The most efficient measures to reduce damage from natural disasters include activities which prevent disasters in advance, decrease possibility of disasters and minimize the scale of damage. Therefore, developing of the risk assessment model is very important to reduce the natural disaster damage. This study estimated a typhoon damage which is the biggest damage scale among increased natural disasters in Korea along with climate change. The results of 3-second gust at the height of 10m level from the typhoon 'Maemi' which did considerable damage to Korean in 2003, using the wind data at the height of 700 hPa. September 12th 09 LST~13th 12 LST period by the time a typhoon Maemi approached to the Korean peninsula. This study estimate damage amount using 'Fragility curve' which is the damage probability curve about a certain wind speed of the each building component factors based on wind load estimation results by using 3-second gust. But the fragility curve is not to Korea. Therefore, we use the fragility curves to FPHLM(FDFS, 2005). The result of houses damage amount is about 11 trillion 5 million won. This values are limit the 1-story detached dwelling, $62.51\sim95.56\;m^2$ of total area. Therefore, this process is possible application to other type houses.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.9
no.3
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pp.111-118
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2004
An ocean buoy was deployed 10 km off Donghae city, Korea at a depth of 130 m to measure meteorological (air pressure, air temperature, wind speed, wind gust, wind direction, relative humidity) and oceanographic data (water properties and currents in the whole column) in real-time. The buoy recorded a maximum wind gust of 25 m/s (10 minutes' average speed of 20 m/s) and a minimum air pressure of 980 hPa when the eye of typhoon Maemi passed by near the Uljin city, Korea at 03:00 on 13 September 2003. The wave height reached maximum of 9 m with the significant wave height of 4 m at 04:00 (1 hour after the passage of Maemi). The currents measured near the surface reached up to about 100 cm/s at 13:00 (10 hours after the passage of Maemi). The mixed layer (high temperature and low salinity) thickness, which was accompanied by strong southward current, gradually increased from 20 m to 40 m during the 10 hours. A simple two layer model for the response to an impulsive alongshore wind over an uniformly sloping bottom developed by Csanady (1984) showed reasonable estimates of alongshore and offshore currents and interface displacement for the condition of typhoon Maemi at the buoy position (x=8.15 km) during the 10 hours.
Xing Fu;Wen-Long Du;Gang Li;Zhi-Qian Dong;Hong-Nan Li
Steel and Composite Structures
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v.52
no.4
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pp.461-473
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2024
This study focuses on the reliability of a transmission line under wind excitation and evaluates the failure probability using explicit data resources. The data-driven framework for calculating the failure probability of a transmission line subjected to wind loading is presented, and a probabilistic method for estimating the yearly extreme wind speeds in each wind direction is provided to compensate for the incompleteness of meteorological data. Meteorological data from the Xuwen National Weather Station are used to analyze the distribution characteristics of wind speed and wind direction, fitted with the generalized extreme value distribution. Then, the most vulnerable tower is identified to obtain the fragility curves in all wind directions based on uncertainty analysis. Finally, the failure probabilities are calculated based on the presented method. The simulation results reveal that the failure probability of the employed tower increases over time and that the joint probability distribution of the wind speed and wind direction must be considered to avoid overestimating the failure probability. Additionally, the mixed wind climates (synoptic wind and typhoon) have great influence on the estimation of structural failure probability and should be considered.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.4
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pp.21-28
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2009
Most of domestic shipyards are located at coastal regions which are affected by typhoons nearly every year. For effectiveness of shipbuilding, shipyards contain many facilities which are light-weighted and affected dominantly by wind. In the present paper, we analyze various wind fields over a shipyard including surrounding topology and structures to evaluate the structural safety of the facilities posed in the strong wind. Extreme wind speed for a study region was estimated by typhoon Monte Carlo simulation and then used for inlet wind speed for CFD analysis for wind load on the facilities. Considering geometrical wind effects, we assess the surface pressure of the elements as the pressure factor, the ratio of surface pressure to dynamic pressure. The results show that the simulated wind speed is greater than the design wind speed for the some facilities because of the shipyard's geometry. It also shows that surrounding topography in coastal area is needed to be considered and adjustment for design wind speed at wind load standard application is necessary for mooring ship and industry facilities.
This paper analyzed the peak stage of typhoons by using 10 years(2002~2011) data. The main purpose of this research is to provide the characteristic and tendency of peak stage of typhoons for navigators of ship. The research results show that typhoons of maximum wind speed 20~29m/ s and 40~49m/s account for 25% and 24% of whole typhoon, respectively. Ultra Typhoon of maximum wind speed 50m/ s and over accounts for 24% of whole typhoon. Peak stage mean arrival time from tropical depression and tropical storm are 3.6 days and 2.1 days, respectively. Duration time of peak stage is within 2 days and mean duration time of peak stage is 31hours. Latitudes and longitudes that mainly appears peak stage are at $15^{\circ}{\sim}25^{\circ}N$ and $120^{\circ}{\sim}140^{\circ}E$. This dangerous sea area has the oceanic environmental characteristic that Taiwan and Philippines are locate west side and a vast the North Pacific occupy east side. Navigators of ship in this dangerous sea area keep strict watch. Ultra Typhoons occur most frequently in September. Peak stage of Ultra Typhoon also appears at $15^{\circ}{\sim}25^{\circ}N$ and $120^{\circ}{\sim}140^{\circ}E$.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.08a
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pp.64-73
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2004
During the period of every summer to early autumn seasons, ships have been wrecked or grounded from effect of a typhoon in the waters around Korean Peninsular. Typhoon Rusa killed more than 100 people in September 2002. Super Typhoon Maemi passed southeast of South Korea in September 12-13, 2003, with gale winds blowing at a record 60 m/s and caused much ship groundings, collisions and sinkings over 3000 in dockyards, harbors and places of refuge. These are things that could have been prevented had there merely been prior warning. The aim of this study is to examine what effect these typhoons had on occurrence characteristics of the maritime accidents in South Korea. In this work, records of marine accidents caused by a typhoon are investigated for the period from 1962 to 2002. The distribution is also compared with the trajectories of typhoons, passed during the 1990-2003. It is shown that attack frequency of typhoon and number of marine accidents is the highest in August. We use the track data of Maemi such as central pressure, maximum sustained wind speed and area of each 15m/s and 25m/s winds as a case study to draw a map as a risk index.
