For example, Xu et al.(2004) found

For example, Xu et al.
(2004) found a strong relationship existing
between ENSO and rainfall in the Mae Klong and
Ping River Basins, while Singhrattna et al. (2005)
showed a significant relationship among those
variables during the post-1980 period. In contrast,
Otarig (2000) reported that there was no
correlation between El Nino and rainfall over
Thailand. The different results may be due to the
large spatial and temporal variation of monsoon
rains. Moreover, ENSO itself is a complex system,
comprising several dynamic natural behavioral
characteristics with tele-connections with local
rainfall in many places around the globe. Thus, it
becomes difficult to identify any single uniform
relationship between ENSO and monsoon rainfall
that holds up for different locations in Thailand.
However, further analysis and research are still
required to pursue the answers to these questions.
Therefore, this research objective was to select the
subsets of the ENSO index (MEI) and rainfall
index (SPI) with the most potential to estimate rice
water requirements during the post-rainy period
by a crop growth model and provide a decision
basis for water release scheduling at the paddy field
level in the Central Plain of Thailand

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่าง Xu et al(2004) พบความสัมพันธ์ที่ดีอยู่ระหว่าง ENSO และปริมาณน้ำฝนในแม่กลอง และปิงแม่น้ำอ่างล่างหน้า ในขณะที่ Singhrattna และ al. (2005)พบความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญที่ตัวแปรช่วง 1980 โพสต์ ในทางตรงกันข้ามOtarig (2000) ได้รายงานว่า มีไม่ความสัมพันธ์ระหว่างเอลนิโนและปริมาณน้ำฝนมากกว่าไทย ผลแตกต่างกันอาจเนื่องการเปลี่ยนแปลงชั่วคราว และพื้นที่ของมรสุมใหญ่ฝนตก นอกจากนี้ ENSO เองเป็นระบบที่ซับซ้อนประกอบด้วยพฤติกรรมแบบไดนามิกหลายธรรมชาติลักษณะเมลเชื่อมต่อกับท้องถิ่นฝนตกหลายแห่งทั่วโลก ดังนั้น จึงกลายเป็นยากเหมือนเดี่ยวใด ๆความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณน้ำฝนมรสุมและ ENSOที่เก็บค่าตำแหน่งที่ตั้งต่าง ๆ ในประเทศไทยอย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์และวิจัยเพิ่มเติมอยู่ต้องไล่ตอบคำถามเหล่านี้ดังนั้น วัตถุประสงค์การวิจัยนี้เป็นการ เลือกชุดย่อยของ ENSO ดัชนี (เหมย) และปริมาณน้ำฝนดัชนี (SPI) มีศักยภาพที่จะประเมินข้าวมากที่สุดความต้องการน้ำในช่วงเวลาหลังฝนตกโดยเจริญเติบโตของพืชรุ่น และให้การตัดสินใจพื้นฐานสำหรับน้ำย่อยการจัดกำหนดการที่นาระดับกลางธรรมดาของไทย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างเช่น , Xu et al .
( 2004 ) พบความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างปรากฏการณ์ที่มีอยู่
และปริมาณน้ำฝนในลุ่มน้ำแม่กลองและ
ปิง ในขณะที่ singhrattna et al . ( 2005 ) แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรด้วย

ช่วงนั้น post-1980 . ในทางตรงกันข้าม ,
otarig ( 2000 ) รายงานว่า ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่าง El Nino

และปริมาณน้ำฝนมากกว่าประเทศไทยผลลัพธ์ที่แตกต่างอาจจะเนื่องจาก
ขนาดใหญ่พื้นที่และเวลาการเปลี่ยนแปลงของมรสุม
ฝน . นอกจากนี้ ปรากฏการณ์นั้นเป็นระบบซับซ้อน ประกอบด้วยหลายแบบไดนามิกธรรมชาติ

ลักษณะพฤติกรรมกับ Tele ความสัมพันธ์กับท้องถิ่น
ปริมาณน้ำฝนในหลายสถานที่ทั่วโลก ดังนั้น จะกลายเป็นยากที่จะหาใด ๆ

เดี่ยวชุดความสัมพันธ์ระหว่างปรากฏการณ์ลมมรสุมฝนตก
ที่ถือขึ้นสำหรับสถานที่ต่างๆในประเทศไทย .
แต่จากการวิเคราะห์เพิ่มเติมและการวิจัยจะยังคงต้องติดตาม

คำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้ ดังนั้น การวิจัยนี้ได้เลือก
ดัชนีย่อยของปรากฏการณ์ ( เมย์ ) และปริมาณน้ำฝน
Index ( SPI ) ที่มีศักยภาพเพื่อประเมินความต้องการน้ำของข้าว
ในช่วงฤดูฝน โดยการโพสต์ระยะเวลา
รูปแบบการเจริญเติบโต และให้ตัดสินใจ
พื้นฐานสำหรับการปล่อยน้ำในนาข้าว
ระดับในที่ราบภาคกลางของประเทศไทย