Estimation of Design Wind Velocity Based on Short Term Measurements

構 造 工 學

大 韓 土 木 學 會 論 文 集

第29卷 第3A 號·2009年 5月 pp. 209 ~ 216

단기 관측을 통한 설계풍속 추정

Estimation of Design Wind Velocity Based on Short Term Measurements

권순덕*·이성로**

Kwon, Soon-Duck · Lee, Seong Lo

···

Abstract

The structural stability as well as economical efficiency of the wind sensitive structures are strongly dependant on accurate evaluation of the design wind speed. Present study demonstrates a useful wind data obtained at the wind monitoring tower in the Kwangyang Suspension Bridge site. Moreover the Measure-Correlate-Predict (MCP) method has been applied to estimate the long-term wind data at the bridge site based on the wind data at the local weather station. The measured data indicate that the turbulent intensities and roughness exponents are strongly affected by the wind direction and surrounding topography. The new design wind speed based on MCP method is 20m/s lower than that at the original estimation, and the resulting design wind load is only 36% of the old prediction. The field measurement of wind data is recommended to ensure the economical and secure design of the wind sensitive structures because the measured wind data reveal much different from the estimated one due to local topography.

Keywords :

design wind speed, MCP method, wind monitoring, extreme distribution, terrain roughness

···

요 지

풍하중이 지배적인 구조물의 경우에 정확한 설계풍속의 산정은 구조적 안정성뿐만 아니라 경제성까지도 좌우하게 된다

.

^본

연구에서는 광양대교 현장에 설치된 관측탑에서 약

1

년간 측정한 풍속을 사용하여 풍환경을 분석하였고

, MCP(Measure-

Correlate-Predict)

방법을 적용하여 관측치로부터 장기 풍속을 추정하였다

.

그 결과를 보면

,

광양만은 바다이지만 개활지에

가까운 풍속 특성을 나타내고 있으며

,

조도지수는 고도에 따라 달라지는 것으로 나타났다

.

아울러 풍향에 따라 난류강도와 조도지수가 상당히 차이나는 것으로 나타났다

. MCP

^{방법으로 추정한}

200

^{년빈도 설계풍속은 초기설계치보다}

20 m/s

^{이상 낮}

았으며

,

실측된 풍속과 거스트계수를 고려한 설계풍하중은 초기설계치의

36%

밖에 안되는 것으로 나타났다

.

이를 볼 때 국부 적인 지형의 영향으로 추정한 교량 현장의 풍환경과 직접 측정한 풍환경은 차이가 나므로

,

경제적이고 안전한 설계를 위해 서는 단기간이라도 현장 풍환경 관측이 필요하다고 판단된다

.

핵심용어 : 설계풍속

, MCP

방법

,

풍속 관측

,

극치분포

,

지표조도

···

1. 서 론

구조물의 설계풍속을 산정하기 위하여 설계기준의 지역별 기본풍속을 사용하거나 , 인근 기상관측소의 연최대풍속을 극 치분포 확률모형에 대입하여 재현기간별 풍속을 추정하는 방

법을 사용한다 . 그런데 주경간장 1545 m 인 광양대교와 같은

장대 교량의 경우에 풍하중이 지배하중이 되므로 , 설계풍속 에 따라 단면 강성이 달라져야 하고 이는 결국 교량의 공사 비와 직결되게 된다 . ^{따라서 장대교의 경우에 정확한 설계풍}

속의 산정은 교량의 안정성뿐만 아니라 경제성까지도 좌우 하게 된다 .

설계풍속을 추정하기 위한 가장 좋은 방법은 교량이 건설 될 현장에 관측탑을 설치하고 장기간 풍속을 측정하는 방법

이다 . 하지만 설계풍속을 추정할 만큼 장기간 풍속을 관측하 기는 현실적으로 어려우므로 , 단기간 관측하고 이를 바탕으 로 장기 풍속을 추정하는 것이 합리적이다 . 본 연구에서는 최근 광양대교 현장에 설치된 관측탑에서 측정한 단기간 풍 속의 분석을 통하여 설계에 필요한 유용한 자료를 획득하고 ,

인근 기상관측소에 누적된 장기간 풍속과의 상관 관계를 분 석하여 설계풍속을 추정하기 위한 방법과 적용 결과를 소개 하고자 한다 .

