지형 굴곡이 심한 하와이 화산섬의 경우, 측후소 분포가 매우 제한적이어서 공식적인 기온 분포도가 작성되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 기온 지도화의 문제점을 해결하는 방법으로 위성기반의 지표온도 자료로부터 기온추정치를 추출하여 내삽법에 필요한 입력자료로 사용하였다. 추출된 온도값을 표본값으로하여 거리 역비례 가중치법(IDW)과 공동크리깅 (cokriging)을 적용하여 기온추정치를 지도화하였다. 기온과 고도값을 함께 이용한 cokriging이 IDW에 비해 크게 향상된 추정 오차값을 나타내었다. Cokriging은 주 변수와 고도와 같은 추가 변수 간의 상관관계가 유의하게 나타날 때 효과적으로 사용되는 내삽법이지만, 내삽 정확도는 계절적인 기상조건에 민감하게 영향받는 것으로 조사되었다. 강수량이 크게 증가하는 우기에는 건기에 비해 공간적인 기온변화가 크며, 이에 따라 기온 추정 오차값도 우기에 높게 나타났다.
현재 농공단지의 지역적 공간분포 특성파악이 미흡한 실정으로 전국 농공단지의 규모측면에서 매출액, 종사자를 지표로 규모성장률 측면에서는 매출액성장률, 종사자성장률을 지표로 공간적 특성을 파악하였다. 분석을 위해 포트폴리오 분석과 ArcView 3.2를 활용한 IDW 내삽 방법을 이용하였다. 분석결과 전국 농공단지의 대부분은 규모와 규모성장률이 낮은 값을 보였다. 지역별로 포트폴리오 분석결과 경남지역이 규모와 규모성장률 값이 높게 나타난 반면 IDW 내삽에서는 전북지역이 높게 나타났다. 이는 개별적인 농공단지의 값과 주변 농공단지와 연계되었을 때의 값의 차이를 보이는 것요로 농공단지의 개별적인 활성화뿐만 아니라 주변 농공단지와 연계된 지원과 관리방안이 휠요하다.
본 연구에서는 프랙탈 이론의 하천유역분야 적용성을 고찰을 통하여 하상의 불연속 경계면을 보간하기 위한 침식모형기반 프랙탈 기법을 제시하고, 이를 이용하여 적용 대상인 하상 경계부분의 3차원 지형을 생성하여 실제 측량성과와의 비교, 공간 통계학적 분석을 통해 이론의 적용성을 검증하였다. 침식모형기반 프랙탈 기법의 검증을 위해 표본을 추출하여 실제 지형측량결과 및 IDW 기법에 의한 보간 지형과의 분산분석을 수행하였다. 표본집단이 모집단과 동일 분산을 갖고 있는지에 대한 표고값 간의 F-검정 결과, 유의확률 0.501로 유의수준 0.05보다 큰 것으로 분석되어 표고의 표준차이는 없는 것으로 나타났다. 분산분석 결과 RMSE는 IDW 및 침식모형기반 프랙탈 기법 각 0.802, 0.384로 침식모형기반 프랙탈 기법이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과로 부터 3차원 정밀 하상 지형 생성 방법으로 침식모형기반 프랙탈 기법의 적용성이 우수한 것으로 사료된다.
This study is to evaluate the parameter behavior of VfloTM distributed rainfall-runoff model by applying 3 kinds of rainfall interpolation methods viz. Inverse Distance Weighting (IDW), Kriging (KRI), and Thiessen network (THI). For the 1,544 $km^2$ Dongcheon watershed of Nakdong river, the model was calibrated using 4 storm events in 2007 and 2009, and validated using 2 storm events in 2010. The model was calibrated with Nash-Sutcliffe model efficiency of 0.97 for IDW, 0.94 for KRI, and 0.95 for THI respectively. For the sensitive parameters, the saturated hydraulic conductivity ($K_{sat}$) for IDW, KRI, and THI were 0.33, 0.31, and 0.43 cm/hr, and the soil suction head at the wetting front (${\Psi}_f$) were 4.10, 3.96, and 5.19 cm $H_2O$ respectively. These parameters affected the infiltration process by the spatial distribution of antecedent moisture condition before a storm.
Fog can cause large-scale human and economic damages, including traffic systems and agriculture. So, Korea Meteorological Administration is operating about 290 visibility meters to improve the observation level of fog. However, it is still insufficient to detect very localized fog. In this study, high-resolution grid-type visibility data were retrieved from irregularly distributed visibility data across the country. To this end, three objective analysis techniques (Inverse Distance Weighting (IDW), Ordinary Kriging (OK) and Universal Kriging (UK)) were used. To find the best method and parameters, sensitivity test was performed for the effective radius, power parameter and variogram model that affect the level of objective analysis. Also, the effect of data distribution characteristics (level of normality) on the performance level of objective analysis was evaluated. IDW showed a relatively high level of objective analysis in terms of bias, RMSE and correlation, and the performance is inversely proportional to the effective radius and power parameter. However, the two Krigings showed relatively low level of objective analysis, in particular, greatly weakened the variability of the variables, although the level of output was different depending on the variogram model used. As the level of objective analysis is greatly influenced by the distribution characteristics of data, power, and models used, care should be taken when selecting objective analysis techniques and parameters.
