In order to delineate the soft ground distribution, an integrated geostatistical analysis was performed using the MASW (Multichannel Analysis of Surface Wave) which has the information of overall region and CPTu (Piezo Cone Penetration Test) which provides the direct information of the measuring point of the ground. MASW results were known to have close relationship with the ground stiffness. This correlation was confirmed through the comparison of MASW data obtained from two survey lines to the laboratory test with extracted soil samples. 3D physical property distribution in the study area was acquired by geostatistical integrated analysis with the data of tip resistance ($q_c$) and pore pressure (u) from the CPTu obtained at 6 points within the study area. The integrated analysis was conducted by applying the COSGSIM (Sequential Gaussian Co-Simulation) technology which can carry out the simulation in accordance with the spatial correlation between the MASW results and both tip resistance and pore pressure. Besides the locations of CPTu, borehole investigations were also conducted at two different positions. As a result, the N value of SPT and borehole log could be secured, so these data were used for the analysis of the geotechnical engineering accuracy of the integrated analysis result. For the verification of reliability of the 3D distribution of tip resistance and pore pressure secured through integrated analysis, the geotechnical information gained from the two drilling areas was compared, and the result showed extremely high correlation.
In the present study, an enhanced subsurface prediction algorithm based on a non-parametric geostatistical model and a history matching technique through Gibbs sampler is developed and the iterative prediction improvement procedure is proposed. The developed model is applied to a simple two-dimensional synthetic case where domain is composed of three different hydrogeologic media with $500m{\times}40m$ scale. In the application, it is assumed that there are 4 independent pumping tests performed at different vertical interval and the history curves are acquired through numerical modeling. With two hypothetical borehole information and pumping test data, the proposed prediction model is applied iteratively and continuous improvements of the predictions with reduced uncertainties of the media distribution are observed. From the results and the qualitative/quantitative analysis, it is concluded that the proposed model is good for the subsurface prediction improvements where the history data is available as a supportive information. Once the proposed model be a matured technique, it is believed that the model can be applied to many groundwater, geothermal, gas and oil problems with conventional fluid flow simulators. However, the overall development is still in its preliminary step and further considerations needs to be incorporated to be a viable and practical prediction technique including multi-dimensional verifications, global optimization, etc. which have not been resolved in the present study.
In the present study, a few of recently developed geostatistical models are comparatively studied. The models are two-point statistics based sequential indicator simulation (SISIM) and generalized coupled Markov chain (GCMC), multi-point statistics single normal equation simulation (SNESIM), and object based model of FLUVSIM (fluvial simulation) that predicts structures of target object from the provided geometric information. Out of the models, SNESIM and FLUVSIM require additional information other than conditioning data such as training map and geometry, respectively, which generally claim demanding additional resources. For the comparative studies, three-dimensional fluvial reservoir model is developed considering the genetic information and the samples, as input data for the models, are acquired by mimicking realistic sampling (i.e. random sampling). For SNESIM and FLUVSIM, additional training map and the geometry data are synthesized based on the same information used for the objective model. For the comparisons of the predictabilities of the models, two different measures are employed. In the first measure, the ensemble probability maps of the models are developed from multiple realizations, which are compared in depth to the objective model. In the second measure, the developed realizations are converted to hydrogeologic properties and the groundwater flow simulation results are compared to that of the objective model. From the comparisons, it is found that the predictability of GCMC outperforms the other models in terms of the first measure. On the other hand, in terms of the second measure, the both predictabilities of GCMC and SNESIM are outstanding out of the considered models. The excellences of GCMC model in the comparisons may attribute to the incorporations of directional non-stationarity and the non-linear prediction structure. From the results, it is concluded that the various geostatistical models need to be comprehensively considered and comparatively analyzed for appropriate characterizations.
A DC resistivity survey was performed to detect anomalies beneath concrete pavement. A set of high conductive media and planar electrodes were used to lessen the effect's a high contact resistance of concrete. Results of the resistivity survey were analyzed and compared with those of other geophysical surveys such as Ground Penetration Radar (GPR), Impulse Response (IR), and Multi-channel Analysis of Surface Waves (MASW), which were carried out in the same location. The results of resistivity survey showed a high resistive distribution in the section of sink and pavement where a pattern of reinforcement was observed through the GPR survey. Also, a comparison of results between the IR and resistivity surveys indicated that the high resistivity was produced by the high dynamic stiffness in the reinforced section. The co-Kriging of both the results of DC resistivity and MASW surveys at the same location showed that an integrated geostatistical analysis is able to give more accurate description on the anomalous subsurface region than can a separate analysis of each geophysical approach. This study suggests that the integrated geostatistical approaches were used for a decision-making process based on the geophysical surveys.
Ji, Yoon-Soo;Oh, Seok-Hoon;Suh, Baek-Soo;Lee, Duk-Kee
Journal of the Korean earth science society
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v.32
no.6
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pp.613-628
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2011
Restoration, prediction and noise analysis of geomagnetic data measured in the Korean Peninsula were performed. Restoration methods based on an optimized principal component analysis (PCA) and the geostatistical kriging approach were proposed, and its effectiveness was also interpreted. The PCA-based method seemed to be effective to restore the periodical signals and the geostatistical approach was stable to fill the gaps of measurements. To analyze the noise level for each observatory, the geomagnetic time-series was plotted by scattergram which reflects the spatial variation, using data observed during same period. The scattergram showed that the observation made at Cheongyang seemed to have better quality in spatial continuity and stability, and the restoration result was also better than that of Icheon site. For the restoration, both of the methods, geostatistical and optimizaed PCA, showed stable result when the missing of observation was within 20 points. However, in case of more missing observations than 20 points and prediction problem, the optimized PCA seemed to be closer to the real observation considering the frequency-domain characteristics. The prediction using the optimized PCA seems to be plausible for one day of period for interpretation.
