In order to investigate the influence of nuclear power plant operation on its nearby environment, soil, stream and marine sediment samples were collected in the vicinity of the Youngkwang Nuclear Power Plant in Korea, and analyzed for artificial and natural radionuclide radioactivity. From the analytical result, Cs-137 was detected in most soil samples. but it may have been derived fiom past nuclear weapon tests because Cs-134 having short half-live was not detected. The radioactivities of Cs-137 in the sediment samples were also detected which are within the normal range in the sediments based upon the published literature between 1997 and 1999. For the quality control of radioactivity analysis of environmental samples, sets of marine sediments in the Gamami area were analyzed using two HPGe Gamma-ray Spectroscopes (30% and 45%) according to the geostatistical sampling strategy, and Cs-137 and K-40 results were interpreted by analysis of variance (ANOVA). In the two-way ANOVA, variances derived from the geochemical variation were significant, but errors from sampling and analytical procedures are negligible. In conclusion. all the radioanalytical procedures of this study including sampling are validated to be acceptable.
Geochemical data have been regarded as one of the important environmental variables in the environmental management. Since they are often sampled at sparse locations, it is important not only to predict attribute values at unsampled locations, but also to assess the uncertainty attached to the prediction for further analysis. The main objective of this paper is to exemplify how indicator geostatistics can be effectively applied to geochemical data processing for providing decision-supporting information as well as spatial distribution of the geochemical data. A whole geostatistical analysis framework, which includes probabilistic uncertainty modeling, classification and risk analysis, was illustrated through a case study of cadmium mapping. A conditional cumulative distribution function (ccdf) was first modeled by indicator kriging, and then e-type estimates and conditional variance were computed for spatial distribution of cadmium and quantitative uncertainty measures, respectively. Two different classification criteria such as a probability thresholding and an attribute thresholding were applied to delineate contaminated and safe areas. Finally, additional sampling locations were extracted from the coefficient of variation that accounts for both the conditional variance and the difference between attribute values and thresholding values. It is suggested that the indicator geostatistical framework illustrated in this study be a useful tool for analyzing any environmental variables including geochemical data for decision-making in the presence of uncertainty.
Ko Kyung-Seok;Kim Yongie;Koh Dong-Chan;Lee Kwang-Sik;Lee Seung-Gu;Kang Cheol-Hee;Seong Hyun-Jeong;Park Won-Bae
Economic and Environmental Geology
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v.38
no.4
s.173
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pp.435-450
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2005
The purpose of the study is to analyze the hydrogeochemical characteristics by multivariate statistical method, to interpret the hydrogeochemical processes for the new variables calculated from principal components analysis (PCA), and to infer the groundwater flow and circulation mechanism by applying the geostatistical methods for each element and principal component. Chloride and nitrate are the most influencing components for groundwater quality, and the contents of $NO_3$ increased by the input of agricultural activities show the largest variation. The results of PCA, a multivariate statistical method, show that the first three principal components explain $73.9\%$ of the total variance. PC1 indicates the increase of dissolved ions, PC2 is related with the dissolution of carbonate minerals and nitrate contamination, and PC3 shows the effect of cation exchange process and silicate mineral dissolution. From the results of experimental semivariogram, the components of groundwater are divided into two groups: one group includes electrical conductivity (EC), Cl, Na, and $NO_3$, and the other includes $HCO_3,\;SiO_2,$ Ca, and Sr. The results for spatial distribution of groundwater components showed that EC, Cl, and Na increased with approaching the coastal line and nitrate has close relationship with the presence of agricultural land. These components are also correlated with the topographic features reflecting the groundwater recharge effect. The kriging analysis by using principal components shows that PC 1 has the different spatial distribution of Cl, Na, and EC, possibly due to the influence of pH, Ca, Sr, and $HCO_3$ for PC1. It was considered that the linear anomaly zone of PC2 in western area was caused by the dissolution of carbonate mineral. Consequently, the application of multivariate and geostatistical methods for groundwater in the study area is very useful for determining the quantitative analysis of water quality data and the characteristics of spatial distribution.
Kriging methods as traditional spatial data analysis methods and geographical weighted regression models as statistical analysis methods are compared. In this paper, we apply data from the Ministry of Environment to spatial analysis for practical study. We compare these methods to performance with monthly carbon monoxide observations taken at 116 measuring area of air pollution in 1999.
