Extreme environments and freak wave characteristics in the coastal waters of Korean Peninsula are analyzed using the observed wave data. Freak wave has been intensely emphasized as an important environmental force parameter in several recent research works. However, the mechanism and occurrence probability of freak wave are not clarified. The aims of this study we: to summarize the distribution of extreme environment for wind waves, and to find occurrence probability of freak wave in the coastal waters of Korean Peninsula. These extreme sea conditions are discussed by applying extreme value analysis method, and the statistic characteristics are summarized which can be used to the design and analysis of coastal structures. The mechanism and the occurrence probability of freak wave are also discussed in detail using wave parameters in considered with wave deformation in the coastal waters. Key Words : extreme wave, freak wave, extreme analysis, design wave, probability density.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.581-585
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2010
This study introduced a Bayesian based frequency analysis in which the statistical trend seasonal analysis for hydrologic extreme series is incorporated. The proposed model employed Gumbel and GEV extreme distribution to characterize extreme events and a fully coupled bayesian frequency model was finally utilized to estimate design rainfalls in Seoul. Posterior distributions of the model parameters in both trend and seasonal analysis were updated through Markov Chain Monte Carlo Simulation mainly utilizing Gibbs sampler. This study proposed a way to make use of nonstationary frequency model for dynamic risk analysis, and showed an increase of hydrologic risk with time varying probability density functions. In addition, full annual cycle of the design rainfall through seasonal model could be applied to annual control such as dam operation, flood control, irrigation water management, and so on. The proposed study showed advantage in assessing statistical significance of parameters associated with trend analysis through statistical inference utilizing derived posterior distributions.
In this study, extreme wind speeds in the Western North Pacific (WNP) were estimated using reanalysis wind fields synthesized with an empirical typhoon vortex model. Reanalysis wind data used is the Fifth-generation European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) reanalysis (ERA5) data, which was deemed to be the most suitable for extreme value analysis in this study. The empirical typhoon vortex model used has the advantage of being able to realistically reproduce the asymmetric winds of a typhoon by using the gale/storm-forced wind radii information in the 4 quadrants of a typhoon. Using a total of 39 years of the synthesized reanalysis wind fields in the WNP, extreme value analysis is applied to the General Pareto Distribution (GPD) model based on the Peak-Over-Threshold (POT) method, which can be used effectively in case of insufficient data. The results showed that the extreme analysis using the synthesized wind data significantly improved the tendency to underestimate the extreme wind speeds compared to using only reanalysis wind data. Considering the difficulty of obtaining long-term observational wind data at sea, the result of the synthesized wind field and extreme value analysis developed in this study can be used as basic data for the design of offshore structures.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.124-124
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2020
This study proposes a framework to evaluate extreme drought using the natural drought index and hot spot analysis. The study area was South Korea. Data were used from 59 automatic synoptic observing system stations. The variable infiltration capacity model was used for the period from 1981 to 2016. The natural drought index was constructed from precipitation, runoff and soil moisture data, which reflect the water cycle. The average interval, duration and severity of extreme drought events were determined following Run theory. The most extreme drought period occurred in 2014-2016, with 46 of 59 weather stations exhibition drought conditions and 78% exhibition extreme drought conditions. The Inje and Seosan station exhibited the longest drought duration of 6 months, and the most severe drought was 5 times higher than the extreme drought severity threshold. The hot spot analysis was used to explore the extreme drought conditions and showed an increasing trend in the middle and northeastern parts of South Korea. Overall, this study provides water resource managers with essential information about locations and significant trends of extreme drought.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.201-201
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2016
The asymptotic extreme value distributions of maxima are a natural choice when designing against future extreme events like flood peaks or wave heights, given a stationary time series. The generalized extreme value distribution (GEV) is often utilised in this context because it is seen as a convenient single expression for extreme event analysis. However, the GEV has a drawback because the location of the distribution bound relative to the data is a discontinuous function of the GEV shape parameter. That is, for annual maxima approximated by the Gumbel distribution, the data is also consistent with a GEV distribution with an upper bound (no lower bound) or a GEV distribution with a lower bound (no upper bound). A more consistent single extreme value expression for design purposes is proposed as the Weibull distribution of smallest extremes, as applied to transformed annual maxima. The Weibull distribution limit holds here for sufficiently large sample sizes, irrespective of the extreme value domain of attraction applicable to the untransformed maxima. The Gumbel, Type 2, and Type 3 extreme value distributions thus become redundant, together with the GEV, because in reality there is only a single asymptotic extreme value distribution required for design purposes - the Weibull distribution of minima as applied to transformed maxima. An illustrative synthetic example is given showing transformed maxima from the normal distribution approaching the Weibull limit much faster than the untransformed sample maxima approach the normal distribution Gumbel limit. Some New Zealand examples are given with the Weibull distribution being applied to reciprocal transformations of annual flood maxima, where the untransformed maxima follow apparently different extreme value distributions.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.15-15
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2016
In South Korea, annual maximum precipitation often occurs in association with mature typhoons in the western Pacific and from summer monsoon rains. In addition, certain years have no significant typhoon activity. Therefore, the characteristics of frequency distributions differ between extreme typhoons and monsoon events. Those extremes are also influenced from climate conditions in a different way. Application of nonstationary frequency analysis to the AMP data combined with typhoon and monsoon events might not always be reasonable. Therefore, we propose a novel approach of nonstationary frequency analysis to integrate extreme events of AMP induced from two main sources such as typhoons and monsoon in the current study. In this way, we were able to model the nonstationarity of extreme events from tropical storms and monsoon separately.
