RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      한반도 지역에서 지상관측 및 인공위성으로부터 산출된 가강수량 자료의 비교 연구 = Comparative research on precipitable water vapor products retrieved from ground- and satellite-based observations over the Korean peninsula

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=T13846992

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Water vapor closely related with atmospheric stability and precipitation processes as a key player affecting the energy and water cycles in the earth-atmosphere system; therefore, it is necessary to acquire diverse and accurate information on its distribution as the amount of water vapor significantly varies over space and time. In this study, PWV(Precipitable Water Vapor), total amount of water vapor included column of air for the unit area from the surface to top of atmosphere from various instruments were compared and analyzed.
      Over the Korean peninsula, the spatio-temporal variation, consistency/ compatibility/correlation among different data sets, and error ranges for PWV data from diverse instruments such as GPS(Global Positioning System) satellite network, AERONET(AErosol RObotic NETwork) Sun photometer, high resolution RAOB(Radiosonde Observation), MODIS(Moderate Resolution- Imaging Spectrometer) sensor onboard the Terra and Aqua satellite were analyzed. For cloud-free sky conditions, high correlations with an average of 0.94 were found and an average for RMSE(Root Mean Square Errors) values is 4.61 among different PWV data sets. On the other hand, for cloudy conditions, correlation dropped to 0.53 and the RMSE increased to or higher than 19.66. The results indicate that MODIS PWV data are only sensitive to the water vapor over clouds while GPS and RAOB data report the PWV for the atmospheric columns regardless of the presence of clouds. Such characteristics of PWV data were utilized to combine GPS and MODIS PWV data sets to infer the amounts of water vapor over and below clouds, separately. The results were validated using RAOB data. Correlations higher than 0.9 and 0.8 for the estimated PWV over and below clouds were found, respectively when there were low clouds with no higher cloud. The results suggest that the proposed method works reasonably well to distinguish PWV over and below clouds under the presence of single-layered low clouds.
      번역하기

      Water vapor closely related with atmospheric stability and precipitation processes as a key player affecting the energy and water cycles in the earth-atmosphere system; therefore, it is necessary to acquire diverse and accurate information on its dist...

      Water vapor closely related with atmospheric stability and precipitation processes as a key player affecting the energy and water cycles in the earth-atmosphere system; therefore, it is necessary to acquire diverse and accurate information on its distribution as the amount of water vapor significantly varies over space and time. In this study, PWV(Precipitable Water Vapor), total amount of water vapor included column of air for the unit area from the surface to top of atmosphere from various instruments were compared and analyzed.
      Over the Korean peninsula, the spatio-temporal variation, consistency/ compatibility/correlation among different data sets, and error ranges for PWV data from diverse instruments such as GPS(Global Positioning System) satellite network, AERONET(AErosol RObotic NETwork) Sun photometer, high resolution RAOB(Radiosonde Observation), MODIS(Moderate Resolution- Imaging Spectrometer) sensor onboard the Terra and Aqua satellite were analyzed. For cloud-free sky conditions, high correlations with an average of 0.94 were found and an average for RMSE(Root Mean Square Errors) values is 4.61 among different PWV data sets. On the other hand, for cloudy conditions, correlation dropped to 0.53 and the RMSE increased to or higher than 19.66. The results indicate that MODIS PWV data are only sensitive to the water vapor over clouds while GPS and RAOB data report the PWV for the atmospheric columns regardless of the presence of clouds. Such characteristics of PWV data were utilized to combine GPS and MODIS PWV data sets to infer the amounts of water vapor over and below clouds, separately. The results were validated using RAOB data. Correlations higher than 0.9 and 0.8 for the estimated PWV over and below clouds were found, respectively when there were low clouds with no higher cloud. The results suggest that the proposed method works reasonably well to distinguish PWV over and below clouds under the presence of single-layered low clouds.

      더보기

      국문 초록 (Abstract)

      대기 안정도 및 강수 과정에 직접적인 영향을 미치며 지구-대기 시스템에서 물과 에너지 순환에 밀접히 관여하고 있는 중요한 변수인 수증기의 물리적인 수송과 열역학적인 과정은 시공간적으로 적지 않은 변동성을 가지므로 이에 대해 다양하고 정확한 정보를 얻는 것이 필요하다. 이 연구에서는 지표부터 대기의 상단까지 단위 면적에 대한 공기 기주에 포함된 수증기의 총양을 표준상태에서 물의 단위 면적당 부피로 환산한 변수인 가강수량(Precipitable Water Vapor)을 비교·분석하였다.
      따라서 위성 항법 네트워크인 GPS, Terra 및 Aqua 위성에 탑재된 MODIS 센서, 지상 태양 분광 광도계 네트워크인 AERONET, 그리고 고층 관측 기기인 라디오존데로부터 다양한 방법으로 산출된 가강수량 자료를 비교·분석하여 한반도 주변 수증기의 시공간적인 변화, 각 자료간의 상관성, 오차 특성 등을 파악하였다. 구름이 없는 청천의 경우, 지역에 따라 통계적인 수치는 상이하지만 각각의 관측 기기를 비교해본 결과 평균적으로 0.94의 비교적 높은 상관성을 보였고, 평균 제곱근 편차는 4.61내외로 나타났다. 반면, 구름이 완전히 낀 경우 0.53의 비교적 낮은 상관성과 19.66내외로 높은 편차가 나타났다. 이러한 결과가 나타나는 이유는 MODIS 센서로부터 산출된 가강수량이 구름이 존재할 경우 구름 하부 층의 수증기량을 반영하지 못하는 데 기인하는 것으로 파악된다. 본 연구에서는 이러한 특성을 가지는 MODIS 센서의 가강수량 자료와 구름 존재 시에도 연직 기주 내 총 가강수량을 산출할 수 있는 GPS 자료를 융합하여 구름 상부와 하부의 가강수량을 분리하여 추정하는 방안을 개발하였다. 이를 위해 한반도 지역에서 구름이 존재하는 사례별로 라디오존데 관측 자료를 활용하여 검증한 결과, 하층운이 존재할 때 구름 층 상부에 대한 가강수량 추정치는 라디오존데 자료와 0.9이상의 비교적 높은 상관성을 보였고, 구름 층 하부에 대한 가강수량 추정치는 0.8이상의 상관성이 나타나 본 연구에서 제시된 방법이 하층운 존재 시 구름층 상·하부의 가강수량을 비교적 잘 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
      번역하기

