In case of Typhoon Dianmu, the temperature, wind speed, wind direction and the rainfall per hour changed dramatically when the center of the typhoon passed through Gimhae. Such a change was commonly found in the regions where the center of the typhoon passed through but almost not in the regions far away from it. For example, in the case of Typhoon Malou where the center of the typhoon was far away from the observation site, such a phenomenon was not observed. The analysis of the vertical observation data showed that there was a little change in the wind speed and wind direction in the vertical direction in the case of Typhoon Dianmu of which center passed through Gimhae. There was a great change in the wind speed according to the height in the lower atmosphere just before the center of the typhoon approached the region. When the center of the typhoon was passing through the region, the vertical wind speed was decreased. However, the wind speed was rapidly increased again after the center of the typhoon had passed through the region. Unlike the Dianmu, the difference in the wind speed and wind direction between the upper layer and lower layer of the atmosphere was relatively great in the case of Malou.
The estimated probabilistic model of wind data based on the conventional approach may have high discrepancy compared with the true distribution because of the uncertainty caused by the instrument error and limited monitoring data. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method has been developed in the companion paper and is conducted to formulate the joint probability density function (PDF) of wind speed and direction using the wind monitoring data of the investigated bridge. The established bivariate model of wind speed and direction only represents the features of available wind monitoring data. To characterize the stochastic properties of the wind parameters with the subsequent wind monitoring data, in this study, Bayesian inference approach considering the uncertainty is proposed to update the wind parameters in the bivariate probabilistic model. The slice sampling algorithm of Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to establish the multi-dimensional and complex posterior distribution which is analytically intractable. The numerical simulation examples for univariate and bivariate models are carried out to verify the effectiveness of the proposed method. In addition, the proposed Bayesian inference approach is used to update and optimize the parameters in the bivariate model using the wind monitoring data from the investigated bridge. The results indicate that the proposed Bayesian inference approach is feasible and can be employed to predict the bivariate distribution of wind speed and direction with limited monitoring data.
Wind tunnel experiments were conducted to investigate the wind characteristics in the mountainous valley terrain with 4 simplified valley models and a 1:500 scale model of an existing valley terrain in the simulated atmospheric neutral boundary layer model. Measurements were focused on the mean wind flow and longitudinal turbulence intensity. The relationship between hillside slopes and the velocity speed-up effect were studied. By comparing the preliminary results obtained from the simplified valley model tests and the existing terrain model test, some fundamental information was obtained. The measured results indicate that it is inappropriate to describe the mean wind velocity profiles by a power law using the same roughness exponent along the span wise direction in the mountainous valley terrain. The speed-up effect and the significant change in wind direction of the mean flow were observed, which provide the information necessary for determining the design wind speed such as for a long-span bridge across the valley. The longitudinal turbulence intensity near the ground level is reduced due to the speed-up effect of the valley terrain. However, the local topographic features of a more complicated valley terrain may cause significant perturbation to the general wind field characteristics in the valley.
Effects of buildings and topography on observation environment of surface wind in central regions of urban areas are investigated using a computational fluid dynamics (CFD) model. In order to reflect the characteristics of buildings and topography in urban areas, geographic information system (GIS) data are used to construct surface boundary input data. For each observation station, 16 cases with different inflow directions are considered to evaluate effects of buildings and topography on wind speed and direction around the observation station. The results show that flow patterns are very complicated due to the buildings and topography. The simulated wind speed and direction at the location of each observation station are compared with those of inflow. As a whole, wind speed at observation stations decreases due to the drag effect of buildings. The decrease rate of wind speed is strongly related with total volume of buildings which are located in the upwind direction. It is concluded that the CFD model is a very useful tool to evaluate location of observation station suitability. And it is expected to help produce wind observation data that represent local scale excluding the effects of buildings and topography in urban areas.
In this study, the characteristics of main wind direction, vertical temperature and wind speed profile near the Moseulpo airfield for HALE UAV(High Altitude Long Endurance Unmaned Aerial Vehicle) is investigated. The results are summarized as follows, main wind direction is governed by air mass according to season and local wind such as land-sea breeze. The directions of landing and take-off of HALE UAV will be selected as the south-east direction in June ~ August, north-west direction in October ~ March, and south-east direction at daytime in April ~ May, September. Annual variation of temperature at 100 hPa showed that temperature in summer season is lower than winter season. On the other hands, wind speed at 250 hPa in winter season is higher than summer season. The threshold values of temperature and wind speed for HALE UAV flight are $-75^{\circ}C$ and $90ms^{-1}$, which were determined by 5 % frequency value($1.96{\sigma}$), respectively.
