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• Retrieval of Total Precipitable Water (TPW)
1. 연구배경과 목적
지구 시스템에서 물은 상변화 과정을 통해 에너지를 수송하며, 열의 발원과 흡원 역할을 하고 복사평형을 유지시키는 중요한 역할을 한다. 따라서 다양한 시공간적 규모에서 관측되는 기후변화의 원인을 규명하고 자연과 인류 활동으로 야기된 기후변화를 신뢰성 있게 예측하기 위해서는 기후 시스템에 있어서 물 순환 과정에 대한 정확한 이해가 요구되며 특히 수증기에 대한 정보가 중요하다 (Labraga et al. 2000). 대기순환에 따른 수증기 수송은 잠열 형태의 열 수송을 의미하며 응결 시 방출되는 잠열은 대기를 직접 가열하여 다양한 규모의 대순환을 유도한다. 뿐만 아니라 주 온실기체로서 지구장파 복사 (Outgoing Longwave Radiation; OLR)에 영향을 주어 복사수지에 기여하고 있다. 따라서 정확한 수증기의 관측은 대기의 물 순환과 에너지 수지 및 변화를 이해하는데 있어 필수적인 요소이다 (IPCC 2001).
총가강수량 (Total Precipitable Water; TPW)은 대기 연직 기둥 내에 모든 수증기를 액체 상태로 바꾸었을 때의 양으로 이 값이 크게 나타나는 지역은 호우 또는 홍수와 밀접한 곳이라 할 수 있다. 총가강수량은 지역 또는 전지구 기후 현상을 규명하는데 효과적으로 이용되며, 자료동화를 통해 수치예보 모델에 적용됨으로써 강수량 단기 예보에 사용될 수 있다. 총가강수량에 대한 분석에는 라디오존데 또는 위성으로부터 산출하는 방법이 있으며, 이 중 임의의 지역에 대한 가장 정확한 대기 상태를 제공하는 라디오존데는 관측소가 대부분 육지에 한정되어 있고 관측이 제한적으로 이루어지므로 관측 결과를 이용함에 있어 시공간적인 한계를 갖고 있다. 따라서 라디오존데를 이용해 총가강수량을 산출함에 있어 따르는 제약점을 극복하기 위해서는 광범위한 관측 영역과 비교적 연속적인 관측을 제공하는 위성 자료를 이용한 원격탐사 연구가 필요하다고 할 수 있다.
위성 자료를 이용하여 총가강수량을 복원할 경우 마이크로파 또는 적외선 영역의 관측자료를 사용할 수 있다. 마이크로파를 이용한 방법은 구름에 대한 투과도가 큰 마이크로파의 성질로 인해 구름 영역에 관계없이 전지구적인 수증기량 복원에 장점을 가지지만, 육지에서는 방출율의 급격한 시간적 공간적 변동을 적절하게 처리하는데 어려움이 따르고 또한 산출한 총가강수량 값에서도 상당한 오차를 보인다 (Boukabara et al. 2000). 적외선을 이용한 방법은 적외 영역에서 구름에 의해 상향 복사가 흡수되는 특징을 가지므로, 위성 자료는 구름 상층의 정보만을 갖게 되므로, 구름 하층에 대한 복원에 문제가 있다. 그러나 맑은 지역을 고려할 경우 라디오존데와 마이크로파를 이용한 산출에 비해 해륙 분포에 대한 제약이 적으며 공간 분해능에 있어서도 장점을 지닌다.
위성 관측으로부터 대기 중 총가강수량을 산출하기 위해서는 물리적인 또는 통계적인 접근 방법이 가능하며, 이는 복사전달방정식을 기초로 반복적인 복사전달 계산을 통해 복사량에 대응하는 대기 프로파일로부터 총가강수량을 산출하는 것과 트레이닝 자료로부터 얻어낸 회귀계수를 통해 관측된 위성 자료로부터 총가강수량을 산출하는 것으로 요약할 수 있다. 이 두 방법은 각각 계산상의 시간적 부담으로 인한 문제와 물리과정 결여로 인한 신뢰성 문제를 지니므로 이를 해결하기 위해 정확하고 빠른 복사전달모델을 통한 또는 지역적인 특징을 포함한 계수를 통한 산출 알고리즘이 필요하다.
