Park, Yong Hwan;Jang, Tae Woong;Jeong, Jong Cheol;Chae, Hee Mun;Kim, Jong Kuk
Journal of Forest and Environmental Science
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제33권3호
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pp.161-171
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2017
Global environmental changes have the capacity to make dramatic alterations to floral and faunal composition, and elucidation of the mechanism is important for predicting its outcomes. Studies on global climate change have traditionally focused on statistical summaries within relatively wide scales of spatial and temporal changes, and less attention has been paid to variability in microclimates across spatial and temporal scales. Microclimate is a suite of climatic conditions measured in local areas near the earth's surface. Environmental variables in microclimatic scale can be critical for the ecology of organisms inhabiting there. Here we examine the effect of spatial and temporal changes in microclimates on those of carabid beetle communities in Hyangnobong, Korea. We found that climatic variables and the patterns of annual changes in carabid beetle communities differed among sites even within the single mountain system. Our results indicate the importance of temporal survey of communities at local scales, which is expected to reveal an additional fraction of variation in communities and underlying processes that has been overlooked in studies of global community patterns and changes.
Fei, Suozhu;Tan, Xiaohui;Gong, Wenping;Dong, Xiaole;Zha, Fusheng;Xu, Long
Geomechanics and Engineering
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제24권2호
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pp.167-178
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2021
Spatial variability is an inherent uncertainty of soil properties. Current reliability analyses generally incorporate random field theory and Monte Carlo simulation (MCS) when dealing with spatial variability, in which the computational efficiency is a significant challenge. This paper proposes a KL-FORM algorithm to improve the computational efficiency. In the proposed KL-FORM, Karhunen-Loeve (KL) expansion is used for discretizing random fields, and first-order reliability method (FORM) is employed for reliability analysis. The KL expansion and FORM can be used in conjunction, through adopting independent standard normal variables in the discretization of KL expansion as the basic variables in the FORM. To illustrate the effectiveness of this KL-FORM, it is applied to a case study of a strip footing in spatially variable unsaturated soil under rainfall, in which the bearing capacity of the footing is computed by numerical simulation. This case study shows that the KL-FORM is accurate and efficient. The parametric analyses suggest that ignoring the spatial variability of the soil may lead to an underestimation of the reliability index of the footing.
노지에서 재배되는 양파 생산량은 기후환경에 의하여 영향을 받으며, 특정 지역에서 많이 생산되는 지역적인 특성을 가지고 있다. 따라서 생산량 예측시 기상과 지역을 동시에 고려하는 접근이 필요하다. 본 논문에서는 공간 패널 회귀모형을 이용하여 기상변화에 따른 생산량을 추정하였다. 양파 주산지 13곳에 대한 2006년부터 2015년까지의 기상 패널자료를 사용하여, 공간시차를 반영한 공간자기회귀(spatial autoregressive)모형을 사용하였다. 공간가중치 행렬은 임계치 설정방법과 최근거리 설정방법으로 나누어 분석하여, 최근 3곳까지 거리 설정방법을 사용한 모형이 최종 모형으로 선택되었으며, 자기상관성이 유의함을 보였다. 하우스만 검정을 통해 채택된 확률효과모형으로 분석한 결과 누적일조시간(1월), 평균상대습도(4월), 평균최저기온(6월), 누적강수량(11월) 등이 양파 생산량 예측에 유의한 변수로 나타났다.
대부분의 지가분석 연구들은 접근성 변수로서 단순 직선거리를 사용하고, 분석방법으로는 OLS를 사용하는 것을 볼 수 있다. 그러나 단순한 거리개념의 접근성을 밀집된 도시지역에 적용시키는 것은 도로 네트워크의 특성을 반영하지 못하는 한계가 있으며, 또한 일반데이터를 위한 분석방법인 OLS는 공간데이터가 가진 공간효과를 고려하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 개선된 접근성 변수의 개발과 공간효과를 반영한 분석기법에 초점을 두어 지가를 분석하였다. 이를 위해 첫째, 접근성 변수인 도로는 단순한 거리가 아닌 도로네트워크 형태를 고려한 기법인 space syntax를 도입하였다. 둘째, 공간효과를 고려한 GWR을 OLS와 비교하여 분석하였다. 셋째, MAUP 이론을 고려하여 크기가 다른 grid-cell을 이용한 공간단위를 설정하였으며, 이를 강남구에 적용하였다. 더 나아가 각 cell별로 OLS를 통해 독립변수들의 전반적인 영향력을 해석하고, 각 계수들을 국지적인 분석과 도식화가 가능한 GWR을 통해 표현하였다. 분석결과, 접근성 변수는 지가분석에 유의한 결과를 보였으며 GWR이 OLS보다 개선되었고, 공간단위설정에 따라 결과 값이 달라지는 것을 확인할 수 있었다.
수증기는 지구 장파 복사에너지의 주요 흡수인자이다. 따라서 수증기량의 변화를 모니터링하고 변화의 원인을 세밀하게 조사하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 위성관측에 의해 얻어지는 Total Precipitable Water (TPW)자료를 사용하여 가강수량의 변화패턴을 모니터링 하고자 한다. 또한 기후인자들 중 수증기를 통해 생성되어 수증기의 변화패턴을 분석하는데 있어 중요한 역할을 하는 강수량과 다른 기후인자들에 비해 비교적 주기적으로 나타나는 엘니뇨를 통해 가강수량의 변화패턴과 기후인자와의 상관성분석을 실시하고자 한다. 본 연구에서는 TERRA/AQUA 위성의 Moderate-Resolution Imaging Spectroadiometer (MODIS) 센서를 통해 관측된 TPW의 장기적인 변화와 한반도 중남부지방의 강수량변화를 정량적으로 분석하고, 이들의 관계를 엘니뇨와 함께 비교하였다. 이를 통해 엘니뇨의 발생이 한반도 중남부지방의 강수량과 TPW의 변화에 영향을 주고 있는 지에 대해 조사하고자 한다. 먼저, 시계열 분석을 통해 TPW와 중남부지방 강수량의 변화를 정량적으로 산출하고 anomaly분석을 통해 이들의 변화를 세밀하게 분석한 결과 서로 반대의 양상을 띠는 부분이 발견되어 엘니뇨의 anomaly분석결과와 비교하였다. 그 결과 대부분 같은 양상을 띠고 있던 TPW와 강수량이 엘니뇨가 발생한 후 서로 반대의 양상을 띠는 것을 확인하였다.
