내풍설계에서 기본풍속의 경우 우리나라는 10분 평균풍속을 이용하고 있지만, 기후변화와 태풍의 직간접 영향 및 강도증가로 인한 순간최대풍속이 구조물에 미치는 영향이 더 크다는 사실이 알려지고 있고, 일부 다른 나라에서는 이러한 순간풍속의 효과를 고려 3초의 평균풍속을 이용하고 있다. 본 논문에서는 1973-2016연까지의 일순간최대풍속의 확률과정, 통계적 성질, 난류의 특성 등을 평가하기 위하여 대표지점(17개 지점)을 선정했다. 선정된 각 지점에 대한 일순간최대풍속자료는 기상청으로부터 획득했다. 획득된 순간풍속의 해석결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 제주 서귀포 여수 부산에서의 8 7 9월에 0.2~0.35%로 나타났고, 서울 대관령은 3 4 5월에 0.25%로 나타났다. 2. 확률과정의 왜도평가에서 해안지역보다는 내륙지역에서의 더 큰 비정규성을 나타냈다. 3. 인접지역의 상관계수 평가에서 서울 인천(0.8), 대전 청주(0.75), 제주 서귀포(0.72) 순으로 나타났으며, 대관령 강릉은(-0.07), 전주 군산(0.0)은 인접지역의 영향이 거의 없는 것으로 나타났다.
내풍설계에서 기본풍속의 경우 우리나라는 10분 평균풍속을 이용하고 있지만, 기후변화와 태풍의 직간접 영향 및 강도증가로 인한 순간최대풍속이 구조물에 미치는 영향이 더 크다는 사실이 알려지고 있고, 일부 다른 나라에서는 이러한 순간풍속의 효과를 고려 3초의 평균풍속을 이용하고 있다. 본 논문에서는 1973-2016연까지의 일순간최대풍속의 확률과정, 통계적 성질, 난류의 특성 등을 평가하기 위하여 대표지점(17개 지점)을 선정했다. 선정된 각 지점에 대한 일순간최대풍속자료는 기상청으로부터 획득했다. 획득된 순간풍속의 해석결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 제주 서귀포 여수 부산에서의 8 7 9월에 0.2~0.35%로 나타났고, 서울 대관령은 3 4 5월에 0.25%로 나타났다. 2. 확률과정의 왜도평가에서 해안지역보다는 내륙지역에서의 더 큰 비정규성을 나타냈다. 3. 인접지역의 상관계수 평가에서 서울 인천(0.8), 대전 청주(0.75), 제주 서귀포(0.72) 순으로 나타났으며, 대관령 강릉은(-0.07), 전주 군산(0.0)은 인접지역의 영향이 거의 없는 것으로 나타났다.
This study is concerned with the estimation of daily instantaneous maximum wind velocity in the meteorological major cities (selected each 17 points) during the yearly 1973-2016. The purpose of this paper is to present the turbulence statistic characteristics (probability distribution, correlation c...
This study is concerned with the estimation of daily instantaneous maximum wind velocity in the meteorological major cities (selected each 17 points) during the yearly 1973-2016. The purpose of this paper is to present the turbulence statistic characteristics (probability distribution, correlation coefficient, turbulency intensity, shear velocity, roughness length, turbulence integral length, skewness, and kurtosis) of the daily instantaneous maximum wind velocity. In the processes of analysis, used observations data obtained at Korea Meteorological Adminstration (KMA). The estimation of non-Gaussian load effects for design applications has often been treated tacitly by invoking a conventional wind design load on the basis of Gaussian processes. This assumption breaks down when the instantaneous wind velocity processes exhibits non-Gaussianity. From the analysis results, the probability distribution of the daily instantaneous maximum wind velocity shows a very closed with non-Gaussian in the ensemble population 748, the correlation coefficient shows larger at inland area more than coastal area.