2. 광양만 현장 여건

광양대교 현장 인근에는 여수기상대 , 여수공항기상대 , 광양 만해양관측탑이 있다 ( ^그림 1). ^{여수기상대는 현장에서 직선}

*정회원·전북대학교토목공학과부교수·공학박사

(E-mail : [email protected])

**정회원·목포대학교토목공학과교수·공학박사

(E-mail : [email protected])

거리로 18 km 떨어져 있고 오랜 기간 누적된 기상자료를

보유하고 있다 . 하지만 바다에 직접 면한 67 m 언덕 정상에

위치하고 있어서 지형적 영향이 상당할 것으로 추정된다 . 여수 공항기상대는 현장에서 12 km 떨어진 평탄한 곳에 있으나 ,

여수기상대에 비하여 관측 기간이 짧고 장비 관리의 전문성 이 떨어지며 최근 일부 데이터베이스의 손상으로 이용에 어 려움이 있다 .

광양만에는 해양환경을 모니터링하기 위한 관측탑이 설치 되어 있는데 ( 전북대학교 ), 짧은 기간이지만 풍속자료가 있어 서 비교가 가능하다 . 하지만 광양만 해상관측탑은 수면 10 m 위에 설치되어 있어서 자료가 제한적이고 , 섬과 항만으로 둘러 쌓인 교량 현장과는 주변 지형이 약간 다른 문제가

있다 . 그림 2 에서는 2005 년에 발생한 태풍 0514 가 지나갈

때 세 곳에서 측정한 풍속의 시간이력을 보여주고 있다 . 세

관측소가 직경 20 km 내에 위치하고 있음에도 풍속은 확연

히 차이가 난다 .

광양대교의 기본풍속을 추정하기 위하여 확보 가능한 자료 를 바탕으로 주변 지표조도 , 고도 , 지형적 영향 등을 보정하 고 이를 극치분포 1 형에 대입하여 풍속을 추정하였다 . 그 결과를 보면 , 여수기상대 자료를 사용하여 추정한 재현기간

200 년 풍속이 40.4 m/s 였고 , 여수공항기상대 자료는 30.8

m/s 로 나타났다 ( 권순덕 외 , 2007). 교량 설계시에는 현장의

풍속자료가 없었으므로 안전측으로 여수기상대의 풍속을 사

용하여 40.4 m/s 를 기본 풍속으로 채택하였다 .

최근에 교량 현장의 정확한 바람 특성을 파악하기 위하여 바로 옆 포스코 부지내에 그림 3 과 같은 풍속 관측탑이 설

치되었다 ( 한관문 외 2008; 배용귀 외 , 2008). 관측탑에는 지

상 10 m, 35 m, 60 m 높이에 각각 풍속계가 설치되어 있다

( 그림 4). 본 연구에서는 2007 년 8 월 1 일부터 2008 년 9 월

30 일까지 일부 누락치를 제외하고 총 351 일간 관측탑에서 측정한 매시 10 ^{분평균 최대 풍속 및 풍향을 사용하여 분석}

하였다 .

3. 현장 풍속 특성

3.1 고도별 풍속 특성

지상에 부는 바람은 지표면과의 마찰에 의하여 고도별로 다른 특성을 보인다 . 이러한 특성을 결정하는 대표적인 요소 로 풍속과 난류강도가 있다 . 고도별 풍속의 분포를 나타내기 위하여 많이 사용하는 지수법칙에 로그를 취하면 조도지수 α를 다음과 같이 나타낼 수 있다 (Simiu and Scanlan, 1996).

(1)

여기서

z1

과

z2

는 고도이다 . 즉 임의의 두 고도에서 풍속

V1

과

V2

의 상관관계는 조도지수에 의하여 결정이 된다 .

