satellite meteorology (metsat) labmetsat.snu.ac.kr/introduction/metsat.pdf · 2011. 5. 28. · dust...
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Satellite Meteorology (METSAT) Lab (위성기상 실험실)
원격탐사 원리 - 산란, 흡수
산 란 은 대 기 중 의
입자나 큰 분자가 있을 때, 이것들이 전자기파와 충 돌 하 여 나 타 나 는 현상이다.
흡수 는 전 자 기 파 와
대기 혹은 다른 물체가 상 호 작 용 하 면 서 발생하는 것으로, 산란과 달리 다양한 파장에서 에 너 지 를 흡 수 하 여 나타나는 현상이다.
원격탐사 원리 – Target Interactions
지표에서 반사되거나 방출된 여러 파장대의 에너지를 탐측함으로써, 그 물체의 파장 반응도 (spectral response)를 구할 수 있다. 이 파장 반응도를 비교함으로써, 각각을 구별할 수 있다.
Retrievals
• 황사 감시
• 태풍 감시
• 산불 감시
• 강수량 산출
• 대기 수증기 및 구름 물리량 산출
황사 일기도 적외선 황사 분석 NOAA RGB 합성
MTSAT 황사분석 MODIS 황사분석 NOAA 황사분석
황사 감시
태풍 감시
• Deep convection • Precipitation formation • Typhoon/Hurricane tracking • Wind vectors
Terra 위성의 MODIS로 관측한 인도네시아 수마트라 지역의 산불. (2002년 3월 13일)
산불로 인한 연기가 강한 바람을 따라 이동하고 있으며, 붉은 점이 화재가 발생한 지역이다.
산불 감시
강수량 산출
SSM/I weekly data – 17~24 March 2007
대기 수증기 및 구름 물리량 산출
해수면 온도
미량 기체 산출
• Data assimilation
• Weather and Climate understanding – precipitation analysis, El Niño monitoring, water vapor transport
• Understanding of physical processes
• The use of OLR, cloud, radiation budget to study the climate and circulation
• Dust retrieval
• Aerosol studies – 고산관측
• RT modeling effort in association with ADD
Applications
Rainfall Assimilation
Precipitation Analysis
TRMM Rainfall Seasonal Climatology
Linear trends (30°N-30°S):
regression slop = 7.8%/K
correlation = 0.65
Good relationship both
spatially and temporally
Implies 3.8% increase
since about 1970
Global Warming Monitoring
Sea Surface
Temperature
Precipitation
Water
Vegetation change and it’s impacts
Variation of NDVI during past 25 years over northeast Asia is related to
the changes in precipitation, temperature, surface albedo and radiation
budget.
2 1
2 1
2
1
: 0.58 ~ 0.68
: 0.75 ~ 1.1
CH CHNDVI
CH CH
CH m
CH m
Monthly SST anomaly (March 2003)
El Niñ o Monitoring
Water Vapor Transport
Atmospheric Water Balance Equation
Satellite Indirectly calculating divergent component of WVT using satellite-derived E-P.
Reanalysis Directly calculating divergent component of WVT using q and V.
sp
pdpq
g 0
1VQ
PEt
W
Q
2
t
WPEDQ
DQ
2Q
DQ
Recent trends of OLR is related to the changes in cloud amounts and the strength of the atmospheric circulation over the Tropics.
1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
OL
R (
Wm
-2)
252
254
256
258
260
Tropical (30S - 30N) Annual Mean Timeseries(Ocean Only)
(a) OLR [ERBE]
1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
Clo
ud
Fra
ctio
n (
%)
54
56
58
60
1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
Eva
po
ratio
n (
mm
/da
y)
3.8
4.0
4.2
4.4
4.6
4.8
1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
Pre
cip
ita
tio
n (
mm
/da
y)
2.8
3.0
3.2
3.4
3.6
3.8
Year
1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
Ma
g.
WV
T (
kg
/se
c/m
)
45
50
55
60
65
70
(b) Total Cloud [ISCCP]
(c) Evaporation [SSM/I]
(d) Precipitation [SSM/I]
(e) Magnitude of WVT [SSM/I]
Recent trends of OLR in the Tropics
Tropical Deep Convection
CloudSat
Meteosat
Water Vapor-Cloud Feedback
UTH vs. Deep convection Greenhouse effect vs. UTH
Soden and Fu (1995)
Subsidence
due to
radiative
cooling
200 hPa
500 hPa
TTL
Moist Moist
Surface
제주 고산 관측
I-skyradiometer
Microwave radiometer
Sun tracker
Net radiometer
• Direct plus sky radiation measurements • POM-02: 315, 340, 380, 400, 500, 675,
870, 940,1020, 1600, 2200 nm • Direct (1 min) Diffuse (10 min interval) • Data are analyzed by an inversion
software called SKYRAD.pack.
• Solar/IR flux measurements • Pyranometer CMP21 (0.31 ~ 2.8 um) • Pyrheliometer CH1 (0.2 ~ 4.0 um) • Pyrgeometer CGR4 (4.5 ~ 42 um) • Suntracker ASTX-2
• Flux instruments are mounted with a
shading ball system
Skyradiometer measurements at SNU
Dust retrieval (ANN)
신경망 모델(ANN)의 AOD
MODIS의 RGB 영상
Aerosol optical depth retrieved from
satellite IR brightness temperature using
Artificial Neural Network (ANN) model.
2006년 4월 8일 13:40(KST)
8 Apr. 2006, 0440UTCTraining : MODIS
Dust detection : D*-parameter method
MODIS AOD
0 1 2 3 4 5
AN
N A
OD
0
1
2
3
4
5
N=876
Intercept : -0.012999303Slope : 0.8778746073
r2 : 0.8237703981
R : 0.91
Intercept : -0.01
Slope : 0.88
r2 : 0.82
R : 0.91
8 Apr. 2006, 13:40(KST)
Comparison of ANN and MODIS AOD
TOA
AOD at 500 nm
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
Diu
rnal
me
an
AR
F (
Wm
-2)
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
0
Surface
AOD at 500 nm
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
Diu
rnal
me
an
AR
F (
Wm
-2)
-100
-80
-60
-40
-20
0
Observations
1.00
0.95
0.90
0.85
0.80
0.75
Aerosol Radiative Forcing (Wm-2
) for broadband
TOA SFCDiu
rnal m
ean
aero
so
l fo
rcin
g (
Wm
-2)
-50
-40
-30
-20
-10
0
Mean = -9.0Median = -8.6
Mean = -27.6Median = -28.3
Gosan (March 2005)
Aerosol Radiative Forcing
Breon, Tanre, and Generoso, “Aerosol
effect on cloud droplet size monitored
from satellite”,Science, 2002
Aerosol Indirect Effect
IRARM
RT Modeling
TPW Retrieval using Skyradiometer
Scattering by non spherical particle
Clarke et al., 2004
Dubovik et al., 2002
rdrvmxK2 Mr
mrA
ln)()~,,()( ΘΘ λ
πβ
Hyperspectral IR Sensors (IASI)
Hyperspectral IR Sensors (OCO)
OCO(Orbiting Carbon Observatory), JPL, NASA
retrieved on March, 28, 2008, from http://oco.jpl.nasa.gov/Science/DataProducts/