최근 강풍으로 인한 시설물 피해가 증가함에 따라 구조물 설계 시 설계풍속을 반영하고 있으며, 설계풍속 산정 시 기상청에서 제공하고 있는 연최대풍속 년도별 풍속 자료를 활용한다. 하지만 기상청에서 제공하고 있는 연최대풍속은 지형이나 지표면조도에 의해 할증되거나 감소된 관측풍속 중 최댓값을 제공하고 있어 실제 기본풍속 조건에서의 연최대풍속과는 상이하기 때문에 기상청에서 제공하는 연최대풍속을 활용하여 통계적 빈도분석을 수행할 경우 풍속이 과소 또는 과대평가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 40 년치 이상의 관측자료가 있는 전국 60개 지점의 기상관측소의 일최대풍속을 지형 및 지표면 조도에 따라 기본풍속 조건으로 보정하고 보정된 일최대풍속 중 연최대풍속을 선별하여 빈도분석을 통해 재현기간 풍속을 산정하였으며, 보정하기 전의 일최대풍속을 이용하여 연최대풍속을 선별한뒤 선별된 연최대풍속을 보정하여 산정된 재현기간풍속과 비교·분석하였다. 분석 결과 100년 재현기간 풍속 기준으로 최대 4.2m/s 차이를 보였으며, 평균적으로 약 0.33m/s의 차이를 보였다.

본 연구는 지표항력모수화법과 공간해상도 설정에 대한 WRF 중규모모델내 지표풍속모의 성능을 평가하였다. 지표풍속 보정효과는 지형이 복잡한 한반도를 대상으로 연구하였다. 두 가지 새로운 지표항력모수화법과 수평 및 연직해상도를 가지고 총 5가지 실험(CTRL, Exp_JD, Exp_MO, Exp_h2, 그리고 Exp_l38)을 수행하였다. 1995년 한 해 동안 10m와 1000hPa에서 모의된 풍속을 검증 하였다. 실험결과, 지표풍속모의에 대한 최고성능은 WRF 모델내 아격자규모의 지표항력모수화법을 적용하고 연직층을 38개로 설계 한 실험 Exp_l38에서 나타났다. 10m 고도(1000hPa)에서 풍속 Bias와 RMSE가 각각 0.18(-2.65), 0.83(2.73)m/s였다. 이 연구에서 제안 한 MO의 지표항력모수화법과 연직층의 상세화가 풍속모의 설계는 WRF 모델을 활용하여 보다 정확한 바람정보를 생산하고 활용하는데 있어서 도움이 될 것이다.

본 연구에서는 국내외의 구조물 설계 기준에서 제시하는 지표조도에 따른 풍속의 보정 계수 산정 절차와 기준을 국내 지역에 적용하여 차이와 원인을 분석하였다. 이를 위하여 우리나라 건축구조설계기준(KBC2009), 호주/뉴질랜드설계기준(AS/NZS 1170.2:2002), 유럽기준 (EUROCODE), 일본도로교기준을 비교하였으며, 분석 대상지역은 효과적인 비교를 위해 복합적인 조도가 존재하는 도시지역, 해안가에 위치한 대도시지역, 부드러운 조도가 주로 분포하는 섬지역으로서 수원, 부산, 울릉도로 선정하였다. 본 연구에서 각국의 설계기준에 따라 산정한 고도분포계수는 대체적으로 EUROCODE에 Procedure2에 해당하는 값들이 높게 나타났으며, KBC 2009의 경우 타 설계기준에 비해 수원 동쪽, 북쪽을 제외하고 작은 값이 나타났다. 이러한 고도분포계수값의 차이는 복합적인 지표조도에 대한 보정 방법과 분석대상풍상영역의 범위에 기인한 것으로 사료된다.

This study calculated wind speed at the height of 10 m using a disaster prediction model(Florida Public Hurricane Loss Model, FPHLM) that was developed and used in the United States. Using its distributions, a usable information of surface wind was produced for the purpose of disaster prevention when the typhoon attack. The advanced research version of the WRF (Weather Research and Forecasting) was used in this study, and two domains focusing on South Korea were determined through two-way nesting. A horizontal time series and vertical profile analysis were carried out to examine whether the model provided a resonable simulation, and the meteorological factors, including potential temperature, generally showed the similar distribution with observational data. We determined through comparison of observations that data taken at 700 hPa and used as input data to calculate wind speed at the height of 10 m for the actual terrain was suitable for the simulation. Using these results, the wind speed at the height of 10 m for the actual terrain was calculated and its distributions were shown. Thus, a stronger wind occurred in coastal areas compared to inland areas showing that coastal areas are more vulnerable to strong winds.

Damage from typhoon disaster can be mitigated by grasping and dealing with the damage promptly for the regions in typhoon track. What is this work, a technique to analyzed dangerousness of typhoon should be presupposed. This study estimated 10 m level wind speed using 700 hPa wind by typhoon, referring to GPS dropwindsonde study of Franklin(2003). For 700 hPa wind, 30 km resolution data of Regional Data Assimilation Prediction System(RDAPS) were used. For roughness length in estimating wind of 10 m level, landuse data of USGS are employed. For 10 m level wind speed of Typhoon Rusa in 2002, we sampled AWS site of 7.4～30 km distant from typhoon center and compare them with observational data. The results show that the 10 m level wind speed is the estimation of maximum wind speed which can appear in surface by typhoon and it cannot be compared with general hourly observational data. Wind load on domestic buildings relies on probability distributions of extreme wind speed. Hence, calculated 10 m level wind speed is useful for estimating the damage structure from typhoon.