1. 구름 오염 : 에어로졸 입자와 구름은 위성 이미지에서 밝은 물체로 나타날 수 있으므로 이들을 구별하기가 어렵습니다. 이로 인해 구름 밝기에 에어로졸 효과가 과대 평가 될 수 있습니다.
2. 서브 픽셀 변수 : 에어로졸과 구름은 단일 위성 픽셀 내에서 크기와 밀도가 크게 다를 수 있습니다. 이 서브 픽셀 변동성은 구름 밝기에 대한 에어로졸 효과를 추정하는 데 부정확성을 유발할 수 있습니다.
3. 비선형 상호 작용 : 에어로졸과 구름 사이의 상호 작용은 복잡하고 비선형입니다. 이는 구름 밝기에 대한 에어로졸의 영향을 예측하기 어려울 수 있으며 대기의 특정 조건에 따라 달라질 수 있음을 의미합니다.
4. 위성 검색 알고리즘의 한계 : 위성 데이터에서 에어로졸 및 클라우드 특성을 검색하는 데 사용되는 알고리즘에는 고유 한 불확실성이 있습니다. 이러한 불확실성은 구름 밝기에 대한 에어로졸 효과의 추정치의 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
5. 현장 측정 부족 : 위성 데이터는 에어로졸과 구름의 글로벌 뷰를 제공하지만 현장 측정에서 얻을 수있는 자세한 정보가 부족합니다. 이로 인해 구름 밝기에 에어로졸 효과의 위성 기반 추정치를 검증하기가 어려울 수 있습니다.
이러한 한계에도 불구하고 위성 데이터는 에어로졸 클라우드 상호 작용을 연구하기위한 귀중한 정보를 제공합니다. 위성 데이터를 현장 측정 및 모델 시뮬레이션과 결합함으로써 과학자들은 구름 밝기에 대한 에어로졸 효과의 우주 기반 추정치의 정확성을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다.
