KR101609740B1 - 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법 - Google Patents

에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101609740B1
KR101609740B1 KR1020150119115A KR20150119115A KR101609740B1 KR 101609740 B1 KR101609740 B1 KR 101609740B1 KR 1020150119115 A KR1020150119115 A KR 1020150119115A KR 20150119115 A KR20150119115 A KR 20150119115A KR 101609740 B1 KR101609740 B1 KR 101609740B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
aerosol
value
vertical distribution
calculating
mass concentration
Prior art date
Application number
KR1020150119115A
Other languages
English (en)
Inventor
김만해
임한철
김상우
허복행
이철규
류상범
한상옥
류제규
Original Assignee
대한민국
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 대한민국 filed Critical 대한민국
Priority to KR1020150119115A priority Critical patent/KR101609740B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101609740B1 publication Critical patent/KR101609740B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/06—Investigating concentration of particle suspensions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/95—Lidar systems specially adapted for specific applications for meteorological use
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/10—Devices for predicting weather conditions
    • G01N2015/0693—
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

본 발명은 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 라이다 관측 결과, 선포토 미터 관측 결과, PM10 관측 결과를 이용해,지표뿐만 아니라 대기 상층부에서의 에어로졸 질량농도를 산출할 수 있도록 함으로써, 대기 중의 에어로졸 연직분포를 정량적으로 분석할 수 있도록 한 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법에 관한 것이다.
이를 위해, (a) 임의의 값으로 가정된 라이다 상수(SO)를 이용하여 라이다 초기 관측 자료로부터 에어로졸 소산계수 연직분포 값을 산출하는 단계;(b) (a)단계에서 산출된 에어로졸 소산계수를 연직 적분하여 에어로졸 광학두께(τLID)를 계산하고, 상기 에어로졸 광학두께(τLID)가 계산된 동일한 시간에 선포토미터 관측으로 에어로졸 광학두께(τSUN)를 산출하는 단계;(c) 상기 (b)단계에서 산출된 τLID와 τSUN의 오차(ε)를 계산하는 단계;(d) 상기 τLID와 τSUN의 오차(ε)가 0.5% 미만이면, 라이다 상수(
Figure 112015082111407-pat00055
) 값을 결정하여, 결정된 라이다 상수 값()을 이용해 에어로졸 소산계수의 연직분포 값을 산출하는 단계;(e) 상기 (d)단계에서 산출된 에어로졸 소산계수 값을 라이다 관측과 동일한 시간에 관측된 지상의 PM10 질량농도로 나누어 에어로졸 질량 소산 효율을 결정하는 단계;(f) 상기 (d)단계에서 산출된 에어로졸 소산계수 연직분포 값을 상기 (e)단계에서 산출된 에어로졸 질량 소산 효율로 나누어 에어로졸 질량농도의 연직분포를 산출하는 단계:를 포함하여 구성된 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법을 제공한다.

