The necessity of accurate high-resolution meteorological forecasts becomes increasing in socio-economical applications and disaster risk management. The Korea Meteorological Administration Post-Processing (KMAPP) system has been operated to provide high-resolution meteorological forecasts of 100 m over the South Korea region. This study evaluates and improves the KMAPP performance in simulating wind speeds over complex terrain areas using the ICE-POP 2018 field campaign measurements. The mountainous measurements give a unique opportunity to evaluate the operational wind speed forecasts over the complex terrain area. The one-month wintertime forecasts revealed that the operational Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) has systematic errors over the complex mountainous area, especially in deep valley areas, due to the orographic smoothing effect. The KMAPP reproduced the orographic height variation over the complex terrain area but failed to reduce the wind speed forecast errors of the LDAPS model. It even showed unreasonable values (~0.1 m s-1) for deep valley sites due to topographic overcorrection. The model's static parameters have been revised and applied to the KMAPP-Wind system, developed newly in this study, to represent the local topographic characteristics better over the region. Besides, sensitivity tests were conducted to investigate the effects of the model's physical correction methods. The KMAPP-Wind system showed better performance in predicting near-surface wind speed during the ICE-POP period than the original KMAPP version, reducing the forecast error by 21.2%. It suggests that a realistic representation of the topographic parameters is a prerequisite for the physical downscaling of near-ground wind speed over complex terrain areas.
In these days the installation of wind turbines or wind parks includes a high financial risk. So for the planning and the constructing of wind farms, long-term data of wind speed and wind direction is required. However, in most cases only few data are available at the designated places. Traditional Measure-Correlate-Predict (MCP) can extend this data by using data of nearby meteorological stations. But also Neural Networks can create such long-term predictions. The key issue of this paper is to demonstrate the possibility and the quality of predictions using Neural Networks. Thereto this paper compares the results of different MCP Models and Neural Networks for creating long-term data with various indexes.
This paper presents a method of estimation of extreme wind. Assuming the extreme wind follows the Gumbel distribution, it is modeled through fitting an exponential function to the numbers of storms over different thresholds. The comparison between the estimated results with the Improved Method of Independent Storms (IMIS) shows that the proposed method gives reliable estimation of extreme wind. The proposed method also shows its advantage on the insensitiveness of estimated results to the precision of the data. The volume of extreme storms used in the estimation leads to more than 5% differences in the estimated wind speed with 50-year return period. The annual rate of independent storms is not a significant factor to the estimation.
In this study, the characteristics of flows around building groups are investigated using a computational fluid dynamics (CFD) model. For this, building groups with different volumetric ratios in a fixed area are considered. As the volumetric ratio of the building group increases, the region affected by the building group is widened. However, the wind-speed reduced area rather decreases with the volumetric ratio near the ground bottom (z ${\lesssim}$ 0.7H, here, H is the height of the building group) and, above 0.7H, it increases. As the volumetric ratio decreases (that is, space between buildings was widened), the size of recirculation region decreases but flow recovery is delayed, resulting in the wider wind-speed reduced area. The increase in the volumetric ratio results in larger drag force on the flow above the roof level, consequently reducing wind speed above the roof level. However, above z ${\gtrsim}$ 1.7H, wind speed increases with the volumetric ratio for satisfying mass conservation, resultantly increasing turbulent kinetic energy there. Inside the building groups, wind speed decreased with the volumetric ratio and averaged wind speed is parameterized in terms of the volumetric ratio and background flow speed. The parameterization method is applied to producing averaged wind speed for 80 urban areas in 7 cities in Korea, showing relatively good performance.
This paper is concerned with the characterized method of wind speed distribution for calculation of wind power density of regional group and wind potential in Korea. It is shown that the Rayleigh distribution, K = 2, is not suitable for analyzing wind data in Korea. Simple relationship, K = 0.21 V + 0.84, is derived from Weibull wind distribution by analyzing wind data obtained from 24 meteorological station and is a suitable tool for estimation of wind power density. Application of this result, the domestic ideal and actual wind potential are estimated as $3.16{\times}10^9$ KWH/year and $7.14{\times}$10^8 KWH/year respectively for the case of 10 meter height, $1m^2$ swept area and $0.1{\times}0.1Km^2$ land area. And for the case of 50 meter height, ideal and actual wind potential are increased as $7.56{\times}10^9$ KWH/year and $2.37{\times}10^9$ KWH/year respectively.
