이 연구의 목적은 다중 시기 원격탐사 자료로부터 추출한 수륙경계선을 이용하여 제작된 간석지 수치표고모델(DEM)에 포함된 오차의 공간 분포 분석 및 침수 취약성 추정에 있다. 오차의 전역적인 통계값만을 제시했던 기존 연구와 달리, 이 연구에서는 지구통계학적 시뮬레이션을 이용하여 확률론적 관점에서 오차의 공간 분포를 정량적으로 해석하였다. 바람아래 간석지를 대상으로 2010년대 다중 시기 Landsat 자료로부터 추출된 수륙경계선과 보정 조위값을 이용하여 초기 DEM을 생성하였다. 현장 고도 측정 자료와 비교하였을 때, 생성된 DEM은 대체로 실제 고도를 저추정하는 것으로 나타났으며, 지역적인 차이가 나타났다. 이후 오차의 공간 자기상관성 정보를 기반으로 순차적 가우시안 시뮬레이션을 적용하여 다량의 대안적 오차 공간 분포도를 작성하였다. 이 오차 공간 분포도를 이용하여 오차가 보정된 대안적 DEM을 생성한 후에, IPCC SERS 해수면 상승 시나리오에 따른 침수 취약성의 확률 분포도를 제작하였다. 지구통계학적 시뮬레이션 기반 오차분석 방법론은 오차 추정의 불확실성 및 오차 전파 문제를 확률론적으로 표현할 수 있다. 따라서 이 연구에서 적용한 오차 분석 방법론은 수륙경계선 기반 간석지 DEM의 오차 추정뿐만 아니라, 다양한 분야의 주제도에 포함된 오차의 확률론적 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 한강중상류유역에 위치한 강원광산부지로부터 발생한 중금속의 오염실태를 파악하고자 주성분 분석과 크리깅 공간통계기법을 시도하였다. 토양 심토에서 제1 주성분(PC1)의 경우 광산 주변의 정남쪽방향에서 정북방향으로 아연과 니켈의 농도가 점진적으로 확산되고 있었으며 제2 주성분(PC2)은 강원광산 중남부지역에서 카드뮴과 수은 함량의 농도가 높게 나타났다. 클러스터 분석결과, D그룹에서 비소와 구리 금속이 공간자기상관관계가 높게 나타났으며 비소의 경우 중금속 농도가 0.83mg/kg로 남에서 북쪽방향으로 증가하였다. 본 연구는 크리깅모델을 이용하여 광산부지로부터 오염토양의 중금속 분포 현황을 공간학적으로 파악할 수 있었고 향후 휴 폐광부지에서 위해성평가 및 정책당국의 결정권자들에게 오염토양 복원에 대한 의사결정시 도움이 될 것이다.
물리탐사와 시추자료에 대해 지구통계학적 복합해석 기술을 적용하여 3차원의 암반등급 해석을 수행하였다. 자료 복합 해석을 위한 다양한 지구통계학적 기술 중에서, 본 연구에서는 물리탐사 자료의 값을 추정하고자 하는 지점의 암반등급의 평균치로 치환하는 국소 변이 평균에 의한 단순 크리깅 기술(Simple Kriging with local varying means)을 사용하였다. 암석의 전기비저항 값은 RMR(Rock Mass Rating)값과 양의 상관관계를 갖는 것으로 알려져 있으나 상관 관계 만에 의한 대응방식은 그 양상이 매우 복잡하고 공간적으로 연관되어 있는 경우가 많아 단순히 적용하기 어려운 경우가 많다. 본 연구에서는 전기비저항과 RMR의 일반적 선형 상관관계 외에 지시자 변환(indicator transform)에 의한 비선형 상관관계를 유도하는 방식을 제안하였다. 또한 본 연구에서는 선형 및 비선형 상관관계에 의해 대응된 비저항 값이 실제 RMR과 비교할 때 나타나는 잔차(residual)에 대해 3차원 지구통계학적 분석을 적용하여 이 결과를 상관관계 결과에 추가함으로써 공간적 특성을 반영하는 RMR 평가를 수행할 수 있었다. 사용된 물리탐사 자료는 전기비저항 및 MT(Magnetotelluric) 탐사 자료이며, 총 10공의 시추자료를 통해 획득한 암반등급 값을 이용하였다. 이와 같은 해석은 조사 대상에 대한 광역적 지질조건을 보다 현실적으로 반영하는 암반등급 분포를 만들어내는 것으로 보인다.