Description

에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법{Vertical distribution calculation method of Aerosol mass concentration}
본 발명은 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 지상 PM10 관측이 지표면 부근의 에어로졸 질량농도만을 산출하는 것을 보완하여 지표면 부근은 물론 대기 상층부에서의 에어로졸 질량농도도 산출할 수 있도록 한 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법에 관한 것이다
에어로졸(Aerosol)은 공기 중에 부유하고 있는 입자(Particle)로 액체 입자 또는 고체 입자로 정의할 수 있으며, 입자의 물리적 상태에 따라 매연(Smoke), 먼지(Dust), 미스트(Mist), 흄(Fume) 등으로 세분할 수 있다.
이러한 에어로졸은 인체에 유해하고, 각종 산업현장에서 오염을 발생시키는 원인이 되고 있다.
따라서 에어로졸의 정확한 평가를 위하여 입자의 포집과 분석은 상당히 중요한 분야로 연구되고 있다.
최근 들어 대기 환경분야의 광화학 스모그(photochemical smog), 시정(visibility), 대기화학반응 현상 등을 규명하거나, 호흡에 의해 인체의 폐 속 깊이 흡입되는 미세 입자들에 의한 유해성을 평가하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이러한 연구에 있어서 대기중에 포함된 에어로졸의 질량농도를 측정하는 기술은 매우 중요하다.
특히, 대기 중에서 생성된 수 나노미터의 입자들은 인체 호흡기에 직접적인 영향을 끼칠 수 있으며, 대기 중에서 새롭게 생성된 입자가 50 nm 이상 성장하면 구름 응결핵으로 작용하여 기후에 에어로졸 간접효과에 기여하게 된다.
한편, 기상청에서는 황사특보를 신설하여 2002년 4월 10일부터 정량적인 황사 예보제를 실시하고 있으며, 국내에 수 십개 설치된 관측소를 통해 대기중의 미세먼지농도(PM10)를 측정하여 예보하고 있다.
이때, 상기 PM10은 대기중에 부유하고 있는 미세먼지의 단위 부피당 무게를 나타내는 값으로 1m3의 대기에 존재하는 공기역학적 직경이 10 μm 이하인 미세먼지의 양을 나타낸다.
이 관측값을 바탕으로 1시간 평균 PM10 농도가 400㎍/㎥이상으로 2시간 이상 지속될 것으로 예상될 때 황사 주의보를, PM10 농도 800㎍/㎥이상이 2시간 이상 지속될 것으로 예상될 때 황사 경보를 발표하는 것이다.
그러나 이러한 황사 판독은 지상에서 황사 입자를 직접 채취하여야만 가능하
기 때문에 황사 입자가 지표면에 도달한 경우에만 관측이 가능하다.
따라서 황사가 어느 고도까지 얼마나 분포하는지 알 수 없으며 특히, 황사가 지표면에 도달하지 않고 상공에 떠서 지나가는 경우는 탐지가 불가능한 단점이 있다.
지상에 도달하지 않아 인간 활동에 직접적인 영향을 주지 않더라도 황사는 태양 빛의 감쇄 및 시정 악화 등에 영향을 미칠 수 있기 때문에 황사의 연직 분포에 대한 정보는 중요하다 할 수 있다.
이와 같이 지표면에 도달하지 않고 일정고도에 떠있는 황사까지도 판독할 수 있는 방법으로 [특허등록 10-1156660호]이 개시된 바 있다.
하지만 상기한 [특허등록 10-1156660호]에 개시된 라이다의 편광 소멸도와 파장신호비를 이용한 황사판독방법은 황사인지 아닌지 여부만 판독할 수 있어, 에어로졸의 질량농도를 정확하게 산출하지 못하는 문제가 있었다.
이를 해결하기 위해, 일정고도에 떠있는 에어로졸의 질량농도를 산출할 수 있는 시스템이 [특허등록 10-1074697호]을 통해 개발되어 있지만, 상기 [특허등록 10-1074697호]에 개시된 에어로졸 전처리 시스템은 지표면으로부터 10m ~ 20m 상공에 떠 있는 에어로졸의 질량 농도만 산출할 수 있는 제약이 있었다.
즉, 상기 에어로졸 전처리 시스템은 에어로졸이 사람의 생활 환경에 미치는 환경평가는 이루어질 수 있으나, 기후 변화에 따른 대기 전체의 에어로졸에 대한 질량농도를 산출하지는 못하는 문제가 있었던 것이다.
대한민국 특허등록 10-1156660호 대한민국 특허등록 10-1074697호
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 라이다 관측을 통해 산출된 에어로졸의 광학두께와 선포토 미터 관측으로 산출된 에어로졸의 광학두께의 오차를 최소화하여 라이다 상수를 결정하고, 결정된 라이다 상수를 통해 얻어진 에어로졸 소산계수의 정확한 산출값과 PM10 자료를 이용해 지표면은 물론 대기 상층부의 에어로졸에 대한 질량농도를 산출할 수 있도록 한 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법을 제공하고자 한 것이다.
본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위하여, (a) 임의의 값으로 가정된 라이다 상수(SO)를 이용하여 라이다 초기 관측 자료로부터 에어로졸 소산계수 연직분포 값을 산출하는 단계;(b) (a)단계에서 산출된 에어로졸 소산계수를 연직 적분하여 에어로졸 광학두께(τLID)를 계산하고, 상기 에어로졸 광학두께(τLID)가 계산된 동일한 시간에 선포토미터 관측으로 에어로졸 광학두께(τSUN)를 산출하는 단계;(c) 상기 (b)단계에서 산출된 τLID와 τSUN의 오차(ε)를 계산하는 단계;(d) 상기 τLID와 τSUN의 오차(ε)가 0.5% 미만이면, 라이다 상수(
Figure 112015082111407-pat00001
) 값을 결정하여, 결정된 라이다 상수 값(
Figure 112015082111407-pat00002
)을 이용해 에어로졸 소산계수의 연직분포 값을 산출하는 단계;(e) 상기 (d)단계에서 산출된 에어로졸 소산계수 값을 라이다 관측과 동일한 시간에 관측된 지상의 PM10 질량농도로 나누어 에어로졸 질량 소산 효율을 결정하는 단계;(f) 상기 (d)단계에서 산출된 에어로졸 소산계수 연직분포 값을 상기 (e)단계에서 산출된 에어로졸 질량 소산 효율로 나누어 에어로졸 질량농도의 연직분포를 산출하는 단계:를 포함하여 구성된 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법을 제공한다.
본 발명에 따른 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법은 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 기후 변화에 따른 대기 전체의 에어로졸 질량농도를 정확히 산출할 수 있는 효과가 있다.
즉, 지표면뿐만 아니라, 대기 상층부까지 분포된 에어로졸의 질량농도를 산출할 수 있으므로, 기후 변화에 따른 대기질 상태 연구의 정확도를 높일 수 있으며 연구 결과의 신뢰도를 높일 수 있는 것이다.
둘째, 라이다를 통해 초기 관측된 에어로졸 소산계수를 이용한 에어로졸의 광학두께와 선포토 미터를 이용해 관측한 에어로졸의 광학 두께의 오차를 최소화하여 산출된 라이다 상수 값을 통해 에어로졸 소산계수의 정확도를 높이고, 지표면에서 측정된 PM10 측정값과 상기 에어로졸 소산계수의 비를 통해 에어로졸 질량농도를 산출할 수 있으므로 에어로졸 질량농도 산출값의 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.