      대기 안정도 및 강수 과정에 직접적인 영향을 미치며 지구-대기 시스템에서 물과 에너지 순환에 밀접히 관여하고 있는 중요한 변수인 수증기의 물리적인 수송과 열역학적인 과정은 시공간...

      대기 안정도 및 강수 과정에 직접적인 영향을 미치며 지구-대기 시스템에서 물과 에너지 순환에 밀접히 관여하고 있는 중요한 변수인 수증기의 물리적인 수송과 열역학적인 과정은 시공간적으로 적지 않은 변동성을 가지므로 이에 대해 다양하고 정확한 정보를 얻는 것이 필요하다. 이 연구에서는 지표부터 대기의 상단까지 단위 면적에 대한 공기 기주에 포함된 수증기의 총양을 표준상태에서 물의 단위 면적당 부피로 환산한 변수인 가강수량(Precipitable Water Vapor)을 비교·분석하였다.
      따라서 위성 항법 네트워크인 GPS, Terra 및 Aqua 위성에 탑재된 MODIS 센서, 지상 태양 분광 광도계 네트워크인 AERONET, 그리고 고층 관측 기기인 라디오존데로부터 다양한 방법으로 산출된 가강수량 자료를 비교·분석하여 한반도 주변 수증기의 시공간적인 변화, 각 자료간의 상관성, 오차 특성 등을 파악하였다. 구름이 없는 청천의 경우, 지역에 따라 통계적인 수치는 상이하지만 각각의 관측 기기를 비교해본 결과 평균적으로 0.94의 비교적 높은 상관성을 보였고, 평균 제곱근 편차는 4.61내외로 나타났다. 반면, 구름이 완전히 낀 경우 0.53의 비교적 낮은 상관성과 19.66내외로 높은 편차가 나타났다. 이러한 결과가 나타나는 이유는 MODIS 센서로부터 산출된 가강수량이 구름이 존재할 경우 구름 하부 층의 수증기량을 반영하지 못하는 데 기인하는 것으로 파악된다. 본 연구에서는 이러한 특성을 가지는 MODIS 센서의 가강수량 자료와 구름 존재 시에도 연직 기주 내 총 가강수량을 산출할 수 있는 GPS 자료를 융합하여 구름 상부와 하부의 가강수량을 분리하여 추정하는 방안을 개발하였다. 이를 위해 한반도 지역에서 구름이 존재하는 사례별로 라디오존데 관측 자료를 활용하여 검증한 결과, 하층운이 존재할 때 구름 층 상부에 대한 가강수량 추정치는 라디오존데 자료와 0.9이상의 비교적 높은 상관성을 보였고, 구름 층 하부에 대한 가강수량 추정치는 0.8이상의 상관성이 나타나 본 연구에서 제시된 방법이 하층운 존재 시 구름층 상·하부의 가강수량을 비교적 잘 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • 제 1 장 서론 1
      • 제 2 장 자료 및 방법 4
      • 2.1. GPS(Global Positioning System) 7
      • 2.2. AERONET(AErosol RObotic NETwork) 9
      • 제 1 장 서론 1
      • 제 2 장 자료 및 방법 4
      • 2.1. GPS(Global Positioning System) 7
      • 2.2. AERONET(AErosol RObotic NETwork) 9
      • 2.3. MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer) 10
      • 2.4. RAOB(Radiosonde Observation) 14
      • 제 3 장 결과 및 분석 16
      • 3.1. 지상관측 및 인공위성의 시공간 분석 16
      • 3.2. 지상관측 가강수량의 정확도 분석 20
      • 3.3. 지상 및 인공위성 가강수량의 일치성과 호환성 분석 21
      • 3.3.1. 청천조건의 AERONET과 MODIS 가강수량 자료 비교 21
      • 3.3.2. 청천조건의 GPS와 MODIS 가강수량 자료 비교 23
      • 3.3.3. 구름 존재 시 GPS와 MODIS 가강수량 자료 비교 26
      • 3.3.4. 한반도 지역의 사례 분석 31
      • 3.3.5. GPS와 MODIS 가강수량 비율과 운정 정보와의 관계 33
      • 3.3.6. 구름 상부 및 하부의 가강수량 분석 35
      • 제 4 장 요약 및 결론 50
      • 참고문헌 52
      • 영문요약 56
      • 부록 58
      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