In this study, we analyzed the characteristics of flow around the Daeyeon automatic weather station (AWS 942) and established formulas estimating inflow wind speeds at a computational fluid dynamics (CFD) model domain for the area around Pukyong national university using a computational fluid dynamics (CFD) model. Simulated wind directions at the AWS 942 were quite similar to those of inflows, but, simulated wind speeds at the AWS 942 decreased compared to inflow wind speeds except for the northerly case. The decrease in simulated wind speed at the AWS 942 resulted from the buildings around the AWS 942. In most cases, the AWS 942 was included within the wake region behind the buildings. Wind speeds at the inflow boundaries of the CFD model domain were estimated by comparing simulated wind speeds at the AWS 942 and inflow boundaries and systematically increasing inflow wind speeds from $1m\;s^{-1}$ to $17m\;s^{-1}$ with an increment of $2m\;s^{-1}$ at the reference height for 16 inflow directions. For each inflow direction, calculated wind speeds at the AWS 942 were fitted as the third order functions of the inflow wind speed by using the Marquardt-Levenberg least square method. Estimated inflow wind speeds by the established formulas were compared to wind speeds observed at 12 coastal AWSs near the AWS 942. The results showed that the estimated wind speeds fell within the inter quartile range of wind speeds observed at 12 coastal AWSs during the nighttime and were in close proximity to the upper whiskers during the daytime (12~15 h).
본 연구는 바람에 민감한 영향을 받는 건축물 또는 구조물에 있어서 풍향풍속을 고려하여 평가하는 방법을 제안하며 지역별 년 최대풍속에 따른 풍향풍속 특성에 대한 기초적인 결과를 정리한 것이다. 본 풍향풍속성 평가방법에서는 년최대풍속의 기상청 데이터를 기초로 하여 극치분포를 통해 적합성을 확인하였으며 풍향성을 고려하기 위하여 풍향풍속별 풍향패턴을 4그룹으로 구분하여 풍향풍속성 평가방법을 시도하여 제안하였다. 연구결과는 서울, 통영, 인천지역의 년최대풍속 기상데이터를 사용하여 전풍향풍속이 Gumbel분포에 의한 적합성을 확인하였으며, 이 전풍향풍속의 Gumbel model은 패턴별 4그룹 풍향풍속 Gumbel mode을 지배하는 독립된 확률특성을 가지므로 풍향패턴 4그룹 풍향풍속성의 평가를 통하여 적용율을 제안하였다. 연구결과는 년최대풍속에 의한 Gumbel분포의 적합성에 따른 서울, 통영, 인천 지역의 풍향패턴 4그룹 풍향풍속성을 고려한 새로운 적용율을 제안하였다.
This study is concerned with the estimation of wind speeds for return period in cellularized district of Busan by the recent meteorological data. Recently standard of the wind load in Busan area is determined by using meteorological wind speed data which is observed on Automated Synoptic Observing System(ASOS) only. Applying the existing basic wind speed that is 40m/s to the construction design of Busan area is inefficient. Because the wind speeds of Busan area show different amounts depend on the location of cellularized district. This research analyze the observed data of wind speeds of cellularized district in Busan based on Automate Weather System(AWA). In addition that we compute regional wind speeds for return period by using Gumbel distribution and study and compare with the existing basic wind speeds after evaluating appropriateness by Hazen's plot method.
Data of the typhoon affecting Korean peninsula from 1951 to 2005 are obtained from the RSMC best track and six climatological characteristics of the typhoons are examined. Local wind speeds are obtained by the physical model for wind fields. Typhoons are generated by the Monte Carlo simulation and their wind speeds are distributed using Weibull CDF. Simulated typhoon wind speeds are used to obtain different wind speeds corresponding their mean recurrence intervals.
Probabilistic information regarding directional extreme wind speeds is important for the precise estimation of the design wind loads on structures. A joint probability distribution model of directional extreme typhoon wind speeds is established using Monte Carlo simulation and empirical copula function to fully consider the correlations of extreme typhoon wind speeds among the different directions. With this model, a procedure for estimating directional extreme wind speeds for given return periods, which ensures that the overall risk is distributed uniformly by direction, is established. Taking 5 typhoon-prone cities in China as examples, the directional extreme typhoon wind speeds for given return periods estimated by the present method are compared with those estimated by the method proposed by Cook and Miller (1999). Two types of directional factors are obtained based on Cook and Miller (1999) and the UK standard's drafting committee (Standard B, 1997), and the directional risks for the given overall risks are discussed. The influences of the extreme wind speed correlations in the different directions and the simulated typhoon wind speed sample sizes on the estimated extreme wind speeds for a given return period are also discussed.
