The objective of this study were to develop landscape scale ecosystem assessment model, and apply the model for the assessment of the state and change of ecosystem of the study area, Yongin, Korea. Since natural ecosystem of the site has been deteriorated significantly during recent extensive residential development, it is essential to correctly assess ecosystem of the study site. Traditional ecosystem assessment mainly utilizing intensive field survey requires high cost, but the outcome rarely represents spatial pattern of the regional ecosystems. Ecosystem assesment of landscape scale based on landscape ecology can resolve most of the shortfalls of the traditional approach. The research method can be summarized as follows. First, extensive literature review on such topics as spatial pattern of ecosystem, ecosystem assessment of landscape scale, ecological analysis was carried out. Second, a model for the ecosystem assessment of landscape scale emphasizing spatial pattern of ecosystem was developed. This model evaluates three indicators; ecological integrity and biological diversity, watershed integrity, and landscape resilience of 11 watersheds in the study area. Finally, ecological assessment utilizing two sets of indicators, enhancement of and disturbance of ecosystem stability, was carried out. This assessment method is based on Environmental Monitoring and Assessment Program´s Landscape component(EMAP-L) of EPA(1994). The results of this study are as follows. First, the ecosystem assessment of landscape scale of the study area of Yongin, Korea, showed that escosystems of Tanchun01 and Chungmichun01 watersheds had the worst state in the study site in 1991. On the other hand, the ecosystems of Jinwechun01, Kyunganchun02, and Bokhachun01 watersheds had the most stable ecosystem in 1991. Second, ecosystems of Tanchun01, Shingal reservoir, and Kyunganchun01 watersheds were evaluated to be the worst state in the study site in 1996. And, ecosystems of Jinwechun01 and Gosam reservoir watersheds had the most stable ecosystem. Third, ecosystem of Tanchun01 watershed which incudes Suji residential development project site changed the most drastically between 1991 and 1996. The ecosystem of the watershed the most drastically deteriorated due to it´s proximity to Seoul and Bundang new town.
일반적으로 공간 벡터 데이타는 래스터 데이타에 비해 많은 정보를 포함하고 있으므로, 좀 더 융통적이고 효율적으로 데이타에 대한 처리가 가능하다. 그러나 인터넷을 통한 공간 벡터 데이타의 조작 시 해결해야 할 문제로 좁은 대역폭을 갖는 인터넷에서 크기가 크고 복잡한 벡터 데이타를 어떻게 효율적으로 전송하는가 라는 문제이다. 본 논문은 좁은 대역폭을 갖는 인터넷을 통한 공간 벡터 데이타를 효율적으로 전송하기 위한 새로운 전송 기법인 스케일에 기반한 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법의 아이디어는 보여질수 있는 것만을 전송하는 것이다. 특정 스케일에서 일부 피쳐만이 사용자에게 보여지므로, 자연히 스케일은 공간 피쳐와 연관된 요소이다. 제안된 기법은 웨이블릿에 기반한 지도 일반화 알고리즘을 통해 공간 객체 중에서 출력되는 스케일에 따라 보여질 필요가 없는 피쳐들을 필터링하고, 보여지는 피쳐만을 최종적으로 전송한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안된 기법을 사용하는 경우, 개개의 공간 연산들에 대한 응답 시간이 대체적으로 향상됨을 보인다.
Large-scale vortical structure of a turbulent separation bubble affected by unsteady wake is essential to understand flow mechanisms in various fluid devices. A spoked-wheel type of wake generator provides unsteady wake, which modifies the turbulent separation bubble significantly by changing rotation directions and passing frequencies. A detailed mechanism of vortex shedding from the separation bubble with unsteady wake is analyzed by taking a conditional average with spatial box filtering, which spatially integrates measured signals at pre-determined wavelength. A convecting nature of the large-scale vortical structure is analyzed carefully. Spatial evolution of the large-scale vortical structure with frequency variance is also exemplified.
The full-scale measurements are compared with the wind tunnel test results for the long-span roof latticed spatial structure of Shenzhen Citizen Center. A direct comparison of model testing results to full-scale measurements is always desirable, not only in validating the experimental data and methods but also in providing better understanding of the physics such as Reynolds numbers and scale effects. Since the quantity and location of full-scale measurements points are different from those of the wind tunnel tests taps, the weighted proper orthogonal decomposition technique is applied to the wind pressure data obtained from the wind tunnel tests to generate a time history of wind load vector, then loads acted on all the internal nodes are obtained by interpolation technique. The nodal mean wind pressure coefficients, root-mean-square of wind pressure coefficients and wind pressure power spectrum are also calculated. The time and frequency domain characteristics of full-scale measurements wind load are analyzed based on filtered data-acquisitions. In the analysis, special attention is paid to the distributions of the mean wind pressure coefficients of center part of Shenzhen Citizen Center long-span roof spatial latticed structure. Furthermore, a brief discussion about difference between the wind pressure power spectrum from the wind tunnel experiments and that from the full-scale in-site measurements is compared. The result is important fundament of wind-induced dynamic response of long-span spatial latticed structures.
