KR101751642B1 - 대기 관측용 라이다의 소산계수 보정방법 - Google Patents

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강릉원주대학교산학협력단
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Abstract

본 발명은 대기관측용 라이다의 소산계수 보정방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 측면에 따르면, 라이다(LIDAR)를 통해, 연직 상부로 조사된 레이저의 후방산란 신호를 수집하여 고도별 에어로솔 소산계수를 산출하는 에어로솔 소산계수 산출단계와, 고도에 따른 에어로솔 소산계수 값의 변화에 기초하여 중첩고도를 결정하는 중첩고도 결정단계 및 중첩고도 이하의 고도에서, 고도별 소산계수를 모의하는 모의 소산계수 산출단계를 포함하는 라이다의 소산계수 보정방법이 제공된다.

Description

대기 관측용 라이다의 소산계수 보정방법{Method for correction of extinction coefficient obtained from atmospheric Light Detection And Ranging(LIDAR)}
본 발명은 대기 관측용 라이다의 소산계수 보정방법에 관한 것이다.
대기 관측용 라이다(LIDAR: Light Detection and Ranging)는 레이저를 대기 중으로 조사하고, 대기 중 에어로솔 입자에 의하여 후방 산란된 광 신호가 망원경을 통해 수집하여 광 측정 계기를 통해 분석함으로써, 소산계수를 관측할 수 있는 장비이다.
그러나, 송신부(Transmitter) 레이저의 직경과 수신부(Receiver) 망원경의 관측범위의 불일치로 인하여 특정 고도 이하에서는 100%의 신호를 수신할 수 없다. 즉, 라이다 수신신호는 측정고도가 중첩고도 이상인 고도에서는 실제신호와 같지만(100%수신), 측정고도가 중첩고도 이하인 고도에서는 실제신호보다 작은 값(100% 미만)을 갖는 왜곡된 신호가 수신된다.
중첩고도 이하에서의 후방산란 신호 손실은 라이다 시스템 설계 및 구성에 따라서 수 백미터에서 수 킬로미터의 고도까지 영향을 미친다. 따라서, 라이다를 이용한 대기 관측 시, 중첩고도 이하에서의 획득된 후방산란 신호는 상당한 오차를 가진다.
도 1은 대기 관측용 라이다의 일반적인 구성과 중첩고도 이하 지역에서의 불완전한 신호의 수집을 설명하기 위한 개략도이다. 도 1은 특정고도(중첩고도) 이하에서 레이저의 후방산란 신호를 측정하지 못하는 한계점을 보여준다. 도 1에서, O(Z)은 거리 Z에 따른 중첩 함수를 나타내고, 특히, O(Z)은 라이다에서 광원으로 사용되는 레이저 빔의 확산(Beam divergency)과, 수신단의 망원경의 시야각의 불완전 중첩으로 발생하는 수신 신호의 손실에 관한 함수로, 각각의 고도에 따른 수신 신호의 수집 정도에 따라 0 내지 1의 값으로 표현된다. 여기서, 1은 모든 신호가 손실 없이 100% 수신되고 있음을 의미하고, 1보다 작은 값은 신호의 손실이 발생함을 의미한다.
종래 중첩고도 이하에서 손실된 소산계수 값의 보정을 위하여, 중첩고도에서부터 지표까지의 대기 소산계수 값은 일정하다고 가정하고, 중첩이 시작되는 고도지점에서 획득된 값을 균일한 상수값으로 사용하는 방법이 널리 사용되고 있다.
그러나, 종래 소산계수의 보정방법은, 실제 대기 조건을 반영하지 못하고 있으며, 중첩고도 이하에서 산출된 소산계수 정보는 신뢰도 및 유효성의 문제를 갖는다. 대기 라이다 관측에 있어 중첩고도 이하에서의 대기 후방산란 신호에 대한 부정확성과 결핍은 대기 경계층 내의 저고도 및 지표 근처에서의 소산계수의 정보의 획득에 영향을 미쳐, 라이다 관측 자료의 활용도를 저하시키는 문제가 있다.
본 발명은 고도별 에어로솔 소산계수와 중첩고도를 각각 산출한 이후에, 중첩고도 이하에서 보정에 필요한 소산계수 값을 모의함으로써, 기존의 대기관측용 라이다가 관측하지 못하는 중첩고도 이하 범위에서의 소산계수 자료를 제공할 수 있는 대기 관측용 라이다의 소산계수 보정방법을 제공하는 것을 해결하고자 하는 과제로 한다.
