KR101207925B1 - 지표면 온도 산출 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 지표면 온도 산출 방법에 대한 것으로, 더 상세하게는 통신 해양 기상 위성으로부터 획득된 자료를 이용하여 주/야간의 온도 변화에 따른 최종 지표면 온도를 산출하는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 의하면, 본 발명에 따르면, 지표 온도 감율(지방시)에 기반된 주/야 지표면 온도(LST) 알고리즘을 이용함으로써 더 정확한 지표면 온도를 산출하는 것이 가능하다.

Description

지표면 온도 산출 방법{Method for calculating land surface temperature}
본 발명은 지표면 온도 산출 방법에 대한 것으로, 더 상세하게는 통신 해양 기상 위성으로부터 획득된 자료를 이용하여 주/야간의 온도 변화에 따른 최종 지표면 온도를 산출하는 방법에 관한 것이다.
지표면 온도 (Land Surface Temperature: LST)는 주어진 화소를 구성하는 토양, 식생 등의 가중 평균 온도를 의미한다. 지표면 온도는 지면-대기 상호작용에서 에너지와 수증기의 교환을 조절하는 중요한 지면의 생물리적 (bio-physical) 요소 중의 하나로써 주로 농업, 수치예보와 기후모델의 입력 및 검증자료로 활용되고 있다.
수치모델 및 농업분야 등 다양한 응용분야에서 지표면 온도의 중요성이 부각됨에 따라 정량적이고 정규적인 관측의 필요성이 제기되고 있다. 하지만 지표면은 구성요소가 다양할 뿐만 아니라 상대적으로 비열이 작아서 다른 기상요소에 비해 지표면 온도는 시공간적으로 변동성이 매우 크다. 이러한 이유로 지표면 온도는 현재까지 정규적인 관측이 거의 이루어지지 못하고 있는 변수중의 하나이다.
불규칙하게 분포한 기존의 지상 관측과 달리 기상 위성은 높은 공간 분해능으로 일관성 있게 주기적으로 관측을 수행하며, 접근이 곤란한 지역 (예: 바다, 사막, 및 산악지역 등)도 관측이 가능하다. 이러한 이유로 기상위성의 적외채널 자료로부터 지표면 온도를 산출하는 방법이 다양하게 시도되고 있다.
특히, 최근에는 공간 분해능, 복사 분해능 및 관측주기 면에서 기상위성의 관측 성능이 크게 향상됨에 따라 기상 위성 자료로부터 지표면 온도를 산출하려는 많은 노력들이 시도되고 있으며 특히 미국의 MODIS 그룹과 유럽의 MSG/LSA그룹에서는 지표면 온도 산출의 현업화를 시도하고 있다 (http://www.icess.ucsb.edu/modis/modis-lst.html, ).
Wexler (1954)는 이미 1954년에 기상위성으로 지표면온도를 관측할 수 있는 가능성을 제시하였고, Price (1984)는 최초로 분리대기창 알고리즘 (split-window algorithm)을 이용하여 지표면온도 산출을 시도하였다. Becker and Li (1990)는 해수면 온도 계산에 이용되고 있는 분리대기창 방법을 지표면온도 산출에도 활용할 수 있음을 이론적으로 제시하였으며,
Figure 112011104211858-pat00031
(1997)은 NOAA의 AVHRR 자료에 5개의 분리대기창 알고리즘을 적용하여 산출된 지표면온도를 비교분석하고 식생지수 산출 방법에 따른 지표면온도 산출수준에 대해 분석하였다.
그리고 Prata and Cechet (1999)은 GMS-5 VISSR 자료를 이용하여 지표면온도 산출 정확도를 높이기 위해 오스트리아에 위치한 두 지역의 현장 관측값과 GMS-5/VISSR, NOAA/AVHRR-2 자료를 여러 분리대기창 (GSW) 알고리즘에 적용하여 비교, 분석하였다.
Peres and Dacamara (2002)는 유럽의 정지궤도 기상위성인 MSG에서 보내주는 자료에 TTM (two temperature method)과 GSW (generalized split-window) 방법을 적용하여 지표면온도를 추정하는 과정에서 TTM과 GSW가 각각 상호보완 (synergistic)적으로 적용될 수 있음을 보였으며, Han et al. (2004)은 GOES와 NOAA/AVHRR 자료에 5개의 다른 분리대기창 알고리즘을 적용하여 산출된 지표면온도를 비교한 바 있다. Sobrino and Romaguera (2004)는 MODTRAN3을 이용하여 MSG-1 SEVIRI 자료에 적합한 지표면온도 산출 알고리즘을 개발하였다. 그러나 아시아 지역에서는 기상위성으로부터 지표면온도 산출 연구가 거의 없었다.
본 발명은 위에서 제기된 종래 기술에 따른 문제점을 극복하고자 제안된 것으로서, 지표면 온도의 산출에 미치는 영향을 고려하여 더 정확한 지표면 온도의 산출 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 지표면 온도의 과대 및 과소 추정을 최소화함으로써 최종 지표면 온도를 재계산할 수 있는 지표면 온도의 산출 방법을 제공하는 데 다른 목적이 있다.
본 발명은 위에서 제기된 목적을 달성하기 위하여, 지표면 온도 산출 방법을 제공한다. 이 지표면 온도 산출 방법은, 기상 위상에 의해 관측된 적어도 하나의 지표면 온도 산출 지점에 대한 대기 프로파일, 위성 천정각, 방출율, 방출율차 및 지표면 온도 감율에 대한 기상 데이터를 획득하는 기상 데이터 획득 단계; 상기 기상 데이터 중 위성 천정각이 소정 각도 내에 있는 지를 판단하여 상기 소정 각도 내의 지표면 온도 산출 지점 개수를 결정하는 지표면 온도 산출 지점 개수 결정 단계; 상기 결정된 지표면 온도 산출 지점을 제 1 파장으로 검출한 제 1 방출율의 초기값과, 상기 제 1 파장과 상이한 제 2 파장으로 검출하는 제 2 방출율의 초기값을 설정하고, 상기 제 1 방출율과 제 2 방출율 차이에 해당하는 방출율차의 초기값을 구하는 방출율차 산출 단계; 상기 방출율차로부터 상기 제 1 방출율값을 감산하여 상기 제 2 방출율을 구하고, 상기 제 2 방출율이 소정값 미만인지를 판단하는 소정값 미만 여부 판단 단계; 판단 결과, 소정값 미만이면 상기 기상 데이터 중 지표면 온도 감율에 따른 주간/야간/전체별 범위를 설정하는 주/야간/전체별 범위 설정 단계; 상기 방출율차에 제 1 소정의 증가값을 더하여 증가된 방출율차가 제 1 소정 범위내에 있는 지를 판단하는 증가된 방출율차 판단 단계; 상기 제 1 방출율에 제 2 소정의 증가값을 더하여 증가된 방출율이 제 2 소정 범위내에 있는지를 판단하는 증가된 방출율 판단 단계; 및 상기 지표면 온도를 복사 전달 모델로 모의(시뮬레이션)하여 상기 주간/야간/전체별로 모의 자료를 생성하는 모의 자료 생성 단계를 포함한다.
