This study investigates the utilities of spatial analysis in the context of survey research using Geographical Information System(GIS) and Geographically Weighted Regression (GWR) which take account of spatial heterogeneity. Many social phenomena involve spatial dimension, and with the development of GIS, GPS receiver, and online location-based services, spatial information can be collected and utilized more easily, and thus application of spatial analysis in the survey research is getting easier. The traditional OLS regression models which assume independence of observations and homoscedasticity of errors cannot handle spatial dependence problem. GWR is a spatial analysis technique which utilizes spatial information as well as attribute information, and estimated using geographically weighted function under the assumption that spatially close cases are more related than distant cases. Residential survey data from a Primary Autonomous District are used to estimate a model of public service satisfaction. The findings show that GWR handles the problem of spatial auto-correlation and increases goodness-of-fit of model. Visualization of spatial variance of effects of the independent variables using GIS allows us to investigate effects and relationships of those variables more closely and extensively. Furthermore, GIS and GWR analyses provide us a more effective way of identifying locations where the effect of variable is exceptionally low or high, and thus finding policy implications for social development.
When analyzing geographical phenomena, two properties need to be considered. One is the spatial dependence structure and the other is a variation or an uncertainty inhibited in a geographic space. Two problems are encountered due to the properties. Firstly, spatial dependence structure, which is conceptualized as spatial autocorrelation, generates heterogeneous geographic landscape in a spatial process. Secondly, generic statistics, although suitable for dealing with stochastic uncertainty, tacitly ignores location information im plicit in spatial data. GIS is a versatile tool for manipulating locational information, while spatial statistics are suitable for investigating spatial uncertainty. Therefore, integrating spatial statistics to GIS is considered as a plausible strategy for appropriately understanding geographic phenomena of interest. Geographic hot-spot analysis is a key tool for identifying abnormal locations in many domains (e.g., criminology, epidemiology, etc.) and is one of the most prominent applications by utilizing the integration strategy. The article aims at reviewing spatial statistical perspective for analyzing spatial processes in the framework of GIS by carrying out empirical analysis. Illustrated is the analysis procedure of using spatial scan statistic for detecting clusters in the framework of GIS. The empirical analysis targets for identifying spatial clusters of breast cancer incidents in Erie and Niagara counties, New York.
Background: Pediatric acute lymphoblastic leukemia (pALL) patients at King Abdulaziz Medical City represent a pure Saudi Arabian population. ETV6-RUNX1 positive pALL patients have good prognosis as compared to ETV6-RUNX1 negative counterparts. Therefore, frequencies of these two patient groups have a huge consideration in treatment strategies of pALL in a given population. Different geographical locations have been reported to have different frequencies of ETV6-RUNX1 ranging from 10% in Southeast Asia to 30% in Australia. Aim: Therefore, the objective of this study was to establish the ETV6-RUNX1 status of Saudi Arabian pALL patients and its association with clinical parameters and early remission. Materials and Methods: Clinical parameters and ETV6-RUNX1 status (using FISH technique) of pALL patients attending the Pediatric Oncology Clinic, King Abdulaziz Medical City, Riyadh from 2006 to 2011 were studied. Comparisons between ETV6-RUNX1 positive and negative groups were accomplished using chi-square test or Fisher's exact test. All statistical analyses were performed using SAS version 9.2 (SAS Institute, Inc., Cary, NC). Results: Out of 54 patients, 33 were male and 21 were females (ratio 1.57:1). B- and T-cell lineages were found in 47 (87%) and 7 (13%) patients respectively. Only 5 (9.3%) patients were ETV6-RUNX1 positive while 49(80.7%) were ETV6-RUNX1 negative. All ETV6-RUNX1 patients (100%) were of B-cell lineage and 80% (4/5) were in the 3-7 year age group. None of the ETV6-RUNX11 patients had ${\geq}5%$ blasts (no remission) at day 14 as compared with 9% in the ETV6-RUNX1 negative group (Figure 1). Conclusions: Frequency of ETV6-RUNX1 positive patients (less than 10%) in our pALL patients is much lower than reported for most European countries, North America, Australia and Japan while it is in accordance with ETV6-RUNX1 frequencies from Egypt (11.6%), Pakistan (10%), Spain (2%) and India (5-7%). This shows ethnic differences in genetics of pALL as well as higher frequencies of ETV6-RUNX1 positive pALL mostly in more industrialized countries, probably due to some industrial pollutants or westernized lifestyle.
