This study was attempted to provide some fundamental data for safety structrural design of biological production facility. Wind load and snow load, acting on agricultural structures is working more sensitive than any other load. Therefore, wind speed and snow depth according to return periods for design load estimation were calculated by frequency analysis using the weather data(maximum instantaneous wind speed, maximum wind speed, maximum depth of snow cover and fall) of 68 regions in Korea. Equations for estimating maximum instantaneous wind speed with maximum wind speed were developed for all, inland and seaside regions. The results were about the same as the current eqution in general. Design wind speed and snow depth according to return periods were calculated and Local design wind load and snow load depending on return periods were presented together with iso-wind speed and iso-snow depth maps. The calculated design snow depth by maximum depth of snow cover were higher than design snow depth by maximum depth of snow fall. Considering wind speed and snow depth, protected cultivation is very difficult in Ullungdo, Gangwon seaside and contiguity inland regions, and strong structural design is needed in the west-south seaside against wind speed, and structure design of biological production facility in these regions need special consideration.
There were 35 typhoons affecting Korean Peninsula from 1999 to 2009(The average annual number of typhoon is 3.18). Among these typhoons, the number of typhoon passing through the Yellow sea, the Southern sea and the East sea were 14, 6 and 15 respectively. Wind speed on the height of 10 m can be finally estimated using the surface roughness after we calculate wind speed on the height of 300 m from the data on the surface of 700 hPa. From the wind speeds on the height of 10 m, we can understand the regional distributions of strong wind speed are very different according to the typhoon tracks. Wind speed range showing the highest frequency is 10~20 m/s(45.69%), below 10 m/s(30.72%) and 20~30 m/s(17.31%) in high order. From the analysis of the wind speed on the hight of 80 m, we can know the number of occurrence of wind speed between 50 and 60 m/s that can affect wind power generation are 104(0.57%) and those of between 60 and 70 m/s that can be considered as extreme wind speed are even 8(0.04%).
Two extreme wind speed prediction models, the EWM(Extreme wind speed model) in IEC61400-1 and the Gumbel method were compared in this study. The two models were used to predict extreme wind speeds of six different sites in Korea and the results were compared with long term wind data. The NCAR reanalysis data were used for inputs to two models. Various periods of input wind data were tried from 1 year to 50 years and the results were compared with the 50 year maximum wind speed of NCAR wind data. It was found that the EWM model underpredicted the extreme wind speed more than 5 % for two sites. Predictions from Gumbel method overpredicted the extreme wind speed or underpredicted it less than 5 % for all cases when the period of the input data is longer than 10 years. The period of the input wind data less than 3 years resulted in large prediction errors for Gumbel method. Predictions from the EWM model were not, however, much affected by the period of the input wind data.
we applied Wind Field Module of PHRLM so that disaster prevention agency concerned can effectively estimate the possible strong wind damages by typhoon. In this study, therefore, we estimated wind speed at 300m level using 700hPa wind according to the research method by Franklin(2003), PHRLM(2003), and Vickery and Skerlj(2005). Then we calculated wind speed at 10m level using the estimated wind speed at 300m level, and finally, peak 3.second gust on surface. The case period is from 18LST August 31 to 03LST September 1, 2002, when the typhoon Rusa in 2002 was the most intense. Among disaster prediction models in the US, Wind Field Module of PHRLM in Florida was used for the 2002 typhoon Rusa case. As a result, peak 3.second gust on the surface increased $10\sim20%$ in the typhoon's 700hPa wind speed.
Representative impacts and effectiveness of surface meteorological observation data assimilation were examined in order to use wind resources estimation around southern coastal area of the Korean Peninsula. The data used in study are observational wind and temperature data at 5 and 41 sites of Regional Meteorological Offices and Automatical Weather Systems, respectively. Observation wind speed data tends to show small effective radius with limited area. Especially assimilation impacts of data observed at peninsula type sites like Yeosu play only around the inside of the peninsula. This limited effective radius for wind speed is caused by the strong correlation between topography and wind speed. And the efficient radius for surface air temperature is larger than that of wind. Data assimilation for observational air temperature is useful to increase the accuracy of wind energy estimation. However assimilation of wind data requires special care in its application due to high sensitivity of topographical complexity.
