Thailand summer monsoon rainfall wa

Thailand summer monsoon rainfall was correlated with the standard ENSO indices and IOD index from
pre-monsoon seasons and also with the spring (MAM) Thailand air temperatures (SAT). The latter are believed
to be an indicator of the land–ocean thermal gradient, which is important for the strength of the monsoon
(Singhrattna et al., in press). The correlations are computed for the post-1980 period and shown in Table I.
Correlation values that are statistically significant at the 95% confidence level using a t-test (Helsel and Hirsch,
1995) are shown in bold in the table. It can be seen that SOI, the SLP-based ENSO index, shows a strong
correlation with monsoon rainfall during the concurrent season and also one or two seasons prior. The spring
land temperatures also exhibit a significant correlation, as expected. The IOD shows a strong correlation with
the monsoon rainfall at a two-season lead time. All these brighten the prospects for a long-lead forecast.
To confirm that the correlations are strong only during the post-1980 period (as in Table I), selected
predictors from pre-monsoon seasons (January–March (JFM) NINO3, May–July (MJJ) SOI, MAM IOD and
MAM SAT) were correlated with monsoon rainfall on a 21 year moving window (Figure 1). It can be seen
that the predictors show correlations with summer rainfall only in recent decades, much as the correlations
between the rainfall and ENSO (shown as a solid line between summer rainfall and ASO SOI) and seen by
Singhrattna et al. in press. Similar shifts have been seen (Miyakoda et al., 2003) in pre-monsoon signals of

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปริมาณน้ำฝนมรสุมฤดูร้อนของประเทศไทยถูก correlated ENSO มาตรฐานดัชนีและดัชนี IOD จากมรสุมก่อนซีซั่น และยัง มีสปริง (แหม่ม) ไทยอากาศอุณหภูมิ (เสาร์) หลังเชื่อเป็น ตัวบ่งชี้ความร้อนที่ดิน – ทะเล ไล่ระดับ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความแข็งแรงของมรสุม(Singhrattna et al. ในข่าว) ความสัมพันธ์ที่คำนวณสำหรับรอบระยะเวลาลงรายการบัญชี-1980 และแสดงในตารางที่ผมค่าสหสัมพันธ์ที่อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับความเชื่อมั่น 95% โดยใช้ t-ทดสอบ (Helsel และเฮิร์ช1995) แสดงเป็นตัวหนาในตาราง จะเห็นได้ว่า ซอย ดัชนีใช้ SLP ENSO แสดงความแข็งแรงความสัมพันธ์กับปริมาณน้ำฝนมรสุมระหว่างฤดูกาลพร้อมกันและนอกจากนี้หนึ่ง หรือสองซีซั่นก่อน ฤดูใบไม้ผลิอุณหภูมิดินยังแสดงความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ ตามที่คาดไว้ IOD แสดงความสัมพันธ์ของแรงกับปริมาณน้ำฝนมรสุมที่รอฤดูกาลที่สอง ทั้งหมดนี้ให้ลูกค้าสำหรับการคาดการณ์เป้าหมายยาวเพื่อยืนยันว่า ความสัมพันธ์ที่มีความแข็งแรงเฉพาะช่วง 1980 โพสต์ (เป็นในตารางผม), เลือกpredictors จากซีซั่นก่อนมรสุม (เดือนมกราคม – มีนาคม (JFM) NINO3 พฤษภาคม – กรกฎาคม (MJJ) ซอย แหม่ม IOD และแหม่มเสาร์) ถูก correlated กับฝนมรสุมในปี 21 ย้ายหน้าต่าง (รูปที่ 1) จะเห็นได้ว่า predictors ที่แสดงความสัมพันธ์กับปริมาณน้ำฝนฤดูร้อนในทศวรรษล่าสุด มากเป็นความสัมพันธ์ที่เท่าปริมาณน้ำฝนและ ENSO (แสดงเป็นเส้นทึบระหว่างฤดูร้อนปริมาณน้ำฝนและซอยเอโซ) และเห็นด้วยAl. et Singhrattna ในข่าว คล้ายกะได้เห็น (Miyakoda et al., 2003) ในมรสุมก่อนสัญญาณของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประเทศไทยในช่วงฤดูร้อนปริมาณน้ำฝนมรสุมมีความสัมพันธ์กับดัชนี ENSO มาตรฐานและดัชนี IOD จาก
ฤดูกาลก่อนฤดูมรสุมและยังมีฤดูใบไม้ผลิ (MAM) ประเทศไทยอุณหภูมิของอากาศ (SAT) หลังมีความเชื่อมั่น
ที่จะเป็นตัวบ่งชี้ของการไล่ระดับความร้อนที่ดินมหาสมุทรซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความแข็งแรงของลมมรสุม
(Singhrattna et al., ในหนังสือพิมพ์) ความสัมพันธ์ที่มีการคำนวณระยะเวลาที่โพสต์ 1980 และแสดงในตารางที่ I.
