Objectives: We aimed to estimate the space-time distribution of the risk of suicide mortality in Iran from 2006 to 2016. Methods: In this repeated cross-sectional study, the age-standardized risk of suicide mortality from 2006 to 2016 was determined. To estimate the cumulative and temporal risk, the Besag, York, and Mollié and Bernardinelli models were used. Results: The relative risk of suicide mortality was greater than 1 in 43.0% of Iran's provinces (posterior probability >0.8; range, 0.46 to 3.93). The spatio-temporal model indicated a high risk of suicide in 36.7% of Iran's provinces. In addition, significant upward temporal trends in suicide risk were observed in the provinces of Tehran, Fars, Kermanshah, and Gilan. A significantly decreasing pattern of risk was observed for men (β, -0.013; 95% credible interval [CrI], -0.010 to -0.007), and a stable pattern of risk was observed for women (β, -0.001; 95% CrI, -0.010 to 0.007). A decreasing pattern of suicide risk was observed for those aged 15-29 years (β, -0.006; 95% CrI, -0.010 to -0.0001) and 30-49 years (β, -0.001; 95% CrI, -0.018 to -0.002). The risk was stable for those aged >50 years. Conclusions: The highest risk of suicide mortality was observed in Iran's northwestern provinces and among Kurdish women. Although a low risk of suicide mortality was observed in the provinces of Tehran, Fars, and Gilan, the risk in these provinces is increasing rapidly compared to other regions.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.4
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pp.75-81
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2016
This study focused on exploring real transaction price of apartment and spatial and temporal heterogeneity of the variables that influence real transaction price of apartment from the spatial and temporal perspective. As independent variables that are considered to influence real transaction price of apartment, transport, local characteristics, educational conditions, population, and economic characteristics were taken into account. Accordingly, the influence of independent variables and spatial distribution pattern were analyzed from the global and local aspects. The spatial and temporal changing patterns of real transaction price of apartment which is a dependent variable were analyzed. First, to establish an analysis model, OLS analysis and GWR analysis were conducted, and thereby more efficient and proper model was selected. Secondly, to find spatial and temporal heterogeneity of independent variables with the use of the selected GWR model, Local $R^2$ was used for local analysis. Thirdly, to look into spatial distribution of independent variables, kriging analysis was carried out. Therefore, based on the results, it is considered that it is possible to carry out more microscopic housing submarket analysis and lay the foundation for establishing a policy on real property.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.2
no.4
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pp.32-41
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2012
In recent times, multi-centralization and decentralization as well as large Capital area and suburbanization in the spatial structure of capital area. With rapid growth, urbanization and industrialization are unsystematic, and growth inequality between regions caused negative effects such as discordant centralization and decentralization, fluctuating land value, and gap between living conditions. Accordingly, this study analyzed urban spatial indexes by the self-governed body in the capital area such as Seoul, Incheon, and Gyeonggi province for the analysis of the regional inequality phenomenon. We examined the characteristics of temporal and spatial changes in urban spatial structure in the capital area by utilizing the distribution pattern and density of city indexes such as population, employment, etc, and then drew the commonality of those factors through factor analysis. We evaluated the drawn results through the city standard index by each city, conducted factor score analysis, and identified the interaction between each factor and Housing Purchase Price Composite Indices index, housing rent price index(Housing Jeonse Price Composite Indices), land price fluctuation rate, diffusion ratio of house, and financial independence.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.11
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pp.1910-1915
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2008
The load analysis for the distribution system and facilities has relied on measurement equipment. Moreover, load monitoring incurs huge costs in terms of installation and maintenance. This paper presents a new model to analyze wherein facilities load under a feeder every 15 minutes using meter reading data that can be obtained from a power consumer every 15 minute or a month even without setting up any measuring equipment. After the data warehouse is constructed by interfacing the legacy system required for the load calculation, the relationship between the distribution system and the power consumer is established. Once the load pattern is forecasted by applying clustering and classification algorithm of temporal data mining techniques for the power customer who is not involved in Automatic Meter Reading(AMR), a single-line diagram per feeder is created, and power flow calculation is executed. The calculation result is analyzed using various temporal and spatial analysis methods such as Internet Geographic Information System(GIS), single-line diagram, and Online Analytical Processing (OLAP).
The concept of 'spatial association' explains spatial distribution pattern of geographical phenomenon based on similarity with neighborhoods, as in the Tobler's Law of Geography: 'Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things.' In this study, we develop a time-series exploratory analysis tool for discovering temporal patterns of spatial association by combining spatial statistics and geo-visualization, and thus present a possibility to support spatial decision-making process. As for the spatial proximity weight matrix indispensable to measuring global and local spatial association, we employ a variety of flexible weighting schemes using geometric characteristics of areal unit. In addition, we renovate the existing visualization methods for more effective understanding of the procedures and results of time-series analysis on spatial association: for instance, temporal parallel coordinate plot with box plot, animated map for spatial association, and 3D Moran scatterplot. The feasibility of our system is verified by time-series analysis experiments on the spatial association of land price fluctuation rate for all administrative units in Korea, $1995{\sim}2004$.