그림 5 에서는 고도별 10 분평균 풍속의 상관관계를 보여주 고 있는데 , 상관계수가 0.95~0.99 로서 선형적인 관계이다 .

α

log

(

V₂

⁄

V₁

)

log

(

z₂

⁄

z₁

)

---

=

그림 1. 광양만 주변 기상관측지

그림 2. 2005 년 발생한 태풍 0514 호에 의한 풍속 비교

그림 3. 광양 포스코 부지내 풍속 관측탑

그림 4. 관측탑의 고도별 매시간 최대풍속

그림 5 에서 구한 고도별 풍속의 추세직선 기울기를 식 (1)

에 대입하면 조도지수를 구할 수 있고 , 그 결과는 표 1 에 나타내었다 . 표에서 보듯이 낮은 고도 (10 m-35 m) 에서는 조도지수가 크고 , 높은 고도 (35 m-60 m) 에서는 조도지수가 작다 . 이는 고도가 낮을수록 지표면의 영향을 받으므로 조도 지수가 커지기 때문이다 . ^{고도와 상관없이 일정한 조도지수}

를 사용하는 도로교설계기준이나 케이블강교량설계지침 ( 대한

토목학회 , 2006) 과 실제 현장 여건이 다르다는 점을 명확히

보여주고 있다 .

평균 조도지수는 0.16 으로 해상보다 개활지에 가까운 값이 며 , 허리케인시 조도지수로 0.15 를 사용하도록 한 ASCE(2005)

와도 유사하다 . 이는 광양만이 협소한 관계로 해상의 특성을 나타내지 못한 것으로 판단된다 .

그림 6 에서는 식 (1) 을 사용하여 고도별 풍속으로부터 구 한 조도지수를 보여주고 있다 . 표 1 에 나타난 것처럼 조도 지수는 평균값을 중심으로 산재해 있다 . 고풍속과 달리 저풍 속에서는 조도지수의 변동폭이 크며 , 고도가 낮은 쪽의 풍속 이 더 커서 조도지수가 음의 값을 가지는 경우도 있다 .

그림 6 에서 보듯이 저풍속에서는 조도지수의 변동성이 크 다가 고풍속이 되면 변동성이 작아진다 . 이러한 풍속별 조도 지수의 변동성을 나타내고자 고도 10 m ^와 60 m ^{사이 풍}

속의 조도지수에 대한 변이계수 (COV, coefficient of

variation) 를 구하였다 . 그림 7 에서는 풍속별 조도지수의 변이

계수를 보여주고 있는데 , 풍속이 증가함에 따라 변이계수가 감소한다 . ^{이때 풍속과 변이계수 관계 추세선은 대략}

COV=1.3

V^−0.7

로 나타낼 수 있다 . 인근 지형의 영향에 의하

여 풍향별로 조도지수가 다를 수도 있으며 , 그림 8 에서는 풍향별 조도지수를 나타내었다 .

3.2 고도별 난류 특성

고도별 풍속의 특성을 나타내는 또 하나의 주요한 인자는 그림 5. 고도별 풍속의 상관관계

그림 6. 지상 10 m 에서의 풍속을 기준으로 나타낸 고도별 조도

지수

표 1. 고도별 조도지수 측정치

구분 상관계수 추세선 기울기 조도지수

10 m-35 m 0.973 1.262 0.186

10 m-60 m 0.954 1.323 0.156

35 m-60 m 0.991 1.051 0.092

그림 7. 풍속별 조도지수 (10 m-60 m) 의 변이계수

난류강도이다 . 풍속

V

(

t

) 를 평균 와 변동성분

v

(

t

) 로 구분 할 때 , 난류강도는 변동성분의 표준편차를 평균으로 나눈 변 이계수이다 . 그리고 풍속의 순간적인 최대치에 대한 평균의 비율을 풍속 거스트 계수로 정의한다 . 케이블강교량설계지침

( 대한토목학회 , 2006) 에서는 난류강도

Iu

와 풍속 거스트계수

GV

를 다음과 같이 각각 나타내고 있다 . 이때 풍압 거스트계

수

GP

는 풍속 거스트계수의 제곱이다 .