이때, 상기 소정 각도는 60도이고, 상기 제 1 방출율의 초기값은 0.9478이며, 상기 방출율차의 초기값은 -0.02이고, 상기 소정값은 1이고, 상기 제 1 소정의 증가값은 0.004이며, 상기 제 2 소정의 증가값은 0.0049이고, 상기 제 1 소정 범위는 -0.02과 0.012의 사이이며, 상기 제 2 소정 범위는 0.9478와 0.9968의 사이일 수 있다.
또한, 이때, 상기 주/야간/전체별 범위의 주간 범위는 Ta-2K ~ Ta+16K이고, 야간 범위는 Ta-12K ~ Ta+2K이고, 전체 범위는 Ta-12K ~ Ta+16K으로 설정될 수 있다.
여기서, 주/야간/전체별 범위 설정 단계는 상기 소정값 미만 여부 판단 단계 결과, 상기 소정값 보다 크면, 상기 제 2 방출율을 0.9999로 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 복사 전달 모델은 MODTRAN((MODerate spectral resolution atmospheric TRANsmittance) 4이 이용될 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예는 주/야간의 온도 변화를 고려한 지표면 온도 산출 방법을 제공한다. 이 주/야간의 온도 변화를 고려한 지표면 온도 산출 방법은, 위의 지표면 온도 산출 방법에 따른 모의 자료 생성 단계; 상기 모의 자료를 주/야간/전체별로 범위를 설정하는 주/야간/전체별 범위 설정 단계; 주/야간/전체별로 설정된 모의 자료에 분광 반응 함수를 적용하는 분광 반응 함수 적용 단계; 분광 반응 함수가 적용된 모의 자료에 아래 식 1의 역플랑크 함수를 적용하여 휘도 온도를 산출하는 휘도 온도 산출 단계; 상기 휘도 온도를 아래의 식 2에 적용하여 회귀 계수를 산출하는 회귀 계수 산출 단계; 및 상기 회귀 계수를 적용하여 주간, 야간, 및 전체 산출식(Day_LST, Ngt_LST 및 Tot_LST)을 생성하는 산출식 생성 단계를 포함할 수 있다.
이때, [식 1]은
Figure 112010011383551-pat00001
이고, 여기서, h는 프랑크 상수, c는 광속, k는 볼쯔만 상수, Bλ는 복사 휘도, λ는 파장, (T)는 온도 함수를 각각 나타낸다.
이때, [식 2]는
Figure 112011104211858-pat00002
이고, 여기서, LST는 산출된 지표면 온도, TIR1은 IR1의 휘도 온도, θ는 위성 천정각, △T = TIR1 - TIR2,
Figure 112011104211858-pat00003
= (εIR1 + εIR2 )/2, △ε = εIR1 - εIR2을 나타내며, TIR2는 IR2의 휘도 온도, εIR1은 IR1의 방출율, εIR2는 IR2의 방출율, △ε는 방출율차를 나타낸다.
또한, 주/야간의 온도 변화를 고려한 지표면 온도 산출 방법은 생성된 주간, 야간, 및 전체 산출식(Day_LST, Ngt_LST 및 Tot_LST)을 이용하여 상기 적어도 하나의 지표면 온도 산출 지점에 대한 주간, 야간 및 전체의 지표면 온도를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 회귀 계수는 다음 표와 같다.
Figure 112010011383551-pat00004

여기서, 상기 주/야간/전체별 범위의 주간 범위는 Ta-2K ~ Ta+16K이고, 야간 범위는 Ta-12K ~ Ta+2K이고, 전체 범위는 Ta-12K ~ Ta+16K일 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예는, 주/야간의 온도 변화를 고려한 가중 조합의 지표면 온도 산출 방법을 제공한다. 이 주/야간의 온도 변화를 고려한 가중 조합의 지표면 온도 산출 방법은, 위 지표면 온도 산출 방법에 따라 생성된 모의 자료를 입력하는 단계; 상기 모의 자료 중에 온도차(Ts-Ta, 여기서 Ta는 상기 지표면으로부터 소정 높이의 공기 온도를 나타내고, Ts는 지표면상의 온도를 나타냄)가 제 1 하한값 과 제 1 상한값의 소정 범위 내 있는지를 판단하는 단계; 상기 온도차가 상기 소정 범위내에 있으면, 제 1 가중값을 적용하는 단계; 상기 온도차가 상기 소정 범위내에 있지 않으면, 상기 온도차가 상기 제 1 하한값 이하인지를 판단하는 단계; 상기 온도차가 상기 제 1 하한값 이하이면 제 2 가중값을 적용하는 단계; 상기 온도차가 상기 제 1 상한값 이상이면 제 3 가중값을 적용하는 단계; 및 위 주/야간의 온도 변화를 고려한 지표면 온도 산출 방법의 주/야간의 온도 변화를 고려한 지표면 온도 산출 방법에 의해 생성된 야간 산출식(Ngt_LST) 및 주간 산출식(Day_LST)과, 상기 제 1 가중값, 제 2 가중값 및 제 3 가중값의 조합을 이용하여 아래 식 3의 가중 조합의 지표면 온도 산출식(Wgt_LST)을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, [식 3]은
Figure 112010011383551-pat00005
이며, 여기서, ω는 제 1 가중값, 제 2 가중값 및 제 3 가중값 중 어느 하나를 나타낸다.
