This study investigates the factors that affect China's air pollution using city-level panel data and spatial econometric models. We address three air pollutants ($PM_{10}$, $SO_2$, and $NO_2$) present in 30 cities in China between 2004-2012 using global OLS and spatial models. To develop the spatial econometric analysis, we create a spatial weights matrix to define spatial patterns based on two neighborhood criteria - the queen contiguity and k nearest neighbors. The results show that the estimated coefficients are relatively consistent across different spatial weight criteria. The OLS models indicate that the effect of green spaces is statistically significant in decreasing the concentrations of all air pollutants. In the $PM_{10}$ and $SO_2$ analyses, the OLS models find that the number of buses and population density are also positively related to a reduction in the concentration of air pollutants. In addition, an increase in the temperature and the presence of secondary industries increase $SO_2$ and $NO_2$ concentrations, respectively. All spatial models capture a positive and significant effect of green spaces on reducing the concentration of each air pollutant. Our results suggest that green spaces in cities should receive priority consideration in local planning aimed at sustainable development. Furthermore, policymakers need to be able to discern the differences among pollutants when establishing environmental policies.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.4
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pp.42-54
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2012
The main purpose of this study is to suggest the spatial statistical approach suitable for the delimitation of Busan CBD. For this purpose, Getis-Ord $G_i^*$ and both of IDW (Inverse Distance Weight) and FDB(Fixed Distance Band) were applied to delimit the CBD boundary. And then, the results of the CBD boundary were compared and verified with the methodologies of the previous studies. The result of IDW accorded with the previous study relating to the delimitation of the boundary of CBD, and the result of FDB was reflecting the characteristics of the mixed-use residential of a transition zone. As a result of the land use quotient, the mixed land use of residential and commercial was highly specialized in the boundary of FDB. These results will be able to support the understanding of urban spatial structure and the effective CBD management.
This paper presents a kinematic limit analysis for passive earth pressure of rigid retaining structures considering the unsaturation of the backfill. Particular emphasis in the current work is focused on the effects of the spatial change in the degree of saturation on the passive earth pressure under different steady-infiltration/evaporation conditions. The incorporation of change of effective unit weight with degree of saturation is the main contribution of this study. The problem is formulated based on the log-spiral failure model rather than the linear wedge failure model, in which both the spatial variations of suction and soil effective unit weight are taken into account. Parametric studies, which cover a wide range of flow conditions, soil types and properties, wall batter, back slope angle as well as the interface friction angle, are performed to investigate the effects of these factors on the passive pressure and the corresponding shape of potential failure surfaces in the backfill. The results reveal that the flow conditions have significant effects on the suction and unit weight of the clayey backfill, and hence greatly impact the passive earth pressure of retaining structures. It is expected that present study could provide an insight into evaluation of the passive earth pressure of retaining structures with unsaturated backfills.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.11-20
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2017
In this paper, we introduced linear spatial time series (space-time autoregressive and moving average model) and nonlinear spatial time series (space-time bilinear model). Also we estimated the parameters by Kalman Filter method and made comparative studies of power of forecast in the final model. We proposed several weight matrices such as equal proportion allocation, reciprocal proportion between distances, and proportion of population sizes. For applications, we collected Mumps data at Korea Center for Disease Control and Prevention from January 2001 until August 2008. We compared three approaches of weight matrices using the Mumps data. Finally, we also decided the most effective model based on sum of square forecast error.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.21
no.4
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pp.133-147
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2014
Reducing the range of target landform, is required to save the time and cost before real field survey in the case of inaccessible landform such as talus. In this study, Weight of Evidence modeling, which is a Target-driven spatial analysis statistics methods, has been applied to reduce the field survey range of target landform. In order to apply the Weight of Evidence analysis, a likelihood ratio was calculated on the basis of the result of correlation analysis between geomorphic factors and GIS information after selection of geomorphic factors regarding talus. A best combination, which has the biggest possibility for Talus Potential Index, was found by using SRC and AUC methods after calculating the number of cases for each thematic maps. This combination which includes aspect, geology, slope, land-cover, soil depth and soil drainage factors, showed quite high accuracy by 74.47% indicating the ratio of real existent talus to potential talus distribution.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.5
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pp.400-404
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2015
In this paper, we study for direction of arrival MUSIC spatial spectrum algorithm in order to desired signal estimation in spatial. Proposal MUSIC spatial spectrum algorithm in paper use model error and Bayesian method to estimation on correct target position. Receiver array response vector using adaptive array antenna use Bayesian method, and target position estimate to update weight value with model error method. Target's signal estimation of desired direction of arrival in this paper apply weight value of signal covariance matrix for array response vector after removing incident signal interference and noise, respectively. Though simulation, we analyze to compare proposed method with general method.