셋째, 에어로졸의 라이다 상수와 질량소산효율 결정은 동시간에 관측된 라이다와 선포토미터, 지상 PM10 관측 결과를 동시에 이용하여 수행되며 장기간의 관측 결과를 바탕으로 해당 지역의 평균적인 값을 얻음으로써, 향후, 선포토미터와 지상 PM10 관측 결과가 없더라도 본 발명으로 결정된 라이다 상수와 질량소산효율을 이용하여 연속적인 에어로졸 질량농도의 연직분포를 얻을 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 에어로졸 질량농도 산출을 위한 개념도
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법을 나타낸 순서도
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법을 통해 산출된 질량농도를 나타낸 그래프.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정 해석되지 아니하며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
이하, 첨부된 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법에 대하여 설명하도록 한다.
에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법은 라이다를 이용해 최초 관측된 에어로졸 소산계수를 적분하여 산출한 에어로졸 광학두께와, 선포토 미터 관측을 통해 산출된 에어로졸 광학두께 차이를 최소화하여 결정된 라이다 상수 값을 통해 정확한 에어로졸 소산계수값을 산출하여 PM10 산출값 과의 비를 통해 지표면부터 대기층 상부에 이르기까지 에어로졸 질량농도의 연직분포를 산출한 기술적 특징이 있다.
도 1에 도시된 바와 같이 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법은 라이다 관측을 이용한 데이터(100)와, 선포토 미터 관측을 이용한 데이터(200)와, PM10 데이터(300)를 이용해 에어로졸의 질량 소산효율을 산출하고, 에어로졸 질량 소산효율 값을 이용해 최종적으로 에어로졸 질량농도를 산출할 수 있다.
첨부된 도 2를 참조하여 상기한 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법에 대하여 상세하게 살펴보도록 한다.
먼저, 라이다 초기 관측 자료를 이용해 에어로졸 소산계수(
Figure 112015082111407-pat00003
) 를 산출한다.(S100)
이때, 라이다를 통해 관측되는 초기 관측 결과는 아래 수학식1의 방정식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112015082111407-pat00004
이때,
Figure 112015082111407-pat00005
는 라이다 관측을 통해 얻는 초기 자료이며,
Figure 112015082111407-pat00006
는 라이다에서 발사되는 레이저의 강도,
Figure 112015082111407-pat00007
는 기기상수,
Figure 112015082111407-pat00008
는 후방산란계수,
Figure 112015082111407-pat00009
는 대기 투과도, 아래첨자
Figure 112015082111407-pat00010
과
Figure 112015082111407-pat00011
은 각각 에어로졸과 공기분자에 의한 기여도이다.
이때, 에어로졸과 공기분자에 의한 대기 투과도는 아래의 수학식2와 수학식3으로 나타낼 수 있다.
Figure 112015082111407-pat00012
Figure 112015082111407-pat00013
상기 수학식2와 수학식3에서
Figure 112015082111407-pat00014
과
Figure 112015082111407-pat00015
은 각각 에어로졸과 공기분자에 의한 소산계수로서, 수학식2와 수학식3을 수학식1에 대입하여
Figure 112015082111407-pat00016
에 대해 풀면 라이다 초기 관측에 의한 에어로졸 소산계수의 연직분포를 산출할 수 있다.
이때, 공기분자에 의한 후방산란계수와 소산계수는 건조공기를 가정하여 기온과 기압의 연직분포로부터 공기의 밀도를 계산하고 이를 통해 산출할 수 있다.
기온과 기압의 연직분포는 표준대기를 가정하거나 관측소 주변의 라디오존데(Radiosonde) 관측 자료를 사용할 수 있다.
그러나 이와 같은 공기분자에 의한 후방산란계수(
Figure 112015082111407-pat00017
) 및 소산계수(
Figure 112015082111407-pat00018
)를 알고 있다 하더라도, 수학식1은 에어로졸 후방산란계수(
Figure 112015082111407-pat00019
)와 소산계수(
Figure 112015082111407-pat00020
) 두 미지수를 포함하고 있기 때문에 하나의 해를 얻을 수 없다.
이를 위해 일반적으로 라이다 상수(
Figure 112015082111407-pat00021
)를 이용해 방정식을 풀게 된다.
상기 라이다 상수는 소산계수와 후방산란계수의 비로 아래와 같이 수학식4로 나타낼 수 있다.
Figure 112015082111407-pat00022
즉, 두 미지수인 에어로졸 소산계수와 후방산란계수의 비를 알고 있다면 이를 통해 미지수를 하나로 줄여 라이다 방정식을 풀게 되는 것이다.
이때, 수학식1에 수학식4를 대입하고 정리하면 베르누이 미분 방정식( Bernoulli's equation)의 형태가 되는데, 이 방정식의 해는 아래와 같이 수학식5로 나타낼 수 있다.
Figure 112015082111407-pat00023
수학식5에서
Figure 112015082111407-pat00024
로 거리 보정된 라이다 관측 결과이다.
Figure 112015082111407-pat00025
는 공기분자의 라이다 상수로
Figure 112015082111407-pat00026
의 값을 가지며 고도에 상관없이 일정하다.
또한, Zc는 적분을 시작하는 기준고도로서, 하층에서부터 적분을 시작할 경우, 적분을 시작하는 지점에서 에어로졸 소산계수를 알 수 없기 때문에 에어로졸이 거의 없는 대략 지표면으로부터 6 ~ 10km 떨어진 상층으로 결정하게 된다.
이때, 기준 고도에서는 에어로졸이 없다고 가정하여
Figure 112015082111407-pat00027
이 되기 때문에 방정식의 해를 구할 수 있게 된다.
한편, 라이다 방정식의 풀이에서 가장 중요한 변수는 라이다 상수로서, 이 값에 따라 에어로졸 소산계수의 산출 값이 크게 변할 수 있다.
일반적으로 사용되는 미 산란을 이용한 라이다에서는 라이다 상수(
Figure 112015082111407-pat00028
)를 직접 산출할 수 없기 때문에 상기한 바와 같이 임의의 값(
Figure 112015082111407-pat00029
)을 가정하여 사용하게 된다.
상기 임의의 값은 산출 과정에서 수정된 후, 최종 라이다 상수 값으로 결정되므로 어떠한 값을 써도 상관없다.
라이다 상수는 약 10sr(steradian)에서 100sr 정도의 값을 가지며 에어로졸의 물리적 화학적 성질에 의해 결정된다.
