The estimation of wind speed values used in codes and standards is an integral part of the wind load evaluation process. In a number of codes and standards, wind speeds outside of tropical cyclone prone regions are estimated using a single probability distribution developed from observed wind speed data, with no distinction made between the types of causal wind hazard (e.g., thunderstorm). Non-tropical cyclone wind hazards (i.e., thunderstorm, non-thunderstorm) have been shown to possess different probability distributions and estimation of non-tropical cyclone wind speeds based on a single probability distribution has been shown to underestimate wind speeds. Current treatment of non-tropical cyclone wind hazards in worldwide codes and standards is touched upon in this work. Meteorological data is available at a considerable number of United States (U.S.) stations that have information on wind speed as well as the type of causal wind hazard. In this paper, probability distributions are fit to distinct storm types (i.e., thunderstorm and non-thunderstorm) and the results of these distributions are compared to fitting a single probability distribution to all data regardless of storm type (i.e., co-mingled). Distributions fitted to data separated by storm type and co-mingled data will also be compared to a derived (i.e., "mixed") probability distribution considering multiple storm types independently. This paper will analyze two extreme value distributions (e.g., Gumbel, generalized Pareto). It is shown that mixed probability distribution, on average, is a more conservative measure for extreme wind speed estimation. Using a mixed distribution is especially conservative in situations where a given wind speed value for either storm type has a similar probability of occurrence, and/or when a less frequent storm type produces the highest overall wind speeds. U.S. areas prone to multiple non-tropical cyclone wind hazards are identified.
In recent years, the effects of a possible climate change have been discussed in regard to wind loading on buildings and structures. Simple scenarios based on the assumption of global warming suggest an increase of storm intensities and storm frequencies and a possible re-distribution of storm tracks. Among recent publications, some papers seem to verify these scenarios while others deny the influence of climatic change. In an introductory step, the paper tries to re-examine these statements. Based on meteorological observations of a weather station in Germany, the existence of long-term trends and their statistical significance is investigated. The analysis itself is based on a refined model for the wind climate introducing a number of new basic variables. Thus, the numerical values of the design wind loads used in modern codes become more justified from the probabilistic point of view.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.20
no.1
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pp.93-100
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2008
A multi-nesting grid storm surge model, Korea Ocean Research and Development Institute-Storm surge model, was calibrated to simulate storm surges. To check the performance of this storm surge model, a series of numerical experiments were explored including tidal calibration, the influence of the open boundary condition, the grid resolutions, and typhoon paths on the surge heights using the typhoon Maemi, which caused a severe coastal disasters in Sep. 2003. In this study the meteorological input data such as atmospheric pressure and wind fields were calculated using CE wind model. Total 11 tidal gauge station records with 1-minute interval data were compared with the model results and the storm surge heights were successfully simulated. The numerical experiments emphasized the importance of meteorological input and fine-mesh grid systems on the precise storm surge prediction. This storm surge model could be used as an operational storm surge prediction system after more intensive verification.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.7
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pp.1299-1304
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2011
A wind turbine (WT) should be shut down as fast as possible to minimize its own damage in a storm-driven situation. Shutdown of a large wind farm requires a power grid to have a ramp-up capability large enough to balance between generation and consumption of electrical energy. This paper proposes a supervised shutdown algorithm of a wind farm to meet a required ramp-down rate in a grid code in the case of a storm-driven situation. The information on the speed and the direction of wind is measured at a wind mast (WM) installed around a wind farm. If the wind speed exceeds a cut-out speed, the number of WTs to be shut down simultaneously is decided to meet a required ramp-down rate of a grid-code. Arrival times to each WT from the WM are calculated and sorted in the order of time. Then a sequence of groups is generated. The shutdown start/end times of each group are decided to avoid superposition between adjacent two groups. The performance of the proposed shutdown algorithm is verified under various storm scenarios. Results indicate that the proposed algorithm can not only protect the wind farm in the case of a storm-driven situation but also meet the required ramp-down rate. In addition, the algorithm can produce more energy than that of a conventional shutdown algorithm.
