrations in spring. In this study, PM2.5 of Seoul was predicted using various factors, and an ensemble-based PM2.5 prediction model showing good performance was constructed.
2008년 동아시아 대륙에서 발생기원이 다른 황사와 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례를 NOAA위성 RGB 합성영상과 지상 TSP, PM10, PM2.5 질량농도 관측으로 구별하였다. 또한 Terra/Aqua 위성MODIS (MODerate Imaging Spectroradiometer) 센서의AOD (Aerosol Optical Depth)와 FW (Fine aerosol Weighting)를 통해 동아시아 지역에서 발생기원이 다른 대기 에어로졸의 분포와 입자 크기 특성을 분석하였다. 중국 북부와 몽골, 그리고 중국 황토고원에서 모래폭풍이 발생하여 광역적으로 이동하여 청원에 먼지입자(황사)로 영향을 주는 6 사례를 분석했다. 질량농도 TSP중 PM10 은 70%, PM2.5 는 16% 로 조대입자 (> $2.5{\mu}m$)의 비율이 큰 것은 사막과 반사막의 자연적 발생원에서 생성되었기 때문이다. 그러나, 모래 폭풍이 이동 과정에서 중국 동부의 산업 지역을 거쳐 유입 되는 사례에서는 TSP 중 PM2.5 가 23% 까지 증가하기도 했다. 중국 동부로부터 황해를 거쳐 한반도로 유입하고 있는 다른5사례는 TSP 중 PM10, PM2.5가 각각 82%, 65% 로 PM2.5 의 비율이 높았는데 인위적 오염입자의 영향 때문이다. 동아시아 지역에서 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례에 대한 평균 AOD는 $0.42{\pm}0.17$로 황사에 의한 AOD ($0.36{\pm}0.13$)와 비교하여 대기 에어로졸에 대한 비율이 높게 나타났다. 특히, 중국 동부에서 황해, 한반도, 동해에 이르는 광역적 지역에 높은 AOD값이 분포했다. 인위적 오염입자의 사례는 FW가 평균 $0.63{\pm}0.16$로 모래폭풍의 이동 사례의 $0.52{\pm}0.13$ 보다 높은 값을 보이고 있어, 대기 에어로졸에 대한 인위적 미세 오염입자의 기여가 크게 나타나고 있었다.
In this study, we examine future changes in surface radiation associated with cloud amount and aerosol emission over East Asia. Data in this study is HadGEM2-CC (Hadley Centre Global Environmental Model version 2, Carbon Cycle) simulations of the Representative Concentration Pathways (RCPs) 2.6/4.5/8.5. Results show that temperature and precipitation increase with rising of the atmosphere $CO_2$. At the end of $21^{st}$ century (2070~2099) relative to the end of $20^{st}$ century (1981~2005), changes in temperature and precipitation rate are expected to increase by $+1.85^{\circ}C/+6.6%$ for RCP2.6, $+3.09^{\circ}C/+8.5%$ for RCP4.5, $+5.49^{\circ}C/10%$ for RCP8.5. The warming results from increasing Net Down Surface Long Wave Radiation Flux (LW) and Net Down Surface Short Wave Radiation Flux (SW) as well. SW change increases mainly from reduced total Aerosol Optical Depth (AOD) and low-level cloud amount. LW change is associated with increasing of atmospheric $CO_2$ and total cloud amount, since increasing cloud amounts are related to absorb LW radiation and remit the energy toward the surface. The enhancement of precipitation is attributed by increasing of high-level cloud amount. Such climate conditions are favorable for vegetation growth and extension. Expansion of C3 grass and shrub is distinct over East Asia, inducing large latent heat flux increment.
Kim, Chang Ki;Kim, Hyun-Goo;Kang, Yong-Heack;Yun, Chang-Yeol
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.39
no.3
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pp.47-57
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2019
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.