따라서, 에어로졸의 종류에 따라 서로 다른 값을 갖게 되는데, 깨끗한 대기 상태에서의 에어로졸은 대략 육지에서 35sr, 해양에서 20sr 정도로 낮은 값을 갖는다.
반면에 인위적으로 발생한 오염물질이나, 생체소각 등의 입자 크기가 작은 에어로졸은 60 ~ 70sr 정도의 큰 값을 갖는다.
또한, 황사 입자는 40 ~ 50sr의 값을 갖는다.
이와 같이 살펴 볼 때, 라이다 상수를 임의로 가정하는 단계에서, 라이다 상수를 결정하기 위한 반복 수행횟수를 줄이기 위해서는 임의의 값은 40 ~ 70sr의 값을 사용하는 것이 바람직하다.
한편, 상기한 바와 같이 라이다 상수는 에어로졸의 물리적 화학적 특성에 의해 결정되는 값으로서, 고도에 따라 다른 값을 갖지만, 본 발명에서는 이해를 돕기 위하여 고도 평균된 값으로 고도의 변화와 관계없이 일정한 값으로 한다.
다음으로, 상기와 같이 임의의 라이다 상수 값을 이용해 라이다 초기 관측을 통한 에어로졸 소산계수 값(
Figure 112015082111407-pat00030
) 이 산출되면, 에어로졸 광학두께를 산출한다.(S200)
이때, 에어로졸 광학두께는 상기 라이다로부터 산출된 에어로졸 소산계수를 고도에 따라 연적 적분하여 얻어진 값(τLID)과, 이 (τLID)와 동일한 시간에 선포토 미터 관측으로 산출된 값(τSUN)으로 산출된다.
다음으로, 에어로졸 광학두께의 차, 즉 τLID과 τSUN의 오차(ε)를 계산한다.(S300)
이는, 상기 에어로졸 광학두께의 오차(ε)를 최소화하여 라이다 상수의 참값을 결정하기 위함이다.
이때, 상기 τLID과 τSUN의 오차(ε) 계산은
Figure 112015082111407-pat00031
을 통해 이루어진다.
다음으로, 상기와 같이 계산된 τLID과 τSUN의 오차(ε)가 0.5%(0.005)이상인지 여부를 판단한다.(S400)
이때, 오차(ε)가 0.5%(0.005)이상이면, 임의의 값 라이다 상수를 수정한다.(S500)
즉, τLID가 τSUN보다 크면 라이다 상수는 감소되고, τLID가 τSUN보다 작으면 라이다 상수는 증가되는데, 임의의 라이다 상수 값을 반복해서 수정하여 에어로졸 광학두께를 계산하면 수회 ~ 수십회 내에서 오차(ε)는 0.5%미만이되어 라이다 상수 값을 결정할 수 있는 것이다.
한편, 상기와 같이 임의의 라이다 상수 값을 반복하여 수정하더라도, 라이다 상수가 일정한 값으로 수렴하지 않고 물리적으로 의미 있는 값이 아닌 음수나 매우 큰 값을 보이는 경우가 있는데, 이 경우에는 자료에 문제가 있거나 노이즈가 큰 것으로 판단하여 라이다 상수 결정에서 제외시킨다.
다음으로, 상기한 반복수행을 통해 라이다 상수 값이 결정되면, 수학식1 내지 수학식5를 이용해 에어로졸 소산계수의 정확한 연직분포 값을 산출한다.(S600)
다음으로, 상기와 같이 에어로졸 소산계수 연직분포 값이 산출되면, 동일한 시간에 관측된 지상 PM10 농도를 이용하여 에어로졸 질량소산 효율(
Figure 112015082111407-pat00032
)을 결정한다.(S700)
이와 같이, 에어로졸 질량소산 효율을 결정하는 이유는 다음과 같다.
에어로졸의 물리적인 양(질량)을 산출하기 위해서는, 에어로졸 소산계수에 질량소산효율을 적용하여 질량농도를 산출해야 하는데, 에어로졸 질량소산효율은 에어로졸의 단위질량 당 빛을 소산하는 정도를 나타내는 값으로 에어로졸의 종류에 따라 수 m2g-1 정도의 값을 갖는다.
특히, 라이다로부터 산출된 에어로졸 소산계수로부터 질량농도를 계산할 때에는 에어로졸 질량소산효율을 나누어 주어야하므로, 질량소산효율의 정확도에 따라 산출되는 질량농도의 정확도가 크게 영향을 받는바, 이에 따라 에어로졸 질량소산 효율을 결정하는 것이다.
한편, 에어로졸 질량 소산효율 결정은 최종적으로 결정된 라이다 상수를 이용해 산출한 에어로졸 소산계수(
Figure 112015082111407-pat00033
) 와 지상 PM10 관측 결과를 동시에 이용하여 산출하며, 질량소산 효율은 에어로졸 소산계수를 지상 PM10 질량농도로 나누어 얻을 수 있는데 이는 아래와 같은 수학식6을 통해 나타낼 수 있다.
Figure 112015082111407-pat00034
이때, 라이다로 산출된 에어로졸 소산계수 프로파일 중, 지표면에서의 값은 중첩 보정 등의 문제로 정확하지 않기 때문에 대기 경계층 내에서의 에어로졸 소산계수 평균값을 이용하는 것이 바람직하다.
대기 경계층은 지표면 부근의 난류에 의한 혼합이 활발한 층으로서, 경계층 내의 에어로졸은 잘 혼합되어 비교적 일정한 것이다.
본 발명에서는 지상 500m에서 1500m 사이에서 에어로졸 소산계수가 가장 급격하게 감소하는 구간을 대기 경계층 상부로 판단하고, 대기 경계층 내의 평균 에어로졸 소산계수를 지표면에서의 값으로 사용한다.
다음으로, 에어로졸 질량 소산효율이 결정되면, 에어로졸 소산계수 프로파일(
Figure 112015082111407-pat00035
)을 질량소산효율(
Figure 112015082111407-pat00036
)로 나누어 에어로졸 질량농도의 연직분포(
Figure 112015082111407-pat00037
)를 최종적으로 산출한다.(S800)
이는, 아래 수학식7을 통해 나타낼 수 있다.
Figure 112015082111407-pat00038
이로써, 에어로졸 질량농도 산출 과정이 완료된다.
한편, 도 3은 2014년 2월 22일부터 26일까지 서울대에서 관측한 라이다 관측 결과에 본 발명을 적용하여 산출한 에어로졸 질량농도의 연직분포와 지표면 PM10 농도와의 비교 결과를 나타낸 것이다.
라이다 관측은 서울대학교 교정에서 수행되었으며 PM10 질량농도는 관악산에서의 관측 결과를 이용하였다.
도 3의 위 그림은 이 값들을 이용하여 라이다 관측 결과로부터 에어로졸 질량농도의 연직분포를 산출한 것이며 도 3의 아래 그림은 라이다로부터 산출된 에어로졸 질량농도의 대기 경계층 내 평균값과 관악산에서의 PM10 질량 농도를 동시에 나타낸 것이다.
에어로졸 질량 농도가 높을 때 라이다로부터 산출된 값이 더 크게 나타나는 경향이 있으나 비교적 잘 일치하고 있는 것을 볼 수 있다.
에어로졸 라이다 상수와 질량소산효율은 장기간 관측 결과로부터 산출된 평균값을 이용하였다.
2006년 3월부터 2014년 8월까지의 라이다, 선포토미터 및 PM10 관측 결과를 동시에 이용하여 에어로졸 라이다 상수와 질량소산효율을 결정한 결과, 각각 64.69 sr과 3.35 m2 g- 1 로 나타났다.
지금까지 설명한 바와 같이 본 발명의 에어로졸 질량농도 연직분포 산출방법은 지표면으로부터 대기 상층부까지의 에어로졸 질량농도를 산출할 수 있는 기술적 특징이 있다.
즉, 지표면 근처의 에어로졸 질량농도뿐만 아니라, 대기 상층부의 에어로졸 질량농도까지도 산출할 수 있으므로, 대기 환경 연구에 대한 신뢰도를 높일 수 있는 것이다.
본 발명은 기재된 구체예에 대하여 상세히 설명되었지만 본 발명의 기술사상 범위 내에서 다양한 변형 및 수정이 가능함은 당업자에게 있어서 명백한 것이며, 이러한 변형 및 수정은 첨부된 특허 청구범위에 속함은 당연한 것이다.
10 : LIDAR data 20 : Sun phptometer data
30 : PM10 data