이때, 상기 제 1 가중값은 다음 식
Figure 112010011383551-pat00006
(여기서, △T는 △T = TIR1 - TIR2임)에 의해 정해질 수 있다.
또한, 상기 제 2 가중값은 1.0이고, 상기 제 3 가중값은 0.0일 수 있다.
본 발명에 따르면, 지표면 온도 감율(지방시)에 기반된 주/야 지표면 온도(LST) 알고리즘을 이용함으로써 더 정확한 지표면 온도를 산출하는 것이 가능하다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 지표면 온도 감율(지방시)에 기반된 주/야 지표면 온도(LST) 알고리즘 및 이 주/야 지표면 온도(LST)의 가중합을 사용함으로써 최종 지표면 온도(LST)를 재계산하게 되어, 주/야 알고리즘의 가중된 지표면 온도(LST) 품질이 지표면 온도 감율, 방출율차(△ε), 위성 천정각(SZA: Satellite Zenith Angle), 및 대기 상태에 관계없이 종래의 지표면 온도 알고리즘에 의한 지표면 온도(LST)의 품질에 비해 상당히 개선된 점을 들 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 지표면 온도를 산출하는 네트워크 개념도이다.
도 2는 도 1의 컴퓨터 시스템의 회로 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 지표면 온도를 산출하기 위한 모의(즉, 시뮬레이션) 자료를 생성하는 과정을 보여주는 순서도이다.
도 4는 도 3의 순서도에 의해 생성된 모의 자료를 이용하여 지표면 온도 산출식을 만드는 과정을 보여주는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 주/야간의 시간 변화에 따른 가중 조합을 이용한 지표면 온도 산출식을 만드는 과정을 보여주는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 TIGR(Thermodynamic Initial Guess Retrieval) 데이터의 공간 분포도를 나타내는 화면예이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 지표면 온도 산출식에 의해 생성된 지표면 온도 대 사전 규칙에 의해 생성된 지표면 온도의 산점도를 나타내는 화면예이다.
도 8a 내지 도 8c는 본 발명의 일실시예에 따른 주/야간의 시간 변화에 따른 가중 조합의 지표면 온도 산출 방법에 의해 생성된 지표면 온도의 개선율을 나타내는 화면예이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 주/야간의 시간 변화에 따른 가중 조합을 이용한 지표면 온도 산출 방법을 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 지표면 온도를 산출하는 네트워크 개념도이다. 이 네트워크는 지구 표면을 탐색하는 기상 위성(110), 이 기상 위성(110)으로부터 탐색된 정보를 바탕으로 구름, 에어로졸, 해면 온도 및 지표면 온도(LST) 등의 다양한 기상 변수 정보를 기상 센터(120), 이 기상 센터(120)와 통신망(130)을 통하여 연결되어 주/야간의 시간 변화에 따른 가중 조합을 이용한 지표면 온도를 산출하는 컴퓨터 시스템(140)을 포함한다. 이들 네트워크 구성요소를 설명하면 다음과 같다.
기상 위성(110)은 육상탐사용 인공 위성으로서 예를 들면 COMS(Communication, Ocean and Meteorogical Satellite: 통신 해양 기상 위성) 위성이 될 수 있다. 즉, COMS 위성에는 일반적으로 기상 영상기(Meteo Imager)(미도시)가 탑재되는데, 이 기상 영상기는 크게 센서 모듈(미도시), 전력 모듈(미도시), 전자 모듈(미도시)로 구성된다.
센서 모듈은 실제로 관측을 수행하는 부분으로, 사용자가 원하는 지점을 관측할 수 있게 해주는 스켄미러, 이 스켄미러에서 입사된 빛을 모으는 망원경, 이 망원경을 통해서 입사된 복사를 파장별로 분해주는 분광계, 복사 에너지를 전기 에너지로 전환해주는 감지기로 구성되며, 이들의 성능을 확보하기 위한 흑체, 감지기의 온도를 극저온으로 유지하기 위한 냉각계 등이 포함된다.
전력 모듈은 기상 위성(110)에서 전달되는 전력을 적합하게 전환해서 기상 영상기에 안정적으로 공급해주는 장치이고, 전자 모듈은 센서 모듈을 제어하는 동시에 기상 영상기와 기상 위성(110) 사이의 전력 및 각종 전기 신호 교환을 담당한다. 이들 구성에 대하여는 이미 많이 공지되어 있으므로, 본 발명의 이해를 위해 더 이상의 설명은 생략하기로 한다.
이 기상 위성(110)은 정지 궤도 다목적 위성으로서 지구(100)를 순행하면서 지구 표면, 대기, 해양 등을 탐색하는 기능을 한다.
기상 센터(120)는 이 기상 위성(110)으로부터 지구(100)에 대한 탐색 정보를 수신하여, 이 탐색 정보를 바탕으로 대기 프로파일(TIGR 자료), 위성 천정각(SZA: Satellite zenith angle), 방출율, 방출율차 및 지표면 온도 감율 등의 다양한 기상 데이터를 생성하고, 이들 데이터를 유선 또는 무선상으로 배포하는 역할을 한다.
컴퓨터 시스템(140)은 통신망(130)을 통하여 기상 센터(120)와 연결되며, 이 기상 센터(120)에서 생성된 기상 데이터를 전송받아 주/야간의 시간 변화에 따른 가중 조합을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 장치이다. 따라서, 컴퓨터 시스템(140)에는 본 발명의 일실시예에 따른 지표면 온도를 산출하기 위한 구성이 요구된다. 이를 보여주는 도면이 도 2에 도시된다. 도 2에 대하여는 후술하기로 한다.
여기서, 통신망(130)은 HTTP 등의 유선 통신 기술을 이용한 유선 인터넷 망, 또는 와이브로(WiBro: Wireless Broadband), 위피(WiPi: Wireless Internet Platform for Interoperability), 블루투쓰, CDMA(Code Division Multiple Access), IrDA(Infrared Data Association), GSM(Global System for Mobile Communications) 등의 무선 통신 기술을 이용한 무선망이 될 수 있다.