IPCC는 기상이변의 예방 대책의 중요성을 권고하였으며 폭염은 주요 예방대책수립 주제 중 하나이다. 일반적으로 예방대책수립을 위한 기존 연구는 지형적 특성과 사회적 특성을 따로 구분하여 폭염취약지역을 도출하였으나 본 연구에서는 공간, 지형적 특성뿐만 아니라 사회적 특성을 함께 고려하여 폭염취약지역을 분석하고자 하였다. 에너지 사용량, 인구밀도, 정규식생지수, 수변이격거리, 태양복사량, 도로분포를 변수로 하여 점검하고, 여러 회귀모형 중 가장 적합한 모형인 Spatial Lag Model을 선택하여 사용가능한 변수를 추출하였다. 그리고 Fuzzy 이론에 기초하여 각 변수에 대한 폭염 취약정도를 분석하고, 6개의 변수를 중첩분석하여 최종적으로 폭염취약지역을 도출하였다. 연구 대상지는 폭염의 영향이 큰 대구광역시를 선정하였으며, 취약지역의 경우 기존 도심지이며 수변 및 식생에 영향을 적게 받은 대구 서구, 남구, 달서구에 주로 분포되어있음을 확인하였다. 이를 통해 대구광역시의 폭염 저감을 위한 정책적 지원에 있어 공간적, 사회적 특성을 모두 고려해야 함을 확인하였다.
A housing market in an urban area is not just a single market but a combination of regionally different submarkets. This study begins with a critical mind that previous researches did not consider the spatial autocorrelation of each area where the housings are located. The clustering analysis of housing submarket which considers spatial autocorrelation is performed as it follows. First, 4 housing market attribute variables are reducted to 1 variable by principle component analysis. Then, after calculating $Gi^*max$ by AMOEBA, 7 housing submarkets which have similar characteristics based on $Gi^*max$ are classified. The characteristics of each submarket are investigated, then political implication is deduced as the following. Different level of housing policy should be made to each cluster because each cluster has different level of spatial autocorrelation.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권2호
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pp.32-38
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2021
The purpose of this study is to examine the spatial characteristics of violent and burglary crimes in South Korea. Violent crimes and burglary crimes depend on a spatial setting with good conditions for their criminal purposes. This study defines population density, racial heterogeneity, types of houses, and density of commercial facilities as variables of place affecting crime in cities and counties. The study collects data from 229 cities in Korea to analyze the effect of spatial characteristics on crime. We conduct additional analyses to meet the statistical requisites of the spatial econometrics model using the open-source software R and GeoDa 1.12.1.129. From the analytical result, population density, racial heterogeneity, apartments, and commercial areas relate to crime occurrence. We suggest the implication of the theoretical and practical contributions to the relationship between place and crime.
The goal of this study was to efficiently analyze the relationships of the number of thefts with related factors, considering the spatial patterns of theft crimes. Theft crime data for a 5-year period (2009-2013) were collected from Haeundae Police Station. A logarithmic transformation was performed to ensure an effective statistical analysis and the number of theft crimes was used as the dependent variable. Related factors were selected through a literature review and divided into social, environmental, and defensive factors. Seven factors, were selected as independent variables: the numbers of foreigners, aged persons, single households, companies, entertainment venues, community security centers, and CCTV (Closed-Circuit Television) systems. OLS (Ordinary Least Squares) and GWR (Geographically Weighted Regression) were used to analyze the relationship between the dependent variable and independent variables. In the GWR results, each independent variable had regression coefficients that differed by location over the study area. The GWR model calculated local values for, and could explain the relationships between, variables more efficiently than the OLS model. Additionally, the adjusted R square value of the GWR model was 10% higher than that of the OLS model, and the GWR model produced a AICc (Corrected Akaike Information Criterion) value that was lower by 230, as well as lower Moran's I values. From these results, it was concluded that the GWR model was more robust in explaining the relationship between the number of thefts and the factors related to theft crime.
유역에서의 수문지형학적 특성들은 유출현상과 깊은 상관성을 가지고 있다. 지리정보체계의 발달은 양자간의 역학관계를 규명하는데 커다란 도움을 주었다. 본 연구에서는 이러한 지형인자 중 수문응답과 밀접한 관계로 알려진 국부경사와 지표면거리에 대한 분석을 실시하였다. 그러나 이상의 지형인자는 각 pixel별 변동성이 매우 크기 때문에 DEM으로부터 추출된 자료를 직접 사용하는 것은 한계를 가지게 된다. 따라서 공간상관성을 고려한 분포도의 통계적 특성을 이용해 수문응답함수 특성과 분포된 지형학적인자간의 관계를 살펴보았다. 분석결과 국부경사는 첨두유량에, 지표면거리는 첨두유량, 평균 및 분산에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 이러한 수문지형학적 분석 기법은 DEM자료로부터 수문응답을 직접 유추할 수 있는 유용한 기법으로 발전될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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