Claims (5)

  1. (a) 임의의 값으로 가정된 라이다 상수(SO)를 이용하여 라이다 초기 관측 자료로부터 에어로졸 소산계수 연직분포 값을 산출하는 단계;
    (b) (a)단계에서 산출된 에어로졸 소산계수를 연직 적분하여 에어로졸 광학두께(τLID)를 계산하고, 상기 에어로졸 광학두께(τLID)가 계산된 동일한 시간에 선포토미터 관측으로 에어로졸 광학두께(τSUN)를 산출하는 단계;
    (c) 상기 (b)단계에서 산출된 τLID와 τSUN의 오차(ε)를 계산하는 단계;
    (d) 상기 τLID와 τSUN의 오차(ε)가 0.5% 미만이면, 라이다 상수(
    Figure 112015082111407-pat00039
    ) 값을 결정하여, 결정된 라이다 상수 값(
    Figure 112015082111407-pat00040
    )을 이용해 에어로졸 소산계수의 연직분포 값을 산출하는 단계;
    (e) 상기 (d)단계에서 산출된 에어로졸 소산계수 값을 라이다 관측과 동일한 시간에 관측된 지상의 PM10 질량농도로 나누어 에어로졸 질량 소산 효율을 결정하는 단계;
    (f) 상기 (d)단계에서 산출된 에어로졸 소산계수 연직분포 값을 상기 (e)단계에서 산출된 에어로졸 질량 소산 효율로 나누어 에어로졸 질량농도의 연직분포를 산출하는 단계:를 포함하여 구성된 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 에어로졸 소산계수의 연직분포 값은,
    Figure 112015110565514-pat00041
    을 통해 산출되되,