Data analysis of groundwater monitoring wells and geostatistical methods are used to identify the local characteristics of sea water intrusion and the range of sea water intrusion at the southeastern coastal area of Busan, Korea. Rainfall and groundwater level of two monitoring wells show a linear correlation because of the direct groundwater recharge by the precipitation. However, rainfall and electric conductivity have the inverse relationship because of the increase of groundwater. Electric conductivity rapidly increased at 24m depth and exceeded 20,000$\mu\textrm{s}$/cm near 26m depth in the monitoring wells. The variations of groundwater level and electric conductivity show that the interface between sea water and fresh water tends to move upward when groundwater level goes down. In the cross correlation analysis, groundwater level versus rainfall represents the largest cross correlation coefficient in 0 time lag but the cross correlation coefficient of electric conductivity versus rainfall is the largest when the time lag is 9 days. This suggests that the fluctuations of groundwater level respond to rainfall in a short time, but the interface between sea water and fresh water respond very slow to rainfall. Horizontal extents of sea water intrusion are estimated to 14 m from the east of Line 1, and 25 m from the southeast end of Line 2 in the inversion of dipole-dipole profiling data of two survey lines. The data of VES by the Schulumberger array in May and July show lognormal distributions. In the kriged apparent resistivity and earth resistivity distributions, the resistivities of July are increased comparing to those of May. This reflects that the concentration of sea water in aquifer is reduced due to the increased groundwater recharge from the rainfall in June and July. In analyzing the vertical and horizontal apparent resistivities and earth resistivity distributions, the geostatistical methods are very useful to identify the variations of earth resistivity distributions at the coastal area.
Jung, Moon Young;Kim, In Kee;Sung, Won Mo;Kang, Jung Keuk
Economic and Environmental Geology
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v.28
no.3
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pp.199-211
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1995
The deep sea camera system could render it possible to obtain the detailed information of the nodule distribution, but difficult to estimate nodule abundance quantitatively. In order to estimate nodule abundance quantitatively from deep seabed photographs, the nodule abundance equation was derived from the box core data obtained in KODOS area(long.: $154^{\circ}{\sim}151^{\circ}W$, lat.: $9^{\circ}{\sim}12^{\circ}N$) during two survey cruises carried out in 1989 and 1990. The regression equation derived by considering extent of burial of nodule to Handa's equation compensates for the abundance error attributable to partial burial of some nodules by sediments. An average long axis and average extent of burial of nodules in photographed area are determined according to the surface textures of nodules, and nodule coverage is calculated by the image analysis method. Average nodule abundance estimated from seabed photographs by using the equation is approximately 92% of the actual average abundance in KODOS area. The measured sampling points by box core or free fall grab are in general very sparse and hence nodule abundance distribution should be interpolated and extrapolated from measured data to uncharacterized areas. The another goal of this study is to depict continuous distribution of nodule abundance in KODOS area by using PC-version of geostatistical model in which several stages are systematically proceeded. Geostatistics was used to analyse spatial structure and distribution of regionalized variable(nodule abundance) within sets of real data. In order to investigate the spatial structure of nodule abundance in KODOS area, experimental variograms were calculated and fitted to a spherical models in isotropy and anisotropy, respectively. The spherical structure models were used to map out distribution of the nodule abundance for isotropic and anisotropic models by using the kriging method. The result from anisotropic model is much more reliable than one of isotropic model. Distribution map of nodule abundance produced by PC-version of geostatistical model indicates that approximately 40% of KODOS area is considered to be promising area(nodule abundance > $5kg/m^2$) for mining in case of anisotropy.
Many uncertainties affect the stability assessment of rock structures. Some of these factors significantly influence technology decisions. Some of these factors belong to the geological domain, and spatial uncertainty measurements are useful for structural stability analysis. This paper presents an integrated approach to study the stability of rock structures, including spatial factors. This study models two main components: discrete structures (fault zones) and well known geotechnical parameters (rock quality indicators). The geostatistical modeling criterion are used to quantify geographic uncertainty by producing simulated maps and RQD values for multiple equally likely error regions. Slope stability theorem would be demonstrated by modeling local failure zones and RQDs. The approach proided is validated and finally, the slope stability analysis method and fuzzy Laypunov criterion are applied to mining projects with limited measurement data. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results of linear and nonlinear structures show that the proposed method is able to identify structural parameters and their changes due to damage and unknown excitations. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and fuzzy theory.
