Marine weather information provided for vessels is mainly offered by radio devices such as NAVTEX, Weather Fax., and others. However, the information is too general for large areas, and lacks more detail. So, many seafarers are disinclined to use the information to initiate proper readiness of vessels' safety, avoiding marine accidents such as grounding, hull and cargo damage, but cannot develop an optimal and economical navigation plan, considering the inadequate level of low precision weather information. The purpose of this paper is to develop a strong wind warning system, based on the digital anemometer installed on the bridge. This study analyzed the data on 10-minutes average wind speed, when the vessel's grounding accidents happened in Korean ports. Results reveal that the vessel's strong wind warning algorithm, can estimate the growing of wind speed two-three hours in advance.
The spatial characteristics of typhoon-class strong wind during the non-typhoon period were analyzed using, a cluster analysis of the observational data and of special strong wind advisories and, warnings issued by the Korean Meteorological Administration. On the Korean Peninsula, strong winds during non-typhoon periods showed a wide variety of spatial characteristics. In particular, the cluster analysis showed that strong winds could be classified into six clusters on the Korean Peninsula, and that the spatial distribution, occurrence rate of strong winds, and strong wind speed in each cluster were complex and diverse. In addition, our analysis of the frequency of issuance of special strong wind warnings showed a significant difference in the average frequency of strong wind warnings issued in metropolitan cities, with relatively high numbers of warnings issued in Gyeongsangbuk-do and, Jeollanam-do, and low numbers of warning issued inland and in other metropolitan cities. As a result of the changing trend in warnings issued from 2004 to 2019, Ulsan and Busan can be interpreted as having a relatively high number of warnings; the frequency of strong wind warnings issuances and strong wind occurrences in these cities is increasing rapidly. Based on the results of this study, it is necessary to identify areas with similar strong wind characteristics and consider specific regional standards in terms of disaster prevention.
Kim, Hak-Sun;Lee, Sung-Su;Nam, Kwang-Hyun;Kim, Yong-Dal;Hong, Chang-Moon;Shim, Kyu-Cheoul;Kim, Eung-Chul
한국방재학회:학술대회논문집
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2007.02a
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pp.29-32
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2007
Damages induced typhoons have been increased and super-typhoons have occurred frequently. In our study, we propose a storm risk assessment technique based on CFD for the industrial structures and equipment located in the coastal regions. Inflow wind speeds are obtained through the information of geography and meteorology in considering regions before pressures of wind-environment and structures corresponding to different winds are calculated with wind speed multiplier and pressure coefficient. The results are applicable to evaluate a warning wind speed or regions vulnerable to debris in a considering region and to examine the safety of structures and their exteriors.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.24
no.2
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pp.63-77
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2022
Our aim was to reduce estimation errors of a wind velocity model used as an early warning system for weather risk management in the agricultural sector. The Rural Development Administration (RDA) agricultural weather observation network's wind velocity data and its corresponding estimated data from January to December 2020 were used to calculate linear regression equations (Y = aX + b). In each linear regression, the wind estimation error at 87 points and eight time slots per day (00:00, 03:00, 06:00, 09.00, 12.00, 15.00, 18.00, and 21:00) is the dependent variable (Y), while the estimated wind velocity is the independent variable (X). When the correlation coefficient exceeded 0.5, the regression equation was used as the wind velocity correction equation. In contrast, when the correlation coefficient was less than 0.5, the mean error (ME) at the corresponding points and time slots was substituted as the correction value instead of the regression equation. To enable the use of wind velocity model at a national scale, a distribution map with a grid resolution of 250 m was created. This objective was achieved b y performing a spatial interpolation with an inverse distance weighted (IDW) technique using the regression coefficients (a and b), the correlation coefficient (R), and the ME values for the 87 points and eight time slots. Interpolated grid values for 13 weather observation points in rural areas were then extracted. The wind velocity estimation errors for 13 points from January to December 2019 were corrected and compared with the system's values. After correction, the mean ME of the wind velocities reduced from 0.68 m/s to 0.45 m/s, while the mean RMSE reduced from 1.30 m/s to 1.05 m/s. In conclusion, the system's wind velocities were overestimated across all time slots; however, after the correction model was applied, the overestimation reduced in all time slots, except for 15:00. The ME and RMSE improved b y 33% and 19.2%, respectively. In our system, the warning for wind damage risk to crops is driven by the daily maximum wind speed derived from the daily mean wind speed obtained eight times per day. This approach is expected to reduce false alarms within the context of strong wind risk, by reducing the overestimation of wind velocities.
