A linear wind prediction program, WAsP, was employed to predict wind speed at two different sites located in complex terrain in South Korea. The reference data obtained at locations more than 7 kilometers away from the prediction sites were used for prediction. The predictions from the linear model were compared with the measured data at the two prediction sites. Two compensation methods such as a self-prediction error method and a delta ruggedness index (RIX) method were used to improve the wind speed prediction from WAsP and showed a good possibility. The wind speed prediction errors reached within 3.5 % with the self prediction error method, and within 10% with the delta RIX method. The self prediction error method can be used as a compensation method to reduce the wind speed prediction error in WAsP.
최근 세계적으로 기후변화에 따라 자연재해에 의한 피해가 대형화, 가속화 되면서 이를 예측하고 대응할 수 있는 체계적이며 국내 특성을 반영할 수 있는 피해예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 국내에서는 경험적 통계기반의 강우예측에 대한 연구가 주로 진행되었으며, 강풍에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 기존의 연구와는 달리 모델링을 통한 예측이 아닌 실제 발생한 강풍 피해 자료를 기반으로 풍속에 따른 피해액을 예측할 수 있는 강풍 피해예측 단순회귀모형을 개발하는 것을 목적으로 한다.
단기풍속 예측을 위한 진화적 선형 및 비선형 회귀분석 기반의 보정 기법을 비교한다. 모델의 체계적 오류를 교정하기 위한 효율적인 MOS(Model Output Statistics)의 개발이 필요하나, 기존의 선형회귀분석 기반의 보정기법은 다양한 기상요소의 복잡한 비선형 특성을 반영하기 힘들다. 이를 개선하기 위해서 유전 프로그래밍을 사용하여 풍속 예측에 대한 비선형 보정 수식을 생성하는 기법을 제안하고 기본 다중선형회귀분석법 및 Ridge, Lasso 회귀분석법과 비교한다. 더불어, 선형회귀분석법과 진화적 비선형회귀분석 기법의 인자 선택의 차이와 유사성을 비교하고 분석한다. 2007년~2013년의 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 재분석자료를 사용하여 제주도와 부산지역의 격자점에 대한 실험을 수행한다.
풍속 및 바람 방향의 급격한 변화에 의한 기상위험 현상을 탐지하기 위해서는 공간상에서 풍속의 변화정도를 측정하는 것이 매우 중요하다. 이러한 기상현상들에서 전형적으로 내재된 높은 풍속의 측정을 위해서는 높은 PRF를 갖는 레이다를 필요로 한다. 그러나 공간상의 풍속의 변화정도를 예측하는데 있어서 이러한 큰 풍속의 절대적인 측정값이 꼭 필요한 것은 아니다. 따라서 본 논문에서는 실제적인 측면에서 매우 유용한 낮은 PRF를 갖는 레이다를 이용하여 풍속의 공간 변화율을 얻는 방법을 제안하였다.
인공신경망은 뇌의 뉴런들에서 상호 작용과 경험을 통해 학습해 나가는 것을 모사해 만든 알고리즘으로, 데이터의 특성이 반영된 학습을 통하여 정확한 결과를 산출하는데 사용할 수 있는 방법이다. 본 연구에서 기상 역학 모델에서 예측된 풍속 값의 개선을 위하여 심층신경망을 이용한 모델을 제시하였다. 연구에서 제시한 심층신경망을 이용한 풍속 예측 개선 모델은 기상 역학 모델의 예측 값을 재 보정하는 모델을 구축하고 이에 대한 검증과 시험 과정 후 별도의 데이터를 통한 예측의 정확도를 높일 수 있는 것을 확인하였다. 풍속 예측의 개선을 위하여 예측 시간, 온도, 기압, 습도, 대기상태변수, 풍속 등과 같은 일반적 기상 현상 자료의 예측 값을 활용한 심층신경망을 구축하였고, 전체 데이터 중 일부 데이터는 모델의 적정성 확인용 데이터로 구분하여, 모델 구축 및 학습에 사용하지 않고 별도의 정확도를 확인하여 연구에서 제시한 방법의 적합성을 확인하였다.
