The purpose of this study is to assess spatiotemporal variation of coastal water quality according to time and location changes. For this we developed numerical marine trophic index base on four water quality components (chlorophyll, suspended solids, dissolved inorganic nitrogen and phosphorus) and applied this index to the water quality data measured in the korean coastal zone for the 7-years period from 1997 to 2003. Water quality data are obtained only at selected sites even though they are potentially available at any location. Therefore, in order to estimate spatial variation of coastal water quality, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observation data. In this study, we used IDW (Inverse Distance Weighted) method to predict water quality components at unmeasured locations and applied marine trophic index to predicted values obtained by IDW interpolation. The results of this study indicate that marine trophic index and spatial interpolation are useful for understanding spatiotemporal characteristics of coastal water quality.
불균일한 미세먼지 관측값으로부터 남한 전체에 대한 공간적 분포를 추정하기 위해서는 적절한 보간 처리가 필수이다. 본 연구에서는 2019년도에 미세먼지 농도가 높았던 1월달과 농도가 낮았던 7월달의 전국의 기상청 및 AirKorea 측정소 자료를 이용하여 IDW, OK, SI, RBF 총 4가지 보간법을 테스트하였다. 각 보간 방법별 세부 인자를 고려한 총 6가지 경우에 대해 보간 처리 및 교차 검증을 진행하였다. 자료 처리속도는 SI, RBF, IDW, OK 순으로 빠르게 나타났다. 교차 검증의 결과, IDW가 상대적으로 제일 낮은 NRMSE 결과를 보였고 OK방법이 가장 큰 NRMSE를 보였다. 이러한 연구의 결과는 사용자가 남한 지역에서 불균일한 미세먼지 관측 자료를 사용하여 전체 수평 공간을 보간할 때 적합한 방법을 단기간에 선택하고 신뢰성과 효과성 있는 분석을 실시하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
Biao Zhang;Jinjia Cao;Shuang Lin;Xiaomeng Li;Yulong Zhang;Xiaochang Zheng;Wei Chen;Yingming Song
Nuclear Engineering and Technology
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제56권1호
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pp.160-166
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2024
The inversion of radiation field distribution is of great significance in the decommissioning sites of nuclear facilities. However, the radiation fields often contain multiple mixtures of radionuclides, making the inversion extremely difficult and posing a huge challenge. Many radiation field reconstruction methods, such as Kriging algorithm and neural network, can not solve this problem perfectly. To address this issue, this paper proposes an optimized inverse distance weighted (IDW) interpolation algorithm for reconstructing the gamma radiation field. The algorithm corrects the difference between the experimental and simulated scenarios, and the data is preprocessed with normalization to improve accuracy. The experiment involves setting up gamma radiation fields of three Co-60 radioactive sources and verifying them by using the optimized IDW algorithm. The results show that the mean absolute percentage error (MAPE) of the reconstruction result obtained by using the optimized IDW algorithm is 16.0%, which is significantly better than the results obtained by using the Kriging method. Importantly, the optimized IDW algorithm is suitable for radiation scenarios with multiple radioactive sources, providing an effective method for obtaining radiation field distribution in nuclear facility decommissioning engineering.
The objective of this study is to decide a spatial interpolation method on temperature data for the suitability analysis of garlic cultivation. In Korea, garlic is the second most cultivated condiment vegetable after red pepper. Nowadays warm-temperate garlic faces potential shift of its arable area according to warmer temperature in the Korean Peninsula, and the change can be drawn with the precise temperature map derived from interpolation on point-measured data. To find the preferable interpolation method in cases of germination and vegetative period of the garlic, different approaches were tested as follows: Inverse Distance Weighted (IDW), Spline, Ordinary Kriging (OK), and Universal Kriging (UK). As a result, IDW and UK show the lowest root mean square errors as for the germination and vegetative seasons, respectively. However, statistically significant difference was not revealed among the applied methods regarding the germinating period. Eventually this will contribute to mapping the suitable lands for the cultivation of warm-temperate garlic reasonably.
A lot of data which are used in environment analysis of air pollution have characteristics that are distributed continuously in space. In this point, the collected data value such as precipitation, temperature, altitude, pollution density, PM10 have spatial aspect. When geostatistical data analysis are needed, acquisition of the value in every point is the best way, however, it is impossible because of the costs and time. Therefore, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observations. In this study, spatial interpolation method such as local trend surface model, IDW(inverse distance weighted), RBF(radial basis function), Kriging were applied to PM10 annual average concentration of Seoul in 2005 and the accuracy was evaluated. For evaluation of interpolation accuracy, range of estimated value, RMSE, average error were analyzed with observation data. The Kriging and RBF methods had the higher accuracy than others.