컴퓨터 시스템(140)에는 기상 데이터베이스(141)가 구성될 수 있으며, 이 데이터베이스(141)에는 기상 센터(120)로부터 수신된 기상 데이터 등이 저장된다. 물론, 이러한 데이터베이스(141)는 컴퓨터 시스템(140) 상에 구현될 수 있지만, 데이터베이스만을 위한 단독 시스템이 가능하다. 이를 테면 데이터베이스 서버가 될 수 있다.
도 2는 도 1의 컴퓨터 시스템의 회로 블럭도이다. 도 2를 참조하면 컴퓨터 시스템의 회로 블럭도는 키입력부(210), 지표면 온도 산출식을 위한 모의 자료를 생성하기 위해 모의(즉, 시뮬레이션)하는 시뮬레이션부(220), 지표면 온도 산출식에 따라 지표면 온도를 산출하는 산출부(230), 모의 자료를 생성하고 이 모의 자료를 바탕으로 지표면 온도 산출식을 적용하여 지표면 온도를 산출하도록 하는 알고리즘을 저장하는 저장부(240), 정보를 디스플레이하는 디스플레이부(250), 외부와 통신하기 위한 통신부(250) 등을 포함한다. 이들 구성요소를 설명하면 다음과 같다.
제어부(200)는 CPU(중앙 처리 장치: Central Processing Unit)로서 컴퓨터 시스템(140)을 제어하며, 모의 자료를 생성하고 이 모의 자료를 바탕으로 지표면 온도 산출식을 적용하여 지표면 온도를 산출하도록 하는 알고리즘을 실행시키기 위해 다른 구성요소들과 신호 및 데이터를 주고받는다.
키입력부(210)는 키보드, 마우스 등의 입력 수단으로서 사용자의 명령을 컴퓨터 시스템(140)에 전달하는 기능을 한다.
시뮬레이션부(220)는 통신부(260)를 통하여 기상 센터(120)로부터 전송된 대기 프로파일(TIGR 자료), 위성 천정각(SZA: Satellite zenith angle), 방출율, 방출율차 및 지표면 온도 감율 등의 다양한 기상 데이터를 이용하여 모의 자료를 생성하는 역할을 한다.
산출부(230)는 시뮬레이션부(220)에 의해 생성된 모의 자료를 이용하여 지표면 온도 산출식을 개발하고, 이 지표면 온도 산출식을 적용하여 지표면 온도를 산출하는 역할을 한다.
저장부(240)는 플래시 메모리, EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), MRAM(Magnetoresistive Random Access Memory), FeRAM(Ferroelectric RAM), PRAM(Phase change RAM), SRAM, DRAM, 하드 디스크 드라이브 등으로 구성될 수 있으며, 제어부(200)가 동작하기 위한 데이터, 알고리즘 등이 포함된다.
물론, 이 알고리즘은 프로그램 소프트웨어에 의해 구현될 수 있으며, MODTRAN(MODerate spectral resolution atmospheric TRANsmittance) 4를 이용하여 다양한 대기 프로파일(예를 들면, TIGR 자료), 위성 천정각(SZA: Satellite zenith angle), 방출율, 및 지표면 온도 감율 조건 하에서의 복사 전달 시뮬레이션을 통하여 COMS(Communication, Ocean and Meteorogical Satellite) 데이터로부터 모의 자료를 생성하고 이 모의 자료를 바탕으로 지표면 온도 산출식을 적용하여 지표면 온도를 산출하도록 하는 과정으로 이루어진다.
이를 보여주는 순서도가 도 3 내지 도 5에 도시된다. 이를 간단히 설명하면, 도 3은 지표면 온도를 산출하기 위한 모의(즉, 시뮬레이션) 자료를 생성하는 과정을 보여주는 순서도이고, 도 4는 도 3의 순서도에 의해 생성된 모의 자료를 이용하여 지표면 온도 산출식을 만드는 과정을 보여주는 순서도이다. 도 5는 주/야간의 시간 변화에 따른 가중 조합을 이용한 지표면 온도 산출식을 만드는 과정을 보여주는 순서도이다. 이에 대해서는, 본 발명에 대한 이해의 편의를 위해 후술하기로 한다.
계속 도 2를 참조하여 설명하면, 디스플레이부(250)는 입력 화면, 결과 화면 등을 디스플레이하여 사용자에게 제공하는 역할을 수행한다. 이를 위해 디스플레이부(250)는 LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Display) 등으로 구성될 수 있으며, 모니터와 같은 독립적인 디스플레이가 사용될 수 있다. 물론, 이 경우에는 모니터와 컴퓨터 시스템(140)을 연결하기 위한 디스플레이 어댑터 등이 사용된다.
통신부(260)는 도 1의 통신망(130)과 연결하는 기능을 하며, 따라서 무선 또는 유선으로 데이터를 주고받는다. 물론, 유선의 경우에는 모뎀(미도시)이 구비되며, 무선의 경우에는 통신을 위해 무선 통신 회로가 구성된다.
그러면, 도 1 및 도 2를 참조하여, 기상 센터(도 1의 120)로부터 획득된 기상 데이터를 이용하여 지표면 온도 산출식의 생성을 위한 모의 자료를 생성하는 과정을 설명하기로 한다. 이를 보여주는 예가 도 3에 도시되며, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 지표면 온도를 산출하기 위한 모의(즉, 시뮬레이션) 자료를 생성하는 과정을 보여주는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 컴퓨터 시스템(140)이 통신망(130)을 통하여 TIGR(Thermodynamic Initial Guess Retrieval) 자료(즉, 기상 데이터)를 기상 센터(120)로부터 획득한다(단계 S300). 부연하면, 기상 센터(120)가 위성(110)을 통하여 생성한 기상 데이터(예를 들면, TIGR 자료)를 컴퓨터 시스템(140)이 통신망(130)을 통하여 수신한다. 물론, 이 기상 데이터는 사전에 구축된 관측 자료로서, 예를 들면 2311개 지점의 관측 자료가 될 수 있다.