Objective: The aims of this study were to provide the basic data for establishing a precautionary management policy and to develop a methodology for selecting a radon management priority target area suitable for the Korean domestic environment. Methods: A suitable mapping method for the domestic environment was derived by conducting a quantitative comparison of predicted values and measured values that were calculated through implementation of two models such as IDW and RBF methods. And a qualitative comparison including the clarity of information transmission of the written radon map was carried out. Results: The predicted and measured values were obtained through the implementation of the spatial analysis models. The IDW method showed the lowest in the calculated mean square error and had a higher correlation coefficient than the other methods. As results of comparing the uncertainty using the jackknife concept and the concept of error distance for comparison of the differences according to the model interpolation method, the sum of the error distances showed a modest increase compared with the RBF method. As a result of qualitatively comparing the information transfer clarity between the radon maps prepared with the predicted values through the model implementation, it was found that the maps plotted using the predicted values by the implementation of the IDW method had greater clarity in terms of highness and lowness of radon concentration per area compared with the maps plotted by other methods. Conclusions: The radon management priority area suggests selecting a metropolitan city including an area with a high radon concentration.
본 연구에서는 도시하천의 수체적 계산에 이용되는 지형측량자료의 정확도 향상을 위해 영상정보를 연계하는 기법을 제시하였다. 먼저, 사주와 초지에 대한 지형을 구축하기 위해 횡단측량자료로부터 IDW와 크리깅과 같은 GIS 공간추정기법을 적용하였으며 생성된 지형의 정확도를 평가하기 위해 검정점 측량자료와 비교하였다. 비교결과, 사주에서는 2차 제곱의 IDW가 초지영역에서는 크리깅 구형모델이 하천내 지형구축에 효과적이었으나, 보간법간의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 또한 하천에 분포하고 있는 사주와 초지에 대한 영역을 효과적으로 고려하기 위해 최소거리법을 적용하여 영상을 분류하여 Water Level Point의 수위값을 적용하였다. 사주와 초지영역을 영상정보로부터 추출하여 생성한 지형자료로부터 분석한 하천내 수체적은 영상정보를 활용하지 않은 기존의 지형에 비해 사주는 20%, 초지는 13%의 정확도 개선효과를 나타내었다. 따라서, 영상정보를 연계한 하천지형분석기법은 홍수시 댐하류에 분포하는 사주와 초지영역에 대한 모니터링 및 하천내 수체적 계산에 유용하게 활용될 수 있으리라 판단된다.
The volatile organic compounds exposure is governed by the source distance and dispersion of the pollutant into air and groundwater. The purpose of this study was to validate suggested models for the prediction of concentration distributions. The study design was organized into different methods to simulate industry site. The distribution models generally showed a fair agreement with measured data. For graphical representation of concentration of volatile hydrocarbon, it has to obtain a continuous representation of the contamination of the site. Therefore, the used interpolative methods examined for this project are the IDW(inverse Distance Weighting) and kriging method. In the results, in summary, all two different methods can be used to quantify exposures at a particular source area, and thus provide, a solid foundation for making risk-based decisions. All the calculations can be performed using Excel's built-in functions, and the capabilities of geospatial analysis allow the results to be displayed visually. However, anyone who uses these methods should understand all of the assumptions and limitation.
The purpose of this study is to assess spatiotemporal variation of coastal water quality according to time and location changes. For this we developed numerical marine trophic index base on four water quality components (chlorophyll, suspended solids, dissolved inorganic nitrogen and phosphorus) and applied this index to the water quality data measured in the korean coastal zone for the 7-years period from 1997 to 2003. Water quality data are obtained only at selected sites even though they are potentially available at any location. Therefore, in order to estimate spatial variation of coastal water quality, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observation data. In this study, we used IDW (Inverse Distance Weighted) method to predict water quality components at unmeasured locations and applied marine trophic index to predicted values obtained by IDW interpolation. The results of this study indicate that marine trophic index and spatial interpolation are useful for understanding spatiotemporal characteristics of coastal water quality.
A lot of data which are used in environment analysis of air pollution have characteristics that are distributed continuously in space. In this point, the collected data value such as precipitation, temperature, altitude, pollution density, PM10 have spatial aspect. When geostatistical data analysis are needed, acquisition of the value in every point is the best way, however, it is impossible because of the costs and time. Therefore, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observations. In this study, spatial interpolation method such as local trend surface model, IDW(inverse distance weighted), RBF(radial basis function), Kriging were applied to PM10 annual average concentration of Seoul in 2005 and the accuracy was evaluated. For evaluation of interpolation accuracy, range of estimated value, RMSE, average error were analyzed with observation data. The Kriging and RBF methods had the higher accuracy than others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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