This study investigates the characteristics of turbulent fluxes observed at Ieodo Ocean Research Station (IORS) in autumn 2014. The 10 Hz IORS data is quality controlled and calculated to be the 30 minutes turbulent fluxes. The quality control consists of five steps: a weather check, Vickers and Mahrt (VM) sequential check, VM parallel check, flag check, and direction check. Since the IORS is an open-sea station with no orographic influence, there are no significant diurnal variations for the turbulent fluxes and 10 m wind speed. According to stabilities, the unstable and semi-unstable states appear more than 28% and 70% in autumn, respectively and they have strong winds of over $10m\;s^{-1}$. In addition, the turbulent fluxes increase with increasing wind speed. In particular, the latent heat flux and its deviations are clearly shown because the latent heat flux is influenced by the change of both the sea surface roughness and wave height induced by the wind. To demonstrate the changes of the turbulent fluxes before and after typhoon, Vongpong (1419), which is the most intense typhoon affecting the Korean Peninsula in 2014, is considered. The turbulent flux fluctuates in accordance with the location of Vongpong. The turbulent fluxes have a large (small) variation when Vongpong approaches (retreats) at the IORS. The overall results represent that the IORS data helps us understand physical processes related to air-sea interaction by providing the valuable and reliable observed data.
Flutter derivatives provide the basis of predicting the critical wind speed in flutter and buffeting analysis of long-span cable-supported bridges. Many studies have been performed on the methods and applications of identification of flutter derivatives of bridge decks under wind action. In fact, strong wind, especially typhoon, is always accompanied by heavy rain. Then, what is the effect of rain on flutter derivatives and flutter critical wind speed of bridges? Unfortunately, there have been no studies on this subject. This paper makes an initial study on this problem. Covariance-driven Stochastic Subspace Identification (SSI in short) which is capable of estimating the flutter derivatives of bridge decks from their steady random responses is presented first. An experimental set-up is specially designed and manufactured to produce the conditions of rain and wind. Wind tunnel tests of a quasi-streamlined thin plate model are conducted under conditions of only wind action and simultaneous wind-rain action, respectively. The flutter derivatives are then extracted by the SSI method, and comparisons are made between the flutter derivatives under the two different conditions. The comparison results tentatively indicate that rain has non-trivial effects on flutter derivatives, especially on and $H_2$ and $A_2$thus the flutter critical wind speeds of bridges.
Through comparing the mean wind profiles observed overland during the passages of four typhoons, and the gradient wind speeds calculated based on the sea level pressure data provided by a numerical model, the present paper discusses, (a) whether the gradient balance is a valid assumption to estimate the wind speed in the height range of 1250 m ~ 1750 m, which is defined as the upper-level mean wind speed, in a tropical cyclone over land, and (b) if the super-gradient feature is systematically observed below the height of 1500 m in the tropical cyclone wind field over land. It has been found that, (i) the gradient balance is a valid assumption to estimate the mean upper-level wind speed in tropical cyclones in the radial range from the radius to the maximum wind (RMW) to three times the RMW, (ii) the super-gradient flow dominates the wind field in the tropical cyclone boundary layer inside the RMW and is frequently observed in the radial range from the RMW to twice the RMW, (iii) the gradient wind speed calculated based on the post-landfall sea level pressure data underestimates the overall wind strength at an island site inside the RMW, and (iv) the unsynchronized decay of the pressure and wind fields in the tropical cyclone might be the reason for the underestimation.
A good understanding of normal modal variability of civil structures due to varying environmental conditions such as temperature and wind is important for reliable performance of vibration-based damage detection methods. This paper addresses the quantification of wind-induced modal variability of a cable-stayed bridge making use of one-year monitoring data. In order to discriminate the wind-induced modal variability from the temperature-induced modal variability, the one-year monitoring data are divided into two sets: the first set includes the data obtained under weak wind conditions (hourly-average wind speed less than 2 m/s) during all four seasons, and the second set includes the data obtained under both weak and strong (typhoon) wind conditions during the summer only. The measured modal frequencies and temperatures of the bridge obtained from the first set of data are used to formulate temperature-frequency correlation models by means of artificial neural network technique. Before the second set of data is utilized to quantify the wind-induced modal variability, the effect of temperature on the measured modal frequencies is first eliminated by normalizing these modal frequencies to a reference temperature with the use of the temperature-frequency correlation models. Then the wind-induced modal variability is quantitatively evaluated by correlating the normalized modal frequencies for each mode with the wind speed measurement data. It is revealed that in contrast to the dependence of modal frequencies on temperature, there is no explicit correlation between the modal frequencies and wind intensity. For most of the measured modes, the modal frequencies exhibit a slightly increasing trend with the increase of wind speed in statistical sense. The relative variation of the modal frequencies arising from wind effect (with the maximum hourly-average wind speed up to 17.6 m/s) is estimated to range from 1.61% to 7.87% for the measured 8 modes of the bridge, being notably less than the modal variability caused by temperature effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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