실습 9. 지리통계를 활용한 표면도 구축

[1] 공간보간법을 이용한 연속적 표면도 구축

점 개체 데이터의 위치 생성 및 기상자료 결합 (자동기상관측장비가 설치되어 있는 위치를 점으로 나타내기): ArcMap 구동 ~ 빈지도첩 생성 -> Add Data 눌러 Chapter9\data\AWS_TM좌표.xls의 AWS$ (Automatic Weather Station) 시트 불러오기 -> File ~ Add Data ~ Add XY Data 선택하고 Coordinate System of Input Coordinates의 아래쪽 Edit 버튼을 눌러 Spatial Reference Properties 창이 뜨면 Add Coordinate System 아이콘(지구모양) 누르고 Import 선택하여 Chapter9\map\서울동.shp 파일을 선택해 투영법을 재사용 -> 확인 누르고 OK -> Warning 무시하고 OK -> TOC에 생성된 AWS$ Events 레이어 우클릭 ~ Data ~ Export Data 선택하여 chapter9아래 result 폴더 생성 후 AWS_data.shp으로 입력하여 저장 -> Add Data 버튼 눌러 Chapter9\data\AWS_data.xlsx의 data$ 시트를 불러오기 -> AWS_data 레이어 우클릭 ~ Join and Relates ~ Join 눌러 1. Choose the field... 에는 ‘코드’를 선택하고, 2. Choose the table... 에는 ‘data$’ 선택, 3. Choose the field in the table...에는 ‘AWS’를 선택 -> AWS_data 레이어 더블클릭 ~ Symbology 탭에서 Quantities ~ Graduated colors 선택하고 Fields의 Value는 Max_T (최고기온) 선택하여 확인 -> AWS_data 레이어 우클릭 ~ Data ~ Export Data 눌러 result 폴더에 AWS_point.shp 생성함 (AWS_data는 조인된 상태여서 향후 에러가 발생할 수 있으므로 AWS_point.shp로 새로 생성하는 것임) -> Chapter9_성명_1.mxd로 저장

Kriging을 통해 점 데이터로부터 표면도 구축 (최고기온 표면도 구하기): Chapter9\chapter9.mxd 파일 열기 -> Add Data 눌러 AWS_point.shp 파일 추가 -> Customize ~ Extensions 선택하여 Geostatistical Analyst 체크 -> Customize ~ Toolbars ~ Geostatistical Analyst 도구바 활성화 -> Geostatistical Wizard 버튼 클릭 -> Methods에 Kriging/CoKriging 선택, Dataset의 Source Dataset은 AWS_point 선택, Data Field는 Max_T로 설정하고 Next 버튼 -> Kriging Type은 Ordinary 선택, Output Surface Type은 Prediction 선택하고 Next -> Semivariogram/Covariance Modeling을 보고 의미를 되새기며 Next -> Searching Neighbohood 단계에서 생성된 온도분포도를 클릭하여 검수 -> Cross Validation 단계에서 여러 통계자료를 음미 -> Finish -> OK 누르면 가장 기본적인 옵션을 사용한 크리깅 보간법을 이용하여 추정된 연속적 표면도가 생성됨을 확인 -> 생성된 Kriging 레이어 더블클릭 하여 General 탭에서 Layer Name을 Default Kriging으로 변경하고, Extent 탭에서 Set the extent to를 ‘the rectangular extent of 서울시경계‘로 선택하며, Display 탭에서 Transparency를 50% 정도로 조절한 후 확인 누르면, 직사각형 모양으로 확장된 서울시 최고온도 분포 확인 -> TOC의 Layers를 우클릭 ~ Properties 선택한 후 Data Frame 탭을 눌러 Clip Options에서 Clip to shape을 선택하고 Specify Shape 버튼 클릭 -> Outline of Features를 선택하고 Layer는 서울시경계 선택 후 OK -> 확인 누르면 서울시경계 내부에서만 표면이 생성됨을 확인 -> Default Kriging 레이어 우클릭 ~ Validation/Prediction 클릭하여 Input geostatistical layer는 Default Kriging으로 선택, Input point observation locations는 AWS_point 선택, Output Statistics at point locations는 result 폴더에 seoulMaxT.shp로 입력하여 OK -> 생성된 seoulMaxT 레이어의 속성테이블을 열어보면 각 관측 지점별로 실측치(Max_T)와 예측치(Predicted) 및 표준오차(StdError) 값을 확인할 수 있음 -> Chapter9_성명_2.mxd로 저장

[2] 데이터 탐색 기능을 이용한 데이터의 분포패턴 분석

히스토그램을 통한 데이터의 분포 특성: Geostatistical Analyst ~ Explore Data ~ Histogram 선택 -> 맨 아래 Data Source에서 Layer는 AWS_point 선택, Attribute는 Max_T 선택 -> 히스토그램 바를 선택하면 지도에 활성화 되어 나타남을 확인 -> Attribute를 다른 항목으로 바꿔가며 자료 확인 -> Histogram 창을 닫는다

Normal QQ plot을 통한 정규분포 분석: Geostatistical Analyst ~ Explore Data ~ Normal QQ Plot 선택 -> Layer는 AWS_point 선택, Attribute는 Max_T 선택 -> Quantile-Quantile Plot은 그래프가 45도에 가까울수록 정규분포에 가까움을 의미하며, 최대기온값은 정규분포를 잘 따른다고 할 수 있다 -> 다른 Attribute도 선택하여 살펴 본다 -> Normal QQ Plot 창을 닫는다

전역적 경향(Global Trend) 탐색: Geostatistical Analyst ~ Explore Data ~ Trend Analysis 선택 -> Layer에 AWS_point 선택, Attribute에 Max_T 선택하고, Rotate에서 Location로 선택 후 오른쪽 스크롤 모양을 적절히 움직여 Location Angle이 90도가 되도록 변경 -> 최대기온 값에 대한 경향성 그래프에서 U자 형태의 경향성이 나타나므로 경향면을 수학적 공식으로 산출이 가능함을 알 수 있음

공간적 자기상관성 탐색: Geostatistical Analyst ~ Explore Data ~ Semivariogram/Covariance Cloud 선택 -> Layer는 AWS_point 선택, Attribute에 Max_T 선택 후 Semivariogram과 Covariance 그래프에서 점을 선택하고 지도에서 그 공간적 자기상관성을 음미해 본다 -> (※참고) 두 지점의 값이 Z1과 Z2일 때 Semivariogram = 0.5*(Z1 – Z2)^2으로 정의되는데, 일반적으로 거리가 짧은 두 지점은 서로 비슷한 값을 가지기 때문에 Semivariogram이 작은 값을 가지며, 거리가 증가할수록 커지는 경향성이 있다. Covariance = (Z1-Za)(Z2-Za), Za는 모든 자료의 평균으로 정의되는데, 거리가 짧아서 서로 비슷한 값을 가지면 (Z1-Za)와 (Z2-Za)가 둘 다 음수이거나 양수여서 두 값의 곱인 Covariance는 양의 값을 나타나고, 거리가 멀어져 서로 다른 값을 가지면 Covariance는 무작위 부호를 가지게 된다. 이러한 Covariance Cloud를 거리구간별로 평균을 내보면 Covariance 평균값은 거리가 가까우면 양의 값을, 거리가 멀면 0에 수렴하게 된다 -> Chapter9_성명_3.mxd로 저장.

[3] 결과물 제출

위 결과물 중에서 의미있는 내용들을 레이아웃으로 만들고 pdf로 출력하여 3장 이상을 게시판에 올릴 것. 끝.