In this study, impact of the COVID-19 outbreak on PM2.5 mass and its five chemical components (NH4+, NO3-, SO42-, OC, EC) in Busan was evaluated, and compared with that of Seoul. The study period over the recent three years was sub-divided into two periods: Pre-COVID (2018~2019) and COVID (2020) periods, and the differences in observed annual and monthly variations between the two periods were explored here. The results indicated that annual mean PM2.5 mass concentrations decreased during the COVID period by 16% in Seoul and 29% in Busan, and the satellite-observed annual average of aerosol optical depth (AOD) over the Korean Peninsula also decreased by approximately more than 10% compared with that of the Pre-COVID period. All of the five chemical components decreased but no particular changes were found in their fractions occupied during the COVID period. However, over the Lock-down period (2020-March), the sulfate fraction decreased in Seoul, mostly reflecting the recent Chinese trends of aerosol characteristics, whereas the nitrate fraction considerably decreased in Busan, which was attributable to the local emission changes and their variabilities in Busan. Other meteorological characteristics such as higher frequencies of easterly winds in the Busan area during the COVID period were also discussed in comparison with those in the Seoul area.
The empirical/statistical models to estimate the ground Particulate Matter ($PM_{2.5}$) concentration from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) Aerosol Optical Depth (AOD) product were developed and analyzed for the period of 2015 in Seoul, South Korea. In the model construction of AOD-$PM_{2.5}$, two vertical correction methods using the planetary boundary layer height and the vertical ratio of aerosol, and humidity correction method using the hygroscopic growth factor were applied to respective models. The vertical correction for AOD and humidity correction for $PM_{2.5}$ concentration played an important role in improving accuracy of overall estimation. The multiple linear regression (MLR) models with additional meteorological factors (wind speed, visibility, and air temperature) affecting AOD and $PM_{2.5}$ relationships were constructed for the whole year and each season. As a result, determination coefficients of MLR models were significantly increased, compared to those of empirical models. In this study, we analyzed the seasonal, monthly and diurnal characteristics of AOD-$PM_{2.5}$model. when the MLR model is seasonally constructed, underestimation tendency in high $PM_{2.5}$ cases for the whole year were improved. The monthly and diurnal patterns of observed $PM_{2.5}$ and estimated $PM_{2.5}$ were similar. The results of this study, which estimates surface $PM_{2.5}$ concentration using geostationary satellite AOD, are expected to be applicable to the future GK-2A and GK-2B.
Satellite-retrieved data on Aerosol Optical Depth (AOD) and ${\AA}$ngstr$\ddot{o}$m exponent (AE) using a Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) were used to analyze large-scale distributions of atmospheric aerosols in East Asia. AOD was relatively high in March ($0.44{\pm}0.25$) and low in September ($0.24{\pm}0.21$) in the East Asian region in 2009. Sandstorms originating from the deserts and dry areas in Northern China and Mongolia were transported on a massive scale during the springtime, thus contributing to the high AOD in East Asia. Although $PM_{10}$ with diameters ${\leq}10{\mu}m$ was the highest in February at Anmyon, Cheongwon and Ulleung, which is located leeward about half-way through the Korean Peninsula, AOD rose to a high in May. The growth of hygroscopic aerosols moving with increases in relative humidity prior to the Asian monsoon season contributed to a high AOD level in May. AE typically reaches its highest value ($1.30{\pm}0.37$) in August due to anthropogenic aerosols originating from industrial areas in Eastern China, while AOD stays low in summer due to the removal process caused by rainfall. The linear correlation coefficients of the MODIS AOD and ground-based mass concentrations of $PM_{10}$ at Anmyon, Cheongwon and Ulleung were 0.4-0.6. Four cases (six days) of mineral dustfall from sandstorms and six cases (twelve days) of anthropogenically polluted particles were observed in the central area of the Korean Peninsula in 2009. $PM_{10}$ mass concentrations increased at both Anmyon and Cheongwon in the cases of mineral dustfall and anthropogenically polluted particles. Cases of dustfall from sandstorms and anthropogenic polluted particles, with increasing $PM_{10}$ mass concentrations, exhibited higher AOD values in the Yellow Sea region.