획득된 기상 데이터 중 위성 천정각이 60도의 각도 이하 인지를 확인한다(단계 S310). 부연하면, 대기 영향을 고려하기 위해, COMS의 위치로부터 위성 천정각의 60도 내에서 사용된다. 이를 보여주는 도면이 도 6에 도시된다. 즉, 도 6은 TIGR 자료(즉, 데이터)의 공간 분포도를 나타내는 화면예로서, COMS의 위치(600)가 '╋'로 표시되고, 각 지표면 온도 산출 지점(610)은 'Ｘ'로 표시된다.
만일 위성 천정각이 60도 이하이면, εIR1의 범위를 설정한다(단계 S320). 예를 들면, εIR1 = 0.9478로 설정함으로써 εIR1를 초기화한다.
εIR1의 범위가 설정되면, 이제 εIR2의 범위를 설정한다(단계 S330). 예를 들면, εIR2 = 0.9278로 설정함으로써 εIR2를 초기화한다. 여기서, 아래 첨자 IR1과 IR2는 파장이 다른 채널을 의미한다. 부연하면, 도 1의 위성(110)이 지구(100)를 관측할때, 보통 적외선 파장을 이용하게 되는데, 이때 지표면 온도 산출 지점(예를 들면, 610)으로부터의 온도를 적외선 파장을 다르게 하여 관측하는 경우를 의미한다.
여기서, εIR2는 다음식과 같이 정의된다(단계 S340).
Figure 112010011383551-pat00007
따라서, 계산된 εIR2가 1보다 작은 지를 판단한다(단계 S350).
판단 결과, εIR2가 1보다 크면 εIR2 = 0.9999로 설정한다(단계 S351).
만일, εIR2가 1보다 작으면, 기온 감율에 따른 지표면 온도를 설정한다(단계 S360). 기온 감율에 따른 지표면 온도의 설정은 3가지의 경우로 나누어 볼 수 있다.
i) 주간 설정: Ta-2K ~ Ta+16K (단계 S360-1)
ⅱ) 전체 설정: Ta-12K ~ Ta+16K (단계 S360-2)
ⅲ) 야간 설정: Ta-12K ~ Ta+2K (단계 S360-3)
여기서, Ta는 TIGR 자료에 포함된 것으로 최저층(즉, 지표면상에 위치)의 공기 온도이다.
지표면 온도의 설정이 완료되면, △ε는 다음식과 같다(단계 S370).
Figure 112010011383551-pat00008
부연하면, 현재 △ε값은 이전 △ε값에 0.004를 더한 값이 된다.
△ε가 계산되면, 이 현재 △ε값이 -0.02와 0.012의 사이에 있는지를 판단한다(단계 S380).
판단 결과, 값이 -0.02 ~ 0.012 내에 있으면 도 3의 순서도는 단계 S340으로 진행되어 단계 S340 S내지 단계 S380이 반복 수행된다. 만일 △ε값이 -0.02 ~ 0.012 내에 있지 않으면 εIR1은 다음식과 같다(단계 S392)
Figure 112010011383551-pat00009
부연하면, 현재 εIR1값은 이전 εIR1값에 0.0049를 더한 값이 된다.
현재 εIR1값이 계산되면, 이 현재 εIR1값이 0.9478과 0.9968의 사이에 있는지를 판단한다(단계 S394).
판단결과, 값이 0.9478 ~ 0.9968 내에 있으면 도 3의 순서도는 단계 S330으로 진행되어 단계 S330 내지 단계 S392가 반복 수행된다. 만일 값이 0.9478 ~ 0.9968 내에 있지 않으면, 복사 전달 모델(예를 들면, MODTRAN 4)을 이용하여 모의(즉 시뮬레이션)를 수행하여, 전체/주간/야간별로 모의 자료, 즉 복사 휘도값(Bλ)을 생성한다(단계 S396, S398). 물론, 이 복사 전달 모델은 다음 표1의 값을 이용하게 된다.
팩터 조건
대기 프로파일 441개 TIGR 자료
위성 천정각 TIGR 포인트의 SZA(0O ~ 60O)
지표면 온도

 전체: Ta-12K ~ Ta+16K
주간: Ta-2K ~ Ta+16K
야간: Ta-12K ~ Ta+2K (2K 씩 증가)
방출율
 εIR1: 0.9478 ~ 0.9968 (0.0049 씩 증가)
-0.02 ≤ △ε≤ 0.012(0.004 씩증가)
여기서, Ta는 TIGR 자료에서의 최저층의 공기 온도이다. 지표면 온도(LST)의 총 범위는 2개의 중첩 서브 범위 Ta-12K ~ Ta+2K와 Ta-2K ~ Ta+16K로 분리된다. 전자 및 후자의 서브 범위는 각각 야간 상태 및 주간 상태를 가장 잘 표현할 것이다.
εIR1의 방출율은 0.0049씩 증가하여 0.9478로부터 0.9968까지로 정해지고, εIR1 및 εIR2 사이의 방출율차는 0.004씩 증가하여 -0.02로부터 0.012까지로 정해진다. 결과적으로, 위 표 1에 따르면 총 모의 자료 개수는 441(프로파일) × 15(지표면 온도 감율) × 11(방출율) × 9(방출율차) = 654,885이다.
즉, 654,885개에 해당하는 복사 휘도값(Bλ)이 획득된다. 물론, 441개 TIGR 자료는 COMS의 위치(600)의 위성 천정각(0o - 60o) 내에 있는 지점이 된다.
부연하면, 이 복사 휘도값(Bλ)은 위성에서 관측된 값을 모의해서 생성된 값으로, MODTRAN(MODerate spectral resolution atmospheric TRANsmittance)4의 결과값을 위성에서 관측된 값이라 가정한 값이 된다. 이는 도 4의 순서도에 도시된 바와 같이, 지표면 온도를 예측 산출하기 위한 모의 자료가 된다.
다음으로, 도 3의 순서도를 이용하여 지표면 온도 산출식을 생성하는 과정을 설명하기로 한다. 이를 보여주는 도면이 도 4에 도시되며, 도 4는 도 3의 순서도에 의해 생성된 모의 자료를 이용하여 지표면 온도 산출식을 만드는 과정을 보여주는 순서도이다. 도 4를 참조하면, 앞선 도 3의 순서도(단계 S300 내지 단계 S398)에 의해 모의 자료를 생성한다(단계 S400).
