Janssen, Peter A.E.M.;Mori, Nobuhito;Onorato, Miguel
한국해양공학회:학술대회논문집
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한국해양공학회 2006년 창립20주년기념 정기학술대회 및 국제워크샵
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pp.121-126
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2006
Modern Ocean wave forecasting systems predict the mean sea state, as characterized by the wave spectrum, in a box of size ${\Delta}x{\Delta}y$ surrounding a grid point at location x. It is shown that this approach also allows the determination of deviations from the mean sea state, i.e. the probability distribution function of the surface elevation. Hence, ocean wave forecasting may provide valuable information on extreme sea states.
연안 및 항만시설물의 설계에서 심해 설계파 및 풍속은 매우 중요한 설계 파라메타이다. 특히, 최근 부각되고 있는 방재공학 측면에서 이러한 정보에 대한 분석단계는 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 완도관측소의 기상연보에서 제시한 1978년부터 2003년까지의 풍속자료와 한국해양연구원 파랑정보시스템에서 제공하는 16방향별 최대 유의파 산출자료를 이용하여 극치분석을 수행하였다. 특성분석에 사용된 극치분포함수는 Weibull, Gumbel, Log-Pearson Type-III, Normal, Lognormal, Gamma 분포이며, 각 분포함수의 매개변수는 모멘트법, 최우도법 그리고 확률 가중 모멘트법으로 추정하였다. 또한, 극치분포함수의 적함성은 5${\%}$의 유의수준 즉, 95${\%}$신뢰도 수준으로 $x^{2}$및 K-S 검정을 실시하였다. 그 결과, 한국 남서연안의 심해 설계파고는 Gumbel 분포형이 가장 적합한 모형으로 파악되었으나, 본 연구의 대상영역에 적합한 모형은 각각의 극치자료에 따라 선정된 확률분포에 의해 다르게 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권2호
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pp.443-451
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2005
The studied in this paper is a new algorithm for searching the maximum likelihood estimate(MLE) in which probability density function is not explicitly expressed. Newton-Raphson's root-finding routine and a nonlinear numerical optimization algorithm with constraint (so-called feasible sequential quadratic programming) are used. This algorithm is applied to the Wakeby distribution which is importantly used in hydrology and water resource research for analysis of extreme rainfall. The performance comparison between maximum likelihood estimates and method of L-moment estimates (L-ME) is studied by Monte-carlo simulation. The recommended methods are L-ME for up to 300 observations and MLE for over the sample size, respectively. Methods for speeding up the algorithm and for computing variances of estimates are discussed.
본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR(minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.
Rao, K. Balaji;Anoop, M.B.;Harikrishna, P.;Rajan, S. Selvi;Iyer, Nagesh R.
Wind and Structures
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제19권6호
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pp.623-647
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2014
In this paper, a probability distribution which is consistent with the observed phenomenon at the roof corner and, also on other portions of the roof, of a low-rise building is proposed. The model is consistent with the choice of probability density function suggested by the statistical thermodynamics of open systems and turbulence modelling in fluid mechanics. After presenting the justification based on physical phenomenon and based on statistical arguments, the fit of alpha-stable distribution for prediction of extreme negative wind pressure coefficients is explored. The predictions are compared with those actually observed during wind tunnel experiments (using wind tunnel experimental data obtained from the aerodynamic database of Tokyo Polytechnic University), and those predicted by using Gumbel minimum and Hermite polynomial model. The predictions are also compared with those estimated using a recently proposed non-parametric model in regions where stability criterion (in skewness-kurtosis space) is satisfied. From the comparisons, it is noted that the proposed model can be used to estimate the extreme peak negative wind pressure coefficients. The model has an advantage that it is consistent with the physical processes proposed in the literature for explaining large fluctuations at the roof corners.
This article presents a study of the largest-ever (height = 220 m) cooling tower using the large eddy simulation (LES) method. Information about fluid fields around the tower and 3D aerodynamic time history in full construction process were obtained, and the wind pressure distribution along the entire tower predicted by the developed model was compared with standard curves and measured curves to validate the effectiveness of the simulating method. Based on that, average wind pressure distribution and characteristics of fluid fields in the construction process of ultra-large cooling tower were investigated. The characteristics of fluid fields in full construction process and their working principles were investigated based on wind speeds and vorticities under different construction conditions. Then, time domain characteristics of ultra-large cooling towers in full construction process, including fluctuating wind loads, extreme wind loads, lift and drag coefficients, and relationship of measuring points, were studied and fitting formula of extreme wind load as a function of height was developed based on the nonlinear least square method. Additionally, the frequency domain characteristics of wind loads on the constructing tower, including wind pressure power spectrum at typical measuring points, lift and drag power spectrum, circumferential correlations between typical measuring points, and vertical correlations of lift coefficient and drag coefficient, were analyzed. The results revealed that the random characteristics of fluctuating wind loads, as well as corresponding extreme wind pressure and power spectra curves, varied significantly and in real time with the height of the constructing tower. This study provides references for design of wind loads during construction period of ultra-large cooling towers.
