http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
이어도 종합해양과학기지의 복사관측소 환경 개선 및 국제화 추진 전략
이상호,조일성,이규태,김부요,정현석,임세훈,변도성,이주영,LEE, SANG-HO,Zo, Il-SUNG,LEE, KYU-TAE,KIM, BU-YO,JUNG, HYUN-SEOK,RIM, SE-HUN,BYUN, DO-SEONG,LEE, JU-YEONG 한국해양학회 2017 바다 Vol.22 No.3
정확한 복사 관측자료는 기후 및 날씨뿐만 아니라 해양과 건축 및 농 축산 분야 등 중요하게 활용된다. 특히 이어도와 같은 종합 해양과학기지는 주변 환경에 의한 복사 반사 효과를 최소화할 수 있기 때문에 이상적인 관측소로 평가되며 여기서 생산되는 자료는 복사관측의 기준 자료가 될 수 있다. 또한 BSRN (Baseline Surface Radiation Network) 등 세계복사관측그룹 가입을 위한 필수 장비들(전천과 직달 및 산란 일사계 등)을 갖추고 관측소 환경을 개선할 경우 전 세계적인 중요 관측소로 부각될 수 있는 여건을 갖추고 있다. 이어도 종합해양과학기지는 2004년 11월부터 일사계 관측을 수행해 왔고 이 연구에서는 2005년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지의 자료를 분석하였다. 이 연구 기간에 이어도의 일평균 일사량은 $-3.80W/m^2/year$로 감소하였고 그 이유는 자연적 원인 이외에 관측장비의 센서 반응도 감소 효과가 포함되어 있기 때문이다. 즉 이어도 종합해양과학기지의 경우 정밀한 복사 관측 자료를 생산하기 위해서는 관측소 환경 개선뿐만 아니라 관측장비 및 자료 보정이 요구된다. 그리고 한반도의 대기 청정도와 국민 건강을 크게 위협하고 있는 중국발 황사와 미세 먼지는 전 세계 과학자들의 중요 관심 대상이기 때문에 이어도뿐만 아니라 신안 가거초 및 옹진 소청초 종합해양과학기지 복사 관측자료를 통한 공동 대응 근거 마련이 필요하며 그에 따라 이들 복사관측소 환경 및 장비 개선 그리고 관측자료 정확성 향상 계획 수립이 시급하다. The radiation observation data will be used importantly in research field such as climatology, weather, architecture, agro-livestock and marine science. The Ieodo Ocean Research Station (IORS) is regarded as an ideal observatory because its location can minimize the solar radiation reflection from the surrounding background and also the data produced here can serve as a reference data for radiation observation. This station has the potential to emerge as a significant observatory and join a global radiation observation group such as the Baseline Surface Radiation Network (BSRN), if the surrounding of observatory is improved and be equipped with the essential radiation measuring instruments (pyaranometer and pyrheliometer). IORS has observed the solar radiation using a pyranometer since November 2004 and the data from January 1, 2005 to December 31, 2015 were analyzed in this study. During the period of this study, the daily mean solar radiation observed from IORS decreased to $-3.80W/m^2/year$ due to the variation of the sensor response in addition to the natural environment. Since the yellow sand and fine dust from China are of great interest to scientists around the world, it is necessary to establish a basis of global joint response through the radiation data obtained at the Ieodo as well as at Sinan Gageocho and Ongjin Socheongcho Ocean Research Station. So it is an urgent need to improve the observatory surrounding and the accuracy of the observed data.