An experimental study was made of a large-scale vortical structure over a backward-facing step. The Reynolds number based on the step height was R $e_{H}$ =33,000. To recognize the large-scale vortex, three components of velocity were measured. The measurements were performed in the recirculation zone (x/H=4.0) and the reattachment zone(x/H=7.5). To measure the wall pressure fluctuations in a turbulent flow over a backward-facing step, a 32-channel microphone array was installed beneath the wall in the streamwise and spanwise directions. From the measured pressure field, the size of large-scale vortex was obtained. As a detailed study, a conditionally-averaging technique was employed to characterize the coherent structure of the large-scale vortex. To see the relationship between the flow field and the relevant spatial mode of the pressure field, the spatial box filtering (SBF) was examined. A cross-correlation between velocity and pressure fluctuations was performed to identify the structure and the length scale of the large-scale vortex.x.
공간 상호작용의 복잡성, 공간적 재현과 모델링의 필요성에 의해서 공간 상호작용 데이터의 합역이 불가피하다. 이러한 상황에서 본 연구의 목적은 공간 상호작용 데이터를 스케일을 달리하여 합역하거나 혹은 동일 스케일에서 합역 방식을 달리하여 합역하였을 때, 공간 상호작용 모델의 결과가 어떻게 달라지는지 평가하는 것이다. 공간 상호작용 데이터의 합역은 공간단위 수정가능성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem: MAUP)를 야기한다. 공간 상호작용 데이터의 합역을 위하여 무작위로 구역 시드를 선정한 후 인접한 공간단위를 할당하는 방법, 구역 시드와 공간단위 사이의 연구 가중 거리를 최소화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최대화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최소화하는 방법을 사용하였다. MAUP의 영향을 평가하기 위한 공간 상호작용 모텔로 기원지-목적지 제약 포아송 회귀 모델을 이용하였다. 분석 결과는 모델 잔차의 공간적 특성뿐만 아니라 파라미터 추정값, 적합도 등이 MAUP의 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 모델은 합역 방식 보다는 합역 수준에 더 민감하게 반응하였고, 모델에 대한 스케일 효과는 구획 방식에 따라 상이하게 나타났다.
포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.
The wavelet and semivariogram analysis method are used to identify the city landscape and farmland landscape pattern on the 1m resolution IKONOS images. The results prove that wavelet method is a potential way for landscape pattern analysis. Compared to semivariogram analysis, Wavelet analysis can not only detect the overall spatial pattern, but also find multi-scale and direction structures. In this experiment, the wavelet analysis results indicate: (1) the city landscape image is mainly composed of three level structures whose spatial pattern characters appear at 2m, 16m, 128m and 256m accordingly; (2) the farmland landscape is mainly two scale spatial patterns appearing at the 2m, 128m and 256m. IKONOS Remote sensing, with the high spatial and spectral information, is a powerful tool that can use in many ecological systems research and sustainable management.
공간상의 지리현상은 축척에 따라 공간적 분포패턴이 다르게 표현되고 측정될 수 있다. 특정한 지리현상은 특정한 축척에서 보다 선명하게 관찰될 수 있다. 지표면의 정보를 담고 있는 위성영상 역시 공간해상도의 영향에 의해 독특한 특성을 보이고 있다. 위성영상의 분석을 위한 적정해상도를 모색하기 위해서는 영상으로부터 분류되는 속성의 특성을 파악하여야 한다. 본 연구에서는 순천만 해안습지를 대상으로 위성영상으로부터 토지피복 정보를 추출하고, 공간 해상도의 변화에 따른 변화를 살펴보았다. 순천만 영상을 대상으로 토지피복 분류정확도를 파악한 후 30m 해상도부터 480m 해상도까지 30m 간격의 16가지 해상도로 영상을 제작하여 분류정확도의 변화를 살펴보았다. 순천만 해안습지는 다양한 토지유형이 다양한 크기로 분포하고 있어 해상도의 변화에 따라 토지피복 특성이 변화하고 있으며, 순천만의 위성영상 역시 축척 효과에 의해 해상도에 따라 속성정보의 특성의 변화가 뚜렷하게 나타난다.
Chung, Sun-Ok;Sudduth, Kenneth A.;Drummond, Scott T.;Kitchen, Newell R.
Journal of Biosystems Engineering
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제39권4호
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pp.377-388
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2014
Purpose: Determining the spatial structure of data is important in understanding within-field variability for site-specific crop management. An understanding of the spatial structures present in the data may help illuminate interrelationships that are important in subsequent explanatory analyses, especially when site variables are correlated or are a combined response to multiple causative factors. Methods: In this study, correlation, principal component analysis, and single and nested variogram models were applied to soil electrical conductivity and chemical property data of two fields in central Missouri, USA. Results: Some variables that were highly correlated, or were strongly expressed in the same principal component, exhibited similar spatial ranges when fitted with a single variogram model. However, single variogram results were dependent on the active lag distance used, with short distances (30 m) required to fit short-range variability. Longer active lag distances only revealed long-range spatial components. Nested models generally yielded a better fit than single models for sensor-based conductivity data, where multiple scales of spatial structure were apparent. Gaussian-spherical nested models fit well to the data at both short (30 m) and long (300 m) active lag distances, generally capturing both short-range and long-range spatial components. As soil conductivity relates strongly to profile texture, we hypothesize that the short-range components may relate to the scale of erosion processes, while the long-range components are indicative of the scale of landscape morphology. Conclusion: In this study, we investigated the effect of changing active lag distance on the calculation of the range parameter. Future work investigating scale effects on other variogram parameters, including nugget and sill variances, may lead to better model selection and interpretation. Once this is achieved, separation of nested spatial components by factorial kriging may help to better define the correlations existing between spatial datasets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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