This study is concerned with the estimation of daily instantaneous maximum wind velocity in the meteorological major cities (selected each 17 points) during the yearly 1973-2016. The purpose of this paper is to present the turbulence statistic characteristics (probability distribution, correlation coefficient, turbulency intensity, shear velocity, roughness length, turbulence integral length, skewness, and kurtosis) of the daily instantaneous maximum wind velocity. In the processes of analysis, used observations data obtained at Korea Meteorological Adminstration (KMA). The estimation of non-Gaussian load effects for design applications has often been treated tacitly by invoking a conventional wind design load on the basis of Gaussian processes. This assumption breaks down when the instantaneous wind velocity processes exhibits non-Gaussianity. From the analysis results, the probability distribution of the daily instantaneous maximum wind velocity shows a very closed with non-Gaussian in the ensemble population 748, the correlation coefficient shows larger at inland area more than coastal area.
본 논문에서는 1973연-2016연까지 44연 동안 일순간최대풍속의 확률과정과 난류의 특성 등을 평가하기 위하여 대표지점(17개)을 선정했다. 선정된 각 지점에 대한 44연동안의 일순간최대풍속의 앙상블(748개) 모집단 자료는 기상청으로부터 획득했고, 각 지점의 일순간최대풍속의 1연을 확률과정으로 가정하여 평가한 결과분석으로부터 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
가설 설정
따라서 본 논문에서는 1973-2016연까지의 일순간최대풍속의 확률과정, 난류의 특성 등을 평가하기 위하여 대표지점으로 대관령·강릉·서울·인천·울릉도·청주·대전·포항·군산·대구·전주·울산·광주·부산·여수·제주·서귀포를 선정했다. 선정된 지점에 대한 풍속자료는 기상청으로부터 획득했으며, 각 지점 풍속자료의 1연을 불규칙 확률과정으로 가정했다.
Rice (1944, 1945)의 전자 충격진동소음 흐름과 Cartwright(1956)의 해면 파에 대한 최대치의 통계적 분포에 관한 연구를 기초로 Davenport (1961, 1962, 1964)가 풍공학에 처음으로 난류의 특성평가에서 확률통계 개념을 적용했지만, 시간과 공간에 따라 불규칙하게 변화하는 변동풍속의 확률과정을 정규분포로 가정해 관련 함수들을 유도 했다. 정규확률분포는 평균을 중심으로 양 극치영역이 대칭으로 나타나는데, 이러한 정규성의 판단 파라미터로 왜도(skewness,3차 모멘트), 첨도(kurtosis, 4차모멘트)가 이용되지만, 첨도는 명확화지 않는 경우가 있어 주로 왜도로서 불규칙 확률과 정의 비·정규분포를 평가한다(Ang & Tang, 2007).
제안 방법
변동풍속의 난류유동은 에너지를 내포하고 있는 크고 작은 와류에 의해 이동하면서 지형의 조건이나 기후 조건에 의해 에너지가 생성 소멸되면서 난류유동 자체 및 인접지역에 영향을 미친다. 본 논문에서는 다른 조건들의 가정없이 같은 날 같은 해 인접 지역에서 발생한 일순간최대풍속의 상관계수 평가로부터 인접지역과의 상관관계를 평가했다. 그림 4에서는 일부 지점의 일순간최대풍속 간의 상관관계를 나타냈고, 그림 5는 각 인근 지점의 1973-2016연동안 상관계수를 나타내고 있다.
대상 데이터
따라서 본 논문에서는 1973-2016연까지의 일순간최대풍속의 확률과정, 난류의 특성 등을 평가하기 위하여 대표지점으로 대관령·강릉·서울·인천·울릉도·청주·대전·포항·군산·대구·전주·울산·광주·부산·여수·제주·서귀포를 선정했다. 선정된 지점에 대한 풍속자료는 기상청으로부터 획득했으며, 각 지점 풍속자료의 1연을 불규칙 확률과정으로 가정했다.
성능/효과
(2) 평균풍속의 경우와 다르게 일순간최대풍속의 경우는 왜도에 있어 차이는 발생하나 앙상블 모집단에서 비정규분포성을 확인할 수 있었고, 표3으로부터 44연 평균 왜도는 전주(1.39)·인천(1.31)·군산(1.30)·광주(1.18)·서울(1.15)· 제주(1.13)·포항(1.10)·광주(1.18)순으로 크게 나타났고 울릉도(0.65)는 가장 적게 나타났다. 또한 왜도와 표준편차로부터 내륙에서의 왜도가 비교적 큰 것은 지형과 일순간최대풍속의 변화가 큰 반면 해안지역의 순간풍속은 세기는 크지만 비교적 변화가 적고 지형의 영향이 적어 왜도가 작게 나타는 것으로 생각된다.
