The information of surface reflectance ($R_{sfc}$) is important for the heat balance and the environmental/climate monitoring. The $R_{sfc}$ sensitivity to error-induced variables for the Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) retrieval from geostationary-orbit satellite observations at 300-500 nm was investigated, utilizing polar-orbit satellite data of the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Ozone Mapping Instrument (OMI), and the radiative transfer model (RTM) experiment. The variables in this study can be cloud, Rayleigh-scattering, aerosol, ozone and surface type. The cloud detection in high-resolution MODIS pixels ($1km{\times}1km$) was compared with that in GEMS-scale pixels ($8km{\times}7km$). The GEMS detection was consistent (~79%) with the MODIS result. However, the detection probability in partially-cloudy (${\leq}40%$) GEMS pixels decreased due to other effects (i.e., aerosol and surface type). The Rayleigh-scattering effect in RGB images was noticeable over ocean, based on the RTM calculation. The reflectance at top of atmosphere ($R_{toa}$) increased with aerosol amounts in case of $R_{sfc}$<0.2, but decreased in $R_{sfc}{\geq}0.2$. The $R_{sfc}$ errors due to the aerosol increased with wavelength in the UV, but were constant or slightly decreased in the visible. The ozone absorption was most sensitive at 328 nm in the UV region (328-354 nm). The $R_{sfc}$ error was +0.1 because of negative total ozone anomaly (-100 DU) under the condition of $R_{sfc}=0.15$. This study can be useful to estimate $R_{sfc}$ uncertainties in the GEMS retrieval.
In this study, the empirical models were established to estimate the concentrations of surface-level $PM_{2.5}$ over Seoul, Korea from 1 January 2012 to 31 December 2013. We used six different multiple linear regression models with aerosol optical thickness (AOT), ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponents (AE) data from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aboard Terra and Aqua satellites, meteorological data, and planetary boundary layer depth (PBLD) data. The results showed that $M_6$ was the best empirical model and AOT, AE, relative humidity (RH), wind speed, wind direction, PBLD, and air temperature data were used as input data. Statistical analysis showed that the result between the observed $PM_{2.5}$ and the estimated $PM_{2.5}$ concentrations using $M_6$ model were correlations (R=0.62) and root square mean error ($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$). In addition, our study show that the relation strongly depends on the seasons due to seasonal observation characteristics of AOT, with a relatively better correlation in spring (R=0.66) and autumntime (R=0.75) than summer and wintertime (R was about 0.38 and 0.56). These results were due to cloud contamination of summertime and the influence of snow/ice surface of wintertime, compared with those of other seasons. Therefore, the empirical multiple linear regression model used in this study showed that the AOT data retrieved from the satellite was important a dominant variable and we will need to use additional weather variables to improve the results of $PM_{2.5}$. Also, the result calculated for $PM_{2.5}$ using empirical multi linear regression model will be useful as a method to enable monitoring of atmospheric environment from satellite and ground meteorological data.
TSP and PM2.5 atmospheric aerosols have been collected at Gosan site of Jeju Island, and their compositions were analyzed to understand the pollution characteristics. The composition ratios of nss (non-sea salt)-$SO_4^{2-}$ and $NH_4^+$ were higher in Gosan site than those in other Korean background and urban sites. However the composition ratio of $NO_3^-$ was conversely lower in Gosan site. From the study of aerosol components according to particle sizes, the anthropogenic nss-$SO_4^{2-}$, $NO_3^-$ and $NH_4^+$ components were mostly existed in the fine particles. But the nss-$Ca^{2+}$, $Na^+$, $Cl^-$ and $Mg^{2+}$ originated from soil and marine sources were distributed relatively in the coarse particles. In the seasonal comparison, the concentrations of nss-$Ca^{2+}$, Al, Fe, Ca and $NO_3^-$ increased in spring season, and nss-$SO_4^{2-}$ showed higher concentration in summer and spring seasons. Based on the factor analysis, the atmospheric aerosols in Gosan site have been found to be influenced largely by anthropogenic sources, and next by marine and soil sources. The backward trajectory analyses showed that the concentrations of nss-$SO_4^{2-}$, $NO_3^-$, Pb and nss-$Ca^{2+}$ increased when the air mass moved from Chinese continent to Jeju area. On the other hand, their concentrations decreased when the air mass moved in from the North Pacific Ocean.
Extreme temperatures and precipitations are expected to be more frequently occurring due to the ongoing global warming over the Korean Peninsula. However, few studies have analyzed the synoptic weather patterns associated with extreme events in a warming world. Here, the atmospheric patterns related to future extreme events are first analyzed using the HadGEM3-RA regional climate model. Simulations showed that the variability of temperature and precipitation will increase in the future (2051-2100) compared to the present (1981-2005), accompanying the more frequent occurrence of extreme events. Warm advection from East China and lower latitudes, a stagnant anticyclone, and local foehn wind are responsible for the extreme temperature (daily T>$38^{\circ}C$) episodes in Korea. The extreme precipitation cases (>$500mm\;day^{-1}$) were mainly caused by mid-latitude cyclones approaching the Korean Peninsula, along with the enhanced Changma front by supplying water vapor into the East China Sea. These future synoptic-scale features are similar to those of present extreme events. Therefore, our results suggest that, in order to accurately understand future extreme events, we should consider not only the effects of anthropogenic greenhouse gases or aerosol increases, but also small-scale topographic conditions and the internal variations of climate systems.