This paper explores the distribution of the retail coffee franchise stores in Seoul using geostatistical analyses. The fact that lots of coffee stores are concentrated in the central area-Jongno and Jung-gu and commercial area-Gangnam and Seocho shows that the size of the floating population and potential customers is one of main drivers for making decisions on the locations of new stores. Except these 4 districts, the number of stores and population exhibit a positive correlation. By extracting the information on the 6 large coffee franchises store locations, we calculate the both haversine distances between stores of the same franchise and between stores of different franchises. We then empirically test the sitting and marketing strategies of Starbucks, Ediya, and Paik-Dabang using distance distributions. Significant pairs of Starbucks stores located within 100m confirm the sitting strategy of Starbucks which opens additional stores at crossways, stations, near shopping malls or other business zones though there already exist Starbucks stores. Meanwhile considerable portion of Ediya stores are found near Starbucks stores, which coincides with the sitting strategy of Ediya. We also find that Paik-Dabang that uses the low cost strategy has its stores open relatively farther than other franchises from Starbucks stores.
We have evaluated the extent of saltwater intrusion from electrical resistivity distribution in a coastal aquifer system in the southeastern part of Busan, Korea. This aquifer system is divided into four layers according to the hydrogeologic characteristics and the horizontal extent of intruded saltwater is determined at each layer through the geostatistical interpretation of electrical resistivity data. In order to define the statistical structure of electrical resistivity data, variogram analysis is carried out to obtain best generalized covariance models. IRF-k (intrinsic random function of order k) kriging is performed with covariance models to produce the plane of spatial mean resistivities. The kriged estimates are evaluated by cross validation to show a good agreement with the true values and the statistics of cross validation represented low errors for the estimates. In the resistivity contour maps more than 5 m below the surface, we can see a dominant direction of saltwater intrusion beginning from the east side. The area of saltwater intrusion increases with depth. The northeast side has low resistivities less than 5 ohm-m due to the presence of saline water in the depth range of 20 m through 70 m. These results show that the application of geostatistical technique to electrical resistivity data is useful for assessing saltwater intrusion in a coastal aquifer system.
We have collected hydrogeochemical data of shallow groundwaters in the Uljin area located at eastern coastal area of Korea. Geostatistical analysis (ANOVA test, cluster analysis, and factor analysis) of the collected data sets was pert'onned, in order to evaluate both the spatial and/or temporal variation of water quality data and the groundwater contamination, as weJl as the principal reactions occurring in the aquifer. Results of the ANOVA test show that regional water chemistry are not significantly changed spatially in eight watersheds. However, some ions such as $Ca^{2+}$, $HCO_{3}^{-}$ and $SO_{4}^{2-}$ show a meaningful watershed variation. Water chemistry variation according to sampling time (season) is not shown, except for $SO_{4}^{2-}$. The cluster analysis shows that significant water chemistry variation is eXplained by the distance from the coast. Factor analysis indicates that the water chemistry is changed according to various factors as follows: in the order of decreasing importance, water-rock interaction (mainly, carbonate dissolution), sea-salt spraying, and then contamination by fertilizers and agrochemicals.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.1
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pp.93-99
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2012
This study aims to identify spatio-temporal land price change pattern in Gongju city including the area incorporated and surrounding area depending on the Multifunctional Administrative City Construction. For this, GIS data was built by calculating the average land price each 209 Dong and Ri by the time of the year 2000, 2005 and 2010 based on. The first, the change in the land price was to identify in the 5-year intervals through a kriging interpolation as a kind of geostatistical techniques. The second, a trend analysis was conducted to know directional change pattern of the east-west axis and the north-south axis. Finally, the weighted mean center was calculated by the land price at a weight to examine moving direction on the center point of land price, point of view. The result is that the land price change pattern appeared visible higher growth on the eastern built in the Multifunctional Administrative City, moving direction on the center point of the land price appeared that the phenomenon was concentrated in the northeastern area.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.1
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pp.168-178
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2006
In recent years, an ingress of mass jellyfish into cooling water intake system causes interruption of electric power production at the Uljin nuclear power plant. Therefore, monitering and forecast on the mass ingress of marine organisms are demanded as one of the early preventing measurements. Sea water movement is a major factor on the ingress of marine organisms like Moon jellyfish which has weak self-mobile ability. When sea surface flow direction adjacent to the Uljin is the northwest, the jellyfish on the Tsushima warm currents move to the Uljin power plant. To detect the direction of sea surface warm flows, the spatial range with $25km{\times}25km$ is set up and NOAA sea surface temperature(SST) data are collected in this area. For the statistical analysis, the SST data are made as GIS point data and geostatistical analysis of ArcGIS is used. Analyzing directional semivariogram, the anisotropy of the SST point data are calculated and warm flow direction is detected. This experimental results are expected to use as an element technology for the early warning system development of mass jellyfish ingress in power plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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