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    Relationship between Aerosol and Nitrogen Dioxide Levels over the Major Cities of Asia Measured by Pandora Asia Network and Environmental Satellites

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    아시아 대륙은 높은 인구밀도와 그에 따른 화석연료 사용으로 인해 방대한 양의 이산화질소(NO2)와 미세 입자물질들이 배출된다. 따라서 두 변수 간의 공변성(covariability)을 분석하는 것은 본질적인 아시아의 심각한 대기오염 특성을 이해하고, 장기적인 오염 문제를 해결하기 위한 핵심 주제이다. 이러한 배경 아래, 본 연구에서는 Pandora의 다지점 지상 관측 데이터를 활용하여 환경 위성 기반 대기질 관측 지표의 신뢰도를 평가하고 지점별 대기 특성을 비교하였다. Pandora는 고시간 해상도의 태양 직달광 관측을 수행하며, 위성 관측이 가지는 본질적 불확실성으로부터 비교적 자유로운 데이터를 제공한다. 연구는 아시아 전역의 12개 Pandora 관측소의 데이터를 기반으로 다음 두 가지 쟁점에 답하고자 한다. (1) 현존하는 환경 위성 관측 데이터가 아시아의 다양한 대기오염 특징과 농도 분포를 지역별로 일관성 있게 반영하고 있는가? (2) 직달광 기반의 칼럼 농도(column density)를 기반으로 한 Pandora의 NO2 및 에어로졸 관측을 통해, 두 변수의 일주기 변동 특성으로부터 어떤 물리·화학적 인사이트를 도출할 수 있는가? 위성 데이터의 에어로졸 광학 두께 데이터는 아시아 전반의 대기오염 경향을 전반적으로 높은 정확도로 관측하며, 대기오염 강도의 공간적 분포를 잘 포착하는 것으로 나타났다. 그러나, 이산화질소 농도의 경우, 일부 지역에서는 환경 위성의 이산화질소 관측 값과 판도라의 불일치가 확인되었으며 (예, 싱가포르, 파키스탄의 이슬라마바드, 방글라데시의 다카), 이러한 지역들은 위성 관측의 정밀도를 저해하는 복합적 불확실성 요인을 내포하고 있다. 또한, 본 연구는 주간 시간대의 정밀한 NO2– 에어로졸 일변동 공변성을 분석함으로써, NO2와 에어로졸의 일주기적 상관성이 암모니아(NH3) 농도가 높고 NO2 배출이 활발한 아시아 도시 지역(이슬라마바드, 다카 등)에서 두드러지게 나타남을 보여주었다. 이는 2차 생성 과정에서의 암모늄 에어로졸 형성이 이들간의 긴밀한 일주기 연관성에 기여를 한 것으로 보인다. NO2는 대기 오염의 물리·화학적 역학 과정에 직접적이고 중요한 역할을 하는 핵심 조절 인자이지만, 지상 관측 자료의 부족으로 인해 그 역할이 아직 완전히 규명되지 않았다. 향후 판도라 아시아 네트워크의 지속적인 관측과 장비 확장을 통해, 이러한 불확실성에 대한 보다 구체적이고 정량적인 해답을 제시할 수 있을 것으로 전망된다.
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    아시아 대륙은 높은 인구밀도와 그에 따른 화석연료 사용으로 인해 방대한 양의 이산화질소(NO2)와 미세 입자물질들이 배출된다. 따라서 두 변수 간의 공변성(covariability)을 분석하는 것은 본...

