In case of food retail industry, th

In case of food retail industry, the extreme weather conditions
play a minor role in sales increase and decrease (Agnew and Thornes, 1995). In this study, the weather parameters such as
maximum air temperature (degrees Centigrade), precipitation (mm), fresh snow depth (cm), snow
depth (cm), sunshine duration (hours) and relative humidity (%) are considered and the data are
collected from German Weather Service (Deutscher Wetterdienst (DWD)) (from January 2010 to April
2014). The weather station is situated nearly 5 km from the food retail store under study. The
collected weather data are used here to model the extreme weather conditions, not the
seasonal effects, which can be modeled using month-of-the year seasonality. Maximum air temperature, precipitation, sunshine duration and relative humidity of a day are the average values
from 7 am to 8 pm (around working hours of store) at the selected weather station. The fresh
snow depth is the snow depth in last 24 h. The fresh snow depth and
snow depth are taken as the average values of a day.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกรณีอุตสาหกรรมอาหารขายปลีก สภาพอากาศที่รุนแรงมีบทบาทน้อยในการเพิ่มยอดขาย และลด (ไลซา Agnew และ Thornes, 1995) ในการศึกษานี้ พารามิเตอร์สภาพอากาศเช่นอุณหภูมิอากาศสูงสุด (องศาเซนติเกรด), ปริมาณฝน (มม.), หิมะลึก (เซนติเมตร), หิมะ ความลึก (เซนติเมตร) ระยะเวลาที่ซันไชน์ (ชั่วโมง) และถือว่าเป็นความชื้นสัมพัทธ์ (%) และมีข้อมูล รวบรวมจากบริการสภาพอากาศเยอรมัน (Deutscher Wetterdienst (DWD)) (ตั้งแต่ 2553 มกราคม–เมษายน 2014) . สถานีอากาศอยู่ห่างเกือบ 5 กม.จากร้านค้าปลีกอาหารการศึกษา การ สภาพอากาศรวบรวมข้อมูลที่อยู่ในที่นี่รุ่นสภาพอากาศรุนแรง ไม่ให้ ผลของฤดูกาล ซึ่งสามารถจำลองฤดูกาลเดือนของการใช้ อุณหภูมิสูงสุด ฝน ระยะเวลาที่แสงแดด และความชื้นสัมพัทธ์ของวันคือ ค่าเฉลี่ย ตั้งแต่เวลา 07.00 น.ถึง 20.00 น. (ประมาณชั่วโมงการทำงานของร้านค้า) ที่สถานีอากาศเลือก สด ความลึกของหิมะเป็นความลึกของหิมะในครั้งสุดท้าย 24 ชม ความลึกของหิมะ และความลึกของหิมะจะนำมาเป็นค่าเฉลี่ยต่อวัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในกรณีของอุตสาหกรรมอาหารค้าปลีกที่สภาพอากาศที่รุนแรง
มีบทบาทเล็กน้อยในการเพิ่มยอดขายและลดลง (Agnew และ Thornes, 1995) ในการศึกษานี้พารามิเตอร์สภาพอากาศเช่น
อุณหภูมิสูงสุดอากาศ (องศาเซนติเกรด) ฝน (มิลลิเมตร) ความลึกหิมะสด (ซม.) หิมะ
ลึก (ซม.) ระยะเวลาแสงแดด (ชั่วโมง) และความชื้นสัมพัทธ์ (%) ได้รับการพิจารณาและ ข้อมูลจะถูก
เก็บรวบรวมจากบริการสภาพอากาศเยอรมัน (Deutscher Wetterdienst (DWD)) (จากเดือนมกราคม 2010 ถึงเดือนเมษายน
ปี 2014) สถานีอากาศตั้งอยู่เกือบ 5 กม. จากร้านค้าปลีกอาหารภายใต้การศึกษา
ข้อมูลสภาพอากาศที่เก็บรวบรวมได้ถูกนำมาใช้ที่นี่เพื่อจำลองสภาพอากาศที่รุนแรงไม่ได้
ผลของฤดูกาลซึ่งสามารถจำลองการใช้เดือนของฤดูกาลปี อุณหภูมิสูงสุดอากาศฝนระยะเวลาแสงแดดและความชื้นสัมพัทธ์ของวันนี้เป็นค่าเฉลี่ย
07:00-20:00 (ประมาณชั่วโมงของการจัดเก็บการทำงาน) ที่สถานีอากาศที่เลือก สด
ลึกหิมะลึกหิมะตกในช่วง 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา ความลึกหิมะสดและ
ความลึกหิมะถูกนำมาเป็นค่าเฉลี่ยของวัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกรณีของอุตสาหกรรมค้าปลีกอาหาร สภาพอากาศสุดโต่งบทบาทรองในการเพิ่มยอดขาย และลด ( แอ็กนู และ thornes , 1995 ) ในการศึกษานี้ สภาพอากาศ พารามิเตอร์เช่นอุณหภูมิอากาศสูงสุด ( องศาเซนติเกรด ) ปริมาณน้ำฝน ( มิลลิเมตร ) , ความลึกของหิมะสด ( ซม. ) , หิมะความลึก ( CM ) , ระยะเวลา ( ชั่วโมง ) แสงแดด และความชื้น ( % ) มีการพิจารณาและข้อมูลที่รวบรวมได้จากบริการสภาพอากาศเยอรมัน ( deutscher wetterdienst ( dwd ) ( ตั้งแต่เดือนมกราคม 2010 ถึงเดือนเมษายน2014 ) สถานีตั้งอยู่เกือบ 5 กิโลเมตร จาก ร้านค้าปลีกอาหารศึกษา ที่ข้อมูล สภาพอากาศจะใช้ที่นี่เพื่อรูปแบบอากาศสุดโต่ง ไม่ใช่ผลของฤดูกาล ซึ่งสามารถจำลองการใช้ เดือนของปีฤดูกาล สูงสุดอากาศ อุณหภูมิ ฝน แสงแดด และความชื้น ระยะเวลาของวันเป็นค่าเฉลี่ยตั้งแต่ 7 โมงถึง 8 โมง ( ประมาณชั่วโมงการทำงานของร้าน ) ที่เลือกสภาพอากาศสถานี สดความลึกของหิมะหิมะลึกในช่วง 24 ชั่วโมงสดหิมะลึกความลึกของหิมะถูกนำมาเป็นค่าเฉลี่ยของวัน