(2a) (2b)

고도가 증가할수록 지표면의 마찰 정도가 감소하므로 난류 강도도 영향을 받는다 . 그림 9 에서는 고도별 난류강도의 특 성을 보여주고 있다 . 난류강도는 매 10 분간 측정된 풍속의 표 준편차를 평균풍속으로 나누어서 구하였다 . 그림 6 에 나타난 조도지수와 마찬가지로 고도가 높아지면 난류강도가 낮아진 다 . 그리고 그림 9 에서 보듯이 풍속이 높아져도 난류강도의 변동성이 작아진다 . 고도에 따른 난류강도의 측정치와 식

(2a) 를 적용하여 구한 설계기준을 표 2 에서 비교하였다 . 설 계시 지표조도를 해상으로 가정하여 난류강도를 산정하였다 .

하지만 3.1 절에서 설명하였듯이 실측한 지표조도가 해상보다 는 개활지에 가까운 관계로 난류강도는 측정치가 설계기준 보다 약간 크게 나타났다 .

그림 10 에서는 매시 10 분 평균 최대풍속과 순간최대풍속 의 관계를 나타내었다 . ^{이때 고도별 풍속의 추세직선 기울기}

가 풍속 거스트 계수가 된다 . 이를 고도별로 정리한 결과는 표 2 에 나타내었다 . 도로교설계기준에 의하면 해상의 경우에

풍압 거스트 계수는 대략 1.9(

GV

=1.38) 이다 . 케이블강교량지

침에 따라서 식 (2) 를 적용하여 고도별로 풍압 거스트 계수

를 구하면 2.0~1.8 의 범위에 있다 . 그런데 표 2 에서 보듯이

측정된 풍압 거스트 계수는 1.9~1.5 의 범위에 있다 . 풍압 거

스트 계수는 고도 10 m 에서 측정치와 설계기준이 비슷하지

만 , 고도 60 m 에서 측정치가 설계기준보다 약 15% 작은

것으로 나타났다 .

3.3 풍향별 특성

관측탑 고도 10 m 와 60 m 에서 풍향의 상관관계는 그림

11 에 나타내었다 . 그림에서 보듯이 고도별 두 풍향은 거의

V

I_u 1

ln 30

( ⁄

z₀

)

--- 30

_{⎝ ⎠} ^{⎛ ⎞}

---_z ^α

=

G_V= 1 7+ I_u

( )

z

그림 8. 풍향별 평균 조도지수

그림 9. 고도별 난류강도

표 2. 고도별 난류 특성 고도

(m)

^난류강도

(Iu)

_거스트

계수

(GV)

풍압 거스트계수

(GP)

측정치 설계지침 측정치 설계지침

10 0.156 0.143 1.383 1.914 1.998

35 0.129 0.123 1.268 1.608 1.858

60 0.128 0.115 1.243 1.546 1.805

그림 10. 고도별 매시간 최대풍속과 순간최대풍속의 관계

그림 11. 고도 10 m 와 60 m 에서의 풍향 상관관계 ( 상관계수

=0.85)

선형관계이며 상관계수는 0.85 이다 . 특히 불안정한 저풍속 영역을 제거한 고도별 풍향은 명확히 선형관계로 나타났다 .

그림 12 에서는 풍향별 풍속분포를 나타내었다 . 풍속관측 기간이 351 일로 짧아서 대표성을 지녔다고 말하기 힘들지만 ,

그림에서 보듯이 동쪽과 남쪽으로는 바람이 잘 불지 않음을 알 수 있다 .

그림 13 에서는 풍향별 난류강도와 위성사진을 비교하여 나 타내었다 . 사진에서 보듯이 북쪽 및 북서쪽은 산지이고 , 남 쪽은 섬으로 막혀있다 . 그리고 북동방향과 남서방향은 각각 바다와 개활지로 비교적 트여 있다 . 이러한 연유로 난류강도 가 풍향에 따라 다른 특성을 보이고 있다 . 그림에서 보듯이 트여 있는 북동 및 남서 방향의 난류강도는 낮고 , 산지인 북 및 북서 방향의 난류강도는 더 높다 . 특히 접근로가 바

다인 남서쪽의 고도 60 m 에서 난류강도는 약 4% 로 매우

낮은 값을 보이고 있다 .

