This study was conducted to investigate the practical using of Geographic Information System(GIS) technology which are computer-based systems that are used to store and manipulate geographic information on the air pollution control and management in the macro city. For this study 130 samples were corrected by passive sampler in Seoul (25 distincts) distributed by TM-coordinate during November in 1997 to January 1998, and analysed by GC/MSD for 16 VOCs e.g., toluene, benzene and display using Arc/view GIS(version 3.2, ESRI Inc, U.S.A) for windows. The most VOCs concentration distribution in November, 1997 was higher than that of January, 1998 except benzene and 1,1,2-trichroloethan, bromobenzene. And products of the distribution of VOCs concentration display using GIS technology was effective as well as other display methods(e.g., contouring method, pie or column chart, graduated symbols), especially in mapping and symbolization capabilities for spatial pollutant status evaluation were very effective than other display methods.
Richard Ewing;Kang, Sung-Kwon;Kim, Jeon-Gook;Thomas B.Stauffer
대한수학회지
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제38권3호
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pp.523-559
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2001
To predict the fate of groundwater contaminants, accurate spatially continuous information is needed. Because most field sampling of groundwater contaminants are not conducted spatially continuous manner, a special estimation technique is required to interpolate/extrapolate concentration distributions at unmeasured locations. A practical three-dimensional estimations method for in situ groundwater contaminant concentrations is introduced. It consistas of two general steps: estimation of macroscopic transport process and kriging. Using field data and nonlinear optimization techniques, the macroscopic behavior of the contaminant plume is estimated. A spatial distribution of residuals is obtained by subtracting the macroscopic transport portion from field data, then kriging is applied to estimate residuals at unsampled locations. To reduce outlier effects on obtaining correlations between residual data which are needed for determining variougram models, the R(sub)p-estimator is introduced. The proposed estimation method is applied to a field data set.
This case study takes a look at the hyperlink networks extracted from the websites of 367 international non-governmental organizations (NGOs) with datasets from 2010, 2012 and 2014. The first level of evaluation focuses on connections between the NGOs, identifying important nodes, groups and their relations. The second level takes into account the broad range of networked websites from the World Wide Web delivering insights into general networking patterns. The third level explores the underlying spatial configurations of the network which offers a great variety of geographic insights on information flows between and within continents, countries and cities. The most interesting findings of this study are a low level of interconnectedness between the NGOs and at the same time a strong spatial concentration of all embedded network actors.
최근 사회기반시설이 밀집한 도심지에서 싱크홀이 빈번히 발생하고 있다. 무엇보다 대부분의 싱크홀이 시민의 생활영역 주변에서 발생하고 있어, 싱크홀의 주요 발생요인인 도시개발과 지하수관리에 대한 체계적인 대책수립이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 싱크홀과 직간접적으로 관련성이 깊은 지형공간정보를 이용하여 연구지역에서 발생한 싱크홀의 위험요인을 분석하고자 하였다. 분석에 사용된 지형공간정보는 싱크홀의 발생원인을 지형학적 관점에서 구축한 정보이며, 정보의 처리와 분석은 GIS를 기초로 한 다양한 공간분석도구를 이용하였다. 연구결과, 지형학적 요인이 싱크홀의 발생원인과 유의미한 관련성이 존재하며, 지하에 설치된 각종 관망과 지하수위의의 이동특성, 기타 지형학적 특성의 관리가 필요함을 파악할 수 있었다. 이와 같은 연구결과는 향후 도시방재분야의 의사결정지원자료로 활용 가능하며, 수문지형학 및 공간모델링분야를 접목한 확장 연구가 필요하다고 사료된다.
본 연구의 목적은 지속 가능한 도시성장 관리를 위한 일환으로 도시균형발전을 위해 공간모델링 기법을 이용하여 도시공간 구조 진단하는 것이다. 도시공간구조는 다양한 활동의 상호작용이므로 공간구조 요소들의 패턴 변화 분석과 함께 요소들의 분석 결과를 연계하여 살펴볼 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 인구, 교통 분야에 대하여 접근하였으며, 대상지의 관련 법령에 따라 정의된 다양한 생활권별 공간구조를 분석하였다. 인구는 시계열별 변화 데이터를 공간통계기법인 Getis-Ord Gi* 기법에 적용함으로써 인구 집중지역에 대한 군집 변화를 분석하였으며, 교통은 출퇴근 교통 O-D 데이터를 Social Network Analysis 기법에 적용함으로써 중심성 변화를 분석하였다. 분석결과 대상지 전체적으로 불균형이 심화되고 있었으며, 중심성의 변화가 분석되었다. 분석 결과는 다른 공간요인과 연계하여 해석함으로써 생활권별 도시공간구조를 전망하고 지속 가능한 도시성장관리를 위한 방향을 제시할 수 있었다. 이러한 결과는 해당 도시에서 진행되고 있는 도시정책뿐만 아니라, 전 세계 많은 도시에서도 급속한 도시발전과 통제할 수 없는 개발에 대응하기 위하여 도입하고 있는 다양한 도시 성장 관리 정책의 의사결정을 위한 도구로 활용할 수 있을 것이다.