The understanding spectral characterization of possible earth-like extra solar planets has generated wide interested in astronomy and space science. The technical central issue in observation of exoplanet is deconvolution of the temporally and disk-averaged spectra of the exoplanets. The earth model based on atmospheric radiative transfer method has been studied in recent years for solutions of characterization of earthlike exoplanet. In this study, we report on the current progress of the new method of 3D earth model as a habitable exoplanet. The computational model has 3 components 1) the sun model, 2) an integrated earth BRDF (Bi-directional Reflectance Distribution Function) model (Atmosphere, Land and Ocean) and 3) instrument model combined in ray tracing computation. The ray characteristics such as radiative power and direction are altered as they experience reflection, refraction, transmission, absorption and scattering from encountering with each all of optical surfaces. The Land BRDF characteristics are defined by the semi-empirical "parametric-kernel-method" from POLDER missions from CNES. The ocean BRDF is defined for sea-ice cap structure and for the sea water optical model, considering sun-glint scattering. The input cloud-free atmosphere model consists of 1 layers with vertical profiles of absorption and aerosol scattering combined Rayleigh scattering and its input characteristics using the NEWS product in NASA data and spectral SMARTS from NREL and 6SV from Vermote E. The trial simulation runs result in phase dependent disk-averaged spectra and light-curves of a virtual exoplanet using 3D earth model.
This study introduces a new method of combining Imaging Differential Optical Absorption Spectroscopy (Imaging-DOAS) data and plume dispersion formulas for power plant emissions to determine the three-dimensional structure of a dispersing pollution plume and the spatial distributions of trace gas volume mixing ratios (VMRs) under conditions of negligible water droplet and aerosol effects on radiative transfer within the plume. This novel remote-sensing method, applied to a power plant stack plume, was used to calculate the two-dimensional distributions of sulfur dioxide ($SO_2$) and nitrogen dioxide ($NO_2$) VMRs in stack emissions for the first time. High $SO_2$ VMRs were observed only near the emission source, whereas high $NO_2$ VMRs were observed at locations several hundreds of meters away from the initial emission. The results of this study demonstrate the capability of this new method as a tool for estimating plume dimensions and trace gas VMRs in power plant emissions.
Solar energy is attenuated by absorbing gases (ozone, aerosol, water vapour and mixed gas) and cloud in the atmosphere. And these are measured with solar instruments (pyranometer, phyheliometer). However, solar energy is insufficient to represent detailed energy distribution, because the distributions of instruments are limited on spatial. If input data of solar radiation model is accurate, the solar energy reaches at the surface can be calculated accurately. Recently a variety of satellite measurements are available to TERA/AQUA (MODIS), AURA (OMI) and geostationary satellites (GMS-5, GOES-9, MTSAT-1R, MTSAT-2 and COMS). Input data of solar radiation model can be used aerosols and surface albedo of MODIS, total ozone amount of OMI and cloud fraction of meteorological geostationary satellite. The solar energy reaches to the surface is calculated hourly by solar radiation model and those are accumulated monthly and annual. And these results are verified the spatial distribution and validated with ground observations.
Environmental fate of ionizable organic pollutants such as perfluoroalkyl acids (PFAAs) are of increasing interest but has not been well understood because of uncertain values for parameters related with atmospheric interphase partitioning behavior. In the present study, not only the values for air-water partition coefficient (KAW) and dissociation constant (pKa) of PFAAs were induced by adjusting to in situ measurements of air-water distribution coefficient between vapor phase and rainwater but also gas-particle partition coefficients were also estimated using three-phase partitioning model of ionizable organic pollutants, in situ measurements of PFAAs in aerosol and air vapor phase, and obtained parameter values. The pKa values of PFAAs we obtained were close to the minimum values suggested in literature except for perfluorooctane sulfonic acids, and COSMOtherm-modeled KAW values were assessed to more appropriate among suggested values. When applying parameter values we obtained, it was predicted that air particle-associated fate and transport of PFAAs could be negligible and PFAAs could distribute ubiquitously along the transection from urban to rural region by pH-dependent phase transfer in air. Our study is expected to have some implications in prediction of the environmental redistribution of other ionizable organic compounds.
Based on the measurement data of the particulate matter with an aerodynamic diameter of less than or equal to a nominal 10 ${\mu}m$ (PM10) by the ${\beta}$-ray absorption method (BAM) equipped with an inlet heater and the gravimetric method (GMM) at two coastal sites in Korea, the optimal inlet heater temperature was estimated. By using a gas/particle equilibrium model, Simulating Composition of Atmospheric Particles at Equilibrium 2 (SCAPE2), water content in aerosols was estimated with varying temperature to find the optimal temperature increase to make the PM10 concentration by BAM comparable to that by GMM. It was estimated that the heated air temperature inside the BAM should be increased up to $35{\sim}45^{\circ}C$ at both sites. At this temperature range, evaporation of volatile aerosol components was minor. Similar ($30{\sim}50^{\circ}C$) temperature range was also obtained from the calculation based on the absolute humidity which changed with ambient absolute humidity and chemical composition of hygroscopic species.
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).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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