바람은 기상, 기후, 신재생 에너지 등 다양한 분야에서 널리 활용되는 매우 중요한 요소 중 하나이다. 이 연구에서는 우선, 중규모 기상모델 WRF를 이용하여 우리나라의 전역에 대하여 2006년도를 대상으로 수치 시뮬레이션을 수행하여, 시공간적 상세 바람정보를 생산하였다. 수치모의 된 풍속은 관측풍속과 비교하여 공간적 및 계절적 특징을 비교적 잘 나타내었으나, 전반적으로 다소 과대 모의되는 경향을 보였다. 이러한 예측오차를 줄이기 위하여, 위성원격탐사로부터 생산된 지표특성 변수인 LST와 NDWI를 사용한 예측풍속의 통계적 보정 알고리즘을 개발하고, 다중회귀분석에 의하여 보정식의 토지피복별 상수와 계수를 도출하였다. 제안된 보정 알고리즘에 의하여 최종적으로 보정된 풍속은 관측풍속과 비교하여 높은 상관관계, 0.4 m/s 미만의 RMSE, 0에 가까운 BIAS로 매우 높은 일치성을 보였다. 따라서, 이 연구에서 제안한 위성원격탐사자료를 활용한 통계적 보정 알고리즘은 중규모 수치모의에 의한 예측오차를 개선하고 보다 정확한 한반도 바람정보를 생산하는데 있어서 간략하고 유용한 수단이 될 수 있으리라 기대된다.
최근 30년간(1071-2000) 북동기류 유입시 목포지방 최고기온의 예측을 위하여 북동기류 유입시 통계적 특성을 분석하였다. 분석 내용은 최대풍향 발생빈도, 최고기온 및 풍속, 풍속별 최고기온, 전일 최고기온과 교차분석, 풍속별 최고기온 분석 및 전운량(하늘상태) 분석 등이다. 분석결과 계절에 따라 변화는 있으나 북동기류의 유입으로 인한 기온의 변화 경향에 몇 가지 특성을 발견할 수 있었다.
교량의 플러터 발생풍속을 예측할 경우에는 주로 주형의 2차원 단면실험을 통하여 추정하고, 전체교량의 3차원 모형실험을 통하여 확인하게 된다. 주형단면의 2차원 단면모형 실험에서는 교량거더의 수직방향과 비틀림 방향의 2자유도계로 간략화하여 구조물의 거동을 살펴보게 된다. 전산풍공학적 방법에 의하여 구조물의 공기력을 산정하는 방법은 기존에 주로 사용되던 풍동실험을 대치하는 방법으로 개발되고 있으며, 교량의 플리터 발생풍속 예측을 위한 산정기법 역시 다양하다. 본 논문에서는 유사한 형상비를 가지는 $\pi$형 단면 거더의 플러터 발생풍속을 비교하였으며, 교량단면의 2차원 단면실험을 통하여 그 결과값을 비교, 검토하였다.
This paper presents an overview analysis on the observed wind shear at Pohang Steel Works, focusing on diurnal patterns and the frequency of high nighttime shear at the site in case of land breeze. In addition, this paper discusses the importance of accurate shear estimates for reliable evaluation of wind energy density. In order for a long-term correlation of the site, three Measure-Correlate-Predict methods were tested with Pohang wind data and it was shown that the linear MCP gives poor estimation due to the geographic characteristics of complex terrain where the severe transformation of wind direction was accompanied.
This paper presents and overview analysis on the observed wind shear at Pohang Steel Works. focusing on diurnal patterns and the frequency of high nighttime shear at the site in case of land breeze. In addition, this paper discusses the importance of accurate shear estimation for reliable evaluation of wind energy density. In order for long-term correlation of the site, three Measure-Correlate-Predict methods were tested with Pohang wind data and it was shown that the linear MCP gives poor estimation due to the topological characteristics of complex terrain where the severe transformation of wind direction was accompanied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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