상기한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따르면, 라이다(LIDAR)를 통해, 연직 상부로 조사된 레이저의 후방산란 신호를 수집하여 고도별 에어로솔 소산계수를 산출하는 에어로솔 소산계수 산출단계와, 고도에 따른 에어로솔 소산계수 값의 변화에 기초하여 중첩고도를 결정하는 중첩고도 결정단계 및 중첩고도 이하의 고도에서, 고도별 소산계수를 모의하는 모의 소산계수 산출단계를 포함하는 라이다의 소산계수 보정방법이 제공된다.
또한, 모의 소산계수는, 지표면에서의 소산계수 및 척도고도에 기초하여 결정된다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 의한 대기 관측용 라이다의 소산계수 보정방법에 의하면, 실제 라이다 관측 시 발생할 수 있는 중첩고도 이하의 소산 계수값의 손실을 보정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 대기 관측용 라이다의 후방산란 신호 보정방법은, 종래 중첩 효과 보정을 위한 후방산란 신호의 직접 측정 또는 가정법과 비교하여 보다 신뢰도 높은 결과를 획득할 수 있고, 종래 방식과 비교하여 산출방법이 간단하다.
라이다로 관측한 소산계수를 이용한 에어로솔 광학 두께 산출 시, 중첩고도 이하의 지역에서 획득한 낮은 신뢰도의 소산계수는 에어로솔 광학적 두께의 결과의 정확도 하락의 원인이 된다. 본 발명의 일 실시예와 관련된 대기 관측용 라이다의 후방산란 신호 보정방법에 의하면, 중첩고도 이하에서 보다 정확한 소산 계수값을 제공할 수 있으므로, 라이다를 이용한 에어로솔 광학적 두께의 결과값의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 대기 관측용 라이다의 일반적인 구성과 중첩고도 이하 지역에서의 불완전한 신호의 수집을 설명하기 위한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예와 관련된 라이다의 소산계수 보정방법을 나타내는 플로우 차트이다.
도 3은 대기관측 라이다 신호로부터 분석된 소멸계수의 연직분포와 이를 보정한 결과를 나타내는 그래프이다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다의 소산계수 보정방법을 첨부된 도면을 참고하여 상세히 설명한다.
또한, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응되는 구성요소는 동일 또는 유사한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복 설명은 생략하기로 하며, 설명의 편의를 위하여 도시된 각 구성 부재의 크기 및 형상은 과장되거나 축소될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예와 관련된 라이다의 소산계수 보정방법을 나타내는 플로우 차트이고, 도 3은 대기관측 라이다 신호로부터 분석된 소멸계수의 연직분포와 이를 보정한 결과를 나타내는 그래프이다.
본 발명의 일 실시예와 관련된 라이다의 소산계수 보정방법은, 라이다(LIDAR)를 통해, 연직 상부로 조사된 레이저의 후방산란 신호를 수집하여 고도별 에어로솔 소산계수를 산출하는 에어로솔 소산계수 산출단계와, 고도에 따른 에어로솔 소산계수 값의 변화에 기초하여 중첩고도를 결정하는 중첩고도 결정단계 및 중첩고도 이하의 고도에서, 고도별 소산계수를 모의하는 모의 소산계수 산출단계를 포함한다.
또한, 상기 모의 소산계수는, 지표면에서의 소산계수 및 척도고도에 기초하여 결정된다.
구체적으로, 모의 소산 계수는, 하기 일반식 1로 결정될 수 있다.
[일반식 1]
Figure 112016054953018-pat00001
일반식 1에서, αModel(Z)은 고도 Z에서의 모의 소산계수를 나타내고, αModel(Z=0)은 지표면에서의 소산계수를 나타내며, H는 척도고도(Scaling Height)를 나타낸다. 한편, αModel(Z=0)은 지표면에서의 소산계수로서, 직접 측정도 가능하고, 모의하여 산출하는 것도 가능하다. 모의하는 경우, Koschmieder 방정식을 사용할 수 있으며, 이때의 값은 지표면에서의 모의 소산계수일 수 있다.
