주기적 기후 특성을 고려한 합성 매시 풍속 자료를 기초로 한 최대풍속예측에 관한 연구
Estimation of Extreme Wind Speeds Based on Synthetic Hourly Data Including Diurnal & Seasonal Trends
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초록
최대 풍속치 추정을 위하여 지역적 기후특성을 고려한 가상의 장기 매시풍속 데이터를 생성하였다. 본 연구는 극대치이론을 기반으로 하는 기존의 최대풍속 예측방법의 보완으로 시도된 방법으로 재현 주기가 긴 최대풍속을 예측하는데 효과적이다. EARPG(1)/UPS를 이용하여 선행연구에서 사용된 Markov chain model이 갖는 문제를 개선하고 자기상관함수 뿐 아니라 동시에 비정규확률분포를 재현하는 시계열을 생성하여 최대풍속을 예측하였다. 지역적 기후특성이 다른 한반도 7개 도시를 선택하여 매시풍속데이터 시뮬레이션의 목표로 사용하였다. 실제의 매시 데이터와 유사한 특성을 재현함으로서 더욱 안정적으로 정확한 최대풍속을 추정할 수 있는 장점이 있으며 기존의 극대치이론에 의한 결과와 차이를 비교 분석하였다.
Abstract
Artificial hourly mean wind speed time series are generated to estimate extreme wind speeds. The extreme wind was selected out of the long-term hourly data of a given return period and the process is repeated until a stable result is obtained. The generation is performed using EARPG(1)/UPS which simulates not only the autocorrelation function but also non-Gaussian statistics. The generation method is based on Fourier representation of time series. As a target, hourly 10-minute mean observation data are used for 7 cities in Korea. It is expected that the more realistic long-term data could provide the more reliable estimation procedure and the comparison amount to a validation of the conventional extreme value analysis based on relatively short-term extreme data.