Global latent heat flux data sets are crucial for many studies such as those related to air-sea interaction and climate variation. Currently, various global latent heat flux data sets are constructed using satellite data. Japanese Ocean Flux data sets with Use of Remote sensing Observations (J-OFURO) includes one of the satellite-derived global latent heat flux data (Kubota et aI., 2000). In this study, we review future development of J-OFURO global latent heat flux data set. In particular, we investigate usage of multi-satellite data for estimating accurate global latent heat flux. Accurate estimation of surface wind speeds over the global ocean is one of key factors for the improved estimation of global latent heat flux. First, we demonstrate improvement of daily wind speed estimation using multi-satellites data from microwave radiometers and scatterometers such as DMSP/SSMI, ERS/AMI, QuikSCAT/SeaWinds, AqualAMSR-E, ADEOS2/AMSR etc. Next, we demonstrate improvement of global latent heat flux estimation using the wind speed data derived from multi-satellite data.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.23
no.1
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pp.8-13
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2015
In this paper, a simple algorithm is proposed to estimate wind speed and direction which can significantly improve the landing performance of an unmanned parafoil. The proposed algorithm is applied to flight test data along with other known algorithms and the results are compared and discussed. The proposed algorithm shows comparable performance while it can still be applied to the parafoil under control.
Weibull distribution is a suitable distribution to use in modeling the life time data. It has been found to be a exact fit for the empirical distribution of the wind speed measurement samples. In brief this paper consist of important properties and characters of Weibull distribution. Also we discuss the application of Weibull distribution to wind speed measurements and derive an expression for the probability distribution of the power produced by a wind turbine at a fixed location, so that the modeling problem reduces to collecting data to estimate the three parameters of the Weibull distribution using Maximum likelihood Method.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1990.04a
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pp.31-36
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1990
The probabilistic characteristics of wind loads have been analyzed using statistical data on wind speeds, pressure coefficient, exposure coefficient, and gust factor. The wind speed data collected in 25 nationwide weather stations have been modified to be consistent in measuring height, exposure condition as well as averaging time, Having performed Monte Carlo simulation for various heights and site conditions, the statistical models of wind loads were determined, in which Type-I extreme value distribution has been applied. The models also incorporate a reduction factor of 0.85 to account for the reduced probability that the maximum wind speed will occur in a direction most unfavorable to the response of structure.
In order to investigate the offshore wind resources around Korean peninsula, the "QuikSCAT Level 3" data by ADEOS II satellite was analyzed from Jan 1 2000 to Jan 18 2003. The "SeaWinds" on the satellite is a specialize4 device for microwave scatterometery that measures near-surface wind speed and direction under all weather and cloud conditions. Wind speed are extrapolated from 10m to 60m with the exponent of 1/10 in the power law model. It has been found that the High wind energy potentials are prevailing in the South sea and Southeastern end of Korean peninsula.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.1
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pp.57-64
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2009
In this paper, 30 main cities are clustered based on precipitation, temperature, wind speed, photo period, and humidity. We found that the resulting clusters has strong relationships with geographical locations. These results make sense because, although Korea is a small country, Korean weather is known to have strong locality. The largest number of clusters is found when wind speed is used as an interested variable for clustering and the smallest number of clusters is found when photo period is used. The large number of clusters based on wind speed indicates that wind speed is affected easily by local geography.
The effects of an apartment complex on flow and pollutant dispersion in an urban area are numerically investigated using a computational fluid dynamics (CFD) model. The CFD model is based on the Reynolds-averaged Navier-Stokes equations and includes the renormalization group k-${\varepsilon}$ turbulence model. The geographic information system (GIS) data is used as an input data of the CFD model. Eight numerical simulations are carried out for different inflow directions and, for each inflow direction, the effects of an apartment complex are investigated, comparing the characteristics of flow and dispersion before and after construction of the apartment complex in detail. The observation data of automatic weather system (AWS) is analyzed. The windrose analysis shows that the wind speed and direction after the construction of the complex are quite different from those before the construction. The construction of the apartment complex resulted in the decrease in wind speed at the downwind region. It is also shown that the wind speed increased partially inside the apartment complex due to the channeling effect to satisfy the mass continuity. On the whole, the wind speed decreased at the downwind region due to the drag effect by the apartment complex. As a result, the passive pollutant concentration increased (decreased) near the downwind region of (within) the apartment complex compared with that before the construction.
The effect of coupled data assimilation (DA) on the meteorological prediction in the west coastal region of Korea was evaluated using a coupled atmosphere-ocean model (e.g., COAWST) in the spring (March 17-26) of 2019. We performed two sets of simulation experiments: (1) with the coupled DA (i.e., COAWST_DA) and (2) without the coupled DA (i.e., COAWST_BASE). Overall, compared with the COAWST_BASE simulation, the COAWST_DA simulation showed good agreement in the spatial and temporal variations of meteorological variables (sea surface temperature, air temperature, wind speed, and relative humidity) with those of the observations. In particular, the effect of the coupled DA on wind speed was greatly improved. This might be primarily due to the prediction improvement of the sea surface temperature resulting from the coupled DA in the study area. In addition, the improvement of meteorological prediction in COAWST_DA simulation was also confirmed by the comparative analysis between SST and other meteorological variables (sea surface wind speed and pressure variation).
Geonhwa Ryu;Young-Gon Kim;Dongjin Kim;Sang-Man Kim;Min Je Kim;Wonbae Jeon;Chae-Joo Moon
Wind and Structures
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v.36
no.3
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pp.201-213
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2023
In this study, the effect of sea surface temperature (SST) on the distribution of vertical wind speed in the atmospheric boundary layer of coastal areas was analyzed. In general, coastal areas are known to be more susceptible to various meteorological factors than inland areas due to interannual changes in sea surface temperature. Therefore, the purpose of this study is to analyze the relationship between sea surface temperature (ERA5) and wind resource data based on the meteorological mast of Høvsøre, the test bed area of the onshore wind farm in the coastal area of Denmark. In addition, the possibility of coastal disasters caused by abnormal vertical wind shear due to changes in sea surface temperature was also analyzed. According to the analysis of the correlation between the wind resource data at met mast and the sea surface temperature by ERA5, the wind speed from the sea and the vertical wind shear are stronger than from the inland, and are vulnerable to seasonal sea surface temperature fluctuations. In particular, the abnormal vertical wind shear, in which only the lower wind speed was strengthened and appeared in the form of a nose, mainly appeared in winter when the atmosphere was near-neutral or stable, and all occurred when the wind blows from the sea. This phenomenon usually occurred when there was a sudden change in sea surface temperature within a short period of time.
The effect of change in DFIG (doubly-fed wind power generator) rotating speed and active power on the grid was analyzed to understand the characteristics of wind power using the wind power simulator connected to the grid at Gochang Power Quality Test Center. Electric power quality improvement devices (DVR, STATCOM, SSTS) and electric power quality disturbance application devices for 22.9 kV grid are equipped at Gochang Power Quality Test Center. Induction motor and VVVF inverter were used to emulate the blade of a wind power generator, and a simulator for Cage wound induction generator and DFIG was developed. The trial line were assumed to be 20 km and 40 km in length, and variable wind speed pattern was set using wind speed data from Ducjeokdo to verify the power characteristics of the wind power generator according to rotating speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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