The cloud amount, one of the basic parameter in atmospheric observation, have been observed by naked eyes of observers, which is affected by the subjective view. In order to ensure reliable and objective observation, a new algorithm to retrieve cloud amount was constructed using true color images composed of red, green and blue (RGB). The true color image is obtained by the Skyview, an all-sky imager taking pictures of sky, at the Science Building of Yonsei University, Seoul for a year in 2006. The principle of distinguishing clear sky from cloudy sky lies in the fact that the spectral characteristics of light scattering is different for air molecules and cloud. The result of Skyview's algorithm showed about 77% agreement between the observed cloud amount and the calculated, for the error range, the difference between calculated and observed cloudiness, within ${\pm}2$. Seasonally, the best accuracy of about 83% was obtained within ${\pm}2$ range in summer when the cloud amounts are higher, thus better signal-to-noise ratio. Furthermore, as the sky turbidity increased, the error also increased because of increased scattering which can explain the large error in spring. The algorithm still need to be improved in classifying sky condition more systematically with other complimentary instruments to discriminate thin cloud from haze to reduce errors in detecting clouds.
Park, Soo-Jae;Lee, Chang-Suk;Yeom, Jong-Min;Lee, Ga-Lam;Pi, Kyoung-Jin;Han, Kyung-Soo;Kim, Young-Seup
Proceedings of the KSRS Conference
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2009.03a
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pp.254-259
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2009
In this study, Simplified Method for the Atmospheric Correction (SMAC) radiative transfer model (RTM) used to retrieve surface reflectance from MODIS Top Of Atmosphere (TOA) reflectance (MOD02). SMAC code provides coefficients which were previously yielded by Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S) for each satellite sensor. We conducted error analysis of SMAC RTM using MOD02 over comparison with MODIS surface reflectance (MOD09) which was provided from 6S. It showed that low accuracy values such as, $R^2$ : 0.6196, Root Means Square Error (RMSE) : 0.00031, bias : - 0.0859. Thus sensitivity analysis of input parameters and coefficients was conducted to searching error sources. Coefficients about $\tau_p$ (average AOD) are more influence than any other coefficients of $\tau_{a550}$ (Aerosol Optical Depth at 550nm) from sensitivity test. Calibrated coefficients of $\tau_p$ from regression analysis were used to surface reflectance which showed that improve accuracy of surface reflectance ($R^2$ : 0.827, RMSE : 0.00672, bias : - 0.000762).
In this present study, the effects of Signal to Noise Ratio (SNR), Full Width Half Maximum (FWHM), Aerosol Optical Depth (AOD), $O_3$ Vertical Column Density ($O_3$ VCD), and Solar Zenith Angle (SZA) on the accuracy of sulfur dioxide Vertical Column Density ($SO_2$ VCD) retrieval have been quantified using the Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) method with the ground-based direct-sun synthetic radiances. The synthetic radiances produced based on the Beer-Lambert-Bouguer law without consideration of the diffuse effect. In the SNR condition of 650 (1300) with FWHM = 0.6 nm, AOD = 0.2, $O_3$ VCD = 300 DU, and $SZA=30^{\circ}$, the Absolute Percentage Difference (APD) between the true $SO_2$ VCD values and those retrieved ranges from 80% (28%) to 16% (5%) for the $SO_2$ VCD of $8.1{\times}10^{15}$ and $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$, respectively. For an FWHM of 0.2 nm (1.0 nm) with the $SO_2$ VCD values equal to or greater than $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$, the APD ranges from 6.4% (29%) to 6.2% (10%). Additionally, when FWHM, SZA, AOD, and $O_3$ VCD values increase, APDs tend to be large. On the other hand, SNR values increase, APDs are found to decrease. Eventually, it is revealed that the effects of FWHM and SZA on $SO_2$ VCD retrieval accuracy are larger than those of $O_3$ VCD and AOD. The SZA effects on the reduction of $SO_2$ VCD retrieval accuracy is found to be dominant over the that of FWHM for the condition of $SO_2$ VCD larger than $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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