The probabilistic information of directional extreme wind speeds is important for precisely estimating the design wind loads on structures. A new joint probability distribution model of directional extreme wind speeds is established based on observed wind-speed data using multivariate extreme value theory with the t-Copula function in the present study. At first, the theoretical deficiencies of the Gaussian-Copula and Gumbel-Copula models proposed by previous researchers for the joint probability distribution of directional extreme wind speeds are analysed. Then, the t-Copula model is adopted to solve this deficiency. Next, these three types of Copula models are discussed and evaluated with Spearman's rho, the parametric bootstrap test and the selection criteria based on the empirical Copula. Finally, the extreme wind speeds for a given return period are predicted by the t-Copula model with observed wind-speed records from several areas and the influence of dependence among directional extreme wind speeds on the predicted results is discussed.
Global warming and climate change are increasing the intensity of typhoons and hurricanes and thus increasing the risk effects of typhoon and hurricane hazards on nuclear power plants (NPPs). To reflect these changes, a new NPP should be designed to endure design-basis hurricane wind speeds corresponding to an exceedance frequency of $10^{-7}/yr$. However, the short typhoon and hurricane observation records and uncertainties included in the inputs for an estimation cause significant uncertainty in the estimated wind speeds for return periods of longer than 100,000 years. A logic-tree framework is introduced to handle the epistemic uncertainty when estimating wind speeds. Three key parameters of a typhoon wind field model, i.e., the central pressure difference, pressure profile parameter, and radius to maximum wind, are used for constructing logic tree branches. The wind speeds of the simulated typhoons and the probable maximum wind speeds are estimated using Monte Carlo simulations, and wind hazard curves are derived as a function of the annual exceedance probability or return period. A logic tree decreases the epistemic uncertainty included in the wind intensity models and provides reasonably acceptable wind speeds.
Predictions of the pedestrian level wind speeds for the downtown area of Auckland that have been obtained by wind tunnel and computational fluid dynamic (CFD) modelling are presented. The wind tunnel method involves the observation of erosion patterns as the wind speed is progressively increased. The computational solutions are mean flow calculations, which were obtained by using the finite volume code PHOENICS and the $k-{\varepsilon}$ turbulence model. The results for a variety of wind directions are compared, and it is observed that while the patterns are similar there are noticeable differences. A possible explanation for these differences arises because the tunnel prediction technique is sensitivity to gust wind speeds while the CFD method predicts mean wind speeds. It is shown that in many cases the computational model indicates high mean wind speeds near the corner of a building while the erosion patterns are consistent with eddies being shed from the edge of the building and swept downstream.
This study presents rational methods for probability-based estimates of basic design wind speeds in Korea and develops a risk-bases nation-wide map of design wind speeds. The paper examines the fitting of the Type-I extreme model to maximum yearly non-typhoon wind data from long-term records based on the conventional method and to maximum monthly nod-typhoon wind data from short-term records following Grigorin's approach. The paper also reviews the applicability of the method using short records of about 5 years. The basic design wind speeds for typhoon and non-typhoon wind at a station are made to be obtained from a mixed model which is given as a product of typhoon and non-typhoon extreme wind distributions. A practical method which is based on the fitting of the Type I model to records or typhoon and non-typhoon mixed wind data at a station is also preposed in this study.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제18권2호
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pp.136-140
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2018
We propose an improved semi-empirical scattering model for X-band radar backscattering from rough sea surfaces. This new model has a wider validity range of wind speeds than does the existing semi-empirical sea spectrum (SESS) model. First, we retrieved the small-roughness parameters from the sea surfaces, which were numerically generated using the Pierson-Moskowitz spectrum and measurement datasets for various wind speeds. Then, we computed the backscattering coefficients of the small-roughness surfaces for various wind speeds using the integral equation method model. Finally, the large-roughness characteristics were taken into account by integrating the small-roughness backscattering coefficients multiplying them with the surface slope probability density function for all possible surface slopes. The new model includes a wind speed range below 3.46 m/s, which was not covered by the existing SESS model. The accuracy of the new model was verified with two measurement datasets for various wind speeds from 0.5 m/s to 14 m/s.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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