지상에 설치된 우량관측소를 통해서 자료가 수집되는 강우자료는 공간적으로 분포하고 있는 공간자료(spatial data)이며, 지점자료(point data)이다. 공간자료(spatial data)는 공간적으로 분포되지 않는 일반 데이터와는 다른 속성을 가지고 있으며 공간적인 위치가 데이터 발생의 중요한 변수로 적용될 수 있고, 인접 데이터와의 상관관계가 고려되어야 한다. 본 연구는 공간분석기법을 이용하여 보다 효과적인 강우분석을 하기 위한 것으로서, 우리나라 총 679개 우량관측소의 2008년 강우자료를 바탕으로 티센(Thiessen) 기법, IDW(Inverse Distance Weighted), 스플라인(Spline) 등과 공간통계학적 방법인 크리깅(Kriging)을 이용하여 주요 유역별 면적 강우량 산정 및 미계측 지역의 강우량 추정을 모의하였다. 본 연구결과 유역별 면적강우량 추정시 티센 및 경향면 분석법, Natural Neighbor 방법은 일부 과다 추정되는 것으로 나타났고, IDW, RBF, 크리깅의 방법은 큰 차이를 보이지 않았으나, 미계측 지역의 강우량 추정에는 일반크리깅의 정확도가 비교적 높은 것으로 나타났다.
연안수질의 시공간적 분포특성을 살펴보기 위하여 1997년부터 2004년 사이에 우리나라 연안해역에서 측정된 수질자료(chlorophyll-a, pH, DO, COD, SS, dissolved inorganic nitrogen, dissolved inorganic phosphorous, salinity, temperature)에 대해 GIS 공간분석 기법을 적용하였다. 본 연구에서 사용된 수질자료는 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나, 실제 간의 수집은 고정관측 위치에서만 수행된다. 따라서 공간적으로 연속적으로 존재하는 연안수질의 분포 특성을 파악하기 위해서는 미관측 지점의 값을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 공간분석 기법인 IDW를 연안수질 측정자료에 적용하였으며, IDW 기법의 적용 가능성을 평가하였다. 또한 IDW 공간보간을 적용한 후, 전국 연안을 46개 구간으로 구분하여 각 구간의 수질특성을 GIS 시각화 기법을 이용하여 분석하였다. 적용결과 공간보간 및 GIS 기법이 다년간 광범위한 범위에서 수집된 수질 자료로부터 시공간적 분포 특성을 파악하는데 유용함을 확인할 수 있었다.
범죄는 특정한 장소나 주변 환경에 따라서 범죄의 유형과 빈도가 매우 밀접한 관계를 갖으며 발생된다. 특히 공간적으로 범죄는 도심지역, 유흥가, 노상 등에서 많이 발생된다. 이러한 이유로 범죄와 발생장소와의 관계를 분석하는 것은 범죄를 예측하는데 효과적이며 이를 위해서 다양한 공간분석 기법이 적용되고 있다. 이에 본 논문에서는 범죄 예측에 활용코자 GIS 공간분석 기법을 이용하여 범죄취약지를 추출하였다. 범죄취약지는 범죄통계자료를 이용하여 장소와 용도지역별로 다르게 발생되는 범죄를 GIS의 핫스팟 분석(Hot Spot Analysis)과 역거리 가중법(IDW)을 이용하여 추출하였다. 또한 셉테드(CPTED)의 감시요소인 CCTV, 가로등, 지구대, 파출소에 대해서 각각 감시범위와 가중치를 산정하고 범죄취약지도와 중첩하여 4개 등급(안전, 주의, 경고, 위험)으로 표현된 셉테드 기반의 범죄취약지도를 제작하였다.
Purpose: In the course of the domestic environmental impact assessment, the current status survey was improperly conducted, and the issue of false and inaccurate environmental impact assessment reports has been raised several times recently through media reports. Research design, data and methodology: There is a continuous demand for improvement measures for the current status measurement method, such as having difficulties in securing a normal measurement date in consideration of equipment operation and rainfall days in the field. Results: In addition, in order to grasp the general air quality status of the evaluation target area, it is necessary to check the various current status concentrations by season and time series per year. However, there is a problem that is currently being carried out based on limited results such as measurement for 1 day or 3 days. Conclusions: Therefore, in this study, based on the national atmospheric measurement network, an inverse distance weighted (IDW) interpolation method was applied to calculate the current state concentration. This study suggested a method to use it in preparing the air quality item in the environmental impact assessment report.
지형 굴곡이 심한 하와이 화산섬의 경우, 측후소 분포가 매우 제한적이어서 공식적인 기온 분포도가 작성되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 기온 지도화의 문제점을 해결하는 방법으로 위성기반의 지표온도 자료로부터 기온추정치를 추출하여 내삽법에 필요한 입력자료로 사용하였다. 추출된 온도값을 표본값으로하여 거리 역비례 가중치법(IDW)과 공동크리깅 (cokriging)을 적용하여 기온추정치를 지도화하였다. 기온과 고도값을 함께 이용한 cokriging이 IDW에 비해 크게 향상된 추정 오차값을 나타내었다. Cokriging은 주 변수와 고도와 같은 추가 변수 간의 상관관계가 유의하게 나타날 때 효과적으로 사용되는 내삽법이지만, 내삽 정확도는 계절적인 기상조건에 민감하게 영향받는 것으로 조사되었다. 강수량이 크게 증가하는 우기에는 건기에 비해 공간적인 기온변화가 크며, 이에 따라 기온 추정 오차값도 우기에 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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