    Figure 112015110565514-pat00042
    ,
    Figure 112015110565514-pat00043
    이고,
    Figure 112015110565514-pat00044
    이며,
    상기
    Figure 112015110565514-pat00045
    인 것을 특징으로 하되,

    Figure 112015110565514-pat00046
    는 라이다 관측을 통해 얻는 초기 자료,
    Figure 112015110565514-pat00047
    는 라이다에서 발사되는 레이저의 강도,
    Figure 112015110565514-pat00048
    는 기기상수,
    Figure 112015110565514-pat00049
    는 후방산란계수,
    Figure 112015110565514-pat00050
    는 대기 투과도,
    아래첨자
    Figure 112015110565514-pat00051
    과
    Figure 112015110565514-pat00052
    은 각각 에어로졸과 공기분자에 의한 기여도인 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법.
  3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 (e)단계에서의 에어로졸 소산계수 값은 에어로졸 소산계수 연직분포 값 중, 지표면 부근의 난류에 의한 혼합이 활발한 대기 경계층 내에서의 에어로졸 소산계수 평균값인 것을 특징으로 하는 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법.
  4. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 (c)단계에서의 오차는
    Figure 112015082111407-pat00053
    을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법.
  5. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 (d) 단계에서, 상기 τLID와 τSUN의 오차(ε)가 0.5% 이상이면,
    Figure 112015082111407-pat00054
    을 통해 라이다 상수 값(SO)을 수정하고, 수정된 라이다 상수 값을 이용해 (a)단계로 돌아가는 것을 특징으로 하는 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법.
KR1020150119115A 2015-08-24 2015-08-24 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법 KR101609740B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150119115A KR101609740B1 (ko) 2015-08-24 2015-08-24 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150119115A KR101609740B1 (ko) 2015-08-24 2015-08-24 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101609740B1 true KR101609740B1 (ko) 2016-04-08

Family

ID=55908025

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150119115A KR101609740B1 (ko) 2015-08-24 2015-08-24 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101609740B1 (ko)

