The aim in this section is to ident

The aim in this section is to identify predictors for the Thailand summer rainfall, which can then be used in
statistical forecast models. The two main requirements for any useful predictors are (1) a good relationship with
the seasonal rainfall and (2) a reasonable lead time (i.e. months to a season). Our earlier work (Singhrattna,
2003; Singhrattna et al., in press) indicated that Thailand summer rainfall is strongly correlated with ENSO in
the post-1980 period and also with pre-monsoon (especially March–May (MAM)) land surface temperatures
representing the land–ocean thermal gradient. So, the first step is to look for a relationship with standard ENSO
indices during the pre-monsoon seasons and follow up with correlations between the rainfall and large-scale
ocean–atmospheric variables (SSTs, SLPs). This approach of correlation with large-scale ocean–atmospheric
circulation variables has been used to identify predictors for stream flows in northern Brazil (Souza and Lall,
2003) and in the Truckee–Carson river basins in Nevada, USA (Grantz, 2003)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จุดมุ่งหมายในส่วนนี้จะระบุ predictors สำหรับในประเทศไทยฤดูร้อนปริมาณน้ำฝน ซึ่งสามารถนำไปใช้ในแบบจำลองการคาดการณ์สถิติ ข้อกำหนดหลักสองสำหรับ predictors มีประโยชน์คือ (1) ความสัมพันธ์ที่ดีกับฝนตกตามฤดูกาลและ (2) ระยะเวลารอที่เหมาะสม (เช่นเดือนฤดูกาล) งานก่อนหน้า (Singhrattna2003 Singhrattna et al. ในกด) ระบุว่า ประเทศไทยร้อนฝนเป็นอย่างยิ่ง correlated กับ ENSO ในระยะเวลาลง-1980 และยัง มีมรสุมก่อน (เฉพาะเดือนมีนาคม – พฤษภาคม (แหม่ม)) ที่ดินอุณหภูมิพื้นผิวแสดงระดับสีความร้อนแลนด์โอเชี่ยน ดังนั้น ขั้นตอนแรกคือการ หาความสัมพันธ์กับมาตรฐาน ENSOดัชนีในระหว่างฤดูมรสุมก่อนและติดตาม ด้วยความสัมพันธ์ ระหว่างปริมาณน้ำฝน และขนาดใหญ่แปรทะเล – บรรยากาศ (SSTs, SLPs) วิธีการนี้ของความสัมพันธ์กับขนาดใหญ่ทะเล – อากาศตัวแปรหมุนเวียนถูกใช้เพื่อระบุ predictors สำหรับกระแสไหลในภาคเหนือบราซิล (Souza และลอร์2003) และ ในอ่างล่างหน้าริเวอร์ Truckee – คาร์สันในเนวาดา สหรัฐอเมริกา (Grantz, 2003)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป้าหมายในส่วนนี้จะระบุตัวแปร สำหรับประเทศไทยในฤดูร้อนปริมาณน้ำฝนซึ่งจากนั้นจะสามารถใช้ในการพยากรณ์
รุ่นสถิติ สองหลักของประโยชน์ใด ๆตัวแปรคือ ( 1 ) ความสัมพันธ์ที่ดีกับ
ฝนตามฤดูกาล และ ( 2 ) ระยะเวลาที่เหมาะสม ( เช่นเดือนฤดูกาล ) ผลงานของเราก่อน ( singhrattna
, 2003 ; singhrattna et al . ,ข่าว ) พบว่า ปริมาณฝนของประเทศไทยในช่วงฤดูร้อนมีความสัมพันธ์อย่างยิ่งกับปรากฏการณ์ในช่วง post-1980
และยังมีมรสุมก่อน ( โดยเฉพาะเดือนมีนาคม–พฤษภาคม ( แหม่ม ) อุณหภูมิพื้นผิวที่ดิน
แทนมหาสมุทร–ที่ดินไล่ระดับความร้อน . ดังนั้นขั้นตอนแรกคือการมองหาความสัมพันธ์กับ
ปรากฏการณ์มาตรฐานดัชนีในช่วงก่อนฤดูมรสุม และติดตามกับความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณน้ำฝนและขนาดใหญ่–
มหาสมุทรบรรยากาศ ( ssts slps , ) วิธีการนี้ความสัมพันธ์กับมหาสมุทรและบรรยากาศ
เวียนขนาดใหญ่ถูกใช้เพื่อระบุตัวแปรพยากรณ์กระแสไหลในภาคเหนือของบราซิล ( เซาเปาโล และ lall
, 2003 ) และใน Truckee - คาร์สันลุ่มน้ำ ( grantz เนวาดา สหรัฐอเมริกา ,2003 )