4. 단기 관측 풍속의 보정

4.1 장기 풍속 추정 방법

교량이 건설될 현장의 설계풍속을 정확히 추정하기 위한 가장 좋은 방법은 관측탑을 설치하고 장기간 풍속을 측정하 는 방법이다 . 하지만 200 년 빈도의 풍속을 추정할 만큼 장 기간 풍속을 관측하기는 현실적으로 어렵다 . 따라서 현장에 서 단기간 측정한 풍속과 동일한 기간 동안 인근 기상관측 소에서 측정된 풍속의 상관관계를 비교하고 , ^{이를 바탕으로}

기상관측소의 누적된 장기 풍속으로부터 현장의 설계풍속을

추정하는 것이 합리적이다 .

단기간 측정한 풍속을 사용하여 장기 풍속을 추정하기 위 한 방법으로 MCP(Measure-Correlate-Predict) 방법이 풍력

발전 분야에서 사용되고 있다 (Manwell 등 , 2002). MCP 방

법은 현장에서 측정된 단기간 풍속과 인근 기준점의 풍속을

비교하여 현장의 장기 풍속을 추정하는 방법이다 . MCP 방

법에도 여러 종류가 있는데 , Rogers 등 (2005) 이 네가지

MPC 방법을 비교한 결과를 보면 , 풍속의 표준편차를 이용 한 방법의 정확성이 가장 높았다 . 본 연구에서도 다음과 같 은 표준편차를 사용한 방법을 적용한다 .

(3)

여기서

US

와

VS

는 각각 기준점과 목표점의 단기 풍속 ,

U

는 기준점의 장기 풍속 , 은 목표점의 장기풍속 추정치 , ( − ) 는 평균 ,

s

는 풍속의 표준편차를 나타낸다 . 일반적으로 기준점은 장기 풍속이 누적된 인근 기상관측소가 된다 .

장기풍속을 추정하는 과정은 크게 3 단계로 구분할 수 있 다 . ^{① 관측탑 풍속계 높이에서의 장기 풍속 추정을 위한} MCP 방법의 적용 , ② 풍속계보다 높은 교량 주형 높이에 대한 고도보정 , ③ 보정한 풍속을 확률 모델에 대입하여 장 기 풍속 추정 . ① 과정은 식 (3) 을 사용하고 , ② 과정은 측 정한 조도지수와 식 (1) 을 사용한다 . ③ 과정은 5.1 절에 기 술하였다 .

4.2 MCP 적용 결과

본 연구에서 기준점은 여수기상대 , ^{목표점은 교량 현장이}

된다 . 목표점에서 351 일간 측정한 풍속과 동일한 시기의 기 준점 ( 여수기상대 ) 풍속을 사용하여 MCP 방법을 적용하였다 .

그림 14 에서는 현장 풍속과 여수기상대 풍속을 비교하였는 데 , ^{두 지점 풍속의 상관계수는 약} 0.7 ^정도이다 .

식 (3) 의 관계를 사용하여 단기 풍속에 MCP 방법을 적용

한 보정치는 그림 15 에 나타내었고 , 여수기상대의 장기 연최 대 풍속에 적용한 결과는 표 3 에 정리하였다 . 그림 15(a) 에 서 보듯이 풍향에 따라 기준점과 목표점의 풍속 상관관계가 달라진다 . 일상적인 풍속에 대해서는 표 3 에 나타난 것과

같이 풍향별로 별도의 MCP 보정을 수행한다 . 하지만 극치

풍속을 적용하기에는 풍향별 고풍속 자료가 충분하지 않다 .