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106291590A (zh) * 2016-11-10 2017-01-04 中国科学院合肥物质科学研究院 基于激光雷达测量数据计算整层大气气溶胶光学厚度的方法
CN107202750A (zh) * 2017-05-17 2017-09-26 河北中科遥感信息技术有限公司 一种大气颗粒物星地综合监测定量遥感融合处理方法
CN108225996A (zh) * 2017-12-26 2018-06-29 中煤科工集团重庆研究院有限公司 矿山作业人员呼吸尘累积接尘量计算方法及测试系统
CN108426815A (zh) * 2018-04-20 2018-08-21 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种近地面细颗粒物组分浓度估算方法
CN110095389A (zh) * 2018-07-02 2019-08-06 杭州师范大学 一种短时间尺度内城市大气细颗粒物时空变异评价方法
CN110186823A (zh) * 2019-06-26 2019-08-30 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种气溶胶光学厚度反演方法
KR20190124625A (ko) 2018-04-26 2019-11-05 강릉원주대학교산학협력단 인공위성 센서와 지상관측망을 이용한 입자상 물질의 연직 분포 분석시스템, 분석장치, 및 분석방법
KR102139815B1 (ko) * 2020-04-27 2020-07-30 한밭대학교 산학협력단 두 파장 이상의 소산계수를 이용한 초미세먼지 및 조대입자 총량 및 크기 추출 방법 및 시스템
CN111999268A (zh) * 2020-08-19 2020-11-27 成都信息工程大学 一种大气消光系数湿度订正方法
CN112269189A (zh) * 2020-09-21 2021-01-26 西安理工大学 一种利用单波长激光雷达探测气溶胶质量浓度廓线的方法
KR20210032808A (ko) * 2019-09-17 2021-03-25 한국과학기술연구원 대기질 측정자료의 일변화 패턴 자동 분석 방법
CN113009437A (zh) * 2021-03-03 2021-06-22 云南大学 一种根据实时气溶胶分布求解激光雷达动态雷达比的方法
CN114112995A (zh) * 2021-12-01 2022-03-01 中国人民解放军国防科技大学 基于三维变分技术的气溶胶光学特性资料同化方法和装置
KR20220050704A (ko) 2020-10-16 2022-04-25 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 기상 관측용 가스 분석 전처리 시스템
KR20220064691A (ko) 2020-11-12 2022-05-19 부경대학교 산학협력단 라이다를 이용한 미세먼지 판독 방법
CN116148189A (zh) * 2023-04-14 2023-05-23 自然资源部第二海洋研究所 一种基于被动偏振卫星数据的气溶胶层高获取方法
KR102554794B1 (ko) * 2023-04-27 2023-07-13 이지디텍터 주식회사 에어로졸 수평 2차원 공간분포 추정을 위한 인공지능 모델 생성 방법 및 이용한 에어로졸 수평 2차원 공간분포 추정 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101156660B1 (ko) 2011-12-28 2012-06-14 서울대학교산학협력단 라이다의 편광소멸도와 파장신호비를 이용한 황사판독 방법.
KR101156103B1 (ko) 2011-12-28 2012-06-20 서울대학교산학협력단 에어로졸 산란계수와 흡수계수를 이용한 황사의 판독 방법.

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101156660B1 (ko) 2011-12-28 2012-06-14 서울대학교산학협력단 라이다의 편광소멸도와 파장신호비를 이용한 황사판독 방법.
KR101156103B1 (ko) 2011-12-28 2012-06-20 서울대학교산학협력단 에어로졸 산란계수와 흡수계수를 이용한 황사의 판독 방법.

Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106291590A (zh) * 2016-11-10 2017-01-04 中国科学院合肥物质科学研究院 基于激光雷达测量数据计算整层大气气溶胶光学厚度的方法
CN107202750A (zh) * 2017-05-17 2017-09-26 河北中科遥感信息技术有限公司 一种大气颗粒物星地综合监测定量遥感融合处理方法
CN108225996A (zh) * 2017-12-26 2018-06-29 中煤科工集团重庆研究院有限公司 矿山作业人员呼吸尘累积接尘量计算方法及测试系统
CN108225996B (zh) * 2017-12-26 2019-12-06 中煤科工集团重庆研究院有限公司 矿山作业人员呼吸尘累积接尘量计算方法及测试系统
CN108426815A (zh) * 2018-04-20 2018-08-21 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种近地面细颗粒物组分浓度估算方法
CN108426815B (zh) * 2018-04-20 2021-04-27 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种近地面细颗粒物组分浓度估算方法
KR20190124625A (ko) 2018-04-26 2019-11-05 강릉원주대학교산학협력단 인공위성 센서와 지상관측망을 이용한 입자상 물질의 연직 분포 분석시스템, 분석장치, 및 분석방법
CN110095389A (zh) * 2018-07-02 2019-08-06 杭州师范大学 一种短时间尺度内城市大气细颗粒物时空变异评价方法
CN110186823A (zh) * 2019-06-26 2019-08-30 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种气溶胶光学厚度反演方法
KR102436604B1 (ko) 2019-09-17 2022-08-29 한국과학기술연구원 대기질 측정자료의 일변화 패턴 자동 분석 방법
KR20210032808A (ko) * 2019-09-17 2021-03-25 한국과학기술연구원 대기질 측정자료의 일변화 패턴 자동 분석 방법
KR102139815B1 (ko) * 2020-04-27 2020-07-30 한밭대학교 산학협력단 두 파장 이상의 소산계수를 이용한 초미세먼지 및 조대입자 총량 및 크기 추출 방법 및 시스템
CN111999268A (zh) * 2020-08-19 2020-11-27 成都信息工程大学 一种大气消光系数湿度订正方法
CN111999268B (zh) * 2020-08-19 2023-09-15 成都信息工程大学 一种大气消光系数湿度订正方法
CN112269189A (zh) * 2020-09-21 2021-01-26 西安理工大学 一种利用单波长激光雷达探测气溶胶质量浓度廓线的方法
CN112269189B (zh) * 2020-09-21 2023-06-30 西安理工大学 一种利用单波长激光雷达探测气溶胶质量浓度廓线的方法
KR20220050704A (ko) 2020-10-16 2022-04-25 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 기상 관측용 가스 분석 전처리 시스템
WO2022102951A1 (ko) * 2020-11-12 2022-05-19 부경대학교 산학협력단 라이다를 이용한 미세먼지 판독 방법
KR20220064691A (ko) 2020-11-12 2022-05-19 부경대학교 산학협력단 라이다를 이용한 미세먼지 판독 방법
KR102480137B1 (ko) 2020-11-12 2022-12-22 부경대학교 산학협력단 라이다를 이용한 미세먼지 판독 방법
CN113009437A (zh) * 2021-03-03 2021-06-22 云南大学 一种根据实时气溶胶分布求解激光雷达动态雷达比的方法
CN113009437B (zh) * 2021-03-03 2023-10-03 云南大学 一种根据实时气溶胶分布求解激光雷达动态雷达比的方法
CN114112995A (zh) * 2021-12-01 2022-03-01 中国人民解放军国防科技大学 基于三维变分技术的气溶胶光学特性资料同化方法和装置
CN114112995B (zh) * 2021-12-01 2024-01-30 中国人民解放军国防科技大学 基于三维变分技术的气溶胶光学特性资料同化方法和装置
CN116148189A (zh) * 2023-04-14 2023-05-23 自然资源部第二海洋研究所 一种基于被动偏振卫星数据的气溶胶层高获取方法
KR102554794B1 (ko) * 2023-04-27 2023-07-13 이지디텍터 주식회사 에어로졸 수평 2차원 공간분포 추정을 위한 인공지능 모델 생성 방법 및 이용한 에어로졸 수평 2차원 공간분포 추정 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101609740B1 (ko) 에어로졸 질량농도의 연직분포 산출방법
Weinzierl et al. Microphysical and optical properties of dust and tropical biomass burning aerosol layers in the Cape Verde region—an overview of the airborne in situ and lidar measurements during SAMUM-2
De Leeuw et al. Production flux of sea spray aerosol
Mammarella et al. Relative humidity effect on the high-frequency attenuation of water vapor flux measured by a closed-path eddy covariance system
Finkelstein et al. Sampling error in eddy correlation flux measurements
Doran et al. An evaluation of Gaussian plume-depletion models with dual-tracer field measurements
Sheridan et al. Spatial variability of submicrometer aerosol radiative properties over the Indian Ocean during INDOEX
CN108426815B (zh) 一种近地面细颗粒物组分浓度估算方法
Babu et al. Seasonal variation of vertical distribution of aerosol single scattering albedo over Indian sub-continent: RAWEX aircraft observations
Devi et al. Observation-based 3-D view of aerosol radiative properties over Indian Continental Tropical Convergence Zone: implications to regional climate
Crumeyrolle et al. Factors that influence surface PM 2.5 values inferred from satellite observations: perspective gained for the US Baltimore–Washington metropolitan area during DISCOVER-AQ
Matvienko et al. Complex experiment on studying the microphysical, chemical, and optical properties of aerosol particles and estimating the contribution of atmospheric aerosol-to-earth radiation budget
Kovilakam et al. On the accuracy of stratospheric aerosol extinction derived from in situ size distribution measurements and surface area density derived from remote SAGE II and HALOE extinction measurements
Kleissl et al. Test of scintillometer saturation correction methods using field experimental data
Wang et al. Modelling and assimilation of lidar signals over Greater Paris during the MEGAPOLI summer campaign
Donateo et al. Correlation of dry deposition velocity and friction velocity over different surfaces for PM2. 5 and particle number concentrations
Poggio et al. Scintillometer wind measurements over complex terrain
Koike et al. Case study of absorption aerosol optical depth closure of black carbon over the East China Sea
Kunz et al. Surface flux estimates derived from UAS-based mole fraction measurements by means of a nocturnal boundary layer budget approach
Öström et al. Vertical profiles of aerosol scattering and absorption measured in situ during the North Atlantic Aerosol Characterization Experiment (ACE‐2)
Simpson et al. Dimethyl sulfide: Less important than long‐range transport as a source of sulfate to the remote tropical pacific marine boundary layer
Mahnke et al. The Asian tropopause aerosol layer within the 2017 monsoon anticyclone: microphysical properties derived from aircraft-borne in situ measurements
Robinson et al. Long-term halocarbon observations from a coastal and an inland site in Sabah, Malaysian Borneo
KR20170116805A (ko) 다중 각도에서 태양광 관측기반의 대기 분자의 라만 산란특성을 이용한 에어로솔 고도 산출방법
Emetere et al. Generation of atmospheric constants over some locations in West Africa: a theoretical aid for measuring instruments design

Legal Events

Date Code Title Description
GRNT Written decision to grant