또한, 중첩고도는, 고도가 낮아짐에 따라 에어로솔 소산계수가 감소되는 고도로 결정될 수 있다. 특히, 중첩고도는, 고도가 낮아짐에 따라 산출된 에어로솔 소산계수 값이 급격히 감소하는 고도로 결정될 수 있다.
또한, 라이다의 소산계수 보정방법은, 중첩 고도 이상의 고도에서는 에어로졸 소산계수를 사용하고, 중첩 고도를 기준으로, 산출된 에어로졸 소산계수와 산출된 모의 소산계수를 접합하여 고도별 소산계수를 도출하는 소산계수 접합 단계를 포함할 수 있다. 즉, 라이다 수신신호는 측정고도가 중첩고도 이상인 고도에서는 실제신호와 같으므로, 중첩고도 이상의 고도에서는 라이다로 측정된 에어로솔 소산계수를 사용하고, 라이다 수신신호는 측정고도가 중첩고도 이하인 고도에서는 실제신호보다 작은 값을 갖는 왜곡된 신호가 수신되므로, 중첩고도 이하의 고도에서는 모의 소산계수를 사용함으로써, 고도별 소산계수를 도출할 수 있다.
또한, 라이다를 통해 관측된 후방산란신호의 세기는 아래 일반식 2로 결정될 수 있다.
[일반식 2]
Figure 112016054953018-pat00002
일반식 2에서, P(Z)은 거리 Z에 따른 라이다 수신 신호, P0는 방출된 레이저 빔, c는 빛의 속도, τ는 레이저 펄스, A는 망원경의 수신면적, η는 라이다의 효율, β는 후방산란 신호 강도, α는 광 소멸 계수를 나타내고, O(Z)은 중첩 함수를 나타내며, O(Z)는 각각의 고도에 따른 수신 신호의 수집 정도에 따라 0 내지 1 사이의 값으로 표현된다.
또한, O(Z)의 값이 1이 되기 시작하는 최저고도가 중첩고도로 결정될 수 있다.
또한, 모의 소산계수는, 일반식 1을 통해 산출된 값에 가중치 상수(wf)를 곱하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 상기 가중치 상수(wf)는, 중첩고도 근처에서의 관측 소산계수에 대한 모의 소산계수의 비율로 결정될 수 있다.
도 1을 참조하면, 라이다 신호 관측단계 (S110)에서는, 연직 상부로 조사된 레이저의 후방산란 신호를 망원경으로 수집하고, 수집된 광 에너지는 광센서를 이용하여 레이저 파장(λ)에 대한 광 에너지(P(λ))를 측정한다.
소산계수 산출 단계(S120)에서는, 라이다(LIDAR)의 구성 및 특성에 따라, 탄성 산란(Elastic scattering) 신호 또는 라만 산란(Raman scattering) 신호를 역방향 문제 해결법을 이용한 분석을 통하여, 각 고도별 소산계수(αLidar(λ, z))를 산출할 수 있다.
또한, 중첩고도 테스트 단계(S130)에서는, 고도 6km 이하의 소산계수 값을 대상으로, 고도가 낮아짐에 따라 소산계수 값이 급격하게 감소하는 고도를 판독할 수 있다.
이때, 중첩고도를 결정한 후, 중첩고도 이하의 고도에서는 지상에서 시정거리 관측결과로부터 모의된 소산계수 값(αModel(λ, z=0))을 산출하고 (S140), 고도별 소산계수 모의 단계(S150)에서 각각의 고도별 소산계수값(αModel(λ, z))을 산출할 수 있다.
소산계수의 연직분포 접합 단계(S160)에서는 중첩 고도 이상의 소산계수 값은 에어로솔 소산계수 산출 단계(S120)에서 생성된 값을 그대로 사용하고, 중첩고도 이하의 경우는 모의단계(S150)에서 산출된 에어로솔 소산계수의 연직 분포값을 사용하여 접합을 수행할 수 있다.
이때, 모의된 소산계수 값을 산출하는 단계(S140)에서는 지상에서 측정된 시정거리 자료 또는 다른 관측 기기로 측정된 소산계수를 사용 가능하다. 또한, 상기 소산계수의 연직분포 접합 단계(S160)에서는 모의된 소산계수의 연직분포가 라이다 중첩고도와 일치하는 고도까지 사용하는 것이 바람직하다.
대기 관측용 라이다가 대기 중으로 방사한 레이저 빔은 구름과 공기 분자들을 포함하는 에어로솔(aerosol)에 의해 흡수 또는 산란된다. 이중, 라이다는 후방 산란된 빛을 망원경으로 수집하여 분석함으로 고도별 광 소산계수 분포에 대한 정보를 획득할 수 있는 능동형 대기원격 탐사 기술이다.
대기 관측용 라이다의 망원경을 통해 관측된 후방산란신호의 세기는 전술한 일반식 1과 같이 표현될 수 있다.