The geostatistical analyses for the chemical components of pH, TS, KMnO4 Demand, Cl, SO$_4$ and NO$_3$-N are carried out to understand the groundwater contamination in Pusan. The average values of each component are 7.2 for pH, 336.4mg/$\ell$ for TS, 2.3mg/$\ell$ for KMnO$_4$ Demand, 44.3mg/$\ell$ for Cl, 36.0mg/$\ell$ for SO$_4$, and 4.6mg/$\ell$ for NO$_3$-N. The ratios over the drinking standard of each component are 0.34% for pH, 2.27% for TS, 1.55% for KMnO$_4$ Demand, 1.59% for Cl, 0.57% for SO$_4$, and 3.7% for NO$_3$-N. The highest ratio of NO$_3$-N results from the municipal sewage and exhaust gas of vehicles. The isopleth maps of 6 chemical components show that the high values of groundwater contamination come from the inland of Pusan, and that some high values appear at the coastal area. The isopleth maps of Cl and SO$_4$ related with seawater intrusion also show that the high values appear only at the particular coastal area, not at the whole area. On the isopleth maps of Cl and SO$_4$, the anomalies of the concentration contours were compared with the directions of two large fault zones, the Ilkwang Fault and the Dongrae Fault. Apparently, they don't have the particular correlation. Therefore, it is concluded that the main source of groundwater contamination in Pusan is not the seawater, but the municipal sewage and other sources such as the exhaust gas of vehicles, the contaminated surface water, the waste water of factories, and the leachate of waste landfills.
The lower portion of sloping paddy fields normally contains excessive moisture and the higher water table caused by the inflow of ground water from the upper part of the field resulting in non-uniform water content distribution. Four drainage methods namely Open Ditch, Vinyl Barrier, Pipe Drainage and Tube Bundle for multiple land use were installed within 1-m position from the lower edge of the upper embankment of sloping alluvial paddy fields. Knowledge of the spatial variability of soil water properties is of primary importance for management of agricultural lands. This study was conducted to evaluate the effect of drainage in the soil on spatial variability of soil water content using the geostatistical analysis. The soil water content was collected by a TDR (Time Domain Reflectometry) sensor after the installation of subsurface drainage on regular square grid of 80 m at 20 m paddy field located at Oesan-ri, Buk-myeon, Changwon-si in alluvial slopping paddy fields ($35^{\circ}22^{\prime}$ N, $128^{\circ}35^{\prime}$). In order to obtain the most accurate field information, the sampling grid was divided 3 m by 3 m unit mesh by four drainage types. The results showed that spatial variance of soil water content by subsurface drainage was reduced, though yield of soybean showed the same trends. Value of "sill" of soil water content with semivariogram was 9.7 in Pipe Drainage, 86.2 in Open Ditch, and 66.8 in Vinyl Barrier and 15.7 in Tube Bundle.
Lee, Sang Woo;Lee, Seung Wook;Lee, Seung Yeob;Hong, Won Hwa
Spatial Information Research
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v.22
no.1
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pp.9-17
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2014
This study was intended to reliably predict the traffic green house gas emission in Daegu with the use of spatial statistical technique and calculate the traffic green house gas emission of each administrative district on the basis of the accurately predicted emission. First, with the use of the traffic actually surveyed at a traffic observation point, and traffic green house gas emission was calculated. Secondly, on the basis of the calculation, and with the use of Universal Kriging technique, this researcher set a suitable variogram modeling to accurately and reliably predict the green house gas emission at non-observation point suitable through spatial correlation, and then performed cross validation to prove the validity of the proper variogram modeling and Kriging technique. Thirdly, with the use of the validated kriging technique, traffic green gas emission was visualized, and its distribution features were analyzed to predict and calculate the traffic green house gas emission of each administrative district. As a result, regarding the traffic green house gas emission of each administration, it was found that Bukgu had the highest green house gas emission of $291,878,020kgCO_2eq/yr$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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