효율적인 석면건축물 유지관리를 위한 방법 중의 하나는 다양한 주제의 석면지도 제작 및 분석을 통해 우선제거대상 건물을 선정하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 서울시 소유의 석면건축물 관리를 위해 QGIS(Quantum Geographic Information System)를 활용하여 다양한 주제의 석면지도를 제작하였다. 석면환경 노출 및 공기 중 비산문제를 유발시킬 가능성이 높은 석면건축물을 선정하기 위해서 석면건축물 밀집도, 석면면적비율, 인구분포를 고려한 석면건축물 분포도, 우선제거대상 존재유무, 위해성 등급 및 석면건축물 경과년수 등을 종합적으로 고려하여 우선제거대상 석면건축물을 선정하였다. 본 연구와 같이 GIS 등을 활용함으로써 석면건축물 분포현황뿐만 아니라 우선제거대상 건물을 선정하는데 방법의 하나로서 활용될 수 있을 것이다. 향후에는 석면건축물 주변의 생활환경 특성을 고려한 속성값 분류의 다양화 등 보다 정확한 산정기준을 마련할 필요가 있으며, 이를 통해 석면노출에 따른 취약지구 관리에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Object: The purpose of this study was to select priority points for soil management using the location of groundwater and to suggest this method for soil contamination surveys. Method: Groundwater impact range was set to an area of 100 to 500 meters from the center point of agricultural groundwater wells. Data on industrial complex and factory areas, areas of stored or used ores and scrap metals, areas associated with waste and recycling, and traffic-related facilities areas were collected and checked for whether they fall within the groundwater impact range. Longitude and latitude coordinates of these data were mapped on the groundwater impact range using QGIS (Quantum Geographic Information System). Results: Considering the groundwater impact range, the points were selected as follows: 589 points were selected from 6,811 factories and 259 points were selected from 1,511 recycling business points. Traffic-related facility areas were divided between gas stations, bus depots, and auto mechanics. Thirty-four points were selected from 149 bus depots and 573 points were selected from 6,013 auto mechanic points. From the 2,409 gas station points, 323 were selected. Conclusion: Contaminated soil influences groundwater and crops, which can harm human health. However, soil pollution is not easily identified, so it is difficult to determine what has occurred. Pollution must be prevented beforehand and contaminated soil found. By selecting and investigating soil contamination survey points in consideration of the location of groundwater wells, we can safely manage water resources by preventing groundwater contamination in advance.
Objective: The purpose of this study was to create soil contamination maps using QGIS (Quantum Geographic Information System) and suggest selection methods for soil pollution sources for preferential investigation in a soil contamination survey. Method: Data from soil contamination surveys over five years in Gyeonggi-do Province, South Korea (2013-2017) were used for making soil contamination maps and analyzing the density of survey points. By analyzing points exceeding the concern level of soil contamination, soil pollutant sources for priority management were identified and selection methods for preferred survey points were suggested through a study of the model area. Results: A soil contamination survey was conducted at 1,478 points over five years, with the largest number of surveys conducted in industrial complex and factory areas. Soil contamination maps for copper, zinc, nickel, lead, arsenic, fluoride, and total petroleum hydrocarbons were made, and most of the survey points were found to be below concern level 1 for soil contamination. The density of the survey points is similar to that of densely populated areas and factory areas. The analysis results of points exceeding the criteria showed that soil pollutant sources for priority management were areas where ore and scrap metals were used and stored, traffic-related facilities areas, industrial complex and factory areas, and areas associated with waste and recycling. According to the study of the model area, the preferred survey points were traffic-related facilities with 15 years or more since their construction and factories with a score of 10 or more for soil contamination risk. Conclusion: Soil contamination surveys should use GIS for even regional distribution of survey points and for the effective selection of preferred survey points. This study may be used as guidelines to select points for a soil contamination survey.