(3) 인접지역의 상관계수 평가에서 가장 높은(44연 평균)즉 인접직역의 영향이 큰 지역은 서울·인천(0.8), 대전·청주(0.75), 제주·서귀포(0.72) 순으로 나타났으며, 대관령·강릉은(-0.07), 전주·군산(0.0)은 인접지역의 영향이 거의 없는것으로 나타났고, 나머지 지역은 상관계수가 0.53-0.68로 나타나 어느 정도의 영향을 미친다는 사실을 알 수 있지만, 보다 정확한 평가를 위하여 기후·지형 등 다른 조건들을 고려할 필요성이 요구된다.
(1) 제주·서귀포·여수·부산에서의 일순간최대풍속의 월별 발생확률은 8·7·9월에 0.2-0.35%로 높게 나타났지만 울릉도·인천은 연 0.15%정도로 균등하게 발생했고, 서울·대관령은 3·4·5월에 0.25%로 높게 발생한 결과와 그림 2로부터 일순간최대풍속은 태풍의 영향도 크지만 기후 및 지형의다른 조건도 영향을 미치는 것으로 생각할 수 있다.
후속연구
(5) 본 논문의 연구와 같이 일순간최대풍속을 고려한 기초적 평가가 바람에 의한 재난방지에 활용되기를 기대하며, 또한 본 논문의 한정된 풍속자료와 난류평가 보다 더 많은 지점 및 기후조건에 따른 실측된 풍속자료를 이용한 난류평가(스펙트럼, 응답 등)의 필요성이 요구된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
바람이란?
바람은 시공간적으로 불규칙 변동풍속에 의해 특성 되는 난류의 유동이며, 이러한 변동 성질 때문에 풍속의 특성은 확률 통계적으로 연구되고 있으며, 변동풍하중을 받는 구조물의 안전 및 사용성의 평가는 풍속과 관련한 많은 모수의 평가를 하는데, 내풍공학에서의 연구는 주로 난류특성·스펙트럼·응답(변위, 가속도) 등을 평가하고 있다.
일순간최대풍속의 확률과정과 난류의 특성 등을 평가하기 위해 선정된 지점은?
따라서 본 논문에서는 1973-2016연까지의 일순간최대풍속의 확률과정, 난류의 특성 등을 평가하기 위하여 대표지점으로 대관령·강릉·서울·인천·울릉도·청주·대전·포항·군산·대구·전주·울산·광주·부산·여수·제주·서귀포를 선정했다. 선정된 지점에 대한 풍속자료는 기상청으로부터 획득했으며, 각 지점 풍속자료의 1연을 불규칙 확률과정으로 가정했다.
세계 여러나라의 내풍기준은 평균풍속의 시간은 어떻게 되나?
바람의 난류특성 때문에 세계 여러나라의 내풍기준은 평균풍속의 시간(미국 3초, 호주 3초, 캐나다 1시간, 유럽 10분, 일본 10분, 한국 10분)을 이용하고 있으나, 최근 기후변화와 태풍의 직간접 영향 및 강도의 증가로 인해 통계적 성질에 의한 평균(시간)풍속보다는 순간최대풍속이 구조물에 미치는 영향이 더 크다는 사실이 알려지고 있다(Henry,1991), (Simiu, 1996).
참고문헌 (18)
기상청 (2017), 기상자원과 기상자료(1973-2016).
기상청 (2016), 태풍백서, 국가태풍센터.
Ang & Tang (2007), Probability Concepts in Engineering, 2nd Ed., Wiley
Binglan, W., et al. (2011), Wind gust and turbulence statistics of Typhoons in south China, ACTA METEO. SINICA, 113-127.
Cartwright (1956), et al., Statis. distibr. of the maxima of random function, Pro.roy.sic.A, V.237.
Davenport (1961), The appli. of stati. concepts to the wind loading of str., Pro., ICE, V.19, 8.
Davenport (1962), The response, Pro., ICE, V.23.
Davenport (1964), Note on the dist., Pro., ICE, V28.
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