지난 20년 기간 동안에 한반도와 그 주변해상을 통과했던 64개의 태풍에 대해 태풍 파라미터 모형(TPM)과 원시 소용돌이 모형(PVM)의 모의를 통해서 해상풍을 산출하였다. 그 결과를 동중국해, 남해 그리고 동해상에서 관측된 일본 기상청(JMA)의 해상풍 자료와 비교하였으며, 오차 분석을 통해서 두 모형의 신뢰도와 민감도에 대해 고찰하였다. 원해상의 해양부이 관측자료와의 비교에서는 두 모형 모두 관측치보다 낮게 모의되었으며, rms오차와 상대오차는 PVM이 TPM보다 훨씬 낮게 나타났다. 그러나, 큐슈 연안의 해상풍 자료에 대해서는 PVM은 약간 높게 TPM은 낮게 모의되었으며, PVM이 TPM보다 오차가 작은 것으로 나타났다. 태풍중심위치와 해상풍 관측지점 간의 거리에 따른 상대오차의 분석결과, 태풍 중심권에 근접한 거리에서는 두 모형 모두 상대오차가 작았으나, 200km이상의 먼 거리에 대해서는 TPM의 상대오차는 거리에 비례해서 약 70%까지 크게 증가하는 반면. PVM의 상대오차는 약 20%정도로 나타났다.
Gust factor is an important parameter for the conversion between peak gust wind and mean wind speed used for the structural design and wind-related hazard mitigation. The gust factor of typhoon wind is observed to show a significant dispersion and some differences with large-scale weather systems, e.g., monsoons and extratropical cyclones. In this study, insitu measurement data captured by 13 meteorological towers during a strong typhoon Morakot are collected to investigate the statistical characteristics, height and wind speed dependency of the gust factor. Onshore off-sea and off-land winds are comparatively studied, respectively to characterize the underlying terrain effects on the gust factor. The theoretical method of peak factor based on Gaussian assumption is then introduced to compare the gust factor profiles observed in this study and given in some building codes and standards. The results show that the probability distributions of gust factor for both off-sea winds and off-land winds can be well described using the generalized extreme value (GEV) distribution model. Compared with the off-land winds, the off-sea gust factors are relatively smaller, and the probability distribution is more leptokurtic with longer tails. With the increase of height, especially for off-sea winds, the probability distributions of gust factor are more peaked and right-tailed. The scatters of gust factor decrease with the mean wind speed and height. AS/NZ's suggestions are nearly parallel with the measured gust factor profiles below 80m, while the fitting curve of off-sea data below 120m is more similar to AIJ, ASCE and EU.
The buffeting response is a vital consideration for long-span bridges in typhoon-prone areas. In the conventional analysis, the turbulence and structural vibrations are assumed as stationary processes, which are, however, inconsistent with the non-stationary features observed in typhoon winds. This poses a question on how the stationary assumption would affect the evaluation of buffeting responses under non-stationary wind actions in nature. To figure out this problem, this paper presents a comparative study on buffeting responses of a long-span cable-stayed bridge based on stationary and non-stationary perspectives. The stationary and non-stationary buffeting analysis frameworks are firstly reviewed. Then, a modal analysis of the example bridge, Sutong Cable-stayed Bridge (SCB), is conducted, and stationary and non-stationary spectral models are derived based on measured typhoon winds. On this condition, the buffeting responses of SCB are finally analyzed by following stationary and non-stationary approaches. Although the stationary results are almost identical with the non-stationary results in the mean sense, the root-mean-square value of buffeting responses are underestimated by the stationary assumption as the time-varying features existing in the spectra of turbulence are neglected. The analytical results highlights a transition from stationarity to non-stationarity in the buffeting analysis of long-span bridges.
A shallow channel between Jeju and Udo Islands, which is located in the northeastern Jeju Island, is influenced by storm- or typhoon-induced currents and surface waves as well as strong tidal currents. This study examines the typhoon-induced current and wave patterns in the channel, using Acoustic Doppler Current Meter (ADCP) measurements and an ocean-wave coupled modeling experiment. Three typhoons were chosen - Chaba (2016), Soulik (2018), and Lingling (2019) - to investigate the responses of currents and waves in their pathways. During the pre-typhoon periods, dominant northward flow and wave propagation were observed in the channel due to the southeasterly winds before the three typhoons. After the passage of Chaba, which passed over the eastern side of Jeju Island, the northward flow and wave propagation were totally reversed to the opposite direction, which was attributed to the strong northerly winds on the left side of the typhoon. In contrast, in the cases of Soulik and Lingling, which passed over the western side of Jeju Island, strong southerly winds on the right side of the typhoons continuously intensified the northward current and wave propagation in the channel. The model-simulated current and wave fields reasonably coincided with observational data, showing southward/northward flow and wave propagation in response to the right/left side of the typhoon pathways. Typhoon-induced downwind flows, and surface waves could enhance up to 2m/s and 3m due to the strong winds that lasted for more than 12 hours. This suggests that the flow and wave patterns in the Udo channel are highly sensitive to the pathway of typhoons and accompanying winds; thus, this may be a crucial factor with regard to the movement of seabed sediments and subsequent coastal erosion.