Typhoon Maemi landed on the southeast coast of Korea and caused a severe storm surge in Jinhae Bay and Masan Bay. The tide gage in Masan Port recorded the storm surge of a maximum of more than 2m and the area of more than 700m from the Seo Hang Wharf was flooded by the storm surge. They had not met such an extremely severe storm surge since the opening of the port. Then storm surge was hindcasted with a numerical model. The typhoon pressure was approximated by Myers' empirical model and super gradient wind around the typhoon eye wall was considered in the wind estimation. The land topography surrounding Jinhae Bay and Masan Bay is so complex that the computed wind field was modified with the 3D-MASCON model. The motion of seawater due to the atmospheric forces was simulated using a one-layer model based on non-linear long wave approximation. The Janssen's wave age dependent drag coefficient on the sea surface was calculated in the wave prediction model WAM cycle 4 and the coefficient was inputted to the storm surge model. The result shows that the storm surge hindcasted by the numerical model was in good agreement with the observed one.
Coastal cities suffer a great deal of storm and wind damage. The storm and wind characteristics vary between cities. Therefore, a storm and wind damage management system suited for specific characteristics is required for each coastal city. In this study, we analyze the current situation and establish the problem of storm and wind damage management system in regards to urban management, coastal management and disaster management. We also review the storm and wind damage management system for the USA and Japan. We consequently propose a plan to improve the storm and wind damage management system. As a result of the study, in terms of city management, we recommend the compulsory identification of disaster prevention districts, implementation of the integrated coastal city management plan, designation of natural disaster risk mitigation area as disaster prevention district, the division of disaster prevention district into wind damage prevention district, storm damage prevention district, erosion damage prevention district, the building of restrictions at the disaster prevention district by ordinance, etc. In regards to coastal management, we suggest the delegation of authority to delegate coastal erosion management area to the local government, the subdivision of coastal erosion management area into erosion serious area, erosion progress area, erosion concern area, the building restrictions at coastal erosion management area by ordinance, development of erosion prediction chart, etc. In relation to disaster management, we recommend the integration of "countermeasures against natural disasters act" and "disasters and safety management basic act", the local government-led disaster prevention system, the local disaster management network, and the customized local disaster prevention plan, etc.
It is investigated quantitative relations between the magnetic storm magnitude and the solar wind parameters such as the Interplanetary Magnetic Field (hereinafter, IMF) magnitude (B), the southward component of IMF (Bz), and the dynamic pressure during the main phase of the magnetic storm with focus on the role of the interplanetary shock (hereinafter, IPS) in order to build the space weather fore-casting model in the future capable to predict the occurrence of the magnetic storm and its magnitude quantitatively. Total 113 moderate and intense magnetic storms and 189 forward IPSs are selected for four years from 1998 to 2001. The results agree with the general consensus that solar wind parameter, especially, Bz component in the shocked gas region plays the most important role in generating storms (Tsurutani and Gonzales, 1997). However, we found that the correlations between the solar wind parameters and the magnetic storm magnitude are higher in case the storm happens after the IPS passing than in case the storm occurs without any IPS influence. The correlation coefficients of B and $BZ_(min)$ are specially over 0.8 while the magnetic storms are driven by IPSs. Even though recently a Dst prediction model based on the real time solar wind data (Temerin and Li, 2002) is made, our correlation test results would be supplementary in estimating the prediction error of such kind of model and in improving the model by using the different fitting parameters in cases associated with IPS or not associated with IPS rather than single fitting parameter in the current model.
