This study examined: 1) the effect of store density on perceived crowding 2) the difference of perceived price benefit of sale by store density 3) the effect of perceived price benefit and store density on perceived crowding and 4) the effect of perceived crowding and price benefit on shopping behaviors. Store density and perceived crowding were categorized into social and spatial dimensions. Data were collected with 6 (high, medium, and low social and spatial densities) * 2 (sale and no-sale) between-subjects experimental designs. A total of 395 responses were analyzed. The results revealed that social density affected social crowding, but spatial density had no effect on perceived crowding. Price benefit of sale was not different by store density. The sale itself did not affect perceived crowding. Under the social density situation, perceived price benefit reduced spatial crowding and social crowding showed a positive effect on purchase behavior while spatial crowding had a negative effect. However, the most important effect on purchase behavior was price benefit. The study implies that social density (not spatial density) is important for consumer behavior and retail strategies.
Increase in avian species richness is one of the important issues of urban biodiversity policies, since it can promote diverse ecosystem services such as seed dispersal, education, and pollination. However, though human disturbance can significantly affect avian species richness, there are limited studies on the way to reflect the dynamics of floating population. Therefore, this study analyzed the spatial relationship between avian species richness, floating population, and vegetation cover using telecommunications information to identify the areas that requiring targeted monitoring and restoration action. Bivariate Local Moran's I was applied to identify LISA cluster map that showing representative biotopes, which reflect significant spatial relationship between species richness and population distribution. Edge density and distribution of ndvi were identified for evaluating relative adequacy of selected biotopes to strengthen the robust biodiversity network. This study offers insight to consider human disturbance in spatial context using innovative big data to increase the effectiveness of urban biodiversity measures.
Many studies states that improperly uprising of infrastructure may cause leading the forest degradation and canopy reduction in many tropical forest of Asian countries. Other studies revealed that habitat destruction and fragmentation, edge effects, exotic species invasions, pollution are provoked by roads. Similarly, environmental effects of road construction in forests are problematic. Similarly, many researches have been indicated that roads have a far greater impact on forests than simply allowing greater access for human use. Moreover, people using river as means of transportation hence illegal logging and felling cause canopy depletion in many countries. Therefore, it is important to comprehend the study about spatial relation of road, river and suburb followed by temporal change of forest canopy phenomena. This study also tried to examine the effect of road, river and suburb in forest canopy density change of Terai forest of Nepal from you 1988 to 2001. So, Landsat TM88, 92 and 001 and FCD (Forest Canopy Density) mapper were used to perform the spatial .elation of canopy density change. ILWIS (Integrated Land and Water Information System) which is GIS software and compatible with remote sensing data was used to execute analysis and visualize the results. Study found that influence of distance to suburb and river had statistically significance influenced in canopy change. Though road also influenced canopy density much but didn't show a statistical relation. It can be concluded from this research that understanding of spatial relation of factors respect with canopy change is quite complex phenomena unless detail analysis of surrounding environment. Hence, it is better to carry out comprehensive analysis with other additional factors such as biophysical, anthropogenic, social, and institutional factors for proper approach of their effect on canopy change.
This paper describes the current spatial patterns of the net primary productivity (NPP) of the terrestrial vegetation and carbon emission (C) in the world due to the burning of fossil fuels in order to clarify the amount of expansion of human activity. The C/NPP value varies spatially from almost zero to several tens of thousand times the local NPP. C/NPP is higher under the condition of extensive human activities due to a high human population density or when the local NPP is extremely low in severe climatic zones. In contrast, the low C/NPP areas are distributed mainly in sparsely populated districts, loading to a low impact of human activity. Although the area where C/NPP is less than 10% accounts for about 70% of the entire land area, one-third of these areas cannot contribute to carbon absorption because of low NPP with a shortage of climatic resources. Since more than half of the areas of the remaining areas are agricultural land and forest ecosystems with high NPP, the possible afforestation area was evaluated to be maximum of $30{\times}10^{6}\;km^{2}$; here only sequestrate carbons that correspond to 2% of the global total NPP are present. These analyses revealed that presently most of the areas where the NPP is high are those exclusively used by humans and that it is difficult for large-scale forest plantations to absorb a substantial amount of the carbon emitted annually by humans.