총가강수량 (Total Precipitable Water; TPW)은 대기 연직 기둥 내에 모든 수증기를 액체 상태로 바꾸었을 때의 양으로 이 값이 크게 나타나는 지역은 호우 또는 홍수와 밀접한 곳이라 할 수 있다. 총가강수량은 지역 또는 전지구 기후 현상을 규명하는데 효과적으로 이용되며, 자료동화를 통해 수치예보 모델에 적용됨으로써 강수량 단기 예보에 사용될 수 있다. 총가강수량에 대한 분석에는 라디오존데 또는 위성으로부터 산출하는 방법이 있으며, 이 중 임의의 지역에 대한 가장 정확한 대기 상태를 제공하는 라디오존데는 관측소가 대부분 육지에 한정되어 있고 관측이 제한적으로 이루어지므로 관측 결과를 이용함에 있어 시공간적인 한계를 갖고 있다. 따라서 라디오존데를 이용해 총가강수량을 산출함에 있어 따르는 제약점을 극복하기 위해서는 광범위한 관측 영역과 비교적 연속적인 관측을 제공하는 위성 자료를 이용한 원격탐사 연구가 필요하다고 할 수 있다.
위성 자료를 이용하여 총가강수량을 복원할 경우 마이크로파 또는 적외선 영역의 관측자료를 사용할 수 있다. 마이크로파를 이용한 방법은 구름에 대한 투과도가 큰 마이크로파의 성질로 인해 구름 영역에 관계없이 전지구적인 수증기량 복원에 장점을 가지지만, 육지에서는 방출율의 급격한 시간적 공간적 변동을 적절하게 처리하는데 어려움이 따르고 또한 산출한 총가강수량 값에서도 상당한 오차를 보인다 (Boukabara et al. 2000). 적외선을 이용한 방법은 적외 영역에서 구름에 의해 상향 복사가 흡수되는 특징을 가지므로, 위성 자료는 구름 상층의 정보만을 갖게 되므로, 구름 하층에 대한 복원에 문제가 있다. 그러나 맑은 지역을 고려할 경우 라디오존데와 마이크로파를 이용한 산출에 비해 해륙 분포에 대한 제약이 적으며 공간 분해능에 있어서도 장점을 지닌다.
위성 관측으로부터 대기 중 총가강수량을 산출하기 위해서는 물리적인 또는 통계적인 접근 방법이 가능하며, 이는 복사전달방정식을 기초로 반복적인 복사전달 계산을 통해 복사량에 대응하는 대기 프로파일로부터 총가강수량을 산출하는 것과 트레이닝 자료로부터 얻어낸 회귀계수를 통해 관측된 위성 자료로부터 총가강수량을 산출하는 것으로 요약할 수 있다. 이 두 방법은 각각 계산상의 시간적 부담으로 인한 문제와 물리과정 결여로 인한 신뢰성 문제를 지니므로 이를 해결하기 위해 정확하고 빠른 복사전달모델을 통한 또는 지역적인 특징을 포함한 계수를 통한 산출 알고리즘이 필요하다.
2. 연구자료와 방법
가. 연구자료와 방법
● Aqua/Terra MODIS
MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)는 미국 NASA (National Aeronautics and Space Administration) EOS (Earth Observing System) 프로그램에 의해 Terra와 Aqua 위성에 탑재된 분광계로서 Terra는 1999년 12월 18일에, Aqua는 2002년 5월 2일에 각각 발사되어 약 705 km 고도에서 관측이 이루어지고 있다. Terra/Aqua는 태양동기 (sun-synchronous) 극궤도 위성으로 98.8분의 궤도 주기를 가지며 Aqua의 경우 지역 시간으로 적도를 오후 1시 30분에 북쪽으로 통과하며 오전 1시 30분에 남쪽 방향으로 통과하게 되고, Terra의 경우 그와는 반대로 적도를 통과하여 서로를 보완하면서 1 ~ 2일 내에 전구를 관측한다. MODIS는 2330 × 10 km의 관측 폭을 가지며 0.405 ~ 14.385 ㎛ 파장 범위의 36개 밴드로 구성된다. 그리고 관측 직하점을 기준으로 밴드에 따라서 각각 250 m (1 ~ 2밴드), 500 m (3 ~ 7밴드), 1 km (8 ~ 36밴드)의 공간 분해능을 갖고 있다.
MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)는 미국 NASA (National Aeronautics and Space Administration) EOS (Earth Observing System) 프로그램에 의해 Terra와 Aqua 위성에 탑재된 분광계로서 Terra는 1999년 12월 18일에, Aqua는 2002년 5월 2일에 각각 발사되어 약 705 km 고도에서 관측이 이루어지고 있다. Terra/Aqua는 태양동기 (sun-synchronous) 극궤도 위성으로 98.8분의 궤도 주기를 가지며 Aqua의 경우 지역 시간으로 적도를 오후 1시 30분에 북쪽으로 통과하며 오전 1시 30분에 남쪽 방향으로 통과하게 되고, Terra의 경우 그와는 반대로 적도를 통과하여 서로를 보완하면서 1 ~ 2일 내에 전구를 관측한다. MODIS는 2330 × 10 km의 관측 폭을 가지며 0.405 ~ 14.385 ㎛ 파장 범위의 36개 밴드로 구성된다. 그리고 관측 직하점을 기준으로 밴드에 따라서 각각 250 m (1 ~ 2밴드), 500 m (3 ~ 7밴드), 1 km (8 ~ 36밴드)의 공간 분해능을 갖고 있다.
● RDAPS
RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System)는 동아시아 및 한반도를 분석과 예보의 대상으로 하는 시스템으로 기상청 (KMA, Korean Meteorological Association)에서 운영 중인 지역예측모델이며, 전지구예측모델 (GDAPS, Global Data Assimilation and Prediction System) 자료를 경계조건으로 비정역학계 (non-hydrostatic)를 이용한 방정식과 자동기상관측장비, 기상레이더 등의 국지적 자료를 이용하여 국지화된 영역의 예보를 생산한다. RDAPS는 3개의 둥지격자체제 (nested grid system)를 가진 PSU/NCAR (Pennsylvania State University/National Center for Atmospheric Research)의 중규모 모델인 MM5 (The Fifth-Generation Penn State University / National Center for Atmospheric Research Mesoscale Model)를 기초로 만들어진 것으로 연직으로 33 개 시그마 층 ( -level)으로 이루어져 있다. RDAPS는 공간 해상도에 따라서 각각 5, 10, 30 km의 자료를 산출하며 동아시아 지역에 대한 분석 예측 자료를 생성한다.
RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System)는 동아시아 및 한반도를 분석과 예보의 대상으로 하는 시스템으로 기상청 (KMA, Korean Meteorological Association)에서 운영 중인 지역예측모델이며, 전지구예측모델 (GDAPS, Global Data Assimilation and Prediction System) 자료를 경계조건으로 비정역학계 (non-hydrostatic)를 이용한 방정식과 자동기상관측장비, 기상레이더 등의 국지적 자료를 이용하여 국지화된 영역의 예보를 생산한다. RDAPS는 3개의 둥지격자체제 (nested grid system)를 가진 PSU/NCAR (Pennsylvania State University/National Center for Atmospheric Research)의 중규모 모델인 MM5 (The Fifth-Generation Penn State University / National Center for Atmospheric Research Mesoscale Model)를 기초로 만들어진 것으로 연직으로 33 개 시그마 층 ( -level)으로 이루어져 있다. RDAPS는 공간 해상도에 따라서 각각 5, 10, 30 km의 자료를 산출하며 동아시아 지역에 대한 분석 예측 자료를 생성한다.