전술한 바와 같이, O(Z)은 라이다에서 광원으로 사용되는 레이저 빔의 확산(Beam divergency)과 수신단의 망원경의 시야각(Field-of-view)과의 불완전한 중첩으로 발생하는 수신 신호의 손실에 관한 함수로, 각각의 고도에 따른 수신 신호의 수집 정도에 따라 0에서 1 사이의 값으로 표현할 수 있으며, 1은 모든 신호가 손실 없이 100% 수신되고 있음을 의미한다. 또한, 중첩함수의 값이 1이 되기 시작하는 최저고도를 중첩고도로 정의할 수 있다.
대기 조성 물질에 의한 실제 후방산란 신호를 P'(Z)라 하면(도 1의 real signal), 라이다가 수신하는 관측신호(도 1의 measured signal) P(Z)은 중첩고도에 따라 다음과 같이 일반식 3, 및 4로 정의할 수 있다.
[일반식 3]
Z ≥ 중첩고도, O(Z)=1, P(Z)=P'(Z)
[일반식 4]
Z < 중첩고도, 0<O(Z)<1, P(Z)=P'(Z)*O(Z)
고도별 소산계수의 모의과정은 지상에서 시정거리 관측결과로부터 모의된 소산계수값(αModel(λ, Z=0))을 산출하는 단계(S140)로부터 시작한다.
[일반식 5]
Figure 112016054953018-pat00003
일반식 5에서, 지상에서의 시정거리(Vis)는 소산계수의 지수함수로 나타낼 수 있다. 상수 a, b, c는 관측 지역 또는 대기환경조건에 따라 정해지는 상수값이다. 소산계수의 연직분포는 고도가 높아짐에 따라 지수적으로 줄어드는 것(Exponentially decreasing)으로 알려져 있으며, 전술한 일반식 1로 표현된다.
[일반식 1]
Figure 112016054953018-pat00004
일반식 1에서, αModel(Z)은 고도 Z에서의 모의 소산계수를 나타내고, αModel(Z=0)은 지표면에서의 모의 소산계수를 나타내며, H는 척도고도(Scaling Height)로서 대기 조성 물질의 양이 고도에 따라 지수적으로 감소하기 시작하는 고도와 관련한 파라미터이며, 관측 지역 또는 대기환경조건에 따라 정해지는 상수값이다.
일반식 1에서, αModel(Z=0)와 H가 결정되면, 임의의 고도 Z에서의 소산계수를 모의할 수 있다. 따라서, 소산계수의 연직분포 접합단계 (S160)에서는, 중첩 고도 이상의 소산계수 값은 에어로솔 소산계수 산출 단계(S120)에서 생성된 값을 그대로 사용(일반식 6 참조)하며, 중첩고도 이하의 경우는 상기 일반식 1을 이용하여 산출된 에어로솔 소산계수의 연직 분포값을 사용하여 고도별 소산계수의 접합을 수행할 수 있다.
그러나 중첩고도 근처에서는 관측값과 모델값의 차이가 발생하므로, 이에 대한 차이를 줄이기 위하여 일반식 7과 같이 가중치 상수(wf)를 모델값에 곱하여 사용할 수 있다.
[일반식 6]
α(Z)=αLidar(Z>중첩고도)
[일반식 7]
α(Z)=wf×αModel(Z<중첩고도)
가중치 상수(wf)는 일반식 8과 같이, 중첩고도(OH) 근처에서의 관측값과 모델값의 비율로 정의될 수 있다.
[일반식 8]
wf=αModel(Z=OH) / α(Z=OH)
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 대기 관측 라이다 신호로부터 분석된 소멸계수의 연직분포와 이를 보정한 결과의 예를 도시한 것이다. 해당 사례는 2004년 2월 15일 오전 9시 4분경 광주지역에서 라이다 관측신호로서(도 3의 (a)), 1.3km 이하의 고도에서의 소산계수가 급격히 줄어들고 있기 때문에, 해당 고도가 중첩고도로 결정할 수 있다.
따라서, 해당 관측 사례에서는 중첩고도 1.3km 이하에서의 소산계수의 연직분포를 모의하는 것이 필요하다. 동일 관측 시간대에 지상에서 관측한 시정거리(20km)를 이용하여 소산계수 연직분포를 모의하였다. 또한, 중첩고도 이하에서의 소산계수 정보의 결손은 모의된 소산계수의 연직분포를 이용하여 보완하였다(도 3의 (b) 참조).
상술한 본 발명에 따른 시스템과 방법은 소프트웨어적인 구성의 변형이 가능하여 이를 실행하기 위한 프로그램이 수록된 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 형태로 제조 가능함은 물론이다.
위에서 설명된 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
O(Z): 중첩함수

