Kiwifruit vines with broad leaves are easily torn or shed by high-speed wind. In this study, the threshold wind speed at which a cane is broken was investigated experimentally with varying physical parameters of a kiwifruit vine under two different ABL (atmospheric boundary layer) conditions. In addition, the temporal variation of wind-blown young canes was visualized using a high-speed camera. The average threshold wind speeds for ABL types A and B are about 20.5 m/s and 18.9 m/s, respectively. A wind-blown young cane takes periodic up-and-down motion when it is broken off. The mean motion frequency of young canes of the kiwifruit vines was found to be about 4.5Hz.
In order to examine the variational features of Asian dust outbreak in recent years, observed WMO synop data were employed for the period from 1996 to 2007. We first divided Asian dust source regions into four subregions; 1) Taklamakan, 2) Gobi, 3) Inner Mongolia-Manchuria and 4) Loess, and the meteorogical variables such as wind speed, precipitation and threshold wind speed observed during the Asian dust outbreak period were compared with those during non-Asian dust period. The results showed that temporal variation of occurrence frequency of dust outbreak had a strong positive correlation with the frequency of strong wind speed and low precipitation in each of the 4 source regions. Spatial distributions of frequency of dust occurrence after 2002 showed increasing trend in Gobi and Inner Mongolia-Manchuria but decreasing trend in Loess region. This is showing a shift in main source region toward Northwest, especially since 2003.
In light of extreme value distribution probability, an improved prediction method of the Recurrence Period Wind Speed (RPWS) is constructed considering wind direction, with the Equivalent Independent Wind Direction Number (EIWDN) introduced as a parameter variable. Firstly, taking the RPWS prediction of Beijing city as an example, the traditional Cook method is used to predict the RPWS of each wind direction based on the measured wind speed data in Beijing area. On basis of the results, the empirical formulae to determine the parameter variables are fitted to construct an improved expression of the non-exceedance probability of the RPWS. In this process, the statistical model of the optimal threshold is established, and thus the independent wind speed samples exceeding the threshold are extracted and fitted to follow the Generalized Pareto Distribution (GPD) model for analysis. In addition, the Extreme Value Type I (EVT I) distribution model is used to predict and analyze the RPWS. To verify its wide applicability, the improved method is further used in cities like Jinan, Nanjing, Wuxi, Shanghai and Shenzhen to predict and analyze the RPWS of each wind direction, and the prediction results are compared against those gained via the traditional Cook method and the whole direction. Results show that the 50-year RPWS results predicted by the improved method are basically consistent with those predicted by the traditional method, and the RPWS prediction values of most wind directions are within the envelope range of the whole wind direction prediction value. Compared with the traditional method, the improved method can readily predict the RPWS under different return periods through empirical formulae, and avoid the repeated operation process and some assumptions in the traditional Cook method, and then improve the efficiency of prediction. In addition, the improved RPWS prediction results corresponding to the GPD model are slightly larger than those of the EVT I distribution model.
This research is a comprehensive analysis of wind power prediction sensitivity using a Long Short-Term Memory (LSTM) deep learning neural network model, accounting for the inherent uncertainties in wind speed estimation. Utilizing a year's worth of operational data from an operational wind farm, the study forecasts the power output of both individual wind turbines and the farm collectively. Predictions were made daily at intervals of 10 minutes and 1 hour over a span of three months. The model's forecast accuracy was evaluated by comparing the root mean square error (RMSE), normalized RMSE (NRMSE), and correlation coefficients with actual power output data. Moreover, the research investigated how inaccuracies in wind speed inputs affect the power prediction sensitivity of the model. By simulating wind speed errors within a normal distribution range of 1% to 15%, the study analyzed their influence on the accuracy of power predictions. This investigation provided insights into the required wind speed prediction error rate to achieve an 8% power prediction error threshold, meeting the incentive standards for forecasting systems in renewable energy generation.
A quality check algorithm for the Weather Information Service Engine pulsed Doppler wind lidar is developed from a view point of spatial and temporal consistencies of observed wind speed. Threshold values for quality check are determined by statistical analysis on the standard deviation of 3-component of wind speed obtained by a wind lidar, and the vertical gradient of horizontal wind speed obtained by a radiosonde system. The algorithm includes carrier-to-noise ratio (CNR) check, data availability check, and vertical gradient of horizontal wind speed check. That is, data sets whose CNR is less than -29 dB, data availability is less than 90%, or vertical gradient of horizontal wind speed is less than $-0.028s^{-1}$ or larger than $0.032s^{-1}$ are classified as 'doubtful', and flagged. The developed quality check algorithm is applied to data obtained at Bucheon station for the period from 1 to 30 September 2015. It is found that the number of 'doubtful' data shows maxima around 2000 m high, but the ratio of 'doubtful' to height-total data increases with increasing height due to atmospheric boundary height, cloud, or rainfall, etc. It is also found that the quality check by data availability is more effective than those by carrier to noise ratio or vertical gradient of horizontal wind speed to remove an erroneous noise data.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.19
no.4
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pp.551-558
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2016
We analyzed wind speed over South Korea for HALE UAV(High Altitude Long Endurance Unmaned Aerial Vehicle) flight safety. Annual variation of wind speed at 200 hPa showed that winter season was stronger than summer. According to latitude, wind speeds in January and August were found to be $52{\sim}74m\;s^{-1}$ and $15{\sim}26m\;s^{-1}$, respectively. Wind speed was stronger(weaker) at lower latitudes than higher latitudes in winter(summer). Frequency(%) of wind speed less than threshold value($18m\;s^{-1}$) for the operation date was investigated. The days showing the frequency greater than 60 % in all altitudes of surface ~ 50 hPa showed the range of 1 ~ 33 days at 7 stations. Operation date was the longest period at Gosan. The appropriate date of HALE UAV operation at Gosan and Osan is considered as the middle of July ~ middle of August and end of July ~ early August, respectively. These results can be used to determine the operation date of HALE UAV.