As prevailing synoptic scale westerly wind blowing over high steep Mt. Taegulyang in the west of Kangnung coastal city toward the Sea of Japan became downslope wind and easterly upslope wind combined with both valley wind and sea breeze(valley-sea breeze) also blew from the sea toward the top of the mountain, two different kinds of wind regimes confronted each other in the mid of eastern slope of the mountain and further downward motion of downlsope wind along the eastern slope of the mountain should be prohibited by the upslope wind. Then, the upslope wind away from the eastern slope of the mountain went up to 1700m height over the ground, becoming an easterly return flow in the upper level of the sea. Two kinds of circulations were detected with a small one in the coastal sea and a large one from the coast toward the open sea. Convective boundary layer was developed with a thickness of about 1km over the ground in the upwind side of the mountain in the west, while a thickness of thermal internal boundary layer(TIBL) form the coast along the eastern slope of the mountain was only confined to less than 200m. After sunset, under no prohibition of upslope wind, westerly downslope wind blew from the top of the mountain toward the coastal basin and the downslope wind should be intensified by both mountain wind and land breeze(mountain-land breeze) induced by nighttime radiative cooling of the ground surfaces, resulting in the formation of downslope wind storm. The wind storm caused the development of internal gravity waves with hydraulic jump motion bounding up toward the upper level of the sea in the coastal plain and relatively moderate wind on the sea.
It is generally believed that the occurrence of a magnetic storm depends upon the solar wind conditions, particularly the southward interplanetary magnetic field (IMF) component. To understand the relationship between solar wind parameters and magnetic storms, variations in magnetic field polarity and solar wind parameters during magnetic storms are examined. A total of 156 storms during the period of 1997~2003 are used. According to the interplanetary driver, magnetic storms are divided into three types, which are coronal mass ejection (CME)-driven storms, co-rotating interaction region (CIR)-driven storms, and complicated type storms. Complicated types were not included in this study. For this purpose, the manner in which the direction change of IMF $B_y$ and $B_z$ components (in geocentric solar magnetospheric coordinate system coordinate) during the main phase is related with the development of the storm is examined. The time-integrated solar wind parameters are compared with the time-integrated disturbance storm time (Dst) index during the main phase of each magnetic storm. The time lag with the storm size is also investigated. Some results are worth noting: CME-driven storms, under steady conditions of $B_z$ < 0, represent more than half of the storms in number. That is, it is found that the average number of storms for negative sign of IMF $B_z$ (T1~T4) is high, at 56.4%, 53.0%, and 63.7% in each storm category, respectively. However, for the CIR-driven storms, the percentage of moderate storms is only 29.2%, while the number of intense storms is more than half (60.0%) under the $B_z$ < 0 condition. It is found that the correlation is highest between the time-integrated IMF $B_z$ and the time-integrated Dst index for the CME-driven storms. On the other hand, for the CIR-driven storms, a high correlation is found, with the correlation coefficient being 0.93, between time-integrated Dst index and time-integrated solar wind speed, while a low correlation, 0.51, is found between timeintegrated $B_z$ and time-integrated Dst index. The relationship between storm size and time lag in terms of hours from $B_z$ minimum to Dst minimum values is investigated. For the CME-driven storms, time lag of 26% of moderate storms is one hour, whereas time lag of 33% of moderate storms is two hours for the CIR-driven storms. The average values of solar wind parameters for the CME and CIR-driven storms are also examined. The average values of ${\mid}Dst_{min}{\mid}$ and ${\mid}B_{zmin}{\mid}$ for the CME-driven storms are higher than those of CIR-driven storms, while the average value of temperature is lower.
Nonstationary features existing in tropical storms have been frequently captured in recent field measurements, and the applicability of the stationary theory to the analysis of wind characteristics needs to be discussed. In this study, a tropical storm called Nakri measured at Taizhou Bridge site based on structural health monitoring (SHM) system in 2014 is analyzed to give a comparison of the stationary and nonstationary characteristics. The stationarity of the wind records in the view of mean and variance is first evaluated with the run test method. Then the wind data are respectively analyzed with the traditional stationary model and the wavelet-based nonstationary model. The obtained wind characteristics such as the mean wind velocity, turbulence intensity, turbulence integral scale and power spectral density (PSD) are compared accordingly. Also, the stationary and nonstationary PSDs are fitted to present the turbulence energy distribution in frequency domain, among which a modulating function is included in the nonstationary PSD to revise the non-monotonicity. The modulated nonstationary PSD can be utilized to unconditionally simulate the turbulence presented by the nonstationary wind model. The results of this study recommend a transition from stationarity to nonstationarity in the analysis of wind characteristics, and further in the accurate prediction of wind-induced vibrations for engineering structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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