With the various urban characteristics of each city, the existing water demand prediction, which uses average liter per capita day, cannot be used to achieve an accurate prediction as it fails to consider several variables. Thus, this study considered social and industrial factors of 164 local cities, in addition to population and other directly influential factors, and used main substance and cluster analyses to develop a more efficient water demand prediction model that considers unique localities of each city. After clustering, a multiple regression model was developed that proved that the $R^2$ value of the inclusive multiple regression model was 0.59; whereas, those of Clusters A and B were 0.62 and 0.74, respectively. Thus, the multiple regression model was considered more reasonable and valid than the inclusive multiple regression model. In summary, the water demand prediction model using principal component and cluster analyses as the standards to classify localities has a better modification coefficient than that of the inclusive multiple regression model, which does not consider localities.
This study analyzed the relationship between NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and urban heat island in three cities: Daegu, Kyungju, and Pohang for understanding the degree of nature conservation concentrating in the transition zone of them. Daegu city is the third city in Korea which has a dense population. Kyungju is a traditional city which has good nature. Pohang is an industrial city which has those of characters of Daegu and Kyungju. Landsat 1M data in May 17, 1997 were used for the analysis of heat island. There were about four theoretical models to estimate the surface temperature from TM data: Two-point linear model, Linear regression model, Quadratic regression model, and Cubic regression model. In this study, Linear regression model had been utilized to analyze the urban heat island. On the resultant images, the transition zone of Daegu was urbanized more extremely than those of other two cities. It is thought that the analysis of relationship between NDVI and surface temperature, used in this study, is regarded as one of effective methodologies for urban-environmental detection from satellite imageries.
본 연구는 저탄소 사회구현을 위해 도시차원에서 추진되고 있는 일본의 환경모델도시 사업을 대상으로 추진과정과 계획내용, 1차 평가결과 등을 살펴봄으로써 우리나라 녹색성장 정책에 적용가능한 시사점을 도출하고자 하였다. 일본은 2008~2009년 13개 도시를 환경모델도시로 선정하였으며, 매년 세부추진계획에 대한 평가를 통해 도시와 지역 간의 정보공유 및 지자체간 자율경쟁 환경을 조성하고 있다. 환경모델도시의 주요 계획내용을 살펴보면, 대부분 도시공간구조의 컴팩트도시화와 LRT 등을 활용한 대중교통중심형 도시구현을 목표로 하고 있으며, 지역자원을 활용한 신재생에너지 개발과 보급에 주력하고 있다. 특히, 저탄소 도시구현을 지원하는 사회프로그램 도입과 운영에 적극적인 것을 알 수 있는데 환경포인트제도, 에코센터 교육프로그램 전개 등 시민참여와 인재육성에 관련된 계획이 대표적인 예이다. 이러한 추진사례를 통해 볼 때, 우리나라에서 추진 중인 녹색성장 정책은 정부 주도형에서 지자체 주도형으로 전환될 필요성이 있으며, 이해관계자 모두가 참여하는 계획의 추진, 신재생에너지와 관련된 새로운 기술도입시 관련 법적 제도적 보완 등의 노력이 선행될 필요다고 하겠다.
This study aims to analyze the qualitative and quantitative effects of environmental policies in terms of green space management using logistic regression model(LRM). Landsat satellite imageries in 1985, 1992, 2000, 2008, and 2015 are classified using a hybrid-classification method. Based on these classified maps, logistic regression model having a deforestation tendency of the past is built. Binary green space change map is used for the dependent variable and four explanatory variables are used: distance from green space, distance from settlements, elevation, and slope. The green space map of 2008 and 2015 is predicted using the constructed model. The conservation effect of Ulsan's environmental policies is quantified through the numerical comparison of green area between the predicted and real data. Time-series analysis of green space showed that restoration and destruction of green space are highly related to human activities rather than natural land transition. The effect of green space management policy was spatially-explicit and brought a significant increase in green space. Furthermore, as a result of quantitative analysis, Ulsan's environmental policy had effects of conserving and restoring 111.75㎢ and 175.45㎢ respectively for the periods of eight and fifteen years. Among four variables, slope was the most determinant factor that accounts for the destruction of green space in the city. This study presents logistic regression model as a way of evaluating the effect of environmental policies that have been practiced in the city. It has its significance in that it allows us a comprehensive understanding of the effect by considering every direct and indirect effect from other domains, such as air and water, on green space. We conclude discussing practicability of implementing environmental policy in terms of green space management with the focus on a non-statutory plan.
본 연구에서는 3차원 도시시설 정보모델의 상호운용성을 확보할 수 있는 표준 데이터 스키마인 CityGML을 이용하여 하수관망, 맨홀, 지형을 대상으로 3차원 정보모델을 생성하고, 정보모델을 통해 강우우수 유출해석을 수행하였다. 기존 GIS 기반의 2차원 구축 정보를 3차원 정보모델로 변환함으로써 도시시설물 정보를 의미정보와 형상정보로 나누어 관리할 수 있고, 강우해석 시 도시 강우해석을 위한 입력 값들을 정보모델을 통해 자동 생성하여 과거 수작업으로 수행하던 업무를 부분적으로 자동화가 가능하도록 하였다. 또한 강우 해석 결과와 정보모델을 연동시켜 침수 지역과 위치 및 침수수준을 자동으로 손쉽게 파악할 수 있는 가능성을 제시하였다.