Kim, Hong-Joe;Oh, Ji-Yeon;Kim, Dong-Kwan;Yun, Hong-Tai;Jung, Woo-Suk;Hong, Jeum-Kyu;Kim, Ki-Deok
Research in Plant Disease
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v.16
no.2
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pp.176-182
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2010
Occurrence of plant diseases is dependent on various factors in the agricultural system. Due to recent extensive environmental climate changes, i.e. global warming, agricultural systems such as planting dates and cultivars are being affected. Gradual transition in disease occurrence and incidence in the agricultural fields can also be affected by direct and/or indirect environmental changes. In this study, we evaluated disease occurrence and incidence in soybean plants to investigate whether it could be related with cultivars, planting dates and geographical differences in Korea in 2008. Soybean cultivars including 'Taekwang', 'Pungsan', 'Cheongja 3', 'Saeol', and 'Dawon' were planted in four different dates, May 15, June 1, June 15, and June 30, in two locations, Suwon, and Naju. Soybean diseases such as wild fire and bacterial pustule were mainly found depending on cultivars, planting dates, and areas. Wild fire occurred severely on cv. 'Taekwang' while bacterial blight did on cv. 'Dawon' among tested cultivars. Disease developments of wild fire and bacterial blight generally decreased in delayed planting regardless of cultivars.
Maize (Zea mays L.) is a C4-plant and one of the three major crops grown worldwide. Because of its high productivity, maize is considered as one of the most important food and feed stocks in the world. Recently, bioethanol from maize was predominantly generated in the USA and Brazil. Infection of maize by several diseases resulted in a huge disaster and prevented maize production. Downy mildew, caused by Peronosclerospora sorghi, is one of the most serious diseases of maize. Despite efforts to develop downy mildew-resistant cultivars or seed treatment with metalaxyl, downy mildew persists as a serious pathogen and is still prevalent in specific geographical locations. Analysis of soils infected with downy mildew and investigation of candidates associated with downy mildew resistance is an attractive method to overcome downy mildew damage in maize. In a previous study, we reported that maize chromosome 6 carries a possible candidate gene for downy mildew resistance. Using bioinformatics tools and RT-PCR analysis, five novel genes including bZIP, OFP transcription factor, and Ppr were identified as candidate genes associated with downy mildew resistance.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.11
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pp.3373-3383
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2009
The aim of the current study is to look at the mediating effects of structural features (i.e. decentralization, formalization, and specialization) on the relationship between product variety and the performance of product family. This study investigates the impact of decentralization and formalization for platform and derivative projects separately and in the context of the performance of the product family as a whole, as opposed to individual projects. In addition to relationships between people and groups, the current study considers physical element of an organization such as geographical location in which business tasks are conducted. The current study focuses on spatial differentiation which refers to the number of different sites or locations operated by an organization. Based on a cross-industry sample of 103 Korean manufacturers, this study examines the role of organizational structure features in which firms successfully increase product variety. The study examines that formalization in platform projects and decentralization in derivative projects enhance high variety firms' product family performance. The study finds significant mediating effect of spatial proximity on the relationship between product variety and product family performance.