    아시아 대륙은 높은 인구밀도와 그에 따른 화석연료 사용으로 인해 방대한 양의 이산화질소(NO2)와 미세 입자물질들이 배출된다. 따라서 두 변수 간의 공변성(covariability)을 분석하는 것은 본질적인 아시아의 심각한 대기오염 특성을 이해하고, 장기적인 오염 문제를 해결하기 위한 핵심 주제이다. 이러한 배경 아래, 본 연구에서는 Pandora의 다지점 지상 관측 데이터를 활용하여 환경 위성 기반 대기질 관측 지표의 신뢰도를 평가하고 지점별 대기 특성을 비교하였다. Pandora는 고시간 해상도의 태양 직달광 관측을 수행하며, 위성 관측이 가지는 본질적 불확실성으로부터 비교적 자유로운 데이터를 제공한다. 연구는 아시아 전역의 12개 Pandora 관측소의 데이터를 기반으로 다음 두 가지 쟁점에 답하고자 한다. (1) 현존하는 환경 위성 관측 데이터가 아시아의 다양한 대기오염 특징과 농도 분포를 지역별로 일관성 있게 반영하고 있는가? (2) 직달광 기반의 칼럼 농도(column density)를 기반으로 한 Pandora의 NO2 및 에어로졸 관측을 통해, 두 변수의 일주기 변동 특성으로부터 어떤 물리·화학적 인사이트를 도출할 수 있는가? 위성 데이터의 에어로졸 광학 두께 데이터는 아시아 전반의 대기오염 경향을 전반적으로 높은 정확도로 관측하며, 대기오염 강도의 공간적 분포를 잘 포착하는 것으로 나타났다. 그러나, 이산화질소 농도의 경우, 일부 지역에서는 환경 위성의 이산화질소 관측 값과 판도라의 불일치가 확인되었으며 (예, 싱가포르, 파키스탄의 이슬라마바드, 방글라데시의 다카), 이러한 지역들은 위성 관측의 정밀도를 저해하는 복합적 불확실성 요인을 내포하고 있다. 또한, 본 연구는 주간 시간대의 정밀한 NO2– 에어로졸 일변동 공변성을 분석함으로써, NO2와 에어로졸의 일주기적 상관성이 암모니아(NH3) 농도가 높고 NO2 배출이 활발한 아시아 도시 지역(이슬라마바드, 다카 등)에서 두드러지게 나타남을 보여주었다. 이는 2차 생성 과정에서의 암모늄 에어로졸 형성이 이들간의 긴밀한 일주기 연관성에 기여를 한 것으로 보인다. NO2는 대기 오염의 물리·화학적 역학 과정에 직접적이고 중요한 역할을 하는 핵심 조절 인자이지만, 지상 관측 자료의 부족으로 인해 그 역할이 아직 완전히 규명되지 않았다. 향후 판도라 아시아 네트워크의 지속적인 관측과 장비 확장을 통해, 이러한 불확실성에 대한 보다 구체적이고 정량적인 해답을 제시할 수 있을 것으로 전망된다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 1. Introduction 1
    • 2. Instrument and Data 6
    • 2.1. Pandora 6
    • 2.2. AERONET 8
    • 2.3. Satellite 10
    • 1. Introduction 1
    • 2. Instrument and Data 6
    • 2.1. Pandora 6
    • 2.2. AERONET 8
    • 2.3. Satellite 10
    • 2.4. ERA5 12
    • 2.5. GPW 12
    • 2.6. EDGAR Inventory 12
    • 3. Research Area and Analysis Methods 14
    • 3.1. Research Area 14
    • 3.2. Retrieval of Pandora-based AOD 20
    • 3.3. Daily Determinant Coefficient between NO2 and Aerosols (DDC) 26
    • 3.4. Comparative analysis of products between Pandora and satellite 29
    • 4. Results 31
    • 4.1. Validation of Pandora-based AOD 31
    • 4.2. Relationship between NO2 and Population Density 35
    • 4.3. Aerosol and NO2 Levels over Asia from Pandora and Satellites 37
    • 4.4. Covariabilities of Aerosols and NO2 over Asia 44
    • 4.5. Impacts of Wind Patterns on Aerosol-NO2 Relationship 48
    • 5. Summary and Conclusion 53
    • 6. Discussion 55
    • 7. Reference 56
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