Forest Canopy Density is a dynamic process mediated by various natural and anthropogenic factors. It can be changed over time and locations in the same forest type and landscape. However, human dimensions are considered as the primary force of landscape change and subsequent forest canopy loss in tropical regions of the world. Many studies have been indicated that roads have a far greater impact on forests than simply allowing access for human use. Similarly, rivers have been used as means of transportation, hence illegal logging and felling further deplete forest canopy density. The main objective of this study was to investigate the spatio-temporal dynamic alterations of Forest Canopy Density (FCD) across with site associated factors such as biophysical, physical and human interferences in tropical region of Nepal from 1988 to 2001. Landsat TM and ETM+ of 1988 and 2001 were used to assess the spatial and temporal dynamic alterations of FCD. This analysis revealed that distance to human settlements at P=<0.01, rivers, human interferences (path and fire) and species composition had a statistically significance at P=<0.05 level. However, other factors did not show any significant relation. So, we concluded that understanding of dynamic alterations of FCD with respect to factors was quite complex phenomena. Other surrounding environment could also playa significant role. A comprehensive analysis could be required to understand such complexities. Therefore, additional factors such as climatic, biophysical, social, and institutional with respect to spatio-temporal variability should be considered for the better understanding of canopy dynamic.
In order to achieve the radiotherapy more precisely using highly energetic heavy charged particles, it is important to know the distribution of the electron density in a human body, which is highly related to the range of charged particles. We can directly obtain the 2-D distribution of the electron density in a sample from a heavy ion CT image. For this purpose, we have developed a heavy ion CT system using a broad beam. The performance, especially the position resolution, of this system is estimated in this work. All experiments were carried out using the heavy ion beam from the HIMAC. We have obtained the projection data of polyethylene samples with various sizes using He 150 MeV/u, C 290 MeV/u and Ne 400 MeV/u beams. The used targets are the cylinders of 40, 60 and 80 mm in diameter, each of them has a hole of 10 mm in diameter at the center of it. The dependence of the spatial resolution on the target size and the kinds of beams will be discussed.
Rujirakul, Ratana;Ueng-arporn, Naporn;Kaewpitoon, Soraya;Loyd, Ryan J;Kaewthani, Sarochinee;Kaewpitoon, Natthawut
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권6호
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pp.2323-2326
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2015
It is urgently necessary to be aware of the distribution and risk areas of liver fluke, Opisthorchis viverrini, for proper allocation of prevention and control measures. This study aimed to investigate the human behavior, and environmental factors influencing the distribution in Surin Province of Thailand, and to build a model using stepwise multiple regression analysis with a geographic information system (GIS) on environment and climate data. The relationship between the human behavior, attitudes (<50%; $X_{111}$), environmental factors like population density ($148-169pop/km^2$; $X_{73}$), and land use as wetland ($X_{64}$), were correlated with the liver fluke disease distribution at 0.000, 0.034, and 0.006 levels, respectively. Multiple regression analysis, by equations OV= -0.599 + 0.005(population density ($148-169pop/km^2$); $X_{73}$) + 0.040 (human attitude (<50%); $X_{111}$) +0.022 (land used (wetland; X64), was used to predict the distribution of liver fluke. OV is the patients of liver fluke infection, R Square= 0.878, and, Adjust R Square= 0.849. By GIS analysis, we found Si Narong, Sangkha, Phanom Dong Rak, Mueang Surin, Non Narai, Samrong Thap, Chumphon Buri, and Rattanaburi to have the highest distributions in Surin province. In conclusion, the combination of GIS and statistical analysis can help simulate the spatial distribution and risk areas of liver fluke, and thus may be an important tool for future planning of prevention and control measures.