Vˆ

^σ

^Vs

σ

_Us

---

⎝ ⎠

⎜ ⎟

⎛ ⎞

U V_s

_σ ^σ

^Vs

U_s

---

⎝ ⎠

⎜ ⎟

⎛ ⎞

U_s – +

=

Vˆ

그림 12. 풍향별 풍속 분포

그림 13. 풍향별 난류강도

그림 14. 기준점 ( 여수기상대 ) 과 현장 풍속의 관계

따라서 풍향은 무시하고 그림 15(b) 에 나타난 것과 같이 전

체 풍속에 대하여 MCP ^{방법을 적용하였다} .

5. 설계 풍속의 추정

5.1 확률 모델

극한 풍속의 확률모델을 추정하기 위한 방법으로 연최대풍

속을 사용하는 방법과 Peaks-Over-Threshold(POT) 방법이 일

반적으로 사용된다 (An and Pandey, 2006). 일반화 파레토분

포와 결합한 POT 방법과 Method of Independent Storms

(MIS) 은 연최대풍속보다 훨씬 많은 풍속 자료를 추출할 수

있는 장점 때문에 최근에 사용되고 있다 . 그러나 일반화 파 레토분포는 극한 하중을 모델링하기에는 효율이 떨어진다고 알려져 있다 (Harris, 2005). 그리고 POT 방법과 MIS 방법 은 확률변수 추정에 큰 영향을 미치는 몇가지 중요한 판단 이 필요하다 .

최근 들어 최대값을 추정하기 위하여 일반화 극치분포

(GEV) 가 자주 사용되고 있다 . 연최대풍속을 나타내기 위하

여 극치분포 -I 형보다 III 형에 가까운 k<0 인 GEV 를 사용하면 적합도 평가시 더 적절한 것으로 나오는 경우가 많다 . 이럴 경우에 GEV 로 추정한 값은 극치분포 -I 형보다 낮은 값이 된 다 . 극치분포 -III 형과 비교하여 I 형은 높은 쪽의 추정치를 제 공하기 때문에 , 확률분포의 추정이 틀릴 경우에 대비하여 I

형을 선택하는 것이 안전측이다 (Palutikof, 1999). 이러한 이 유로 본 연구에서는 표준 Gumbel 의 방법을 사용한다 .

Gumbel 의 방법에서 연최대값의 샘플 분포는 다음과 같이

표현한다 .

(4)

여기서

a

와

b

는 각각 위치 및 척도 파라메터이며 , 최소자승 법 , 최우도법 , 모멘트법 등의 여러가지 방법으로 추정할 수 있다 (Ang and Tang, 1975). 표준 Gumbel 의 방법에서 확률 지에 도시한 풍속과 기준화변수의 관계는 보통 최소자승법으 로 구한다 . 이때 경험적 누적확률은 다음과 같이 나타낼 수 있다 (Simiu and Scanlan, 1996).

(5)

여기서

N

은 연최대풍속의 개수이고 ,

m

은 연최대풍속을 오름

차순으로 정렬한 순위이다 . 표준 Gumbel 의 방법에서 추정한

확률모델의 평균제곱근오차 (root mean square error) 가 5%

이내면 적합하다고 알려져 있다 ( ^{대한건축학회} , 2001).

5.2 태풍 시뮬레이션

우리나라와 같이 태풍이 극한 풍속을 좌우하는 지역에서는 태풍 시뮬레이션을 통하여 기본풍속을 추정하기도 한다 . ^태

풍 시뮬레이션은 먼저 태풍의 특성을 나타내는 물리적 모델 을 만들고 , 위치 , 이동속도 , 중심기압 등의 주요 변수에 대 한 확률분포를 구성한다 . 그리고 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 각 확률분포에서 생성한 자료를 물리적 모델을 대입

하여 풍속을 추정한다 ( 권순덕 , 2008).

본 연구에서는 세계기상기구산하 RSMC 에서 제공하는

1945 년부터 현재까지 북태평양에서 발생한 태풍 자료를 사 용하여 주요 변수들의 확률모형을 만들었다 . 시뮬레이션 결

과를 보면 , 광양만 해상의 200 년 빈도 풍속은 30.7 m/s 로

나타났다 .