A thermal index which considers metabolic heat generation of human body is proposed for operational forecasting. The new thermal index, Perceived Temperature (PT), is forecasted using Weather Research and Forecasting (WRF) mesoscale model and validated. Forecasted PT shows the characteristics of diurnal variation and topographic and latitudinal effect. Statistical skill scores such as correlation, bias, and RMSE are employed for objective verification of PT and input meteorological variables which are used for calculating PT. Verification result indicates that the accuracy of air temperature and wind forecast is higher in the initial forecast time, while relative humidity is improved as the forecast time increases. The forecasted PT during 2007 summer is lower than PT calculated by observation data. The predicted PT has a minimum Root-Mean-Square-Error (RMSE) of $7-8^{\circ}C$ at 9-18 hour forecast. Spatial distribution of PT shows that it is overestimated in western region, while PT in middle-eastern region is underestimated due to strong wind and low temperature forecast. Underestimation of wind speed and overestimation of relative humidity have caused higher PT than observation in southern region. The predicted PT from the mesoscale model gives appropriate information as a thermal index forecast. This study suggests that forecasted PT is applicable to the prediction of health warning based on the relationship between PT and mortality.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.19
no.3
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pp.130-139
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2017
The crop damage caused by strong wind was predicted using the wind speed data available from Korean Meteorological Administration (KMA). Wind speed data measured at 19 automatic weather stations in 2012 were compared with wind data available from the KMA's digital forecast. Linear regression equations were derived using the maximum value of wind speed measurements for the three-hour period prior to a given hour and the digital forecasts at the three-hour interval. Estimates of daily maximum wind speed were obtained from the regression equation finding the greatest value among the maximum wind speed at the three-hour interval. The estimation error for the daily maximum wind speed was expressed using normal distribution and Weibull distribution probability density function. The daily maximum wind speed was compared with the critical wind speed that could cause crop damage to determine the level of stages for wind damage, e.g., "watch" or "warning." Spatial interpolation of the regression coefficient for the maximum wind speed, the standard deviation of the estimation error at the automated weather stations, the parameters of Weibull distribution was performed. These interpolated values at the four synoptic weather stations including Suncheon, Namwon, Imsil, and Jangsu were used to estimate the daily maximum wind speed in 2012. The wind damage risk was determined using the critical wind speed of 10m/s under the assumption that the fruit of a pear variety Mansamgil would begin to drop at 10 m/s. The results indicated that the Weibull distribution was more effective than the normal distribution for the estimation error probability distribution for assessing wind damage risk.
During the period of every summer to early autumn seasons, ships have been wrecked or grounded from effect of a typhoon in the water areas around Korean Peninsula Typhoon Rusa killed more than 100 people in September 2002. Super Typhoon Maemi passed southeast of South Korea in September 12-13, 2003, with a strong gale 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. This study outlines the occurrence characteristics of maritime accidents caused by a typhoon in South Korea for the period from 1962 to 2002. The distribution of the accident records is also compared with the trajectories, winds, central pressures 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 and the marine accidents due to typhoon have a close relation to the distribution of accumulated wind and pressure fields.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.4
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pp.146-156
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2016
In this study, we developed a large fire forecasting system using critical weather conditions, such as strong winds and effective humidity. We incorporated information on forest type prior to large fires using an incident case study. The case study includes thirty-seven large fires covering more than 100 ha of damaged area over the last 20 years. Dangerous large fire regions were identified as areas of more than 30 ha of Korean red pine and the surrounding two kilometers. Large fires occur when wind speeds average 5.3 m/s with a maximum of 11.6 m/s and standard deviation of 2.5 m/s. Effective humidity for large fires average 30% with a minimum of 13% and standard deviation of 14.5%. In dangerous Korean red pine stand areas, the large fire 'Watch' level is issued when effective humidity is 30-45% for more than two days and average wind speed is 7-10 m/s. The 'Warning' level is issued when effective humidity is less than 30% for more than two days and average wind speed is more than 11 m/s. Therefore, from now on, the large fire forecasting system can be used effectively for forest fire prevention activities based on a selection and concentration strategy in dangerous large fire regions using severe weather conditions.
We installed temporary strong motion seismometers at the ground surface, 1 m, 2 m, and 9 m at an existing seismic station that houses permanent seismometers installed at 20 m and 100 m, to investigate the influence of installation depth on the recorded ambient and anthropogenic noise level and the characteristics of earthquake signals. Analysis of the ambient noise shows that anthropogenic noise dominates where vibration period T < 1 s at the studied site, whereas wind speed appears to be strongly correlated with the noise level at T > 1 s. Frequency-wavenumber analysis of 2D seismometer array suggests that ambient noise in short periods are predominantly body waves, rather than surface waves. The level of ambient noise was low at 9 m and 20 m, but strong amplification of noise level at T < 0.1 s was observed at the shallow seismometers. Both the active-source test result and the recorded earthquake data demonstrated that the signal level is decreased with the increase of depth. Our result also shows that recorded motions at the ground and 1 m are strongly amplified at 20 Hz (T = 0.05 s), likely due to the resonance of the 3 m thick soil layer. This study demonstrates that analysis of ambient and active-source vibration may help find optimal installation depth of strong motion seismometers. We expect that further research considering various noise environments and geological conditions will be helpful in establishing a guideline for optimal installation of strong motion seismometers.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.5
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pp.38-48
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2010
Adverse weather (e.g. strong winds, snow and ice) will probably appear as a more serious and frequent threat to road traffic than in clear climate. Another consequence of climate change with a natural disastrous on road traffic is respond to traffic accident more the large and high-rise bridge zone, tunnel zone, inclined plane zone and de-icing zone than any other zone, which in turn calls for continuous adaption of monitoring procedures. Accident mitigating measures against this accident category may consist of intense winter maintenance, the use of road weather information systems for data collection and early warnings, road surveillance and traffic control. While hazard from reduced road friction due to snow and ice may be eliminated by snow removal and de-icing measures, the effect of strong winds on road traffic are not easily avoided. The purpose of the study described here, was to design of amber information the relationship between traffic safety, weather, user information on road weather and driving conditions in local-scale Geographic. The most applications are the optimization of the amber information definition, improvements to road surveillance, road weather monitoring and improved accuracy of user information delivery. Also, statistics on wind gust, surface condition, vehicle category and other relevant parameters for wind induced accidents provide basis for traffic control, early warning policies and driver education for improved road safety at bad weather-exposed locations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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