Estimation of surface NO2 volume mixing ratio using regression models with OMI data

Abstract

본 연구에서는 처음으로 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 자료를 활용하여 세 가지 회귀모델로 13시 45분에서의 지표 이산화질소 혼합비와 월 평균 지표 이산화질소 혼합비를 대한민국 대도시인 서울, 경기, 대전, 광주에서 추정하였다. 지점 장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 OMI 센서로 부터 획득한 대류권 이산화질소 수직 칼럼 농도 사이의 관계를 통한 회귀모델과 행성 경계층 높이, 지표면 압력, 지표면 온도, 지표면 이슬점 온도, 지표면 풍향, 지표면 풍속 자료가 고려된 회귀모델을 사용하였다. 본 연구의 회귀모델의 회귀 계수를 결정하기 위한 훈련 기간은 2007년부터 2013년까지이며, 회귀모델의 성능은 2006년, 2014년의 지점 장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 비교를 통하여 평가하였다. 세 가지 회귀모델 중에서 다중 회귀모델이 13시 45분의 지표 이산화질소 혼합비와 월 평균 지표 이산화질소 혼합비 추정에 가장 좋은 성능을 보였다. 검증년도에서 다중 회귀모델로 추정된 13시 45분의 지표 이산화질소 혼합비와 지점 측정장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비사이의 평균 R (correlation coefficient), 기울기, MB (mean bias), MAE (mean absolute error), RMSE (root mean square error), Percent difference는 각각 0.66, 0.41, -1.36 ppbv, 6.89 ppbv, 8.98 ppbv, 31.50% 이다. 반면에 다른 두 회귀모델로 추정된 13시 45분의 지표 이산화질소 혼합비와 지점 측정 장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비 사이의 평균 R, 기울기, MB, MAE, RMSE, Percent difference는 각각 0.75, 0.41, -1.40 ppbv, 3.59 ppbv, 4.72 ppbv, and 16.59% 이다. 월 평균 지표 이산화질소 혼합비 추정에 있어서는 다중 회귀모델과 다른 두 회귀모델이 비슷한 성능을 보였다. 세 가지 회귀모델로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 측정 장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비 사이의 평균 R, 기울기, MB, MAE, RMSE, Percent difference는 각각 0.74, 0.49, -1.90 ppbv, 3.93 ppbv, 5.05 ppbv, 18.76% 이다.