이 생선된 모의 자료는 전체/주간/야간의 범위로 설정되는데, 이를 보면 다음과 같다.
i) 주간 설정 범위: Ta-2K ~ Ta+16K (단계 S410-1)
ⅱ) 전체 설정 범위: Ta-12K ~ Ta+16K (단계 S410-2)
ⅲ) 야간 설정 범위: Ta-12K ~ Ta+2K (단계 S410-3)
이 전체/주간/야간별로 설정된 범위내에 있는 모의 자료(즉, 복사 휘도값)에 COMS 분광 반응 함수를 적용하고, 이후 역 플랑크 함수를 적용한다(단계 S420). 역 플랑크 함수는 다음식과 같다.
Figure 112010011383551-pat00010
여기서, h는 프랑크 상수, c는 광속, k는 볼쯔만 상수, Bλ는 복사 휘도, λ는 파장, (T)는 온도 함수를 각각 나타낸다.
따라서, 수학식 4에 도 3의 순서도에서 생성된 모의 자료(즉, 복사 휘도값)를 입력하면 휘도 온도를 산출할 수 있다(단계 S450).
휘도 온도가 산출되면, 다음의 지표면 온도 산출식에 의해 회귀 계수를 산출한다(단계 S460, S470).
Figure 112010011383551-pat00011
여기서, TIR1은 IR1의 휘도 온도이고, θ는 위성 천정각이고, △T = TIR1 - TIR2이고,
Figure 112011104211858-pat00012
= (εIR1 + εIR2 )/2, △ε = εIR1 - εIR2을 나타내며, TIR2는 IR2의 휘도 온도, εIR1은 IR1의 방출율, εIR2는 IR2의 방출율, △ε는 방출율차를 나타낸다. 수학식 5의 LST는 지표면 온도 값이다.
산출된 회귀 계수(a 내지 g)는 아래의 표 2와 같다.
전체 주간 야간
a 23.5257 23.4199 21.1551
b 0.908397 0.909795 0.919133
c 20.04278 1.88002 1.89691
d 0.156848 0.167650 0.127217
e 0.40709 1.05469 -0.56263
f 54.3323 58.0366 47.1721
g -111.239 -120.104 -86.5485
따라서, 표 2의 회귀 계수(a 내지 g)가 구해지면, 지표면 온도 산출식이 다음 3가지로 산출된다(단계 S480-1 내지 S480-3). 부연하면, 기존 방식의 전체 모의 자료를 이용함으로써 전체 산출식(Tot_LST)를 산출한다. 그리고, 주간 및 야간 상태 하에서의 상이한 모의 자료를 이용함으로써 개별적으로 주간/야간 산출식(Day_LST, Ngt_LST)을 산출한다. 주간/야간 시간 모의(즉 시뮬레이션)에서의 임팩트 상태는 지표면 온도 감율 상태를 제외하고는 전체 모의에서와 동일하다.
i) 주간 산출식(Day_LST) (단계 S480-1)
ⅱ) 전체 산출식(Tot_LST) (단계 S480-2)
ⅲ) 야간 산출식(Ngt_LST) (단계 S480-3)
즉, 본 발명의 용이한 이해를 위해 수학식 5와 표 2를 가지고 예를 들어, 주간 산출식(Day_LST)만 보면, 다음과 같다.
Day_LST = 23.4199 + 0.909795TIR1 + 1.88002△T + 0.167650△T2 +1.05469(secθ-1) + 58.0366(1-ε) -120.104 △ε
물론, 전체 산출식과 야간 산출식도 수학식 5와 표 2를 이용하면 위 Day_LST와 유사하게 구해질 수 있으며, 이에 대해서는 생략하기로 한다.
다음으로, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 주/야간의 시간 변화에 따른 가중 조합을 이용한 지표면 온도 산출식을 만드는 과정을 보여주는 순서도이다. 도 5를 참조하면, 2가지 경우로 나누어 지표면 온도 산출식을 만들게 되는데, 하나는 비가중 조합의 지표면 온도 산출을 이용하고, 다른 하나는 시간 변화에 따른 가중 조합 지표면 온도 산출을 들 수 있다. 즉, i) 비가중 조합의 지표면 온도 산출의 경우, ⅱ) 가중 조합의 지표면 온도 산출의 경우.
먼저 비가중 조합의 지표면 온도 산출의 경우, 도 3의 순서도에 의해 생성된 모의 자료를 입력하고 주간 산출식을 사용한다(단계 S512, S514).
이와 달리, 가중 조합의 지표면 온도 산출 단계(S520)의 경우, 즉, 시간 변화(즉, 기온 감율)에 따른 가중 조합을 이용하여 지표면 온도를 산출하기 위해, 도 3의 순서도에 의해 생성된 모의 자료를 입력한다(단계 S522).
이 모의 자료 중에 온도차(Ts-Ta)가 -6℃이상이고 +6℃미만인지를 판단한다(단계 S523). 여기서, Ta는 TIGR 자료에서의 최저층의 공기 온도를 나타내고, Ts는 지표면상의 온도를 나타낸다.
판단 결과, 온도차(Ts-Ta)가 -6℃이상이고 +6℃미만에 해당되면, 가중값(ω)이 다음식을 이용하여 계산된다(단계 S524).
Figure 112010011383551-pat00013
여기서, △T는 △T = TIR1 - TIR2이다.
이와 달리, 온도차(Ts-Ta)가 -6℃ 미만이고 +6℃이상에 해당 되면, -6℃의 이하 인지를 판단한다(단계 S525).
판단 결과, 온도차가 -6℃이하이면, 가중값(ωmax)은 1.0이 되고(단계 S526), 만일 온도차가 -6℃이상이면, 가중값(ωmin)은 0.0이 된다(단계 S527). 즉, 가중값은 정리할 수 있다.