Background: Cervical cancer is a major public health problem worldwide. There have been several studies indicating that risk is associated with geographic location and that the incidence of cervical cancer has changed over time. In Thailand, incidence rates have also been found to be different in each region. Methods: Participants were women living or having lived in upper Northern Thailand and subjected to cervical screening at Maharaj Nakorn Chiang Mai Hospital between January 2010 and December 2014. Generalized additive models with Loess smooth curve fitting were applied to estimate the risk of cervical cancer. For the spatial analysis, Google Maps were employed to find the geographical locations of the participants' addresses. The Quantum Geographic Information System was used to make a map of cervical cancer risk. Two univariate smooths: x equal to the residency duration was used in the temporal analysis of residency duration, and x equal to the calendar year that participants moved to upper Northern Thailand or birth year for participants already living there, were used in the temporal analysis of the earliest year. The spatial-temporal analysis was conducted in the same way as the spatial analysis except that the data were split into overlapping calendar years. Results: In the spatial analysis, the risk of cervical cancer was shown to be highest in the Eastern sector of upper Northern Thailand (p-value <0.001). In the temporal analysis of residency duration, the risk was shown to be steadily increasing (p-value =0.008), and in the temporal analysis of the earliest year, the risk was observed to be steadily decreasing (p-value=0.016). In the spatial-temporal analysis, the risk was stably higher in Chiang Rai and Nan provinces compared to Chiang Mai province. According to the display movement over time, the odds of developing cervical cancer declined in all provinces. Conclusions: The risk of cervical cancer has decreased over time but, in some areas, there is a higher risk than in the major province of Chiang Mai. Therefore, we should promote cervical cancer screening coverage in all areas, especially where access is difficult and/or to women of lower socioeconomic status.
Agricultural Policy/Environmental eXtender Model(APEX)는 전 농장 또는 소규모 유역 관리에 활용하고자 개발된 모형이다. APEX는 사용자들을 고려하고 다양한 형태로 개발하였다. 사용자들이 사용하기 쉽도록 윈도우 인터페이스 형태의 WinAPEX 모듈을 개발하기도 하였으며, ArcGIS 프로그램과 연계하여 다양한 지리정보시스템을 사용할 수 있는 ArcAPEX 모듈을 개발하기도 하였다. 그러나 WinAPEX 모듈은 유역에 대한 정보를 시각적으로 확인할 수 없다는 단점을 가지고 있으며, ArcGIS 프로그램은 유료의 라이센스라는 단점을 보유하고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 APEX 모형을 GNU General Public License 기반의 Open Source Geographic Information System(GIS)인 Quantum GIS(QGIS)와 연계하여 QAPEX 모듈을 개발하고자 하였다. QAPEX 모듈은 오픈소스 기반의 QGIS 프로그램과 APEX 모형을 이용하여 무료로 사용할 수 있으며, 사용자의 편의를 위해 유역에 대한 정보를 시각적으로 확인할 수 있다. 뿐만아니라 QGIS는 사용자간의 정보 및 자료 공유에 용이한 장점을 보유하고 있어 QAPEX를 이용하는 사용자들 간의 정보 공유로 인해 원활하고 지속적인 개선이 이루어 질 것으로 기대된다.
The influx of marine exotic and alien species is disrupting marine ecosystems and aquaculture. Herdmania momus, reported as an invasive species, is distributed all along the coast of Jeju Island and has been confirmed to be distributed and spread to Busan. The potential habitats and distribution of H. momus were estimated using the maximum entropy (MaxEnt) model, quantum geographic information system (QGIS), and Bio-ocean rasters for analysis of climate and environment(Bio-ORACLE), which can predict the distribution and spread based only on species occurrence data using species distribution model (SDM). Temperature and salinity were selected as environmental variables based on previous literature. Additionally, two different representative concentration pathway (RCP) scenarios (RCP 4.5 and RCP 8.5) were set up to estimate future and potential habitats owing to climate change. The prediction of potential habitats and distribution for H. momus using MaxEnt confirmed maximum temperature as the highest contributor(77.1%), and mean salinity, the lowest (0%). And the potential habitats and distribution of H. momus were the highest on Jeju Island, and no potential habitat or distribution was seen in the Yellow Sea. Different RCP scenarios showed that at RCP 4.5, H. momus would be distributed along the coast of Jeju Island in the year 2050 and that the distribution would expand to parts of the Korea Strait by the year 2100. RCP 8.5, the distribution in 2050 is predicted to be similar to that at RCP 4.5; however, by 2100, the distribution is predicted to expand to parts of the Korea Strait and the East Sea. This study can be utilized as basic data to effectively control the ecological injuries by H. momus by predicting its spread and distribution both at present and in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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