Heavy metal concentrations in the soil were investigated for the abandoned Samkwang metal mine, Cheongyang-Gun, Chungnam Province, Korea. The concentrations of heavy metal(As, Cd, Cu, Ni, Pb, Zn) were determined in mine soils collected at the abandoned mine sites to obtain a general classification and specification of the pollution in this highly polluted region. The results estimated with the normal test and basis statistic on the central tendency and variation showed that the distribution of heavy metal concentration had significantly different at the range of all locations. The range of spatial distribution on the relationship of heavy metal concentration and pH was $4.8{\sim}8.8$ and heavy metal concentration on the type of land use was highest in forest land, and also Ni and Zn in farm and rice field showed the high concentration. The distribution of heavy metal concentration on the depth of a soil showed that the metal concentrations in subsoil were higher than of those in surface soil, while the concentration of Cu and Ni had no significant difference on the depth of soil. Results from the correlation analysis using the data except the extreme and unusual data revel that Zn-Cd(r=0.867), Zn-As(r=0.797), Zn-Pb(r=0.764), Cu-Cd(r=0.673), Cu-As(r=0.614) and Zn-Ni(r=0.605) were the most important parameters in assessing variations of heavy metal in soil. To discriminate pattern differences and similarities among samples, principal factor analysis(PFA) and cluster analysis(CF) were performed using a correlation matrix. This study suggests that PFA and CF techniques are useful tools for identification of important heavy metal and parameters. This study presents the necessity and usefulness of multivariate statistical assessment of complex databases in order to get better information about the quality of soil and gives the basis information to clean up the abandoned mine sites.
Fine particulate matter (PM2.5) has been the biggest environmental problem in Korea since the 2010s. The present study considers the value of urban forests and green infrastructure as an ecosystem service (ES) concept for PM2.5 reduction based on satellite and spatial data, with a focus on Seoul, Korea A method for the spatial ES assessment that considers social demand variables such as population and land price is suggested. First, an ES assessment based on natural environment information confirms that, while the vitality of vegetation is relatively low, the ES is high in the city center and residential areas, where the concentration of PM2.5 is high. Then, the ES assessment considering social demand (i.e., the ESS) confirms the existence of higher PM2.5 values in residential areas with high population density, and in main downtown areas. This is because the ESS of urban green infrastructure is high in areas with high land prices, high population density, and above-average PM2.5 concentrations. Further, when a future green infrastructure improvement scenario that considers the urban forest management plan is applied, the area of very high ESS is increased by 74% when the vegetation greenness of the green infrastructure in the residential area is increased by only 20%. This result suggests that green infrastructure and urban forests in the residential area should be continuously expanded and managed in order to maximize the PM2.5 reduction ES.
The climate projection with a high spatial resolution is required for the studies on regional climate changes. The Korea Meteorological Administration (KMA) has provided downscaled RCP (Representative Concentration Pathway) scenarios over Korea with 1 km spatial resolution. If there are additional climate projections produced by dynamically downscale, the quality of impacts and vulnerability assessments of Korea would be improved with uncertainty information. This technical note intends to instruct the methods to downscale the climate projections dynamically from the Community Earth System Model (CESM) to the Weather Research and Forecast (WRF) model. In particular, here we focus on the instruction to utilize CAM2WRF, a sub-program to link output of CESM to initial and boundary condition of WRF at Linux platform. We also provide the example of the dynamically downscaled results over Korean Peninsula with 50 km spatial resolution for August, 2020. This instruction can be helpful to utilize global scale climate scenarios for studying regional climate change over Korean peninsula with further validation and uncertainty/bias analysis.
전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R2), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R2가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.
토양, 암석, 지하수로부터 실내에 유입되는 라돈은 인간에게 큰 위해를 끼치는 방사능 가스이다. 라돈 가스의 위해성을 확인하기 위해 실내 라돈 농도를 측정해 오고 있는데, 추가적인 분석 수행을 위해서는 신뢰성 높은 분포도 작성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 비대칭 분포를 나타내는 라돈 농도의 공간 분포도 작성을 위해 단변량 크리깅 기법들의 비교를 목적으로 정규 크리깅, 비선형 자료 변환 기반의 로그 정규 크리깅, 다중 가우시안 크리깅과 지시자 크리깅의 예측 능력을 비교하였다. 예측 능력을 비교 분석하기 위해 잭나이프 방법을 이용하여 검증을 수행하였으며, 자료 구간별 오차와 샘플링 밀도의 차이에 따른 오차도 추가적으로 분석하였다. 남한 지역을 대상으로 한 사례 연구 결과에서 전반적으로 정규 크리깅에 비해 비선형 자료 변환 기반 크리깅 기법들이 좋은 예측 능력을 보였으며, 비선형 자료 변환 기반 크리깅은 로그 정규 크리깅, 다중 가우시안 크리깅 순으로 좋게 나타났다. 그러나 공간 패턴과 높은 값의 재생산을 고려할 때, 높은 값의 예측 능력은 정규 크리깅이 가장 우수하였다. 본 연구의 결과는 비대칭 분포 자료의 공간 예측을 위한 크리깅 기법의 선정에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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