ωmax = 1.0 (Ts-Ta ≤ -6K)
ωmin = 0.0 (Ts-Ta ≤ +6K)
가중값이 산출되면, 이 가중값을 이용하여 주/야간 시간 변화에 따른 가중 조합의 지표면 온도 산출식을 생성한다(단계 S529). 여기서, 가중 조합의 지표면 온도 산출식(Wgt_LST)은 다음식과 같다.
Figure 112010011383551-pat00014
여기서, ω는 ω,ωmax,ωmin 가중값의 조합을 나타낸다.
본 발명의 다른 실시예로서는, 비가중 조합의 지표면 온도 산출식과 가중 조합의 지표면 온도 산출식(Wgt_LST)에 의해 각각 산출된 지표면 온도에 대한 정확도를 비교 분석하는 민감도 과정을 둘 수 있다(단계 S530). 부연하면, 주간 혹은 야간 산출식만을 사용하여 지표면 온도를 산출할 때와 주/야간 알고리즘을 가중 조합하여 산출한 지표면 온도의 정확도를 검증하는 것이다.
그러면, 도 1 내지 도 6에 의해 생성된 지표면 온도 산출식에 의해 생성된 지표면 온도와 사전 규칙에 의해 생성된 지표면 온도(보통은 위성에 바로 탐색한 정보에 의해 규칙으로 생성됨)를 비교한 도면이 도 7에 도시된다. 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 지표면 온도 산출식에 의해 생성된 지표면 온도 대 사전 규칙에 의해 생성된 지표면 온도의 산점도를 나타내는 화면예이다.
도 7을 참조하면, 세로축(LST)은 산출된 지표면 온도이고, 가로축(Ref_T)는 사전에 규정된 지표면 온도를 나타내며, 전체 산출식(Tot_LST)에 의해 생성된 그래프(700, 701, 702)와, 가중 조합의 지표면 온도 산출식(Wgt_LST)에 의해 생성된 그래프(710, 711, 712)가 도시되어 있다. 여기서, 그래프(700, 710)는 온도차(Ts-Ta) = -12K로 야간에 역전층이 생긴 상태를 보여주며, 그래프(702, 712)는 온도차(Ts-Ta) = 16K로 아스팔트 등의 지표면이 더운 상태를 보여준다.
전체 산출식(Tot_LST)(700,701,702)와 비교하면, 가중 조합의 지표면 온도 산출식(Wgt_LST)(710,711,712)가 다양한 상태에 대하여 명백히 개선되어 있음을 보여준다. 즉, Ts-Ta가 -12K, 0K, 및 +16K인 경우, RMSE는 0.14K(1.85 -> 1.71), 0.042K(0.929 -> 0.858), 0.04K(1.82 -> 1.78)만큼 개선되었음을 보여준다. 이러한 개선은 주간 보다 야간에 더 의미가 있다.
도 8a 내지 도 8c는 도 7의 데이터를 기반으로 한 본 발명의 일실시예에 따른 주/야간의 시간 변화에 따른 가중 조합의 지표면 온도 산출 방법에 의해 생성된 지표면 온도의 개선율을 나타내는 화면예로서, 도 8a는 Tot_LST RMSE의 공간적 분포도이고, 도 8b는 Wgt_LST RMSE의 공간적 분포도이며, 도 8c는 Wgt_LST에서의 개선율을 나타내는 RMSE 의 공간적 분포도이다. 도 8a 내지 도 8c를 참조하면, RMSE의 공간 분포 및 각 지표면 온도 산출 지점(즉, TIGR 자료 포인트로서, 801)상에서 가중 조합의 지표면 온도(Wgt_LST)의 개선율을 보여준다.
RMSE는 대부분의 지표면 온도 산출 지점(즉, TIGR 자료 포인트)에서 2.5K보다 작지만, 그러나 3K보다 큰 것이 일부 지표면 온도 산출 지점에서 발견된다. Wgt_LST의 정확도는 심지어 에러가 큰 지점(예를 들면, 810) 들에서도 45% 만큼 개선된다. 그러나, 개선율은 일부 지점에서, 특히 Tot_LST의 RMSE가 작은 일부 지점에서도 음이다(이는 지표면 온도(LST)의 품질이 왜곡됨을 의미함).
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 설명하였으나, 본 발명의 권리범위는 이러한 실시예에 한정되지 않으며, 수많은 변형예가 가능함을 당업자라면 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 첨부된 청구항과 그 균등물에 의해 정해져야 할 것이다.
100: 지구 110: 기상 위성
120: 기상 센터
130: 통신망 140: 컴퓨터 시스템
141: 기상 데이터베이스
200: 제어부 210: 키입력부
220: 시뮬레이션부 230: 산출부
240: 저장부 250: 디스플레이부
260: 통신부 610, 801: 지표면 온도 산출 지점

Claims (9)

  1. 기상 위상에 의해 관측된 적어도 하나의 지표면 온도 산출 지점에 대한 대기 프로파일, 위성 천정각, 방출율, 방출율차 및 지표면 온도 감율 중 적어도 하나 이상을 포함하는 기상 데이터를 획득하는 기상 데이터 획득 단계;
    상기 기상 데이터 중 위성 천정각이 소정 각도 내에 있는 지를 판단하여 상기 소정 각도 내의 지표면 온도 산출 지점 개수를 결정하는 지표면 온도 산출 지점 개수 결정 단계;
    상기 결정된 지표면 온도 산출 지점을 제 1 파장으로 검출한 제 1 방출율의 초기값과, 상기 제 1 파장과 상이한 제 2 파장으로 검출하는 제 2 방출율의 초기값을 설정하고, 상기 제 1 방출율과 제 2 방출율 차이에 해당하는 방출율차의 초기값을 구하는 방출율차 산출 단계;
    상기 방출율차로부터 상기 제 1 방출율값을 감산하여 상기 제 2 방출율을 구하고, 상기 제 2 방출율이 소정값 미만인지를 판단하는 소정값 미만 여부 판단 단계;
    판단 결과, 소정값 미만이면 상기 기상 데이터 중 지표면 온도 감율에 따른 주간/야간/전체별 범위를 설정하는 주/야간/전체별 범위 설정 단계;
    상기 방출율차에 제 1 소정의 증가값을 더하여 증가된 방출율차가 제 1 소정 범위내에 있는 지를 판단하는 증가된 방출율차 판단 단계;
    상기 제 1 방출율에 제 2 소정의 증가값을 더하여 증가된 방출율이 제 2 소정 범위내에 있는지를 판단하는 증가된 방출율 판단 단계; 및
