In this study, the response of mont

In this study, the response of monthly rainfall to the El Nino-southern oscillation (ENSO) wasinvestigated by correlation analysis to determine the pattern and magnitude of the relationship, usingrainfall datasets at four weather stations in the Central Plain of Thailand (Kanchanaburi, Lop Buri,Nakhon Sawan, Suphan Buri). The rainfall data sets characterized by the standardized precipitationindex (SPI) and the strengths of ENSO characterized by the multivariate ENSO index (MEI) weresearched to get the best SPI-MEI subsets by step-wise multiple regression. Six SPI time scales: 1-, 2-,3-, 4-, 5-, and 6-months were chosen to form regression equations. The results indicated that the chosenstatistical approach produced models that could be used to forecast SPI at least one fortnight ahead at10% significance levels. It can be concluded from this study that the proposed models could contributeto irrigation water management and preparedness for water allocation planning during the dry periodfrom November to April. However, regional synthesis of the equations is necessary in order to apply theproposed model on a regional scale.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการศึกษานี้ ศึกษาการตอบสนองของปริมาณน้ำฝนรายเดือนต่อปรากฏการณ์เอลนีโญ-ภาคใต้ (ENSO) โดยการวิเคราะห์สหสัมพันธ์เพื่อกำหนดรูปแบบและขนาดของความสัมพันธ์ โดยใช้ชุดข้อมูลปริมาณน้ำฝนที่สถานีตรวจอากาศ 4 แห่งในที่ราบภาคกลางของประเทศไทย (กาญจนบุรี ลพบุรีนครสวรรค์ สุพรรณบุรี) ชุดข้อมูลปริมาณน้ำฝนที่มีลักษณะเป็นดัชนีการตกตะกอนมาตรฐาน (SPI) และจุดแข็งของ ENSO ที่มีลักษณะเฉพาะโดยดัชนี ENSO หลายตัวแปร (MEI) ได้รับการค้นหาเพื่อให้ได้ชุดย่อย SPI-MEI ที่ดีที่สุดโดยการถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอน ช่วงเวลา SPI หกช่วง: 1-, 2-, 3-, 4-, 5- และ 6 เดือนได้รับเลือกเพื่อสร้างสมการการถดถอย ผลการวิจัยพบว่าแนวทางทางสถิติที่เลือกสร้างแบบจำลองที่สามารถใช้ในการคาดการณ์ SPI ล่วงหน้าอย่างน้อยหนึ่งสัปดาห์ที่ระดับนัยสำคัญ 10% จากการศึกษาครั้งนี้สรุปได้ว่าแบบจำลองที่นำเสนอสามารถมีส่วนช่วยในการจัดการน้ำชลประทานและการเตรียมความพร้อมในการวางแผนจัดสรรน้ำในช่วงฤดูแล้งระหว่างเดือนพฤศจิกายนถึงเมษายน อย่างไรก็ตาม การสังเคราะห์สมการระดับภูมิภาคมีความจำเป็นเพื่อใช้แบบจำลองที่เสนอในระดับภูมิภาค

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการศึกษานี้ ปริมาณน้ำฝนรายเดือนตอบสนองต่อการแกว่งของเอลนีโญใต้ (ENSO) เป็น
กำหนดรูปแบบและขนาดของความสัมพันธ์ผ่านการวิเคราะห์ความสัมพันธ์โดยใช้
ชุดข้อมูลปริมาณฝนของสถานีอุตุนิยมวิทยา 4 แห่ง ในพื้นที่ราบภาคกลาง (กาญจนบุรี ลพบุรี,
Nakhon Sawan、Suphan Buri）。 ชุดข้อมูลฝนที่มีลักษณะการตกตะกอนมาตรฐาน
ดัชนี (SPI) และความแข็งแรงของ ENSO แสดงโดยดัชนี polyENSO (MEI)
ได้รับชุดย่อย SPI-MEI ที่ดีที่สุดโดยการค้นหาแบบถดถอยหลายขั้นตอน เครื่องชั่งเวลา SPI หกแบบ: 1-, 2-,
เลือก 3 เดือน, 4 เดือน, 5 เดือน, 6 เดือนเพื่อสร้างสมการถดถอย ผลปรากฏว่า
แบบจำลองที่สร้างขึ้นโดยวิธีการทางสถิติสามารถนำมาใช้ในการทำนาย SPI อย่างน้อยสองสัปดาห์ล่วงหน้า
ระดับที่สำคัญ 10% และจากการศึกษาครั้งนี้อาจสรุปได้ว่าโมเดลที่นำเสนออาจช่วยให้
การเตรียมการบริหารจัดการน้ำเพื่อการชลประทานและการจัดสรรน้ำในช่วงภัยแล้ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการศึกษานี้การตอบสนองของปริมาณน้ําฝนรายเดือนต่อEl niño-south oscillation ( ENSO )คือ
ตรวจสอบโดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เพื่อกําหนดรูปแบบและขนาดของความสัมพันธ์การใช้
สี่สถานีอุตุนิยมวิทยาในที่ราบลุ่มภาคกลางของประเทศไทย( north Pei house,Lopubley,
นากาฮอน ซาวอน, ซูฟาน บลีย์). ชุดข้อมูลปริมาณน้ําฝนที่มีปริมาณน้ําฝนมาตรฐาน
ข้อดีของดัชนี( SPI )และENSOซึ่งมีลักษณะเป็นดัชนีหลายตัวแปร( MEI )คือ
ชุดย่อยSPI-MEIที่ดีที่สุดจะได้รับโดยการค้นหาการถดถอยพหุคูณแบบทีละขั้นตอน หกสเกลSPI :1 ,2 ,
เลือก3เดือน4เดือน5เดือนและ6เดือนเพื่อสร้างสมการถดถอย ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการเลือก
แบบจําลองที่สร้างขึ้นโดยวิธีการทางสถิติสามารถใช้เพื่อคาดการณ์SPIอย่างน้อยสองสัปดาห์ที่ผ่านมา
ระดับความสําคัญ10เปอร์เซ็นต์ จากการศึกษาครั้งนี้สามารถสรุปได้ว่าแบบจําลองที่นําเสนอช่วย
การจัดการน้ําชลประทานและการวางแผนการจัดสรรน้ําในช่วงภัยแล้ง
ตั้งแต่เดือนพฤศจิกายนถึงเมษายน อย่างไรก็ตามการสังเคราะห์ภูมิภาคของสมการเป็นสิ่งจําเป็นสําหรับการใช้งาน
แบบจําลองที่เสนอในระดับภูมิภาค