Meteorological characteristics related to variations in ozone ($O_3$) concentrations in the Korean peninsula before, during, and after Typhoon Talas (1112) were analyzed using both observation data and numerical modeling. This case study takes into account a high $O_3$ episode (e.g., a daily maximum of ${\geq}90ppb$) without rainfall. Before the typhoon period, high $O_3$ concentrations in the study areas (e.g., Daejeon, Daegu, and Busan) resulted from the combined effects of stable atmospheric conditions with high temperature under a migratory anticyclone (including subsiding air), and wind convergence due to a change in direction caused by the typhoon. The $O_3$ concentrations during the typhoon period decreased around the study area due to very weak photochemical activity under increased cloud cover and active vertical dispersion under a low pressure system. However, the maximum $O_3$ concentrations during this period were somewhat high (similar to those in the normal period extraneous to the typhoon), possibly because of the relatively slow photochemical loss of $O_3$ by a $H_2O+O(^1D)$ reaction resulting from the low air temperature and low relative humidity. The lowest $O_3$ concentrations during the typhoon period were relatively high compared to the period before and after the typhoon, mainly due to the transport effect resulting from the strong nocturnal winds caused by the typhoon. In addition, the $O_3$ increase observed at night in Daegu and Busan was primarily caused by local wind conditions (e.g., mountain winds) and atmospheric stagnation in the wind convergence zone around inland mountains and valleys.
본 연구에서는 남부 내륙지역에 속한 시군구별 태풍으로 인한 피해를 예측할 수 있는 태풍피해예측모형을 개발하였다. 내륙지역의 태풍 피해는 호우, 강풍으로 인한 피해가 복합적으로 발생하므로, 모형을 구성하는 변수가 많고 다양하나, 내륙지역 시군구 단위의 피해사례는 모형을 개발할 만큼 충분하지 않다. 태풍피해 관련 수문기상 자료는 3시간 간격 지속기간별 최대 강우량, 총강우량, 1-5일 선행강우량, 최대풍속 및 제주도 인근 지역에서의 태풍중심기압을 이용하였다. 피해자료의 부족을 고려하기 위해 군집화를 하였으며, 강우 관련 자료의 다중공선성을 제거하기 위하여 주성분분석 등 다변량 통계분석을 이용하여 권역별(경남, 경북, 전남, 전북)로 피해예측모형을 개발하였다. 모형에 의한 태풍피해추정치와 실측치는 최대 2.2배 정도까지 차이가 발생하였는데, 이는 강풍에 의한 피해를 추정하기 어렵고, 전국 69개 ASOS 관측소에 의한 강우자료가 지역적 강우특성을 제대로 반영하지 못하기 때문인 것으로 추정된다.
In the Haeundae area of Busan, South Korea, damage has continued to occur recently from building wind from caused by dense skyscrapers. Five wind observation stations were installed near LCT residential towers in Haeundae to analyze the effect of building winds during typhoon Omais. The impact of building wind was analyzed through relative and absolute evaluations. At an intersection located southeast of LCT (L-2), the strongest wind speed was measured during the monitoring. The maximum average wind speed for one minute was observed to be 38.93 m/s, which is about three times stronger than at an ocean observation buoy (12.7 m/s) at the same time. It is expected that 3 to 4 times stronger wind can be induced under certain conditions compared to the surrounding areas due to the building wind effect. In a Beaufort wind scale analysis, the wind speed at an ocean observatory was mostly distributed at Beaufort number 4, and the maximum was 8. At L-2, more than 50% of the wind speed exceeded Beaufort number 4, and numbers up to 12 were observed. However, since actual measurement has a limitation in analyzing the entire range, cross-validation with computational fluid dynamics simulation data is required to understand the characteristics of building winds.