Global latent heat flux data sets are crucial for many studies such as those related to air-sea interaction and climate variation. Currently, various global latent heat flux data sets are constructed using satellite data. Japanese Ocean Flux data sets with Use of Remote sensing Observations (J-OFURO) includes one of the satellite-derived global latent heat flux data (Kubota et aI., 2000). In this study, we review future development of J-OFURO global latent heat flux data set. In particular, we investigate usage of multi-satellite data for estimating accurate global latent heat flux. Accurate estimation of surface wind speeds over the global ocean is one of key factors for the improved estimation of global latent heat flux. First, we demonstrate improvement of daily wind speed estimation using multi-satellites data from microwave radiometers and scatterometers such as DMSP/SSMI, ERS/AMI, QuikSCAT/SeaWinds, AqualAMSR-E, ADEOS2/AMSR etc. Next, we demonstrate improvement of global latent heat flux estimation using the wind speed data derived from multi-satellite data.
The joint distribution of wind speed and wind direction at a bridge site is vital to the estimation of the basic wind speed, and hence to the wind-induced vibration analysis of long-span bridges. Instead of the conventional way relying on the weather stations, this study proposed an alternate approach to obtain the original records of wind speed and the corresponding directions based on field measurement supported by the Structural Health Monitoring System (SHMS). Specifically, SHMS of Sutong Cable-stayed Bridge (SCB) is utilized to study the basic wind speed with directional information. Four anemometers are installed in the SHMS of SCB: upstream and downstream of the main deck center, top of the north and south tower respectively. Using the recorded wind data from SHMS, the joint distribution of wind speed and direction is investigated based on statistical methods, and then the basic wind speeds in 10-year and 100-year recurrence intervals at these four key positions are calculated. Analytical results verify the reliability of the recorded wind data from SHMS, and indicate that the joint probability model for the extreme wind speed at SCB site fits well with the Weibull model. It is shown that the calculated basic wind speed is reduced by considering the influence of wind direction. Compared to the design basic wind speed in the Specification of China, basic wind speed considering the influence of direction or not is much smaller, indicating a high safety coefficient in the design of SCB. The results obtained in this study can provide not only references for further wind-resistance research of SCB, but also improve the understanding of the safety coefficient for wind-resistance design of other engineering structures in the similar area.
In this paper, a sensorless pitch angle control method for a wind generation system is suggested. One-step-ahead prediction control law is adopted to control the pitch angle of a wind turbine in order for electric output power to track target values. And it is shown that this control scheme using the inverse dynamics of the controlled system enables us to predict current wind speed without an anemometer, to a considerable precision. The inverse input-output of the controlled system is realized by use of an artificial neural network. The proposed control and wind speed prediction method is applied to a Double-Feed Induction Generation system connected to a simple power system through computer simulation to show its effectiveness. The simulation results demonstrate that the suggested method shows better control performances with less control efforts than a conventional Proportional-Integral controller.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.386-389
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2006
The sea surface wind speed (SSWS) derived by microwave radiometer can be contaminated by change of microwave brightness temperature owing to the angle between the sensor azimuth and the wind direction (Relative Wind Direction). We attempt to correct the contamination to the SSWS derived by Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR) on Advanced Earth Observing Satellite II (ADEOS-II), by applying the method proposed by Konda and Shibata (2004). The improvement of accuracy of the SSWS estimation amounts to roughly 60% of the error caused by the RWD effect.
최근 구조물이 장대화됨에 따라 풍하중의 중요성이 대두되고 있으며, 풍속에 영향을 미치는 지표조도 및 지형에 의한 할증효과를 합리적으로 반영한 기본풍속 산정절차에 대한 가이드라인의 필요성이 증대되고 있다. 국내의 많은 설계기준에서는 기본풍속 산정에 대한 절차를 제시하고 있으며, 전국의 기본풍속 지도 또는 표를 제공하여 이를 사용하도록 하고 있다. 하지만 제시된 기본풍속의 산정 방법 및 사용데이터는 풍속을 평가함에 있어 반영해야 하는 부분 중 일부만 반영하거나, 도로교설계기준(MOLTMA, 2010)의 경우 불분명한 실정이다. 본 연구에서는 국내의 설계기준에서 제시하고 있는 전국 기본풍속에 대해 한계점을 분석하였다. 또한 이러한 문제를 개선하기 위해 지표조도 및 지형할증의 영향을 반영한 기본풍속 산정절차에 대한 가이드라인을 제시하였으며. 이 절차에 따라 전국 15개 지점의 기본풍속을 산정하여, 도로교설계기준에서 제시하고 있는 기본풍속과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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