We have established a wind map of Singapore, a city-state characterized its land cover by urban buildings to confirm a possibility of wind farm development. As a simple but useful approximation of urban canopy, a zero-plane displacement concept was employed. The territory is divided into 15 sectors having similar urban building layouts, and zero-plane displacement, equivalent roughness height at each sector was calculated to setup a terrain boundary condition. Annual mean wind speed and mean wind power density map were drawn by a CFD micrositing model, WindSim where Changi International Airport wind data was used as an in-situ measurement. Unfortunately, predicted wind power density does not exceed 80 $W/m^2$ at 50 m above ground level which would not sufficient for wind power generation. However, the established Singapore wind map is expected to be applied for wind environment assessment and urban planning purpose.
In order to understand regional wind characteristics and to estimate offshore wind resources, a wind map of the Korean Peninsula was established using remote-sensing data from the satellite, U.S. NASA Quik SCAT which has been deployed for the Sea Winds Project since 1999. According to the linear regression result between the wind map data and in-situ marine-buoy data, the correlation factor was greatly improved up to 0.87 by blending the remote-sensing data of Quik SCAT with U.S. NCEP/NCAR CDAS reanalysis data to eliminate precipitation interference and to increase temporal resolution. It is found from the established wind map that the wind speed in winter is prominent temporally and the South Sea shows spatially high energy density over the wind class 6. The reason is deduced that the north-west winds through the Yellow Sea and the north-east winds through the East Sea derived by the low pressure developed in Japan are accelerated passing through the Korea Channel and formed high wind energy region in the South Sea; the same trends are confirmed from the statistical analysis of the meteorological observation data of KMA.
In the complex terrain where local wind systems are formed, accurate understanding of regional wind variability is required for wind resource assessment. In this paper, cluster analysis based on the similarity of time-series wind vector was applied to classify wind regions with similar wind characteristics and the meteorological validity of regionalization method was evaluated. Wind regions in Jeju Island and Busan were classified using the wind resource map of Korea created by a mesoscale numerical weather prediction modeling. The evaluation was performed by comparing wind speed, wind direction, and wind variability of each wind region. Wind characteristics, such as mean wind speed and prevailing wind direction, in the same wind region were similar and wind characteristics in different wind regions were meteor-statistically distinct. It was able to identify a singular wind region at the top area of Mt. Halla using the inconsistency of wind direction variability. Furthermore, it was found that the regionalization results correspond with the topographic features of Jeju Island and Busan, showing the validity.
To understand general status of the national wind environment and to distinguish potential areas to be developed as a largescale wind farm, a synoptic wind map of the Korean Peninsula is established by processing remote sensing data of the satellite, NASA QuikSCAT which Is deployed for the SeaWinds Project since 1999. According to the validation results obtained by comparing with the measurement data of marine buoys of KMA(Korea Meteorological Administration), the cross-correlation factor Is greatly Improved up to 0.87 by blending the sea-surface dat3 of QuikSCAT with NCEP/NCAR CDAS data. It is found from the established synoptic wind map that the wind speed in winter is prominent temporally and the South Sea shows high energy density up to the wind class 6 spatially. The reason is deduced that the northwest winds through the yellow Sea and the northeast winds through the East Sea derived by the low-pressure developed in Japan are accelerated passing through the Korea Channel and formed high wind energy region in the South Sea; the same trends are confirmed by the statistical analysis of meteorological observation data of KMA.
The numerical simulation optimized by Four Dimensional Data Assimilation (FDDA) with Quick Scatterometer (QuikSCAT) data is carried out to evaluate wind resource characteristics at various heights in the southeastern area of the Korean Peninsula, where wind farms are planned to be built on on- and off-shore as well as comparable diurnal wind variations are characterized at the surface. The temporal and spatial distributions of modeled wind speeds showed good agreement with the observations based on the temporal variation analysis. Model results indicate that the higher model is performed in resolution, the more precise results is at turbine hub height. Occasionally, wind speed variations for each numerical resolution has a different regional and seasonal variations. In the coast area, hub height wind speed of 9km-resolution is simillar to that of 3km-resolution. On the other hand, hub height wind speed of 3km-resolution is simillar to that of 1km-resolution in the Jiri mountainous area.