ค่าสหสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับความเชื่อมั่น 95% โดยใช้ t-test (Helsel และเฮิร์ช,
1995) จะแสดงเป็นตัวหนาในตาราง มันจะเห็นได้ว่าซอยดัชนี ENSO SLP-based, แสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่ง
ความสัมพันธ์กับปริมาณน้ำฝนในช่วงฤดูมรสุมพร้อมกันและยังเป็นหนึ่งหรือสองฤดูกาลก่อน ฤดูใบไม้ผลิ
อุณหภูมิที่ดินนอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญตามที่คาดไว้ IOD แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับ
ปริมาณน้ำฝนมรสุมที่เวลานำสองฤดูกาล ทั้งหมดเหล่านี้สดใสโอกาสในการคาดการณ์ตะกั่วยาว.
เพื่อยืนยันว่าความสัมพันธ์ที่มีความแข็งแรงเฉพาะในช่วงระยะเวลาที่โพสต์ 1980 (ในขณะที่โต๊ะผม) เลือก
พยากรณ์จากฤดูกาลก่อนฤดูมรสุม (เดือนมกราคมถึงมีนาคม (JFM) NINO3 พฤษภาคม ถึงเดือนกรกฎาคม (MJJ) ซอย, MAM IOD และ
MAM SAT) มีความสัมพันธ์กับปริมาณน้ำฝนมรสุมใน 21 ปีย้ายหน้าต่าง (รูปที่ 1) จะเห็นได้
ว่าการพยากรณ์แสดงความสัมพันธ์กับปริมาณน้ำฝนในช่วงฤดูร้อนเฉพาะในทศวรรษที่ผ่านมามากที่สุดเท่าที่ความสัมพันธ์
ระหว่างปริมาณน้ำฝนและ ENSO (แสดงเป็นเส้นทึบระหว่างปริมาณน้ำฝนในช่วงฤดูร้อนและ ASO SOI) และมองเห็นได้ด้วย
Singhrattna และคณะ ในการกด การเปลี่ยนแปลงที่คล้ายกันได้รับการมองเห็น (miyakoda et al., 2003) ในการส่งสัญญาณก่อนฤดูมรสุมของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ประเทศไทยฤดูร้อนมรสุมปริมาณน้ำฝนมีความสัมพันธ์กับดัชนีมาตรฐานและดัชนีจากปรากฏการณ์ IOD
ก่อนมรสุมฤดูกาลและยังมีฤดูใบไม้ผลิ ( แหม่ม ) อุณหภูมิอากาศประเทศไทย ( กกท. ) หลังเชื่อว่า
เป็น ตัวบ่งชี้ของทะเลและที่ดินไล่ระดับความร้อน ซึ่งเป็นสิ่งสําคัญเพื่อความแข็งแรงของมรสุม
( singhrattna et al . , ในข่าว )ความสัมพันธ์จะคำนวณเป็นระยะเวลา post-1980 และแสดงในตาราง .
) ค่าที่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ใช้ t-test ( helsel และเฮิร์ส ,
1995 ) แสดงในตัวหนาในโต๊ะ จะเห็นได้ว่า ปรากฏการณ์ซอย หลับจากดัชนีแสดงความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่ง
กับปริมาณฝนในฤดูมรสุมในช่วงฤดูพร้อมกัน และยัง หนึ่ง หรือสองซีซั่นก่อนฤดูใบไม้ผลิ
ที่ดินอุณหภูมิมีความสัมพันธ์ อย่างมีนัยสำคัญ ตามที่คาดไว้ โดย IOD แสดงความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับ
มรสุมปริมาณน้ำฝนในสองฤดูกาลนาน ทั้งหมดเหล่านี้เพิ่มโอกาสสำหรับการคาดการณ์ตะกั่วยาว
ยืนยันความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งในช่วงระยะเวลา post-1980 ( ในโต๊ะผม ) , เลือกจากฤดูก่อนมรสุม
ทำนาย ( มกราคม–มีนาคม ( nino3 jfm ) ,พฤษภาคม–กรกฎาคม ( ค้นหา ) ซอย แหม่ม แหม่มนั่ง IOD และ
) มีความสัมพันธ์กับปริมาณน้ำฝนในช่วง 21 ปีย้ายหน้าต่าง ( รูปที่ 1 ) จะเห็นได้ว่ามีความสัมพันธ์กับตัวแปร
แสดงปริมาณน้ำฝนในฤดูร้อนเท่านั้น ในทศวรรษที่ผ่านมาเท่าที่ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณน้ำฝนและปรากฏการณ์
( แสดงเป็นเส้นทึบ ระหว่างปริมาณฝนฤดูร้อน และอโศก ซอย ) และเห็น
singhrattna et al . ในข่าวกะเหมือนมีเห็น ( miyakoda et al . , 2003 ) ก่อนสัญญาณของฤดูมรสุม