The recorded thunderstorm winds at a point contain tri-directional components. The probabilistic characteristics of such recorded winds in terms of instantaneous mean wind speed and direction, and the probability distribution and the time-frequency dependent crossed and non-crossed power spectral density functions for the high-frequency fluctuating wind components are unclear. In the present study, we analyze the recorded tri-directional thunderstorm wind components by separating the recorded winds in terms of low-frequency time-varying mean wind speed and high-frequency fluctuating wind components in the alongwind direction and two orthogonal crosswind directions. We determine the time-varying mean wind speed and direction defined by azimuth and elevation angles, and analyze the spectra of high-frequency wind components in three orthogonal directions using continuous wavelet transforms. Additionally, we evaluate the coherence between each pair of fluctuating winds. Based on the analysis results, we develop empirical spectral models and lagged coherence models for the tri-directional fluctuating wind components, and we indicate that the fluctuating wind components can be treated as Gaussian. We show how they can be used to generate time histories of the tri-directional thunderstorm winds.
In this study, we performed a sensitivity analysis to see how the true north error of a wind direction vane installed to a meteorological mast affects predictions of the annual-average wind speed and the annual energy production. For this study, two meteorological masts were installed with a distance of about 4km on the ridge in complex terrain and the wind speed and direction were measured for one year. Cross predictions of the wind speed and the AEP of a virtual wind turbine for two sites in complex terrain were performed by changing the wind direction from $-45^{\circ}$ to $45^{\circ}$with an interval of $5^{\circ}$. A commercial wind resource prediction program, WindPRO, was used for the study. It was found that the prediction errors in the AEP caused by the wind direction errors occurred up to more than 20% depending on the orography and the main wind direction at that site.
The ultrasonic wind sensor that pass through the air, beating the delivery of ultrasonic wind speed increases or decreases by the physical characteristics of the wind speed and the direction of the sensor, the transmission and reception of ultrasonic time difference measured by a two-axis vector wind and wind speed measured by calculating a device that converts the digital signal is Anemometer and wind direction meteorological facilities management, management of the ship sail used for various purposes, including, but used the existing 3-cup (mechanical) anemometer wind rotor caused by mechanical wear parts replacement due to the short-term, the reliability of the product is low, parts replacement, and according to the characteristics caused the car, there is a problem in high maintenance costs. In addition, because the bearings use of the marine environment and the cryogenic environment was constrained. In this study, the excellent long-term reliability, using ultrasonic-type environment that is not constrained to produce wind anemometer located $90^{\circ}$ conformal road using four piezoelectric sensors were fabricated structures, the piezoelectric oscillator circuit produces a rash and receiving transmit and receive speeds the car through the two-axis vector calculation to measure wind velocity processor firmware programming, and its characteristics were tested.
본 논문에서는 풍향 풍속 계측모듈 및 DSP 센서인터페이스 회로시스템을 제안한다. 이 DSP 시스템은 풍향 풍속모듈, 대기압센서, 대기 온도 센서의 정보를 받아들이고, 빠르게 처리하여 PC 모니터링 시스템에 전달한다. 특히 풍향 풍속 모듈과 DSP 하드웨어는 직접 설계하여 적용한다. 풍향 풍속 모듈은 바람에 관한 벡터적 정보를 얻기 위해 4개의 박막형 RTD(Resistive Temperature Detectors) 또는 박박형 피에조센서를 원기둥 모양의 지지표면에 벡터적으로 배치하는 구조를 채택한다. 이 구조를 채택한 계측 모듈은 진동, 습기, 부식 등에 강인하면서 정확한 계측을 가능케 한다. 센서 신호처리 회로는 TI 사의 고속 DSP인 TMS320F2812 를 사용한다.
In the complex terrain where local wind systems are formed, accurate understanding of regional wind variability is required for wind resource assessment. In this paper, cluster analysis based on the similarity of time-series wind vector was applied to classify wind regions with similar wind characteristics and the meteorological validity of regionalization method was evaluated. Wind regions in Jeju Island and Busan were classified using the wind resource map of Korea created by a mesoscale numerical weather prediction modeling. The evaluation was performed by comparing wind speed, wind direction, and wind variability of each wind region. Wind characteristics, such as mean wind speed and prevailing wind direction, in the same wind region were similar and wind characteristics in different wind regions were meteor-statistically distinct. It was able to identify a singular wind region at the top area of Mt. Halla using the inconsistency of wind direction variability. Furthermore, it was found that the regionalization results correspond with the topographic features of Jeju Island and Busan, showing the validity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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