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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국환경영향평가학회 환경영향평가 환경영향평가 제18권 제1호
발행연도
2009.1
수록면
31 - 39 (9page)

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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.
#Geostatistical Data #PM10 #IDW #RBF #Kriging

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Johnston, K. / 2001 / Using ArcGIS Spatial Analyst / ESRI Press google schola 김동영 / 2006 / 수도권 미세먼지 모형링 연구 / 경기개발연구원 google schola 김병화 / 2000 / 수원지역 대기중 PM2.5와 PM10의 환경거동에 관한 연구 / 한국대기환경학회지 16 (2) : 89 ~ 101 google schola 이정영 / 2007 / 종관기상장에 따른 서울 지역 미세먼지 농도 변화 / 환경영향평가 16 (5) : 351 ~ 361 google schola 전병일 / 2005 / 2004년 부산지역 미세먼지(PM10, PM2.5) 중의 금속 농도 특성 / 한국지구과학회지 26 (6) : 573 ~ 583 google schola

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