Satellite data have an intrinsic problem due to a number of various physical parameters, which can have a similar effect on measured radiance. Most evaluations of satellite performance have relied on comparisons with limited spatial and temporal resolution of ground-based measurements such as soundings and in-situ measurements. In order to overcome this problem, a new way of satellite data evaluation is suggested with statistical tools such as empirical orthogonal function(EOF), and singular value decomposition(SVD). The EOF analyses with OMI and OMI HCHO over northeast Asia show that the spatial pattern show high correlation with population density. This suggests that human activity is a major source of as well as HCHO over this region. However, this analysis is contradictory to the previous finding with GOME HCHO that biogenic activity is the main driving mechanism(Fu et al., 2007). To verify the source of HCHO over this region, we performed the EOF analyses with vegetation and HCHO distribution. The results showed no coherence in the spatial and temporal pattern between two factors. Rather, the additional SVD analysis between $NO_2$ and HCHO shows consistency in spatial and temporal coherence. This outcome suggests that the anthropogenic emission is the main source of HCHO over the region. We speculate that the previous study appears to be due to low temporal and spatial resolution of GOME measurements or uncertainty in model input data.
본 논문에서는 자연 이미지가 갖는 통계적 일관성과 안개를 인식하는 시지각적 통계 특성을 이용하여 단일 안개 영상에서, 안개가 없는 참조 영상과의 비교 없이, 시지각적으로 안개 영상의 가시성을 예측한다. 제안하는 모델은 기존 안개 영상의 가시성 예측 방법들이 불가피하게 사용했던 추가 정보들, 예를 들면, 다수의 다양한 안개 영상, 차량 탑재 카메라의 지리적 위치 정보, 사람의 가시성 평가에 대한 학습 결과, 도로 선 혹은 교통 신호와 같이 안개 영상의 돋보이는 특정 물체 정보 등을 사용하지 않는다. 본 논문의 모델은 오직 테스트 안개 영상이 자연 현상에 의한 안개 영상 혹은 안개가 전혀 없는 영상에서 일관적으로 발견되는 통계적 특성으로부터 얼마나 떨어져 있는지 측정함으로써 안개 영상의 가시성을 예측한다. 시지각적으로 안개를 인식하여 일관된 통계를 나타내는 특징 인자들은 공간상의 자연 이미지 통계 모델과 안개 영상의 특징 (명암대비의 감소, 색상과 채도의 감소, 밝기의 증가)으로부터 유도된다. 제안하는 모델은 안개 영상의 전체 영역에 대한 가시성뿐만 아니라 각 관심 영역에서 패치 크기에 따른 지역적 안개 영상의 가시성도 예측할 수 있다. 본 모델의 성능분석을 위하여 사람이 직접 인지하는 가시성 측정 실험을 100 장의 다양한 안개 영상에 대해 수행하였다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 예측된 안개 영상의 가시성과 사람이 체감한 안개 영상의 가시성을 비교한 결과, 둘 사이에 매우 높은 상관관계가 있는 것으로 평가되었다. 본 논문이 제안하는 무참조 안개 영상의 가시성 예측 모델은 사람의 시지각적 특성을 활용한 새로운 방법으로, 향후 안개 영상의 가시성 향상 알고리듬 개발과 선 개발된 안개 제거 및 가시성 향상 알고리듬들의 성능을 정확히 평가할 수 있는 새로운 측정방법 개발 등에 매우 유용할 것으로 기대된다.
식물 보존의 권고지역에서 식물 집단의 공간적 데이터는 여러 목적에서 중요하다. 부산광역시 금정산과 아홉산 의 대사초(Carex siderosticta)의 지리적 거리에 따른 공간적 분포를 분석하였다. 공간적 양상의 분석 방법은 여러 패치 척도, 분산 척도에 의거한 plot(플롯)의 크기에 따라 집단의 균질성 또는 운집을 분석하였다. 대사초의 많은 자연 플롯은 산림군락에서 균질하지 않았다. 예를 들면 균질한 플롯은 6.0 m $\times$ 6.0 m 이내였다. 플롯의 크기가 6.0 m $\times$ 12.0 m 이상이면 운집되었다. 대사초의 이웃 패치는 평균 7.5 m에서 9.0 m사이였다. 그런데 자연집단이 인간의 활동에 의해 교란되면 운집은 9.0 m보다 짧은 거리에서 일어났다. 결론적으로 대사초의 지리적 분포는 플롯의 밀도에 균질하지 않았고 금정산과 아홉산 집단에서 집단 크기에 따라 다르며 인간의 간섭은 플롯에서 밀도 효과를 일으킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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