5.3 설계풍속 추정 결과

앞 절에서 언급한 것처럼 풍향을 고려하기에는 높은 풍속 자료가 부족하므로 풍향 미반영시 MCP 보정 결과를 적용하

였다 . 표 3 및 그림 15(b) 에 나타나 있듯이 교량 현장 관측

탑 60 m 에 부는 풍속과 여수기상대에서 부는 풍속은 거의

크기가 같으며 , 그 관계는 다음과 같다 .

F_V

( )

V exp exp ^{V a}–

---b

⎝

–

⎠

⎛ ⎞

–

=

F_V

( )

V_m m–0.44 N+0.12 ---

그림 15. 기준점과 현장 풍속의 MCP 보정 결과

=

표 3. 풍향별 MCP 보정 결과 풍향 상관계수

MCP

^보정

기울기 절편

N 0.648 0.8278 -0.1484

NE 0.748 0.8884 0.5408

E 0.595 0.9513 -0.2903

SE 0.575 1.5615 -0.4601

S 0.598 1.2124 -0.3557

SW 0.715 1.0314 0.2253

W 0.658 0.9572 0.2871

NW 0.651 1.0096 -0.2624

전체

0.706 0.9616 0.2960

(6)

식 (6) 의 관계에 여수기상대 연최대풍속를 대입하면 교량

현장 60 m 상공에서 부는 연최대풍속을 추정할 수 있다 .

그 다음 단계로 표 1 의 조도지수를 사용하여 고도 60 m

풍속을 교량 주형의 고도 (82 m) 로 환산하였다 . 이때 조도지

수는 높은 고도에 대한 값인 0.092 를 사용하였다 .

표준 Gumbel ^{의 방법으로 확률지에서 추세선을 구할 때} ,

일반적으로 풍속이나 그 제곱값을 사용한다 ( 그림 16). 그림

17 과 표 4 에서는 각 방법으로 추정한 현장의 재현기간별 풍 속을 정리하였다 . 일반적으로 풍압과 선형관계인 풍속의 제

곱값을 확률지에 도시하는 경우가 많은데 (Cook, 1985), 풍속

만을 사용한 경우와 결과가 약간 차이가 난다 .

광양대교의 설계시 여수기상관측소의 풍속에 인근 지형 등

의 영향을 보정하여 62.5 m/s 로 설계풍속을 산정하였다 . 하

지만 현장 풍속의 MCP 보정을 통하여 추정한 200 년빈도 설

계풍속은 40.2 m/s 로 나타났다 . 이는 태풍시뮬레이션 결과와

도 유사하여 방법이 타당함을 간접적으로 보여준다 .

초기 설계풍속와 현장 관측 보정치가 차이가 나는 이유는 두가지로 설명할 수 있다 . 먼저 여수기상대의 지형보정 문제 이다 . 여수기상대는 바다에 바로 접한 해발 67 m 언덕위에 위치하고 있으며 , 그에 대한 영향을 보정하기 위하여 설계시 여수기상대에서 관측한 풍속값의 77% 를 사용하였다 . 하지만 현장 관측치를 보면 , 여수기상대와 관측탑 60 m 의 풍속이 거의 같은 것으로 나타났다 . 두 번째는 조도지수로 설계시에

는 해상 ( 조도구분 I) 으로 판단하여 0.12 를 사용하였다 . 그러

나 실제 현장에서 측정된 값은 0.16 으로 개활지 ( 조도구분

II) 에 가깝다 . 이상에 보듯이 일반적으로 널리 알려진 방법으 로 국부적인 지형적 영향을 보정을 하여도 직접 실측치와는 크게 차이가 나는 것으로 나타났다 .

표 5 ^{에서는 초기설계치와 현장보정치를 비교하였다} . ^표에

서 보듯이 설계풍속은 20 m/s 이상 차이가 나고 , 현장의 거스트계수도 작은 것으로 나타났다 . 현장 계측치를 바탕으 로 추정한 풍하중은 초기설계풍하중의 약 36% 로 나타났다 .