Relations of urban heat island and air pollution are analyzed by using $SO_2$ concentration data (winter season in 1985) from 10 sites of Seoul area and differences of wind speed and air temperature in urban and rural area. Urban heat island is developed when daily mean wind speed at urban site is lower than 1.5m/sec or in the interval of 3.0 $\sim$ 3.5m/sec. When differences between urban and rural air temperature is greater than the overall average of those differences, $SO_2$ concentrations of those above-average differences are 1.3 $\sim$ 1.8 times higher than those of below-average differences. The trends are shown obviously at north-eastern area of Seoul (Gilum Dong, Ssangmun Dong, Myeonmog Dong). When intensity of Urban Heat Island is weak, $SO_2$ concentration was reduced in propotion to a rise of wind speed. But $SO_2$ concentration is on the partial increase in spite of a rise of wind speed when intensity of urban heat island is strong.
In this study, we focused on the improvements in the simulation of sea surface wind over the complex coastal area. MM5 model being currently used to predict sea surface wind at Korea Meteorological Administration, was used to verify the accuracy to estimate the local wind field. A case study was performed on clear days with weak wind speed(4 m/s), chosen by the analysis of observations. The model simulations were conducted in the southeastern area of Korea during the selected periods, and observational data such as AWS, buoy and QuikSCAT were used to compare with the calculated wind components to investigate if simulated wind field could follow the tendency of the real atmospheric wind field. Results showed that current operational model, MM5, does not estimate accurately sea surface wind and the wind over the coastal area. The calculated wind speed was overestimated along the complex coastal regions but it was underestimated in islands and over the sea. The calculated diurnal changes of wind direction could not follow well the tendency of the observed wind, especially at nighttime. In order to exceed the limitations, data assimilation with high resolution data and more specificated geographical information is expected as a next best policy to estimate accurately the environment of local marine wind field.
In order to understand regional wind characteristics and to estimate offshore wind resources, a wind map of the Korean Peninsula was established using remote-sensing data from the satellite, U.S. NASA Quik SCAT which has been deployed for the Sea Winds Project since 1999. According to the linear regression result between the wind map data and in-situ marine-buoy data, the correlation factor was greatly improved up to 0.87 by blending the remote-sensing data of Quik SCAT with U.S. NCEP/NCAR CDAS reanalysis data to eliminate precipitation interference and to increase temporal resolution. It is found from the established wind map that the wind speed in winter is prominent temporally and the South Sea shows spatially high energy density over the wind class 6. The reason is deduced that the north-west winds through the Yellow Sea and the north-east winds through the East Sea derived by the low pressure developed in Japan are accelerated passing through the Korea Channel and formed high wind energy region in the South Sea; the same trends are confirmed from the statistical analysis of the meteorological observation data of KMA.
태풍시 발생하는 해상풍 산출을 위해서는 태풍 모의 기법을 이용하며, 이 경우 Holland 모델은 비교적 정확도 높은 태풍 모의가 가능하게 한다. 태풍 모의를 위한 가용 정보로는 JTWC(Joint Typhoon Warning Center, USA)와 RSMC(Regional Specialized Meteorological Center, Japan) 최적경로자료가 있으며, 두 자료는 매개변수 산정 방법과 제공하는 태풍인자가 약간 다르다. 본 연구에서는 RSMC 최적경로자료에서 제공하는 풍속 25 m/s와 15 m/s에 해당하는 반경을 Holland 모형에 각각 대입하여 구성되는 2개의 비선형 방정식을 구성하였으며, 구성된 방정식의 해에 해당하는 최대풍속반경은 Newton-Raphson 기법을 이용하여 산출하였다. 본 방법은 일본 기상청(JMA)에서 제공하는 태풍 풍속프로파일에 근거하여 산출된 결과로서 타 방법에 의하여 산출된 결과보다 태풍 매개변수의 공간적, 시간적 변화에 능동적으로 반응하여 태풍의 특성을 보다 잘 반영하는 것으로 나타났다. RSMC 최적경로 자료를 이용할 경우, 본 방법은 태풍모의 입력 자료의 일관성도 확보할 수 있기 때문에 최대풍속 반경 산출에 합리적일 것으로 판단된다.
The uncertainty of extreme wind speeds is one key contributor to the uncertainty of wind loads and their effects on structures. The probability distribution of annual extreme wind speeds may be characterized using a classical Gumbel Type distribution. The expression that establishes the relationship between the extreme wind speeds at different recurrence periods and the corresponding coefficients of variation is formulated, and its efficacy is validated. The coefficients of variation are calibrated to be about 0.125 and 0.184 according to defined Chinese and US design specifications, respectively. Based on the wind data of 54 cities in China, 49 meteorological stations in the US, 3 stations in Singapore, the coefficients span intervals of (0.1, 0.35), (0.08, 0.20) and (0.06, 0.14), respectively. For hurricanes in the US, the coefficients range approximately from 0.3 to 0.4. This convenient technique is recommended as one alternative tool for coefficient of variation analyses in the future revisions of related codes. The sensitivities of coefficients of variation for 49 meteorological stations in the US are quantified and demonstrated. Some contradictions and incompatibilities can be clearly detected and illustrated by comparing the coefficients of variation obtained with different combinations of recurrence period wind data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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