고해상도 Landsat 8 위성자료기반의 지표면 온도 산출
지준범 ( Joon Bum Jee ),김부요 ( Bu Yo Kim ),조일성 ( Il Sung Zo ),이규태 ( Kyu Tae Lee ),최영진 ( Young Jean Choi ) 대한원격탐사학회 2016 大韓遠隔探査學會誌 Vol.32 No.2
2013년부터 2014년까지 관측된 Landsat 8 위성자료로부터 지표면 온도를 산출하였고 산출된 지표면 온도는 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 보정하였다. 지표면 온도지도는 Landsat 8로부터 산출된 지표면 온도를 지상에서 관측된 지표면 온도와의 선형 회귀식을 이용하여 계산되었다. 계절과 년에 대한 지표면 온도는 각각 계절과 년에 대하여 사례들을 평균하여 계산되었다. 지표면 온도는 도시의 공업 또는 상업지역에서 높은 온도가 나타나는 반면, 서울주변의 높은 고도의 산악과 해양, 강 등에서 낮은 지표면 온도가 나타났다. 위성에서 산출된 지표면 온도를 보정하기 위하여 서울을 포함한 수도권지역에서 관측되는 기상청 종관측소 3개 지점 (서울(지점번호: 108), 인천(지점번호: 119), 수원(지점번호: 112))의 지표면 관측자료를 이용하여 선형회귀방법을 적용하였다. Landsat 8의 지표면 온도는 모든 자료에서 기울기가 0.78이었고 5개의 흐린날을 제외한 맑은 상태의 자료에서 0.88이었다. 그리고 초기 지표면온도에서 상관계수는 0.88이었고 평방근 오차 (Root Mean Sqare Error (RMSE))는 5.33℃이었다. 지표면 온도 보정이후에는 상관계수는 0.98 그리고 RMSE는 2.34℃이었으며 회귀식의 기울기는 0.95로 개선되었다. 계절 및 년 지표면 온도는 상업지역과 공업지역 그리고 도시와 주변지역을 잘 표현하였다. 결과적으로 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 위성에서 산출된 지표면온도를 보정하였을 때 실제 상태와 유사한 분포를 보였다. Land Surface Temperature (LST) retrieved from Landsat 8 measured from 2013 to 2014 and it is corrected by surface temperature observed from ground. LST maps are retrieved from Landsat 8 calculate using the linear regression function between raw Landsat 8 LST and ground surface temperature. Seasonal and annual LST maps developed an average LST from season to annual, respectively. While the higher LSTs distribute on the industrial and commercial area in urban, lower LSTs locate in surrounding rural, sea, river and high altitude mountain area over Seoul and surrounding area. In order to correct the LST, linear regression function calculate between Landsat 8 LST and ground surface temperature observed 3 Korea Meteorological Administration (KMA) synoptic stations (Seoul(ID: 108), Incheon(ID: 112) and Suwon(ID: 119)) on the Seoul and surrounding area. The slopes of regression function are 0.78 with all data and 0.88 with clear sky except 5 cloudy pixel data. And the original Landsat 8 LST have a correlation coefficient with 0.88 and Root Mean Square Error (RMSE) with 5.33°C. After LST correction, the LST have correlation coefficient with 0.98 and RMSE with 2.34°C and the slope of regression equation improve the 0.95. Seasonal and annual LST maps represent from urban to rural area and from commercial to industrial region clearly. As a result, the Landsat 8 LST is more similar to the real state when corrected by surface temperature observed ground.
조일성(Zo Il-Sung),정명재(Jeong Myeong-Jae),이규태(Lee Kyu-Tae),지준범(Jee Joon-Bum),김부요(Kim Bu-Yo) 한국태양에너지학회 2015 한국태양에너지학회 논문집 Vol.35 No.1
Pyranometer have many uncertainty factors (sensitivity function, thermal offset, other spectral effect, geometric, environment, and equipment etc.) than pyrheliometer. The solution for most of the uncertainty factors have been researched, but the problem for thermal offset is being continued research so far. Under the clear sky, due to the thermal offset of pyranometer, the diffuse and global radiation have been negative value for the nighttime and lower value for the daytime, respectively. In order to understand the uncertainty of the thermal offset effect, solar radiation are observed and analyzed using Ji and Tsay method and date from modified pyranometer. As a result of performing temperature correction using the modified pyranometer, the slope (dome factor; k) and intercept (r0) from a linear regression method are 0.064 and 3.457 g·m<SUP>-2</SUP>·k<SUP>-1</SUP>, respectively. And the solar radiation is decreased significantly due to the effect of thermal offset during nighttime. The solar radiation from modified pyranometer increased approximately 8% higher than its observed by general pyranometer during daytime. By the way, these results and did not generalize because its result is for only single case in clear sky. Accordingly, it is to required for accurate results-obtained by the various cases (clear, cloudy and rainy) with longterm observations.