Spatial distribution of faeces by Japanese Black heifers and steers was investigated. The animals grazed a bahiagrass (Paspalum notatum $Fl\ddot{u}gge$) pasture in the daytime from 9 a.m. to 4 p.m., and spent the rest of the day in a barn. The pasture consisted of three paddocks, an alley and a resting area, and the paddocks were grazed rotationally. The number of defecations and the faecal weight excreted in the pasture were greater than those expected from the proportion of time that the animals spent in the pasture. These values were correspondingly smaller in the barn. The distribution of faeces to the paddock, alley and resting area of the pasture was usually not proportional to the area of the respective places. The number of defeations and the faecal weight were usually distributed less densely in the paddock than in the resting area. The degree of aggregation of defecation in the paddock, alley and resting area varied with the meteorological factors such as the air temperature, solar radiation and rainfall during the grazing, and the intake of hay supplement of the previous day.
Spatial variation of heavy metal accumulation was investigated in Manila clam Ruditapes philippinarum collected from several tidal flats. Sediment metal levels varied highly among the sites, which was attributed primarily to differences in Fe and organic carbon contents and in part to gain size. Significant differences in metal concentrations also were found in the clam tissue among the different sampling sites. However, except for a few metals (Mn, Zn, Pb), which showed some elevation, the variations in the clam tissue were not related to the variations in the sediment. This is likely because most metals in filter-feeding herbivores such as R. philippinarum accumulated as a result of feeding on suspended particles such as phytoplankton and organic detritus in the water column, not in bottom sediment. In addition, tissue weight for a specific shell size varied significantly among the sites, and increased tissue mass indicating a good nutritive condition likely caused a subsequent dilution of body metals leading to reduced weight-specific concentrations of some metals (Cd, Zn, Cu, Co).
A scanning slot digital mammography system Luing a plastic scintillating fiber screen (SFS) is currently being developed To improve the x-ray interaction efficiency and absorption efficiency of an SFS, high Z elements can be added into the scintillating fiber core. In this paper, we investigated theoretically the zero spatial frequency detective quantum efficiency, DQE(0), and modulation transfer function, MTF(f), of three 2 cm thick SFSs made of polystyrene, polystyrene loaded with 5% by weight of lead, and polystyrene Loaded with 10% by weight of tin scintillating fibers. X-ray interaction efficiency, scintillating light intensity distributions and line spread functions were generated using Monte Carlo simulation. DQE(0) and MTF(f) were computed for x-ray energies ranging from 15 to 50 keV. Loading high Z elements into the SFS markedly increased the DQE(0). For x-ray energies used for mammovaphy, DQE(0) values of both high Z element loaded SFSs are about a factor of three higher than the DQE(0) of an Min-R screen. At mammographic x-ray energies, MTF(f) values of all three SFSs are Venter than 50% at 25 Ip/mm spatial frequency, and were found to be dominated by the 20 um individual scintillating fiber diameter used The results show that both hiP DQE(0) and spatial resolution can be achieved with the high Z element loaded SFSs, which make these SFSs attractive for use in a scanning slot detector for digital mammography.
Weather is the most influential factor for crop cultivation. Weather information for cultivated areas is necessary for growth and production forecasting of agricultural crops. However, there are limitations in the meteorological observations in cultivated areas because weather equipment is not installed. This study tested methods of predicting the daily mean temperature in onion fields using geostatistical models. Three models were considered: inverse distance weight method, generalized additive model, and Bayesian spatial linear model. Data were collected from the AWS (automatic weather system), ASOS (automated synoptic observing system), and an agricultural weather station between 2013 and 2016. To evaluate the prediction performance, data from AWS and ASOS were used as the modeling data, and data from the agricultural weather station were used as the validation data. It was found that the Bayesian spatial linear regression performed better than other models. Consequently, high-resolution maps of the daily mean temperature of Jeonnam were generated using all observed weather information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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