Urbanization has led to a reduction in green spaces and thus transformed the spatial pattern of urban land use. An increase in air temperature directly affects forest vegetation, phenology, and biodiversity in urban areas. In this paper, we analyze the changing land use patterns and urban heat distribution (UHD) in Seoul on the basis of a spatial assessment. It is necessary to monitor and assess the functions of green spaces in order to understand the changes in the green space. In addition, we estimated the influence of green space on urban temperature using Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) imagery and climatic data. Results of the assessment showed that UHD differences cause differences in temperature variation and the spatial extent of temperature reducing effects due to urban green space. The ratio of urban heat area to green space cooling area increases rapidly with increasing distance from a green space boundary. This shows that urban green space plays an important role for mitigating urban heating in central areas. This study demonstrated the importance of green space by characterizing the spatiotemporal variations in temperature associated with urban green spaces.
BACKGROUND: The northeast district of China, especially Liaoning province, Jilin province, and Heilongjiang province, is one of the largest agricultural production regions in China. These regions play a significant role in ensuring food security. Accumulated temperature such as growing degree days (GDD) is an important environmental factor for plant growth and yield. Therefore, in this study, temporal and spatial distribution of GDD for maize was examined as a basis to estimate the growth and yield of maize in these regions. METHODS AND RESULTS: Meteorological date produced by NASA (MERRA-2) was used to estimate GDD of maize at this study sites. The GDD was calculated from sowing (May 1) to harvesting (Sep. 30). The average GDD of this region between 2010 and 2015 was $1323.0^{\circ}C$ day (595.3-1838.9). The spatial distribution of GDD showed a similar pattern during the different years surveyed. Double cropping for maize could be in only Liaoning province, northwestern Jilin province, and western and eastern Heilongjiang province where the GDD was over $1600^{\circ}C$day. However, The GDD in eastern Heilongjiang province was varied by year. CONCLUSION: The GDD of maize in northeast district of China was varied spatially, but similar among recent six years at the same region. This result can be used to predict growth stage and yield of maize at these regions.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.8
no.3
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pp.243-250
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2003
The spatio-temporal distribution of zooplankton community was investigated in Kyeonggi Bay with monthly samples from February 2001 to December 2001 at 5 stations along a transect between Incheon coastal waters and Seongap-Do. Monthly mean abundance of total zooplankton ranged from 1,100(Feb.)∼404,200 indiv./㎥ (Aug.) and annual mean abundance of total zooplankton was 55,000 indiv./㎥. The spatial mean abundance of total zooplankton varied from 114,600 indiv./㎥ (Incheon coastal waters) to 16,500 indiv./㎥ (Seongab-Do). Zooplankton abundance was higher in the inner bay than in the outer bay. Noctiluca scintillans, Acartia hongi, Oithona davisae, Paracalanus crassirostris, Paracalanus indicus and Oikopluera spp. were dominant species in Kyeonggi Bay and they contributed 95% of annual mean abundance of total zooplankton. Most of dominant species distributed widely in study area throughout the year, however seasonal abundance peak only happened in inner part of the Bay. This pattern suggests that the spatio-temporal distribution of zooplankton is affected by the variations of water temperature and phytoplankton standing stock.
Seagrass meadows are considered as critical habitats for a wide variety of marine organisms in coastal and estuarine ecosystems. In many cases, studies on the spatial/temporal distribution of seagrass have depended on direct observations using SCUBA diving. As an alternative method fur studying seagrass distribution, an application of hydroacoustic technique has been assessed for mapping seagrass distribution in Dongdae Bay, on the south coast of Korea, in September 2005. Data were collected using high frequency transducer (420 kHz split-beam), which was installed with towed body system. The system was linked to DGPS to make goo-referenced data. Additionally, in situ seagrass distribution has been observed using underwater cameras and SCUBA diving at four stations in order to compare with acoustic data. Acoustic survey was conducted along 23 transects with 3-4 blot ship speed. Seagrass beds were vertically limited to depths less than 3.5m and seagrass height ranged between 55 and 90cm at the study sites. Dense seagmss beds were mainly found at the entrance of the bay and at a flat area around the center of the bay. Although the study area was a relatively small, the vertical and spatial distributions of the seagrass were highly variable with bathymetry and region. Considering dominant species, Zostera marina L., preliminary estimation of seagrass biomass with acoustic and direct sampling data was approximately $56.55g/m^2$, and total biomass of 104 tones (coefficient variation: 25.77%) was estimated at the study area. Hydroacoustic method provided valuable information to understand distribution pattern and to estimate seagrass biomass.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.1
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pp.113-123
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2007
This study analyzed the appropriateness of the spatial distribution of fire stations and emergency medical facilities, the main providers of emergency medical care, in Busan. The area over which the 119 emergency medical services were situated in relation to the dispatch and transport of urgent rescue services was examined. Addresses of patients requiring 119 emergency services were obtained and stored as individual units so that they could be analyzed in a Geographic Information System(GIS). The time taken by emergency services to reach patients and transport them to a hospital or other facility was measured in seconds. By inputting additional information such as the location of the 119 dispatch centers, jurisdictions, and emergency medical facilities, the GIS allowed for analyses not only of the temporal but also the spatial aspects of emergency medical services. The results showed that of 16 Gu/Gun and 226 Eup/Myen/Dong in the Busan area, only 41% of Busan's emergency medical services could respond to and transport patients within five minutes. In all districts, most emergency medical services were provided within five to ten minutes. However, the pattern of hospital use to transfer patients to hospitals was inefficient. Based on the temporal and spatial distributions of fire stations and emergency medical agencies, and on their dispatch and transport times, this study sets out and compares ideal dispatch and transportation patterns for the efficient use of Busan's emergency medical services and resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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