Park, Sung Boo;Shin, Seong Yun;Shin, Da Gyun;Jung, Kwang Hyo;Choi, Yong Ho;Lee, Jaeyong;Lee, Seung Jae
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.34
no.1
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pp.26-36
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2020
An extreme value analysis of metocean data which include wave, wind, and current data is a prerequisite for the operation and survival of offshore structures. The purpose of this study was to provide information about the return wave, wind, and current values for the Barents Sea using extreme value analysis. Hindcast datasets of the Global Reanalysis of Ocean Waves 2012 (GROW2012) for a waves, winds and currents were obtained from the Oceanweather Inc. The Gumbel distribution, 2 and 3 parameters Weibull distributions and log-normal distribution were used for the extreme value analysis. The least square method was used to estimate the parameters for the extreme value distribution. The return values, including the significant wave height, spectral peak wave period, wind speed and current speed at surface, were calculated and it will be utilized to design offshore structures to be operated in the Barents Sea.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.34
no.12
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pp.2051-2061
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2010
Extreme sports refers to sports activities with a high level of inherent danger, such as extreme skiing, snow-boarding, mountain biking, motocross bicycling, aggressive in-line skating, wake-boarding, and paragliding. This study investigates the characteristics of extreme sports participants as group identities through an examination of the differences between extreme sports participants and traditional sports groups in lifestyle and sportswear benefits sought. We composed a total 108-item lifestyle profiles characterized by six lifestyle dimensions (dress, diet, home, recreation, consumption, and sense of values); in addition, we developed 32 items for sportswear benefits sought. The surveys targeted 422 sports participants living in Korea (216 men and 206 women, aged 15-23): 119 extreme sports participants and 303 traditional sports participants. All items were evaluated on a 5-point Likert scale, and SPSS 17.0. was used for data analysis. Exploratory factor analysis was conducted to confirm the substructure of each lifestyle dimension and sportswear benefits sought. The results of the factor analysis on each lifestyle dimension are as follows: 5 factors in dress dimension, 4 in diet, 3 in home, 6 in recreation, 5 in consumption, and 6 in sense of values. Six factors of sportswear benefit sought were identified. A t-test revealed that there were significant differences between the two groups in lifestyle dimensions and sportswear benefits sought. This study reveals that the lifestyle characteristics of extreme sports participants are more likely than traditional sports group to be more self-expressive, more distinctive, more fashion-oriented, more conspicuous, and more brand-oriented, while preferring more active sports, more dynamic leisure, and a more sensible life. Another finding is that extreme sports participants seek the distinctive, conspicuous, and latest sportswear benefits.
The impact of artefacts in archived wind observations on the design wind speed obtained by extreme value analysis is demonstrated using case studies. A signpost protocol for detecting candidate artefacts is described and its performance assessed by comparing results against previously validated data. The protocol targets artefacts by exploiting the serial correlation between observations. Additional "sieve" algorithms are proposed to identify types of correctable artefact from their "signature" in the data. In extreme value analysis, artefacts displace valid observations only when they are larger, hence always increase the design wind speed. Care must be taken not identify large valid values as artefacts, since their removal will tend to underestimate the design wind speed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.170-170
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2018
In some case studies, the heavy precipitation events and rapid cyclogenesis in the extratropics can be caused by moist and warm tropical air masses. Tropical Moisture Exports (TME) correspond to the meridional transport of moist air masses, primarily born in tropical oceanic areas, to higher latitudes; and are closely related to flood events, especially in the mid-latitudes. The TME for the region of interest is mostly estimated by the back tracking approach using Lagrangian Analysis Tools (LAGRANTO) from ECMWF Re-Analysis (ERA) data. In this study, we aim to estimate the TME that are related to rainfall in Korea. The major moisture sources of the TME that contribute to heavy rainfall and extreme floods in Korea are identified. The TME is found to have significant connection with extreme events in Korea such as heavy rainfall and extreme flood events. The results show the most of the moisture sources comes from the west Pacific during the warm half of the year and it contributes significantly to the annual TME and is linked to the East Asian monsoon.
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