본 연구에서는 복합 탐사의 장점을 효과적으로 적용할 수 있는 지구통계학적 기법을 통하여 고비용의 탄성파 탐사 자료를 관심 지역 전체에서 획득하지 못했을 경우 인공위성 중력을 이용한 구조 해석 결과의 향상 가능성에 관하여 연구하였다. 이번 연구에 이용된 탄성파 자료는 우리나라 황해에서 획득된 정밀한 탄성파 자료로 본 연구에서는 탄성파 자료 중 일부만을 추출하여 인공위성 중력자료와 복합해석을 수행하였다. 일반적으로 탄성파 속도와 밀도 분포는 좋은 상관관계를 갖는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서 이용된 탄성파 자료의 수가 적기 때문에 보다 안정적인 심도역산 결과와 탄성파 주시 자료의 상관관계를 획득하기 위하여 비선형지시자 변환 기법을 이용하였다. 또한, 본 연구에서는 탄성파 주시 자료와 중력 자료로부터 변환된 주시 자료를 통하여 잔차 해석 및 지역 평균을 이용한 크리깅 기법을 적용하여 복합해석을 수행하였다. 이와 같이 획득된 해석 결과를 정밀하게 이루어진 탄성파 해석 결과와 비교 분석한 결과, 해양의 분지 기반암 구조를 해석하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있는 것으로 생각된다.
This study includes determination of liquefaction potential in Erzincan city center. Erzincan Province is situated within first-degree earthquake zone on earthquake map of Turkey. In this context, the earthquake scenarios were produced using the empirical expressions. Liquefaction potential for different earthquake magnitudes (6.0, 6.5, 7.0) were determined. Liquefaction potential was investigated using Standard Penetration Test (SPT). Liquefaction potential analyses are determined in two steps: geotechnical investigations and calculations. In the first steps, boreholes were drilled to obtain disturbed and undisturbed soil samples and SPT values were obtained. Laboratory tests were made to identify geotechnical properties of soil samples. In the second step, liquefaction potential analyses were examined using two methods, namely Seed and Idriss (1971), Iwasaki et al. (1981). The liquefaction potential broadly classified into three categories, namely non-liquefiable, marginally liquefiable and liquefiable regions. Additionally, the liquefaction potential index classified into four categories, namely non-liquefiable, low, high and very high liquefiable regions. In order to liquefaction analysis complete within a short time, MATLAB program were prepared. Following the analyses, liquefaction potential index is investigated by Iwasaki et al. (1982) methods. At the final stage of this study, liquefaction potential maps and liquefaction potential index maps of the all study area by using IDW (inverse distance weighted) interpolation method in Geostatistical Analyst Module of ArcGIS 10.0 Software were prepared for different earthquake magnitudes and different depths. The results of soil liquefaction potential were evaluated in ArcGIS to map the distributions of drillings with liquefaction potential. The maps showed that there is a spatial variability in the results obtained which made it difficult to clearly separate between regional areas of high or low potential to liquefy. However, this study indicates that the presence of ground water and sandy-silty soils increases the liquefaction potential with the seismic features of the region.
The polymetallic Co, Ni, Cu, As, Au, and Ag deposits of Bou Azzer East are located in the western part of the Bou Azzer inlier in the Central Anti Atlas, Morocco. Six stages of emplacement of the mineralization have been identified. Precious metals (native gold and electrum) are present in all stages of this deposit except the early nickeliferous stage. From the Statistical analysis of the Co, As, Ni, Au, and Ag contents of a set of 501 samples, shows that the Pearson correlation coefficient between As-Co elements (0.966) is the highest followed by that of the Au-Ag couple (0.506). Principal component analysis (PCA) and hierarchical ascending classification (HAC) of the grades show, that Ni is associated with the pair (As-Co) and Cu is rather related to the pair (Au-Ag). The kriging maps show that the highest values of the Co, As and Ni appear in the contact of the serpentinite with other facies, as for those of Au and Ag, in addition to anomalous zones concordant with those of Co, Ni and As, they show anomalies at the extreme South and North of the study area. The development of the anomalous Au and Ag zones is mainly along the N40-50°E and N145°E directions.
pH, EC와 TDS는 지하수 수질조사의 기본항목으로서, 지하수 수질의 일차적 평가에 중요한 역할을 한다. 영산강 섬진강 유역에서 1998년도에 조사된 3가지의 수질자료에 의하면 이 지역의 지하수는 대체로 양질의 수질 특성을 나타낸다. 선형회귀분석에 의하면 TDS와 EC는 선형적인 상관성을 갖고 있으나, EC와 pH, TDS와 pH는 상관성이 거의없다. TDS와 EC의 관계는 1.0 mg/1=1.52 $mu\textrm{S}$/cm로서 이 지역의 지하수는 자연수의 수질특성을 나타낸다. 지구통계학적 분석에서 3가지의 수질자료는 정상확률함수의 특성을 보이며, 베리오그램은 모두 지수형모델이 적합한 것으로 나타났다. 수질자료의 등치선도에 의하면 영산강 유역의 지하수 수질이 섬진강 유역에 비하여 약간 더 오염되어 있고, TDS와 EC의 큰 상관성 때문에 2개의 등치선도 유형은 매우 유사하다. 그리고 실제 측정된 3가지 수질의 최소 값과 최대 값은 각각의 등치선도에서 그대로 반영이 되지는 않았는데, 그 이유는 크리깅은 최소의 오차를 갖는 추정치들을 만들어 완만한 분포도를 만들어내는 특성을 갖고 있기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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