본 연구에서는 칠발도, 거문도, 동해에서 20년 이상 관측된 파랑자료를 16 방위별 극치확률분석을 통해 재현빈도별 심해설계파를 산정하였고, 이 값을 방향을 고려하지 않은 전방향파의 심해설계파와 비교하였다. Weibull 분포함수를 확률분포함수로 사용하였으며, 최소자승법을 사용해서 매개변수를 결정하였다. 추정된 분포함수는 Kolmogorov-Smirnov 방법을 사용하여 적합도를 검증하였다. 그 결과 방향별로 구한 심해설계파가 전방향파의 심해설계파보다 모든 방향에서 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 파향별로 구한 50년 빈도 설계파고는 칠발도, 거문도, 동해에서 각각 7.46 m(NNE), 12.05 m(S), 9.69 m(SSW)가 최대값이지만, 전방향파로 구한 설계파고는 각각 7.91 m, 13.82 m, 10.38 m이었다. 이는 현재 해양 및 연안 구조물 설계에 사용하고 있는 16 방위별 심해설계파고가 과소산정되었을 가능성이 있음을 보여준다.
적절한 확률분포형을 결정하고 그에 따른 확률수문량을 산정하는 것은 빈도해석에서 가장 중요한 절차이며, 이를 수행하기 위해서는 경험적 확률분포에서 얻어지는 자료와 가정한 확률분포에서 얻어지는 자료의 일치 정도를 판별하는 적합도 검정을 거쳐야 한다. 지금까지 일반적으로 적용된 적합도 검정 방법은 분포형의 전체적인 적합정도를 판별하여 최근의 기상이변으로 인한 극치 사상에 대하여는 충분히 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 분포형의 극치 사상에 가중치를 주는 modified Anderson-Darling(AD) 검정 방법을 3변수 Weibull 분포형에 적용하여 검정통계량 한계값과 기각력을 살펴보았으며 이를 실제자료에 적용한 결과, modified AD 검정 방법이 다른 기존의 적합도 검정보다 더 우수한 기각력을 가지고 있음을 확인하였다. 이는 앞으로 3변수 Weibull 분포형을 이용한 극치 수문량 선정에 있어 modified AD 방법이 하나의 기준으로 작용할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구에서는 L-moment ratio diagram 기법과 지형정보시스템(GIS)을 동시에 활용하여 우리나라의 지속기간별 연 최대강우량의 최적확률밀도함수를 판별하는 새로운 기법을 제안하고, 결과 도출과정에 있어 발견된 연최대강우량의 통계값의 흥미로운 지형학적 특성을 살펴보았다. 이를 위하여 우리나라 기상청에서 운영하는 67개의 강우관측지점에서 관측된 강우자료의 연최대강우량을 1시간, 3시간, 6시간, 12시간, 24시간 누적시간에 대하여 산출하고, L-moment ratio diagram 기법을 활용하여 이들에 대한 최적확률밀도함수를 구한 후, 이를 관측지점에 해당하는 티센 다각형에 다른 색상으로 표현하여 그 공간적 분포를 살펴보았다. 또한, 각 후보 확률밀도함수의 적합도에 대한 지도를 작성하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다: (1) 강우의 극한값의 특성을 대표할 수 있는 통계값인 L-skewness와 L-kurtosis는 뚜렷한 공간적 경향을 띠고 있다. 특히 산맥을 포함한 우리나라의 지형적 특성에 큰 영향을 받았다. 이는 발생빈도가 높고 강도가 낮은 평상시의 강우사상뿐 만 아니라, 연최대강우량 또한 지형의 영향을 크게 받는다는 것을 의미한다; (2) 우리나라의 산악지역에서는 연최대강우량의 통계적 특성에 대한 고도의 영향이 비산악지역보다 더 크며, 고도가 높은 지역일수록 발생 빈도가 낮고 강도가 강한 강우사상이 더 자주 발생하며, 강우의 누적기간이 증가할수록 이러한 경향은 작아졌다; (3) 우리나라의 연최대강우량을 가장 잘 대변할 수 있는 확률밀도함수는 Generalized Extreme Value (GEV) 분포와 Generalized Logistic (GLO) 분포이다. 단, 남해안의 중앙지역에 대해서는 Generalized Pareto (GPA) 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다.
Necessary and sufficient conditions, under which there exists (at least) a sequence of vectors of real numbers for which the distribution function (d.f.) of any vector of extreme order statistics converges to a non-degenerate limit, are derived. The interesting thing is that these conditions solely depend on the univariate marginals. Moreover, the limit splits into the product of the limit univariate marginals if all the bivariate marginals of the trivariate d.f., from which the sample is drawn, is of negative quadrant dependent random variables (r.v.'s). Finally, all these results are stated for the multivariate extremes with arbitrary dimensions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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