Comparative analysis on interpolation methods for spatial distribution of air pollutants in Seoul
서울 대기오염 공간적 분포에 대한 보간 방법 비교 분석
- 주제(키워드) air pollutants , IDW , Kriging , Natural Neighbor , satellite
- 발행기관 고려대학교 생명환경과학대학원
- 지도교수 이우균
- 발행년도 2011
- 학위수여년월 2011. 8
- 학위구분 석사
- 학과 생명환경과학대학원 기후환경학과
- 세부전공 기후변화과학
- 원문페이지 48 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000026977
- 본문언어 영어
- 제출원본 000045669454
초록/요약
The objective of this study is to find and improve the methodology to estimate unknown values of four kinds of air pollutants (NO2, SO2, CO, PM10). Three spatial interpolation methods (Inverse Distance Weighted (IDW), Kriging and Natural Neighbor) were used to find more accurate method for four major air pollutants using two validation methods, one to one validation and cross-validation, and satellite data. As the result, the one to one validation method indicates IDW is the most suitable interpolation method for air pollutants. On the other hand cross-validation method showed Natural Neighbor is the best methods. To find out more accurate interpolation method the estimated minimum and maximum value of IDW and Natural Neighbor were compared. The results showed that Natural Neighbor values are overestimated than IDW at all four air pollutants. Among four pollutants only the maximum and minimum value of PM10 showed much different values. And this is considered that dust event is a main reason due to the fact that dust event comes from China and Mongolia at every March and April, and concentration of PM10 depends on the dust event. Comparative distribution map of IDW and Natural Neighbor with satellite data results showed totally different from maximum and minimum comparison between IDW and Natural Neighbor. For instance, satellite data indicated that air pollution emits from anthropogenic activities during summer. The IDW maps showed the anthropogenic emission exact same as satellite data while Natural Neighbor showed predicted clean maps. This paper focuses on to find accurate interpolation method for air pollutants using two statics methods and satellite data. It would be used for air pollution policies with prediction of accurate distribution and values.
more초록/요약
본 연구의 목적은 관측 값이 없는 지점의 네 가지 대기 오염 물질 값을 추정하는데 가장 적합한 방법을 연구하는 것이다. 가장 적합한 방법을 예측하기 위해 세 가지 보간 방법을 실시하고 일대일 대응 검증, 교차 검증방법과 위성영상 자료를 사용하였다. Inverse Distance Weighted (IDW), Natural Neighbor, Kriging의 세 가지 방법을 사용하여 NO2, SO2, CO, PM10네 가지 물질의 미 측정 지점의 값을 추정하였다. 그 결과 일대일 검증방법은 IDW가, 교차검증방법에서는 Natural Neighbor가 가장 적합한 방법으로 나타났다. 두 가지 방법 중 더 정확한 보간 방법을 증명하기 위해 IDW와 보간 된 값들의 최대•최소값을 비교하였고 그 결과 Natural Neighbor가 IDW에 비해서 과대추정 되는 것을 알 수 있었다. 또한 PM10의 경우 다른 물질보다 최대•최소값의 차이가 큰 것을 알 수 있었는데 이는 3월과 4월에 중국과 몽골에서 불어오는 황사에 의해 봄철 PM10 농도가 다른 기간에 비하여 월등히 높아지기 때문이라고 판단된다. 위성영상으로 두 가지 방법을 비교한 경우 최대•최소값과 달리 IDW와 Natural Neighbor의 큰 차이를 알 수 있었다. 위성영상의 결과에서 여름철 서울의 대기오염은 인위적으로 배출된 물질이 주 원인이라는 것을 알 수 있었는데, IDW와 Natural Neighbor 방법을 사용하여 대기오염 물질 분포 지도를 작성한 결과, IDW방법을 사용하여 분포를 나타내었을 때 인위적 오염물질의 방출이 나타났다. 본 연구에서는 두 가지 통계학적 검증과 위성영상 자료를 통하여 대기오염 물질 보간에 적합한 방법을 제시하였으며 이러한 방법은 서울과 같은 대도시에서 미 측정지점의 대기오염물질의 정확한 농도, 분포를 예측할 때 유용하게 쓰일 수 있다고 생각한다. 또한, 대기오염 관련 정책을 만들 때 기반이 될 수 있는 연구라고 판단된다.
more목차
Table of Contents
TABLE OF CONTENTS I
ABSTRACT III
LIST OF TABLES VII
LIST OF FIGURE VII
1. INTRODUCTION １
2. MATERIALS ５
2.1. Study Area ５
2.2. Data ６
2.3. The spatial analysis methods ９
2.3.1. Interpolation methods ９
2.3.2. Validation of interpolation methods １３
3. RESULTS AND DISCUSSION １５
3.1. Validation of interpolation results １５
3.2 Comparison interpolation results using satellite data ２０
4. CONCLUSION ２６
5. REFERENCES ２８