● 라디오존데
라디오존데 자료는 관측소에 따라 일일 2회 (00, 12UTC) 또는 4회(00, 06, 12, 18UTC)에 걸쳐 20개 고정된 층 (1000, 850, 700, 500, 400, 300, 250, 200, 150, 100, 70, 50, 30, 20, 10, 7, 5, 3, 2, 1 hPa)에 대한 지오퍼텐셜고도 (geopotential height), 온도, 노점편차, 풍향, 풍속 등을 관측하여 자료를 제공한다.
라디오존데 자료는 관측소에 따라 일일 2회 (00, 12UTC) 또는 4회(00, 06, 12, 18UTC)에 걸쳐 20개 고정된 층 (1000, 850, 700, 500, 400, 300, 250, 200, 150, 100, 70, 50, 30, 20, 10, 7, 5, 3, 2, 1 hPa)에 대한 지오퍼텐셜고도 (geopotential height), 온도, 노점편차, 풍향, 풍속 등을 관측하여 자료를 제공한다.
● DMSP SSM/I
SSM/I (Special Sensor Microwave/Imager)는 DMSP (Defense Meteorological Satellite Program)의 위성 관측대 (platform)에 탑재되어 4개의 주파수 (19.35, 22.235, 37.0, 85.5 GHz) 영역에서 7개의 채널로 상향 복사량을 측정하는 수동형 마이크로파 복사계 시스템으로 대기와 해양을 관측한다. SSM/I 센서 내의 85.5 GHz 주파수 영역에서는 궤도 방향으로 매 12.5 km 마다, 그리고 다른 주파수 영역에서는 매 25 km 마다 표본 추출이 이루어지고 있다 (Hollinger 1991). DMSP 위성 관측대는 태양동기 극궤도 위성으로 102분의 궤도주기를 가지며 지표로부터 약 833 km 상공에서 관측이 이루어지고 있어, 자료에 따라 약간의 차이는 있지만 2일 이내에 전구에 대한 자료를 제공할 수 있다. SSM/I 관측자료는 RSS (Remote Sensing System) 알고리즘에 의해 10 m 해수면 풍속 (surface wind speed), 대기 수증기량 (atmospheric water vapor), 구름수적량 (cloud liquid water), 그리고 강수량 (precipitation rate)의 4 가지 자료로 산출된다.
SSM/I (Special Sensor Microwave/Imager)는 DMSP (Defense Meteorological Satellite Program)의 위성 관측대 (platform)에 탑재되어 4개의 주파수 (19.35, 22.235, 37.0, 85.5 GHz) 영역에서 7개의 채널로 상향 복사량을 측정하는 수동형 마이크로파 복사계 시스템으로 대기와 해양을 관측한다. SSM/I 센서 내의 85.5 GHz 주파수 영역에서는 궤도 방향으로 매 12.5 km 마다, 그리고 다른 주파수 영역에서는 매 25 km 마다 표본 추출이 이루어지고 있다 (Hollinger 1991). DMSP 위성 관측대는 태양동기 극궤도 위성으로 102분의 궤도주기를 가지며 지표로부터 약 833 km 상공에서 관측이 이루어지고 있어, 자료에 따라 약간의 차이는 있지만 2일 이내에 전구에 대한 자료를 제공할 수 있다. SSM/I 관측자료는 RSS (Remote Sensing System) 알고리즘에 의해 10 m 해수면 풍속 (surface wind speed), 대기 수증기량 (atmospheric water vapor), 구름수적량 (cloud liquid water), 그리고 강수량 (precipitation rate)의 4 가지 자료로 산출된다.
나. 연구자료와 방법
● 물리적인 방법
물리적인 방법에 의한 산출의 주된 과정은 주어진 채널의 위성 관측 값을 바탕으로 초기추정 프로파일을 반복적으로 재구성하는 것으로, 복원 과정을 통해서 계산된 밝기온도 값이 관측된 밝기온도에 근사할 때까지 또는 그 차이가 최소가 될 때까지 프로파일을 반복적으로 변경한다. 이를 통해 관측된 위성 자료에 대응하는 대기 프로파일로부터 총가강수량을 산출한다.
