본 논문에서는 한국의 미세먼지 발생원인을 분석하는 과정에서 기존 논문에서는 고려하지 않았던 지역 간 공간상관성(Spatial correlation)을 고려한 패널계량분석을 진행하였다. 기존 환경쿠즈네츠곡선(EKC, Environmental Kuznets Curve)에 대한 연구들에서, 인접한 국가 및 지역 간에 오염물질의 상호영향이 존재할 가능성이 있음에도 각 유닛이 독립이라고 가정한다. 본 논문에서는 한국의 미세먼지농도에 대한 지역 패널데이터를 이용하여 기존 EKC가 지역의 상호상관성을 고려하는 때도 성립할 수 있으며, 이러한 영향을 고려하지 않았을 때 미세먼지농도의 원인에 대해 과소 혹은 과대 추정될 수 있음을 규명하였다.
공간정보는 국토의 효율적 관리와 재해·재난·환경·시설물·기업마케팅·문화재 관리 등 사회전반에 걸쳐 활용되고 있으며, 향후 더 많은 수요가 예상되고 있다. 이에 중앙정부, 지방자치단체, 공공기관 등에서는 데이터 품질이 확보된 정확한 정보를 기반으로 국가공간정보시스템(국토교통부 국토정보정책관실에서 관리하는 15개의 공간정보 관련 시스템) 체계를 구축해야하며, 이를 통해 정책결정이나 민원지원에서 공간정보의 활용과 편의를 도모할 수 있다. 그러나, 현재 국가공간정보시스템은 개별 업무처리 위주로 시스템을 구축하고, 분산된 연계 채널로 인해 데이터 중복구축과 품질 저하라는 문제가 발생하여 공간정보의 공개·개방이 소극적으로 이루어지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 국가공간정보시스템의 데이터 흐름에 가치사슬 모형을 적용하여 ‘생산·구축’, ‘통합·공유’, ‘응용·융복합’, ‘공개·개방’ 이라는 4단계의 공간정보 데이터 흐름 기준을 도출하였으며, 이를 기반으로 15개의 국가공간정보시스템에 대한 현황분석을 통해 시사점을 도출하고 국가공간정보시스템 개편 추진 방향을 제시하였다. 향후 국가공간 정보시스템의 개편 모델과 순환체계를 통해 최신성·일관성·정확성·연계성이 확보된 공간정보서비스를 제공하여 수요자의 요구를 만족시키고 공공활용 및 민간개방 활성화를 기대한다.
Orographic effect is one of the important factors to induce Local circulations and to make atmospheric turbulence, so it is necessary to use the exact topographic data for prediction of local circulations. In order to clarify the sensitivity of the spatial resolution of topography data, numerical simulations using several topography data with different spatial resolution are carried out under stable and unstable synoptic conditions. The results are as follows: 1) Influence of topographic data resolution on local circulation tends to be stronger at simulation with fine grid than that with coarse grid. 2) The hight of mountains in numerical model become mote reasonable with high resolution topographic data, so the orographic effect is also emphasized and clarified when the topographic data resolution is higher. 2) The higher the topographic resolution is, the stronger the mountain effect is. When used topographic data resolution become fine, topography in numerical model becomes closer to real topography. 3) The topographic effect tends to be stronger when atmospheric stability is strong stable. 4) Although spatial resolution of topographic data is not fundamental factor for dramatic improvement of weather prediction accuracy, some influence on small scale circulation can be recognized, especially in fluid dynamic simulation.
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.
Objectives Despite increasing availability of global positioning system (GPS), no research has been conducted to analyze GPS data for exposure opportunities associated with time at indoor and outdoor microenvironments. We developed location-based and time-weighted spatial measures that incorporate indoor and outdoor time-location data collected by GPS. Methods Time-location data were drawn from 38 female subjects in California who wore a GPS device for seven days. Ambient standard deviational ellipse was determined based on outdoor locations and time duration, while indoor time weighted standard deviational ellipse (SDE) was developed to incorporate indoor and outdoor times and locations data into the ellipse measure. Results Our findings indicated that there was considerable difference in the sizes of exposure potential measures when indoor time was taken into consideration, and that they were associated with day type (weekday/weekend) and employment status. Conclusions This study provides evidence that time-location weighted measure may provide better accuracy in assessing exposure opportunities at different microenvironments. The use of GPS likely improves the geographical details and accuracy of time-location data, and further development of such location-time weighted spatial measure is encouraged.
