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Spatial Estimation of Point Observed Environmental Variables: A Case Study for Producing Rainfall Acidity Map

점관측 환경 인자의 공간 추정 - 남한 지역의 강우 산도 분포도 작성


Abstract

The representation of point-observed environmental variables in Geographic Information Systems(GIS) has often been inadequate to meet the need of regional-scale ecological and environmental applications. To create a map of continuous surface that would represent more reliable spatial variations for these applications, I present three spatial estimation methods. Using a secondary variable of the proximity to coast line together with rainfall acidity data collected at the 63 acid rain monitoring stations in Korea, average rainfall acidity map was cteated using co-kriging. For comparison, two other commonly used interpolation methods (inverse distance weighting and kriging) were also applied to rainfall acidity data without reference to the secondary variable. These estimation methods were evaluated by both visual assessments of the output maps and the quantitative comparison of error measures that were obtained from cross validation. The co-kriging method produced a rainfall acidity map that showed noticeable improvement in repoducing the inherent spatial pattern as well as provided lower statistical error as compared to the methods using only the primary variable.

기후, 토양, 대기, 지질, 지하수 등과 관련된 측정자료는 지역적 규모의 생태 및 환경 목 적의 지리정보시스템(GIS)에서 자주 요구되는 공간자료이다. 이와 같은 환경 인자는 자료의 특성 상 한정된 지점에서의 점관측자료(point observation)에 의존하여 전체 대상 지역의 지리적 분포 를 추정하는 보간법(spatial interpolation)을 이용하여 수치지도의 형태로 변환되고 있으나, 그 추 정의 정확도와 관련하여 다른 GIS 공간자료와의 연계분석시 많은 주의가 요망되고 있다. 전국 63 개소에서 측정된 강우산도 자료를 이용하여 보다 정확도가 높은 연속면(continuous surface)을 나 타내는 디지탈지도를 제작하기 위하여 세 가지 공간추정방법을 적용하였다. 미측정지점에서의 강 우산도를 추정하기 위하여 강우산도와 상관관계가 높은 서남해안으로부터의 거리를 보조변수로 사용하여 Co-kriging 방법을 적용하였고, 위의 추정 결과와의 비교 목적으로 보조변수를 사용하 지 않는 거리반비례평균법과 Kriging을 이용하였다. 세 가지 공간보간법에 의하여 추정된 연속면 지도를 비교한 결과, 보조 변수를 이용한 Co-kriging 방법에 의한 수치지도가 강우산도의 미세한 분포 양상을 나타내는 데 적합하게 판정되었다. 또한 실지 관측지와 추정치와의 차이를 분석하는 역검정방법을 이용하여 추정오차를 구한 결과, Co-kriging에 의한 추정치가 최소의 오차를 보여 주었다. Co-kriging이 현재의 GIS 사용자들에서 다소 익숙치 않은 공간추정방법이지만, 여러 종 류의 점관측 환경인자의 공간추정에 매우 적합한 방법이라 할 수 있다.

Keywords

References

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