The purpose of this work was to apply geographical information system (GIS) for geostatistical analyzing by selecting a semi-variogram model to quantify the spatial correlation of the population distribution with residential neighborhoods in the both sides of Mosul city. Two hundred and sixty-eight sample sites in 240 ㎢ are adopted. After determining the population distribution with respect to neighborhoods, data were inserted to ArcGIS10.3 software. Afterward, the datasets was subjected to the semi-variogram model using ordinary kriging interpolation. The results obtained from interpolation method showed that among the various models, Spherical model gives best fit of the data by cross-validation. The kriging prediction map obtained by this study, shows a particular spatial dependence of the population distribution with the neighborhoods. The results obtained from interpolation method also indicates an unbalanced population distribution, as there is no balance between the size of the population neighborhoods and their share of the size of the population, where the results showed that the right side is more densely populated because of the small area of residential homes which occupied by more than one family, as well as the right side is concentrated in economic and social activities.
This study includes determination of liquefaction potential in Erzincan city center. Erzincan Province is situated within first-degree earthquake zone on earthquake map of Turkey. In this context, the earthquake scenarios were produced using the empirical expressions. Liquefaction potential for different earthquake magnitudes (6.0, 6.5, 7.0) were determined. Liquefaction potential was investigated using Standard Penetration Test (SPT). Liquefaction potential analyses are determined in two steps: geotechnical investigations and calculations. In the first steps, boreholes were drilled to obtain disturbed and undisturbed soil samples and SPT values were obtained. Laboratory tests were made to identify geotechnical properties of soil samples. In the second step, liquefaction potential analyses were examined using two methods, namely Seed and Idriss (1971), Iwasaki et al. (1981). The liquefaction potential broadly classified into three categories, namely non-liquefiable, marginally liquefiable and liquefiable regions. Additionally, the liquefaction potential index classified into four categories, namely non-liquefiable, low, high and very high liquefiable regions. In order to liquefaction analysis complete within a short time, MATLAB program were prepared. Following the analyses, liquefaction potential index is investigated by Iwasaki et al. (1982) methods. At the final stage of this study, liquefaction potential maps and liquefaction potential index maps of the all study area by using IDW (inverse distance weighted) interpolation method in Geostatistical Analyst Module of ArcGIS 10.0 Software were prepared for different earthquake magnitudes and different depths. The results of soil liquefaction potential were evaluated in ArcGIS to map the distributions of drillings with liquefaction potential. The maps showed that there is a spatial variability in the results obtained which made it difficult to clearly separate between regional areas of high or low potential to liquefy. However, this study indicates that the presence of ground water and sandy-silty soils increases the liquefaction potential with the seismic features of the region.
최근 울진원자력 발전소에 대량의 해파리가 유입되어 냉각용수 공급을 위한 취수구를 막고 발전장애를 일으키는데, 이에 대한 사전 방지 대책 중 하나로 해양생물 대량유입의 감시 및 예보의 필요성이 제기되고 있다. 자체 이동 능력이 약한 보름달 물해파리와 같은 해양생물체에 대해서는 해수유동이 중요한 유입 요소로 작용하며, 울진주변해역에서 표층 해류방향이 북서향일 때에는 대마난류를 타고 올라온 해파리가 발전소 쪽으로 이동하여 피해를 주게 된다. 난류수의 유동방향 탐지를 위해 울진해역 $25km{\times}25km$ 공간범위를 설정하여 NOAA 해수면온도 관측자료를 수집하였다. 통계적 분석을 위해 수온자료는 GIS point 데이터로 만들고 ArcGIS의 geostatistical analyst를 사용하였으며, 수온 point 데이터에 대해 방향성 반베리오그램(directional semivariogram) 계산과 이방성(anisotropy)으로 해수면 난류수 유동방향을 탐지하였다. 이러한 실험적 결과는 발전소 취수구에 해양생물 대량유입을 감시하는 요소기술로 해파리유입 조기경보시스템 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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