The seasonal occurrence trends of the brown-winged green bug, Plautia stali, and the brown malmorated stink bug, Halyomorpha halys, were monitored in sweet persimmon orchards in southern region of Korea using light traps (in 2000 and 2001), and aggregation pheromone traps (methyl (E, E, Z)-2 ,4, 6-decatrienoate)) of P. stali (in 2001). Light trap data showed that H. halys started to occur from the end of June, and reached its peak in early or mid August, while P. stali was mostly attracted to the traps from mid July to late August without any distinct attraction peak. Both species did not occur after September in the persimmon orchards studied. The attraction patterns of both species to aggregation pheromone traps were different from those observed in light traps. Both species were attracted to the pheromone traps from mid May to late August. The peak occurrence of H. halys could not be detected due to low catches. However, the period of peak attraction for P. stali was from late June to late August depending on the geographical locations. The aggregation pheromone traps of P. stali attracted more number of P stali than H. hails, but the light traps showed a reverse pattern. In both species, more females were attracted to the aggregation pheromone traps than males. The difference of attraction patterns between 2 types of traps was discussed in relation to content of soluble tannin in persimmon fruits.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.16
no.1
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pp.1-15
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2010
A feng-shui map(山圖) represents the most ideal natural landform on a map of feng-shui space model, highlighting propitious spots and grave sites in terms of feng-shui. This study made an analysis into feng-shui maps featured in the Chinese feng-shui manual Jiriinjasuji published in the Ming dynasty of China and did research on the following points regarding the traits of landform expressions: viewpoints of feng-shui maps, perspective points, center-oriented maps, double map scales, mountain theories, detailed expressions of propitious spots, etc. The major characteristics of landform expressions in the Chinese feng-shui manual Jiriinjasuji are as follows: the viewpoint technique was aerial one; the maps were center-oriented, that is to say, the center of grave sites or propitious spot was depicted in detail; and often the important terrains around grave sites were exaggerated or delete compared with real landforms. In addition, other vital landforms not observed from grave sites were depicted with viewpoints moved and were represented in greater details' The part of mountain theories had the following points as their main subject matter: geographical locations, overall orientations of mountain ranges, topographical traits, grave seat directions, surrounding terrains and extent of fortune-bringing. The directions of the maps were relative and there was no definite concept of scales. But, there are many cases where the maps made use of the double scale technique when expressing the terrains that have propitious space, logistical cities or directional importance. Furthermore, they often utilized multiple scale in expressing near views, mid-range views and distant views.
Yun Jin-Il;Choi Jae-Yeon;Yoon Young-Kwan;Chung Uran
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.2
no.4
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pp.175-182
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2000
Spatial interpolation of daily temperature forecasts and observations issued by public weather services is frequently required to make them applicable to agricultural activities and modeling tasks. In contrast to the long term averages like monthly normals, terrain effects are not considered in most spatial interpolations for short term temperatures. This may cause erroneous results in mountainous regions where the observation network hardly covers full features of the complicated terrain. We developed a spatial interpolation model for daily minimum temperature which combines inverse distance squared weighting and elevation difference correction. This model uses a time dependent function for 'mountain slope lapse rate', which can be derived from regression analyses of the station observations with respect to the geographical and topographical features of the surroundings including the station elevation. We applied this model to interpolation of daily minimum temperature over the mountainous Korean Peninsula using 63 standard weather station data. For the first step, a primitive temperature surface was interpolated by inverse distance squared weighting of the 63 point data. Next, a virtual elevation surface was reconstructed by spatially interpolating the 63 station elevation data and subtracted from the elevation surface of a digital elevation model with 1 km grid spacing to obtain the elevation difference at each grid cell. Final estimates of daily minimum temperature at all the grid cells were obtained by applying the calculated daily lapse rate to the elevation difference and adjusting the inverse distance weighted estimates. Independent, measured data sets from 267 automated weather station locations were used to calculate the estimation errors on 12 dates, randomly selected one for each month in 1999. Analysis of 3 terms of estimation errors (mean error, mean absolute error, and root mean squared error) indicates a substantial improvement over the inverse distance squared weighting.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.2
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pp.47-56
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2020
Decline of pine forests happens in Korea due to various disturbances such as insect pests, forest fires and extreme climate, which may further continue with ongoing climate change. For conserving and reestablishing pine forests, understanding climate-induced future shifts of pine tree distribution is a critical concern. This study predicts future geographical distribution of Pinus densiflora, using Maximum Entropy Model (MaxEnt). Input data of the model are locations of pine tree stands and their environmental variables such as climate were prepared for the model inputs. Alternative future projections for P. densiflora distribution were conducted with RCP 4.5 and RCP 8.5 climate change scenarios. As results, the future distribution of P. densiflora steadily decreased under both scenarios. In the case of RCP 8.5, the areal reductions amounted to 11.1% and 18.7% in 2050s and 2070s, respectively. In 2070s, P. densiflora mainly remained in Kangwon and Gyeongsang Provinces. Changes in temperature seasonality and warming winter temperature contributed primarily for the decline of P. densiflora., in which altitude also exerted a critical role in determining its future distribution geographic vulnerability. The results of this study highlighted the temporal and spatial contexts of P. densiflora decline in Korea that provides useful ecological information for developing sound management practices of pine forests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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