Claims (8)

  1. 라이다(LIDAR)를 통해, 연직 상부로 조사된 레이저의 후방산란 신호를 수집하여 고도별 에어로솔 소산계수를 산출하는 에어로솔 소산계수 산출단계;
    고도에 따른 에어로솔 소산계수 값의 변화에 기초하여 중첩고도를 결정하는 중첩고도 결정단계; 및
    중첩고도 이하의 고도에서, 고도별 소산계수를 모의하는 모의 소산계수 산출단계를 포함하며,
    모의 소산계수는, 지표면에서의 소산계수 및 척도고도에 기초하여 결정되는 라이다의 소산계수 보정방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    모의 소산 계수는, 하기 일반식 1로 결정되는 라이다의 소산계수 보정방법:
    [일반식 1]
    Figure 112016054953018-pat00005

    일반식 1에서, αModel(Z)은 고도 Z에서의 모의 소산계수를 나타내고, αModel(Z=0)은 지표면에서의 소산계수를 나타내며, H는 척도고도(Scaling Height)를 나타낸다.
  3. 제 1 항에 있어서,
    중첩고도는, 고도가 낮아짐에 따라 에어로솔 소산계수가 감소되는 고도로 결정되는 라이다의 소산계수 보정방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    중첩 고도 이상의 고도에서는 에어로졸 소산계수를 사용하고, 중첩 고도를 기준으로, 산출된 에어로졸 소산계수와 산출된 모의 소산계수를 접합하여 고도별 소산계수를 도출하는 소산계수 접합 단계를 포함하는 라이다의 소산계수 보정방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    라이다를 통해 관측된 후방산란신호의 세기는 아래 일반식 2로 결정되는 라이다의 소산계수 보정방법:
    [일반식 2]
    Figure 112016054953018-pat00006

    일반식 2에서, P(Z)은 거리 Z에 따른 라이다 수신 신호, P0는 방출된 레이저 빔, c는 빛의 속도, τ는 레이저 펄스, A는 망원경의 수신면적, η는 라이다의 효율, β는 후방산란 신호 강도, α는 광 소멸 계수를 나타내고, O(Z)은 중첩 함수를 나타내며, O(Z)는 각각의 고도에 따른 수신 신호의 수집 정도에 따라 0 내지 1 사이의 값으로 표현된다.
  6. 제 5 항에 있어서,
    O(Z)의 값이 1이 되기 시작하는 최저고도가 중첩고도로 결정되는 라이다의 소산계수 보정방법.
  7. 제 2 항에 있어서,
    모의 소산계수는, 일반식 1을 통해 산출된 값에 가중치 상수를 곱하여 결정되는 라이다의 소산계수 보정방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    가중치 상수는, 중첩고도 근처에서의 관측 소산계수에 대한 모의 소산계수의 비율로 결정되는 라이다의 소산계수 보정방법.


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