Serin Kim;Ukkyo Jeong;Hanlim Lee;Yeonjin Jung;Jae Hwan Kim
대한원격탐사학회지
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제40권1호
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pp.1-8
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2024
Busan is the 6th largest port city in the world, where nitrogen dioxide (NO2) emissions from transportation and port industries are significant. This study aims to assess the NO2 products of the Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) over Busan using ground-based instruments (i.e., surface in-situ network and Pandora). The GEMS vertical column densities of NO2 showed reasonable consistency in the spatiotemporal variations, comparable to the previous studies. The GEMS data showed a consistent seasonal trend of NO2 with the Korea Ministry of Environment network and Pandora in 2022, which is higher in winter and lower in summer. These agreements prove the capability of the GEMS data to monitor the air quality in Busan. The correlation coefficient and the mean bias error between the GEMS and Pandora NO2 over Busan in 2022 were 0.53 and 0.023 DU, respectively. The GEMS NO2 data were also positively correlated with the ground-based in-situ network with a correlation coefficient of 0.42. However, due to the significant spatiotemporal variabilities of the NO2, the GEMS footprint size can hardly resolve small-scale variabilities such as the emissions from the road and point sources. In addition, relative biases of the GEMS NO2 retrievals to the Pandora data showed seasonal variabilities, which is attributable to the air mass factor estimation of the GEMS. Further studies with more measurement locations for longer periods of data can better contribute to assessing the GEMS NO2 data. Reliable GEMS data can further help us understand the Asian air quality with the diurnal variabilities.
Biodiversity refers to the diversity of organisms originating from all sources, including terrestrial ecosystems, aquatic ecosystems, and complex ecosystems and it is considered to be the standard of the area to be preserved and protected. So The Importance of environmental assessment for biodiversity conservation is increasing and International efforts to quantify biodiversity and to develop indices have been made, but there are insufficient researches on the use of biomass databases and their quantification in Korea. In this study, the biodiversity map was constructed using the 3rd National Ecosystem Survey Mammal Data with three spatial units(Administrative Area, 1:5,000 index map, hexagonal lattice). and the difference of map constructed by spatial unit was suggested to help research on quantification and evaluation of biodiversity in the future. As a result of the study, biodiversity index for the same area varied according to the spatial unit and overall average and standard deviation were different too. Therefore it is necessary to utilize appropriate spatial unit considering the suitability and purpose of quantification rather than using specific unit. It also showed the necessity of establishing a standard for biodiversity index as a result of comparative analysis with ecosystem and nature map. Based on this research, comprehensive efforts should be made for the sustainable development of the country through further research and institutional improvement for quantification and evaluation of biodiversity, set standards.
This study focused on the a 20-year evaluation of the dynamism of critical thermal anomalies in Busan metropolitan area prompted by unusual infrastructural development and demographic growth rate. Archived Landsat thermal data derived-LST was the major input for UTFVI and hot spot analysis (Getis-Ord Gi*). Results revealed that the surface urban heat island-affected area has gradually expanded overtime from 23.32% to 32.36%; while the critical positive thermal anomalies (level-3 hotspots) have also spatially increased from 19.88% in 2000 to 23.56% in 2020, recording a net LST difference of > 5℃ between the maximum level-3 hotspot and minimum level-3 coldspot each year. It is been observed that thermal conditions of Busan have gradually deteriorated with time, which is potentially inherent in the rate of urban expansion. Thus, this work serves as an eye-opener to powers that be, to think and act constructively towards a sustainable thermal conform for city dwellers.
PM (particulate matter) is of interest to everyone because it can have adverse effects on human health by the infiltration from respiratory to internal organs. To date, many studies have made efforts for the prediction of PM10 and PM2.5 concentrations. Unlike previous studies, we conducted the prediction of tomorrow's PM10 concentration for the Air Korea stations using Chinese PM10 data in addition to the satellite AOD and weather variables. We constructed 230,639 matchups from the raw data over 3 million and built an RF (random forest) model from the matchups to cope with the complexity and nonlinearity. The validation statistics from the blind test showed excellent accuracy with the RMSE (root mean square error) of 9.905 ㎍/㎥ and the CC (correlation coefficient) of 0.918. Moreover, our prediction model showed a stable performance without the dependency on seasons or the degree of PM10 concentration. However, part of coastal areas had a relatively low accuracy, which implies that a dedicated model for coastal areas will be necessary. Additional input variables such as wind direction, precipitation, and air stability should also be incorporated into the prediction model as future work.
본 연구에서는 산출 방법에 따른 해빙 자료 간의 차이를 조사하기 위하여 1980-2010년 북극 지역의 EUMETSAT OSI SAF, NASA Team(NT)의 해빙 농도와 해빙 면적의 차이를 비교하였다. 그 결과 두 자료의 해빙 농도와 해빙 면적이 계절별, 해역별로 다른 일관성을 보였다. 계절별로는 OSI SAF의 해빙 농도가 전체적으로 0.85 %, 봄 0.48 %, 여름 0.97 %, 가을 1.38 %, 겨울 0.66 % 높게 나타났다. 해역별로는 북극해에서 OSI SAF의 해빙 농도가 2.7 %, 해빙 면적이 19.8만 $km^2$ 높았으나 링컨해 일부에서는 해빙 농도가 2.3 %, 해빙 면적이 2만 $km^2$ 낮게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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