A Study on the Application ratio of Directional wind speeds Characteristics by Gumbel Model Simulation Using Directional wind Patterns

풍향패턴에 따른 굼벨 모델 시뮬레이션에 의한 풍향풍속성의 적용율 평가에 관한 연구

  • Received : 2010.06.13
  • Accepted : 2010.10.29
  • Published : 2010.12.27

Abstract

In this study, an assessment method that considers the effects of directional wind speeds on buildings or structures that are sensitive to wind is proposed. Also, the basic characteristics of directional wind speeds were assessed by means of local annual maximum wind speeds. From the method of assessment of the characteristics of directional wind speeds, their goodness-of-fit was verified by applying extreme value distribution to the data on annual maximum wind speeds from the Korea Meteorological Administration. To consider the characteristics of directional winds, an assessment method is suggested that divides the directional wind pattern of each directional wind speed into four groups. From the study results, all the data on directional wind speeds based on the Gumbel distribution were examined using data on annual maximum wind speeds from Seoul, Tongyung, and Incheon. Since the Gumbel model of all directional wind speeds has independent probability characteristics that govern the 4 directional wind pattern groups, the application ratio proposed was based on the assessment of these four groups. According to the goodness-of-fit of the data on the annual maximum wind speeds based on the Gumbel distribution, new application ratios were proposed that consider the directional wind speeds in Seoul, Tongyung, and Incheon.

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.

Keywords

References

  1. 기상청(1995) 기상연보.
  2. 김동우, 변석웅, 하영철(2004) 풍향빈도를 고려한 풍향별 재현 기대풍속의 예측에 관한 연구, 한국풍공학회지, 한국풍공학회, pp.37-42.
  3. 김동우, 유기철, 주석준, 김윤석(2008) 확률분포모델에 따른 재현기대풍속의 비교-주요 8개 도시를 중심으로-, 한국풍공학회학술대회, pp.32-41.
  4. 윤재옥(2003) 한국 29개 주요 도시의 풍향, 풍속 및 바람특성 비교 연구, 대한건축학회논문집 계획계, 대한건축학회, 제19권, 제11호, pp.229-236.
  5. 윤재옥(1992) 서울지역의 바람특성과 확률분포(와이블분포)를 이용한 풍향, 풍속 예측에 관한 연구, 대한건축학회논문집, 대한건축학회, 제8권, 제4호, pp.145-152.
  6. 이석종, 장한섭, 하영철 (2004) 태풍영향권역에 있어서 설계기본풍속의 합리적 평가방법에 관한 연구, 한국풍공학회지, 한국풍공학회, pp.43-48.
  7. 조효남, 차철준, 백현식(1989) 확률에 기초한 한국의 기본 설계풍속 추정, 전산구조공학회논문집, 전산구조공학회, 제2권, 제2호, pp.63-72.
  8. 하영철, 김종락, 김규석(2004) 건축물 설계용 기본풍속분포도, 한국풍공학회지,한국풍공학회, pp.84-92.
  9. Chung, Y. and Kanda, J. (1997) Optimum design wind speed based on directional characteristics of extreme value distribution, Proc. the 4th Asia-Pacific Symosium on Wind Engineering, pp.87-90.
  10. Eadie, W.T.D. Drijard, F.E., James, M.R., and Sadoulet, B. (1971) Statistical Methods in Experimental Physics, North-Holland, Amsterdam, pp.269-271.
  11. Prandtl (1932) Meteorologische Anwendung der Storo mungslehre, Beitr. Phys. Atmosph, Bd.19.
  12. Stuart, A., Keith, O., and Steven, A. (1999) Kendall's Advanced Theory of Statistics 2A. London: Arnold, a member of the Hodder Headline Group, 25.37-25.43.