본 연구는 8월에 한반도를 우회하며 동해상으로 빠져나간 2018년 제 19호 태풍 Soulik과 서해상으로 북진하여 통과한 2020년 제 8호 태풍 Bavi을 통해 태풍 유입 전 후에 따른 한반도 해역별 수온 변동성을 분석하였다. 분석자료는 국립수산과학원 실시간 수온 자료와 수온관측소 근처 AWS의 바람자료 및 NOAA/AVHRR 위성 수온자료를 활용하였다. 분석 결과 이동경로가 다른 태풍이 한반도를 통과할때 동해에서는 풍속과 풍향에 따라 수온의 상승(북풍)과 하강(남풍)이 반복적으로 발생하였는데 특히 태풍 Soulik 유입 시 10 ℃ 안팎의 급격한 수온 하강을 보였다. 서해는 태풍 Bavi의 중심부가 통과되면서 서해 일부 해역에서 수온이 상승되었고, 차가운 물덩어리가 존재했던 남해 일부 해역에서도 태풍 Bavi의 이동으로 따뜻한 수온이 유입되어 평년 수온으로 회복된 것으로 나타났다. 또한 태풍 유입시 서해와 남해는 지형적·환경적 조건으로 인해 각 해역별 특성에 맞게 수온 변동이 다르게 나타났다. 본 연구를 통해 태풍으로 인한 한반도 해역별 수온 변동을 해석함으로써 이상기후에 따른 양식 생물의 부정적인 영향을 최소화하고 해역별 수산재해의 피해대응 전략을 수립하는데 기여할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 1970년부터 2008년까지 연중 강풍 발생이 많은 지역인 군산, 목포, 여수, 완도에서 관측된 시간별 평균 바람자료를 이용하여 원인별 강풍발생특성을 분석하였다. 기상청 강풍주의보 기준인 13.9 m/s 이상인 바람을 강풍으로 정의하였다. 강풍 발생 원인을 태풍, 겨울 계절풍, 전선풍으로 구분하였다. 태풍의 경우 관측지점 상륙을 전후로 급격한 풍향 및 풍속의 변화를 나타냈고, 겨울 계절풍의 경우에는 북서풍 계열이 우세하며 풍속의 주기성을 보였다. 전선풍은 전선의 위치에 따라 관측지점의 풍향이 남서풍 계열에서 북서풍 계열로 변화하였다. 강풍의 발생빈도는 군산, 목포, 여수, 완도의 순이었고, 발생 원인별로 겨울 계절풍은 군산과 목포, 완도에 가장 영향이 크고, 태풍의 영향이 가장 적었으며, 여수는 태풍에 의한 영향이 가장 많고 겨울 계절풍의 영향이 가장 적었다. 지구온난화와 연관된 강한 태풍의 발생은 매년 태풍의 수가 일정함에도 불구하고 강풍 발생빈도를 증가시켰으며, 겨울 계절풍과 전선풍에 의한 빈도는 점차 감소하는 경향을 보였다. 강풍의 지속시간의 결과에서는 각 발생원인 모두 1시간 지속시간의 비율이 가장 높고, 시간이 증가할수록 빈도는 감소하였다. 이러한 결과는 각 지점의 지리적 위치에 의한 영향이 크게 반영되어 나타났다.
기상청의 해양 예측모델을 이용하여 2008년과 2009년의 한반도 주변의 폭풍해일의 특성을 살펴보았다. 모델의 정확성을 파악하기 위해 모델 결과는 한반도 연안의 검조소 자료와 비교하였다. 본 연구에서 사용된 조석/폭풍해일 모델은 한반도 주변의 폭풍해일의 특성을 잘 나타내고 있으며 특히 하계의 태풍 영향으로 인한 폭풍해일의 계절변화를 뚜렷이 나타내고 있다. 2008년과 2009년의 48시간 예측 평균 RMSE(root mean square error)는 각각 0.272 m와 0.420 m로 나타났다. 한반도 주변의 해역별, 월별 폭풍해일에서는 하계의 강한 해상풍의 영향으로 하계에 높은 폭풍해일고가 2008년에 나타나지만 2009년의 경우에는 하계 이외의 기간에도 매우 높은 폭풍해일고를 나타내었다. 태풍 Kalmaegi(2008)와 Morakot(2009)이 한반도에 접근시 모델의 정확도는 연평균 수치와 유사하게 나타났지만 연평균 검증결과와 같이 2008년 태풍 Kalmaegi에 비해 2009년 태풍 Morakot의 경우가 예측정확도가 낮게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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