물리적인 방법에 의한 산출의 주된 과정은 주어진 채널의 위성 관측 값을 바탕으로 초기추정 프로파일을 반복적으로 재구성하는 것으로, 복원 과정을 통해서 계산된 밝기온도 값이 관측된 밝기온도에 근사할 때까지 또는 그 차이가 최소가 될 때까지 프로파일을 반복적으로 변경한다. 이를 통해 관측된 위성 자료에 대응하는 대기 프로파일로부터 총가강수량을 산출한다.
● 통계적인 방법
통계적인 방법은 트레이닝 자료로부터 복사전달방정식을 기초로 상관되는 요소들의 회귀식을 구성하여 이로부터 얻어진 회귀계수로부터 특정 물리량을 산출하는 것이다. 대기 창영역의 위성자료와 이에 대응하는 총가강수량 자료로부터 회귀식을 얻고 이를 사용하여 위성자료로부터 총가강수량을 산출한다.
통계적인 방법은 트레이닝 자료로부터 복사전달방정식을 기초로 상관되는 요소들의 회귀식을 구성하여 이로부터 얻어진 회귀계수로부터 특정 물리량을 산출하는 것이다. 대기 창영역의 위성자료와 이에 대응하는 총가강수량 자료로부터 회귀식을 얻고 이를 사용하여 위성자료로부터 총가강수량을 산출한다.
● 복사전달모델
RTTOV-7은 EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) NWP (Numerical Weather Prediction) SAF (Satellite Application Facility)에서 최근 개발한 모델로 RTTOV (Rapid Transmittance for TOVS)는 주어진 대기 프로파일에 대해 대기 상층에서의 복사량을 빠르게 계산하는 복사전달모델이다. RTTOV는 90년대 초 ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecasts)에서 수치모델을 입력 자료로 TOVS (TIROS Operational Vertical Sounder) 위성의 복사량을 사용하기 위해 line-by-line 모델과 편미분을 기초로 개발되었다 (Eyre 1991). RTTOV는 위성의 적외선과 마이크로파 영역의 복사계, 분광계, 그리고 간섭계를 위한 복사전달모델로 위성천정각, 지표의 온도와 압력, 그리고 지표 방출율과 함께 온도, 수증기, 오존, 그리고 이산화탄소 등의 대기 프로파일이 주어지면 모의할 센서의 각 채널들이 갖는 대기 상한에서의 복사량을 빠르게 계산한다.
RTTOV-7은 EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) NWP (Numerical Weather Prediction) SAF (Satellite Application Facility)에서 최근 개발한 모델로 RTTOV (Rapid Transmittance for TOVS)는 주어진 대기 프로파일에 대해 대기 상층에서의 복사량을 빠르게 계산하는 복사전달모델이다. RTTOV는 90년대 초 ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecasts)에서 수치모델을 입력 자료로 TOVS (TIROS Operational Vertical Sounder) 위성의 복사량을 사용하기 위해 line-by-line 모델과 편미분을 기초로 개발되었다 (Eyre 1991). RTTOV는 위성의 적외선과 마이크로파 영역의 복사계, 분광계, 그리고 간섭계를 위한 복사전달모델로 위성천정각, 지표의 온도와 압력, 그리고 지표 방출율과 함께 온도, 수증기, 오존, 그리고 이산화탄소 등의 대기 프로파일이 주어지면 모의할 센서의 각 채널들이 갖는 대기 상한에서의 복사량을 빠르게 계산한다.
3. 연구결과 및 분석
총가강수량 산출 연구의 결과를 독립적인 다른 위성 산출물 혹은 라디오존데 자료와 비교하여 그 정확성을 검증하는 것이 필요하므로, 육지에서는 라디오존데의 수증기 프로파일을 통해 해양에서는 마이크로파를 이용해 비교적 정확성 자료를 제공하는 SSM/I 산출물과 비교한다. 또한 결과를 통해 정확한 산출에 영향을 주는 요인과 산출에 중요한 물리과정을 분석하여 산출 알고리즘을 개선하고 자료의 실제 적용에 있어서의 신뢰성을 높인다.