In this study, extreme wind speeds in the Western North Pacific (WNP) were estimated using reanalysis wind fields synthesized with an empirical typhoon vortex model. Reanalysis wind data used is the Fifth-generation European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) reanalysis (ERA5) data, which was deemed to be the most suitable for extreme value analysis in this study. The empirical typhoon vortex model used has the advantage of being able to realistically reproduce the asymmetric winds of a typhoon by using the gale/storm-forced wind radii information in the 4 quadrants of a typhoon. Using a total of 39 years of the synthesized reanalysis wind fields in the WNP, extreme value analysis is applied to the General Pareto Distribution (GPD) model based on the Peak-Over-Threshold (POT) method, which can be used effectively in case of insufficient data. The results showed that the extreme analysis using the synthesized wind data significantly improved the tendency to underestimate the extreme wind speeds compared to using only reanalysis wind data. Considering the difficulty of obtaining long-term observational wind data at sea, the result of the synthesized wind field and extreme value analysis developed in this study can be used as basic data for the design of offshore structures.
For high-speed railways (HSR) in wind prone regions, wind barriers are often installed on bridges to ensure the running safety of trains. This paper analyzes the effect of wind barriers on the running safety of a high-speed train to cross winds when it passes on a bridge. Two simply-supported (S-S) PC bridges in China, one with 32 m box beams and the other with 16 m trough beams, are selected to perform the dynamic analyses. The bridges are modeled by 3-D finite elements and each vehicle in a train by a multi-rigid-body system connected with suspension springs and dashpots. The wind excitations on the train vehicles and the bridges are numerically simulated, using the static tri-component coefficients obtained from a wind tunnel test, taking into account the effects of wind barriers, train speed and the spatial correlation with wind forces on the deck. The whole histories of a train passing over the two bridges under strong cross winds are simulated and compared, considering variations of wind velocities, train speeds and without or with wind barriers. The threshold curves of wind velocity for train running safety on the two bridges are compared, from which the windbreak effect of the wind barrier are evaluated, based on which a beam structure with better performance is recommended.
Rail-mounted cranes can be easily damaged by a sudden gust of wind while working at a running speed, due to the large mass and high barycenter positions. In current designs, working rail-mounted cranes mainly depend on wheel braking torques to resist large wind load. Regular brakes, however, cannot satisfactorily stop the crane, which induces safety issues of cranes and hence leads to frequent crane accidents, especially in sudden gusts of wind. Therefore, it is necessary and important to study the braking performance of working rail mounted cranes under wind load. In this study, a simplified mechanical model was built to simulate the working rail mounted gantry crane, and dynamic analysis of the model was carried out to deduce braking performance equations that reflect the qualitative relations among braking time, braking distance, wind load, and braking torque. It was shown that, under constant braking torque, there existed inflection points on the curves of braking time and distance versus windforce. Both the braking time and the distance increased sharply when wind load exceeded the inflection point value, referred to as the threshold windforce. The braking performance of a 300 ton shipbuilding gantry crane was modeled and analyzed using multibody dynamics software ADAMS. The simulation results were fitted by quadratic curves to show the changes of braking time and distance versus windforce under various mount of braking torques. The threshold windforce could be obtained theoretically by taking derivative of fitted curves. Based on the fitted functional relationship between threshold windforce and braking torque, theoretical basis are provided to ensure a safe and rational design for crane wind-resistant braking systems.
Steam and advection fogs are frequently observed in the Yellow Sea located between Korea and China during the periods of March-April and June-July respectively. This study uses the remote sensing (RS) data for monitoring sea fog. Meteorological data obtained from the Ieodo Ocean Research Station provided an informative synopsis for the occurrence of steam and advection fogs through a ground truth. The RS data used in this study was GOES-9, MTSAT-1R images and QuikSCAT wind data. A dual channel difference (DCD) approach using IR and near-IR channel of GOES-9 and MTSAT-1R satellites was applied to estimate the extension of the sea fog. For the days examined, it was found that not only the DCD but also the texture-related measurement and the weak wind condition are required to separate the sea fog from the low cloud. The QuikSCAT wind is used to provide a weak wind area less than threshold under stable condition of the surface wind around a fog event. The Laplacian computation for a measurement of the homogeneity was designed. A new combined method of DCD, QuikSCAT wind speed and Laplacian was applied in the twelve cases with GOES-9 and MTSAT-1R. The threshold values for DCD, QuikSCAT wind speed and Laplacian are -2.0 K, 8 m $s^{-1}$ and 0.1, respectively. The validation methods such as Heidke skill score, probability of detection, probability of false detection, true skill score and odds ratio show that the new combined method improves the detection of sea fog rather than DCD method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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