한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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pp.19-26
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2003
The dispersion of recycled particulates in the complex coastal terrain containing Kangnung city, Korea was investigated using a three-dimensional non-hydrostatic numerical model and lagrangian particle model (or random walk model). The results show that particulates at the surface of the city that float to the top of thermal internal boundary layer (TIBL) are then transported along the eastern slope of the mountains with the passage of sea breeze and nearly reach the top of the mountains. Those particulates then disperse eastward at this upper level over the coastal sea and finally spread out over the open sea. Total suspended particulate (TSP) concentration near the surface of Kangnung city is very low. At night, synoptic scale westerly winds intensify due to the combined effect of the synoptic scale wind and land breeze descending the eastern slope of the mountains toward the coast and further seaward. This increase in speed causes development of internal gravity waves and a hydraulic jump up to a height of about 1km above the surface over the city. Particulate matter near the top of the mountains also descends the eastern slope of the mountains during the day, reaching the central city area and merges near the surface inside the nocturnal surface inversion layer (NSIL) with a maximum ground level concentration of TSP occurring at 0300 LST. Some particulates were dispersed following the propagation area of internal gravity waves and others in the NSIL are transported eastward to the coastal sea surface, aided by the land breeze. The following morning, particulates dispersed over the coastal sea from the previous night, tend to return to the coastal city of Kangnung with the sea breeze, developing a recycling process and combine with emitted surface particulates during the morning. These processes result in much higher TSP concentration. In the late morning, those particulates float to the top of the TIBL by the intrusion of the sea breeze and the ground level TSP concentration in the city subsequently decreases.
The objective of this study was to quantitatively estimate PM-10 source contribution in Gumi City, Korea. Ambient PM-10 samples were collected by a high volume air sampler, which operated for 84 different days with a 24-h sampling basis, from June 14,2001 though May 19, 2003. The filter samples were analyzed for determining 13 inorganic elements, 3 anions, and a total carbon. The study has intensively applied a receptor model, the PMF (Positive Matrix Factorization) model. The results from PMF modeling indicated that a total of seven sources were independently identified and each source was contributed to the ambient Gumi City from secondary sulfate (34%), motor vehicle (26%), soil relation (5%), field burning (3%), industrial relation (3%), secondary nitrate (22%), and incinration (7%) in terms of PM-10 mass, respectively.
This study was conducted to evaluate the functions of green spaces for the environment amelioration in Chongju City. The results obtained from this study were as follows; 1. Total amounts of $SO_2$ and $NO_2$ which can be absorbed by green spaces in Chongju City from EPA model were calculated as 27,655 tons and l,551 tons per year, respectively. 2. It was estimated that more green spaces were needed to mitigate the effect of air pollutants emitted from industrial complex at Songjung-Dong, Bokdae-Dong and Sachang-Dong in Chongju City. This is acquired as a result of overlaying the map of administrative district, forest state, and $SO_2$ isoline using GIS method. 3. The amounts of green spaces and the selection of their proper location have to be considered at the stage of city planning and in this case, the amounts of air pollutants are also considered.
This research has a purpose to achieve experimental data used for design of ventilation systems necessary for indoor air quality control and their operation and management. For the study, spatial concentration distribution of indoor air quality according to pollutant site in a simplified model chamber. In low flow ventilation, flow pattern of indoor air was mainly influenced by diffusion and additionally, spatial distribution was formed by convection. Distribution of ventilation efficiency according to each pattern of model chamber was evaluated. It was confirmed that diffusion patterns of a pollutant among sites were formed, centering around main stream areas of supply and exhaust outlets.
Background: The purpose of this study, mosquito forecast system implemented by Seoul Metropolitan city, was to obtain the mosquito prediction formula by using the mosquito population data and the environmental data of the past. Results: For this study, the mosquito population data from April 1, 2015, to October 31, 2017, were collected. The mosquito population data were collected from the 50 smart mosquito traps (DMSs), two of which were installed in each district (Korean, gu) in Seoul Metropolitan city since 2015. Environmental factors were collected from the Automatic Weather System (AWS) by the Korea Meteorological Administration. The data of the nearest AWS devices from each DMS were used for the prediction formula analysis. We found out that the environmental factors affecting the mosquito population in Seoul Metropolitan city were the mean temperature and rainfall. We predicted the following equations by the generalized linear model analysis: ln(Mosquito population) = 2.519 + 0.08 × mean temperature + 0.001 × rainfall. Conclusions: We expect that the mosquito forecast system would be used for predicting the mosquito population and to prevent the spread of disease through mosquitoes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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