DOI QR코드

DOI QR Code

남한지역 풍력자원 평가 및 바람지도 구축을 위한 바람권역 분류

Classification of Wind Sector for Assessment of Wind Resource and Establishment of a Wind Map in South Korea

  • 정우식 (인제 대학교 대기환경정보공학과/대기환경정보연구센터) ;
  • 이화운 (부산대학교 지구환경시스템학부) ;
  • 박종길 (인제 대학교 대기환경정보공학과/대기환경정보연구센터) ;
  • 김현구 (한국에너지기술연구원 풍력발전연구센터) ;
  • 김은별 (인제 대학교 대기환경정보공학과/대기환경정보연구센터) ;
  • 최현정 (부산대학교 지구환경시스템학부) ;
  • 김동혁 (부산대학교 지구환경시스템학부) ;
  • 김민정 (부산대학교 지구환경시스템학부)
  • Jung, Woo-Sik (Department of Atmospheric Environment Information Engineering/Atmospheric Environment Information Research Center, Inje University) ;
  • Lee, Hwa-Woon (Division of Earth Environmental System, Pusan National University) ;
  • Park, Jong-Kil (Department of Atmospheric Environment Information Engineering/Atmospheric Environment Information Research Center, Inje University) ;
  • Kim, Hyun-Goo (Wind Energy Research Center, Korea Institute of Energy Research) ;
  • Kim, Eun-Byul (Department of Atmospheric Environment Information Engineering/Atmospheric Environment Information Research Center, Inje University) ;
  • Choi, Hyun-Jung (Division of Earth Environmental System, Pusan National University) ;
  • Kim, Dong-Hyuk (Division of Earth Environmental System, Pusan National University) ;
  • Kim, Min-Jung (Division of Earth Environmental System, Pusan National University)
  • 발행 : 2009.08.31

초록

We classified wind sectors according to the wind features in South Korea. In order to get the information of wind speed and wind direction, we used and improved on the atmospheric numerical model. We made use of detailed topographical data such as terrain height data of an interval of 3 seconds and landuse data produced at ministry of environment, Republic of Korea. The result of simulated wind field was improved. We carried out the cluster analysis to classify the wind sectors using the K-means clustering. South Korea was classified as 8 wind sectors to the annual wind field.

키워드

참고문헌

  1. 이화운, 정우식, 임헌호, 이귀옥, 최현정, 지효은, 이현주, 성경희, 도우곤, 2006, 바람권역 구분을 통한 부산지역 국지바람 분석 - Part I : 기상관측 자료를 이용한 바람권역 대분류, 한국환경과학회지, 15(9), 835-846 https://doi.org/10.5322/JES.2006.15.9.835
  2. 정우식, 이화운, 2003, 지형적 특징이 해풍시작에 미치는 영향에 대한 연구, 한국대기환경학회지, 19(6), 757-772
  3. 정우식, 이화운, 박종길, 김현구, 김동혁, 최효진, 김민정, 2009, 고해상도 육상바람지도 구축을 위한 기상장 수치모의 및 지상강풍 추정, 2009년 태양에너지학회 춘계학술대회, 145pp
  4. 이중희, 한국의 지상풍 유형과 특성, 1996, 박사학위논문, 지리학과, 경북대학교, 대구
  5. NCAR, PSU/NCAR Mesoscale Modeling System, 2003, Tutorial class notes and user's guide
  6. Grell G. A., Dudhia J., Stauffer D. R., 1994, A description of the fifth- generation Penn State/ NCAR mesoscale model(MM5), NCAR technical Note TN-398+STR, NCAR, Boulder, CO
  7. Reisner R. A., Uliasz M., 1998, Use of meteorology models as input to regional and mesoscale air quality models- limitations and strengths, Atmospheric Environment, 32, 1455-1466 https://doi.org/10.1016/S1352-2310(97)00140-4
  8. 김현구, 장문석, 경남호, 이화운, 최현정, 김동혁, 2006, 수치바람모의에 의한 저해상도 국가 바람지도의 구축, 한국태양에너지학회 논문집, 26(4), 31-38
  9. Lee H. W., Choi H. J., Lee S. H., Kim Y. K., Jung W. S., 2008, The impact of topography and urban building parameterization on the photochemical ozone concentration of Seoul, Korea, Atrnos. Environ., 42, 4232-4246 https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.01.021
  10. 이화운, 정우식, 임헌호, 최현정, 이귀옥, 2005, 부산지역 대기오염측정소의 위치 적정성 평가, 부산지역환경기술개발센터, 72pp
  11. Glahn H. R., Lowry K. A., 1972, The use of model output statistics(MOS) in objective weather forecasting, J. Appl. Meteorol., 11, 1203-1211 https://doi.org/10.1175/1520-0450(1972)011<1203:TUOMOS>2.0.CO;2

피인용 문헌

  1. Long-Term Wind Resource Mapping of Korean West-South Offshore for the 2.5 GW Offshore Wind Power Project vol.22, pp.10, 2013, https://doi.org/10.5322/JESI.2013.22.10.1305