To reduce pollution, decrease the production of carbon dioxide, and to maintain a secure supply of energy, interest continues to grow in the area of renewable energy especially since there is a finite supply of cheap oil. Wind energy is one of the most viable options to consider and supply part of the energy needed to reduce dependence on foreign oil. However, it is difficult to predict the wind speed in an environment with many obstacles such as buildings and trees and getting accurate dimensions of those obstacles is difficult particularly on sloped mountainous terrain. In this study a drone was used to create a 3-D map of the campus of the Catholic University of Pusan. The dimensions and elevations for the 3-D map were used to make a model of the school campus in the CFD program Envi-met. Simulations were run for five different wind directions and 4 different elevations to find the location that would give the highest electrical output for a wind turbine. When considering all of these variables it was found that the optimal location was above the Student Union which had a 40% higher wind speed and could produce 274% more electrical power than the original wind speed.
Park, Kyung-Ae;Kim, Kyung-Ryul;Kim, Kuh;Chung, Jong-Yul;Conillor, Peter-C.
Journal of the korean society of oceanography
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제38권4호
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pp.173-184
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2003
Major differences between wind speeds from atmospheric pressure maps (Na wind) and nearsurface wind speeds derived from satellite scatterometer (NSCAT) observations over the East (Japan) Sea have been examined. The rootmeansquare errors of Na wind and NSCAT wind speeds collocated with Japanese Meteorological Agency (JMA) buoy winds are about $3.84\;ms^{-1}\;and\;1.53\;ms^{-1}$, respectively. Time series of NSCAT wind speeds showed a high coherency of 0.92 with the real buoy measurements and contained higher spectral energy at low frequencies (>3 days) than the Na wind. The magnitudes of monthly Na winds are lower than NSCAT winds by up to 45%, particularly in September 1996. The spatial structures between the two are mostly coherent on basinwide large scales; however, significant differences and energy loss are found on a spatial scale of less than 100 km. This was evidenced by the temporal EOFs (Empirical Orthogonal Functions) of the two wind speed data sets and by their twodimensional spectra. Since the Na wind was based on the atmospheric pressures on the weather map, it overlooked smallscale features of less than 100 km. The center of the coldair outbreak through Vladivostok, expressed by the Na wind in January 1997, was shifted towards the North Korean coast when compared with that of the NSCAT wind, whereas NSCAT winds revealed its temporal evolution as well as spatial distribution.
북한의 풍력발전 가능성을 조사하기 위한 첫 단계로 북한 지역에서의 30년 동안의 27개 지점의 지상관측자료 중 풍속과 풍향 자료를 이용하여 이 지역에서의 기후학적 바람 자원을 분석하였다. 바람자원 분석을 위해 풍속의 확률 밀도함수를 Weibull 함수로 가정하여 접근하였다. 지표로부터 50 m 고도에서 연중 평균 풍속이 4.0 m/s 이상인 지역은 대체적으로 개마고원 지역과 황해도 해안 지역이었다. 이 지역들은 비교적 바람 자원이 풍부한 것으로 나타났다. 풍속이 5 m/s 이상을 유지하는 지속시간이 가장 긴 계절은 봄이었고, 짧은 계절은 여름이었다. 관측 지점 중 장진과 양덕이 지속시간이 가장 길고 평균 풍속도 가장 큰 곳이었다.
High-resolution atmospheric numerical system was set up to simulate the motion of the atmosphere and to produce the wind map on land. The results of several simulations were improved compare to the past system, because of using the fine geographical data, such as terrain height and land-use data, and the meteorological data assimilation. To estimate surface maximum wind speed when a typhoon is expected to strike the Korea peninsula, wind information at the upper level atmosphere was applied. Using 700hPa data, wind speed at the height of 300m was estimated, and surface wind speed was estimated finally considering surface roughness length. This study used formula from other countries and estimated RMW but RMW estimation formula apt to Korea should be developed for future.
In order to investigate the offshore wind resources, the "QuikSCAT Level 3" data by the QuikSCAT satellite was analyzed from Jan 2000 to Dec 2008. QuikSCAT satellite is a specialized device for a microwave scatterometer that measures near-surface wind speed and direction under all weather and cloud conditions. Wind speed measured at 10 m above from the sea surface as extrapolated to the hub height by using the power law model. It has been found that the high wind energy prevailing in the south sea and the east sea of the Korean peninsula. From the limitation of seawater depth for piling the tower and archipelagic environment around the south sea, the west and the south-west sea are favorable to construct the large scale wind farm. Wind map and monthly variation of wind speed are investigate at the positions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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