현장의 풍속 관측기간이 총 351 일로 짧아서 MCP 방법을 적용한 결과에 일부 오차가 포함되어 있을 수 있지만 , 일반 적인 방법으로 추정한 초기설계풍압보다 현장계측치가 엄청 나게 낮은 것으로 나타났다 . 이를 볼 때 설계시 가정한 교 량 현장의 풍환경과 직접 측정한 풍환경은 차이가 나므로 ,

경제적인 교량의 설계를 위해서는 단기간이라도 현장 풍환 경 관측이 필요하다고 판단된다 .

6. 결 론

풍하중이 지배적인 장대 교량의 경우에 정확한 설계풍속의 산정은 교량의 안정성뿐만 아니라 경제성까지도 좌우하게 된 다 . ^{본 연구에서는 광양대교 현장에 설치된 관측탑에서 약} 1 년간 측정한 풍속을 사용하여 풍환경을 분석하였다 . 그리고 관측탑의 단기간 측정 풍속과 여수기상대 풍속의 상관성을 분석하여 설계풍속을 추정하였다 . 본 연구에서 얻은 주요 결 과를 요약해 보면 다음과 같다 .

1. 고도별 풍속 분포를 나타내는 조도지수의 경우에 일정한 상수를 사용하는 설계기준과 달리 현장 측정치는 고도가 증가할수록 작아지는 것으로 나타났다 .

2. 광양만은 바다이지만 협소한 관계로 해상보다는 개활지에 가까운 풍속 특성을 나타내고 있으며 , 측정된 평균조도지

수는 조도구분 II 에 해당하는 0.16 으로 나타났다 .

3. 실측한 난류강도는 측정치가 설계기준보다 약간 크게 나 타났다 . 그리고 실측한 난류강도는 풍향에 따라 큰 편차를 보이며 , 특히 교축 직각 방향 근처로 부는 바람의 난류강 도는 매우 낮은 것으로 나타났다 .

4. 현장에서 단기간 측정한 풍속과 기상대 풍속의 상관관계

로부터 장기 풍속을 추정하기 위하여 MCP 방법을 적용

하였으며 , 태풍 시물레이션 결과와 비교를 통하여 방법이

V_{t etarg} =0.9616V_ref+0.296

그림 16. 확률지에 도시한 교량 현장의 연최대풍속

그림 17. 교량 현장의 재현기간별 설계풍속 추정결과

표 4. 교량 현장의 200 년빈도 추정풍속 구분 최소자승법

(V)

^모멘트법

(V)

^{최소자승법}

(V²)

^{태풍시뮬레} 이션

기본풍속

(m/s) 28.7 28.6 26.7 30.7

설계풍속

(m/s) 40.2 40.0 37.4 43.0

표 5. 초기설계치와 현장보정치의 비교

구분 조도

지수 설계

풍속 거스트

계수 설계 풍하중 초기설계시

(a) 0.12 62.5 m/s 1.78 10.5 kN/m

현장보정치

(b) 0.16 40.2 m/s 1.55 03.8 kN/m

비율

(b/a) 1.33 00.64 0.87 00.36

적절함을 보였다 .

5. 200 년 빈도 설계풍속은 초기설계치에 비하여 현장 보정치

가 20 m/s 이상 낮은 것으로 나타났다 . 아울러 실측된 거

스트계수를 고려한 설계풍압은 초기설계치의 36% 밖에 안 되는 것으로 나타났다 .

6. 국부적인 지형의 영향 때문에 추정한 교량 현장의 풍환경

과 직접 측정한 풍환경은 차이가 날 수 있다 . 따라서 경 제적이고 안전한 교량의 설계를 위해서는 단기간이라도 현 장 풍속 관측이 필요하다고 판단된다 .

감사의 글

본 연구는 국토해양부 지역기술혁신사업의 연구비지원 (05

지역특성 B05-01) 에 의해 수행되었습니다 .

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^접수일

: 2009.1.12/

^심사일

: 2009.4.20/

^{심사완료일}

: 2009.5.7)