    지표면 온도를 복사 전달 모델로 모의(시뮬레이션)하여 상기 주간/야간/전체별로 모의 자료를 생성하는 모의 자료 생성 단계를 포함하는 지표면 온도 산출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 소정 각도는 60도이고, 상기 제 1 방출율의 초기값은 0.9478이며, 상기 방출율차의 초기값은 -0.02이고, 상기 소정값은 1이고, 상기 제 1 소정의 증가값은 0.004이며, 상기 제 2 소정의 증가값은 0.0049이고, 상기 제 1 소정 범위는 -0.02과 0.012의 사이이며, 상기 제 2 소정 범위는 0.9478와 0.9968의 사이이며,
    상기 주/야간/전체별 범위의 주간 범위는 Ta-2K ~ Ta+16K이고, 야간 범위는 Ta-12K ~ Ta+2K이고, 전체 범위는 Ta-12K ~ Ta+16K이며,
    주/야간/전체별 범위 설정 단계는 상기 소정값 미만 여부 판단 단계 결과, 상기 소정값 보다 크면, 상기 제 2 방출율을 0.9999로 설정하는 단계를 포함하는 지표면 온도 산출 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 복사 전달 모델은 MODTRAN((MODerate spectral resolution atmospheric TRANsmittance) 4인 지표면 온도 산출 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항의 지표면 온도 산출 방법에 따른 모의 자료 생성 단계;
    상기 모의 자료를 주/야간/전체별로 범위를 설정하는 주/야간/전체별 범위 설정 단계;
    주/야간/전체별로 설정된 모의 자료에 분광 반응 함수를 적용하는 분광 반응 함수 적용 단계;
    분광 반응 함수가 적용된 모의 자료에 아래 식 1의 역플랑크 함수를 적용하여 휘도 온도를 산출하는 휘도 온도 산출 단계;
    상기 휘도 온도를 아래의 식 2에 적용하여 회귀 계수를 산출하는 회귀 계수 산출 단계; 및
    상기 회귀 계수를 적용하여 주간, 야간, 및 전체 산출식(Day_LST, Ngt_LST 및 Tot_LST)을 생성하는 산출식 생성 단계
    를 포함하는 주/야간의 온도 변화를 고려한 지표면 온도 산출 방법.
    [식 1]
    Figure 112012056414063-pat00015


    (여기서, h는 프랑크 상수, c는 광속, k는 볼쯔만 상수, Bλ는 복사 휘도, λ는 파장, (T)는 온도 함수를 각각 나타낸다),
    [식 2]
    Figure 112012056414063-pat00016


    (여기서, LST는 산출된 휘도 온도, TIR1은 IR1의 휘도 온도, θ는 위성 천정각, △T = TIR1 - TIR2,
    Figure 112012056414063-pat00017
    = (εIR1 + εIR2 )/2, △ε = εIR1 - εIR2을 나타내며, TIR2는 IR2의 휘도 온도, εIR1은 IR1의 방출율, εIR2는 IR2의 방출율, △ε는 방출율차를 나타낸다)
  5. 제 4 항에 있어서,
    생성된 주간, 야간, 및 전체 산출식(Day_LST, Ngt_LST 및 Tot_LST)을 이용하여 상기 적어도 하나의 지표면 온도 산출 지점에 대한 주간, 야간 및 전체의 지표면 온도를 산출하는 단계를 더 포함하는 주/야간의 온도 변화를 고려한 지표면 온도 산출 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 회귀 계수는 다음 표의 값을 가지는 주/야간의 온도 변화를 고려한 지표면 온도 산출 방법.
    Figure 112010011383551-pat00018
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 주/야간/전체별 범위의 주간 범위는 Ta-2K ~ Ta+16K이고, 야간 범위는 Ta-12K ~ Ta+2K이고, 전체 범위는 Ta-12K ~ Ta+16K인 주/야간의 온도 변화를 고려한 지표면 온도 산출 방법.
  8. 제 1 항의 지표면 온도 산출 방법에 따라 생성된 모의 자료를 입력하는 단계;
    상기 모의 자료 중에 온도차(Ts-Ta, 여기서 Ta는 지표면으로부터 소정 높이(최저층)의 공기 온도를 나타내고, Ts는 지표면상의 온도를 나타냄)가 제 1 하한값 과 제 1 상한값의 소정 범위 내 있는지를 판단하는 단계;
    상기 온도차가 상기 소정 범위내에 있으면, 제 1 가중값을 적용하는 단계;
    상기 온도차가 상기 소정 범위내에 있지 않으면, 상기 온도차가 상기 제 1 하한값 이하인지를 판단하는 단계;
    상기 온도차가 상기 제 1 하한값 이하이면 제 2 가중값을 적용하는 단계;
    상기 온도차가 상기 제 1 상한값 이상이면 제 3 가중값을 적용하는 단계; 및
    제 4 항의 주/야간의 온도 변화를 고려한 지표면 온도 산출 방법에 의해 생성된 야간 산출식(Ngt_LST) 및 주간 산출식(Day_LST)과, 상기 제 1 가중값, 제 2 가중값 및 제 3 가중값의 조합을 이용하여 아래 식 3의 가중 조합의 지표면 온도 산출식(Wgt_LST)을 생성하는 단계
    를 포함하는 주/야간의 온도 변화를 고려한 가중 조합의 지표면 온도 산출 방법.
    [식 3]
    Figure 112012056414063-pat00019
    (여기서, ω는 제 1 가중값, 제 2 가중값 및 제 3 가중값 중 어느 하나임)
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 1 가중값은 다음 식
    Figure 112010011383551-pat00020
    (여기서, △T는 △T = TIR1 - TIR2임)에 의해 정해지고,
    상기 제 2 가중값은 1.0이고, 상기 제 3 가중값은 0.0인 주/야간의 온도 변화를 고려한 가중 조합의 지표면 온도 산출 방법.

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