Retrieval of Cloud Properties from the Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer

Abstract

This dissertation focuses on the development and validation of a cloud retrieval algorithm for the Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS), the first geostationary orbit satellite. The effectiveness of the algorithm is assessed by comparing its cloud products with those obtained from other satellites, including OMI, TROPOMI, AMI, and CALIOP. The primary objective of this study is to retrieve the effective cloud fraction (ECF) and cloud centroid pressure (CCP) using the O2-O2 absorption band in GEMS cloud products, aiming to mitigate the impact of clouds on the retrieval of atmospheric components. While the algorithm based on the O2-O2 band excels at detecting low-altitude clouds, it exhibits limitations in accurately retrieving thin clouds (ECF < 0.2) and high-level clouds (CCP < 700 hPa). Moreover, errors arising from input variables used in the cloud retrieval process, such as solar zenith angle, viewing zenith angle, surface pressure, and surface reflectance (SR), contribute to noticeable discrepancies in the resulting cloud products. The GEMS cloud retrieval technique yields comparable results to those obtained from OMI in terms of cloud retrieval capabilities. To assess the accuracy of GEMS cloud products in representing diverse cloud phenomena, this study examines cloud retrieval characteristics in the presence of air pollution, typhoons, and fog in the East Asia region. The analysis of the cloud retrieval algorithm's characteristics suggests that errors in ECF observed in regions like the Tibetan Plateau can be attributed to the provided climate value of SR, offering potential for future enhancements. Furthermore, additional validation outcomes are expected to provide valuable insights for further improving the GEMS cloud retrieval algorithm. Through this dissertation, the development and validation of the GEMS cloud retrieval algorithm contribute to advancing our understanding of cloud properties from geostationary orbit satellites. The findings and insights gained from this study pave the way for future enhancements, ultimately improving our ability to monitor and analyze clouds for various applications.;본 연구는 최초의 정지궤도 환경위성인 GEMS의 구름산출 알고리즘을 소개하고, 타 위성과의 비교 검증 결과를 보여준다. GEMS의 구름 산출물은 대기환경물질의 산출에 미치는 영향을 정량화하는데 목적을 두고 있어, O2-O2 흡수 밴드를 활용하여 유효운량과 구름중심기압을 산출한다. O2-O2 밴드를 기반으로 한 구름 산출 알고리즘은 낮은 고도 구름 산출에 유리하지만, 얇고(ECF < 0.2) 높은 구름(CCP < 700 hPa) 산출 정확도가 떨어지는 특징이 나타난다. 또한, 구름 산출의 입력변수로 활용된 태양천정각, 위성천정각, 지면기압, 지면반사도 오차 발생시 이에 따른 구름 산출물 오차가 뚜렷하게 나타나며, 특히 아주 작은 지면 반사도 오차에도 구름 산출 오차가 발생한다. 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여, GEMS와 같은 분광계로 반사도를 관측하는 OMI와 TROPOMI 자료를 활용하여 GEMS 구름산출 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 실제 GEMS 관측자료와 TROPOMI, AMI, CALIOP에서 관측된 구름 산출물과 검증을 수행하였다. 그 결과, GEMS의 구름산출 알고리즘은 OMI와 유사한 구름 산출 성능을 보였다. GEMS에서 관측되는 다양한 구름의 특성을 분석하기 위하여 동아시아 지역에서 발생한 고농도 사례, 태풍 사례, 해무 사례에 대해 구름의 산출 특성을 분석하였다. GEMS의 구름 산출물은 밴드 특성 상 가장 낮은 고도로 구름 기압을 산출하였으며, 밝은 지표에서 오차가 두드러지는 특성이 나타났다. 이는 앞서 언급한 구름 산출 알고리즘의 특성을 바탕으로, 현재 티벳 고원 등에서 나타나는 ECF 오차의 원인은 기후 값으로 제공되는 지면반사도를 원인으로 꼽을 수 있으며, 지면반사도는 GEMS에서 관측한 값으로 개선될 예정이다. 이외의 검증 결과 또한 향후 GEMS 구름산출 알고리즘의 개선에 활용될 전망이다.