Spatial correlations (r) in the ann

Spatial correlations (r) in the annual rainfall anomalies are analyzed using principle
component analyses (PCA). Cross correlation analysis and composites are used to
measure the influence of sea surface temperatures anomalies (SSTAs) in the tropical
Atlantic and tropical Pacific Ocean with the seasonal rainfall in Suriname. It is shown
that the spatial and time variability in rainfall is mainly determined by the meridional
movement of the Inter-tropical Convergence Zone (ITCZ). It occurs that the rainfall
anomalies are fairly uniformly over the whole country. The strongest correlation
between the December-January rainfall (short wet season) at station Cultuurtuin is
found with the SSTAs in the Pacific region and is about ck
Nino 1+2 = 0.59 at lag 1
month. In March-May rainfall (beginning long wet season) there is a lagged correlation
with the SSTAs in the Pacific region (clag 3 Nino 1+2 = 0.59). The June-August rainfall
(end part of long wet season) shows the highest correlation with SSTAs in the TSA
region and is about c = -0.52 for lag 0. In the September-November long dry season
there is also a lagged correlation with the TSA SSTAs of about clag 3 = 0.66. The
different correlations and predictors can be used for seasonal rainfall predictions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปริภูมิความสัมพันธ์ (r) ในความผิดปริมาณน้ำฝนประจำปีจะวิเคราะห์โดยใช้หลักการวิเคราะห์ส่วนประกอบ (PCA) ข้ามความสัมพันธ์ วิเคราะห์และคอมโพสิตที่ใช้ในการวัดอิทธิพลของทะเลอุณหภูมิพื้นผิวความผิด (SSTAs) ในเขตร้อนเมืองร้อน และแอตแลนติกมหาสมุทรแปซิฟิก มีฝนตกตามฤดูกาลในซูรินาเม มันแสดงให้เห็นว่า ปริภูมิ และเวลาสำหรับความผันผวนในปริมาณน้ำฝนส่วนใหญ่จะถูกกำหนด โดย meridionalความเคลื่อนไหวของเขตบรรจบกันระหว่างเขตร้อน (ITCZ) เกิดที่ฝนตกความผิดค่อนข้างสม่ำเสมอเมื่อเทียบเคียงทั่วทั้งประเทศ ความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างเดือนธันวาคมมกราคม มีปริมาณน้ำฝน (ฤดูฝนสั้น) ที่สถานี Cultuurtuinพบกับ SSTAs ที่ในภูมิภาคแปซิฟิก และเกี่ยวกับ ckนิโน 1 + 2 = คือ 0.59 ที่ความล่าช้า 1เดือน ในปริมาณน้ำฝนเดือนมีนาคมพฤษภาคม (ฤดูฝนยาวนานเริ่มต้น) มีความสัมพันธ์ laggedมี SSTAs ในภูมิภาคแปซิฟิก (clag 3 นิโน 1 + 2 = คือ 0.59) ฝนเดือนมิถุนายนสิงหาคม(ส่วนท้ายของช่วงฤดูฝนยาวนาน) แสดงความสัมพันธ์สูงสุดกับ SSTAs TSAภูมิภาคและเกี่ยวกับ c =-0.52 สำหรับความล่าช้า 0 ในเดือนกันยายนพฤศจิกายนแล้งยาวนานนอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์กับ SSTAs TSA ของเกี่ยวกับ clag 3 = 0.66 lagged ที่สามารถใช้ความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันและ predictors สำหรับคาดคะเนปริมาณน้ำฝนตามฤดูกาล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ (R) ในความผิดปกติปริมาณน้ำฝนประจำปีมีการวิเคราะห์โดยใช้หลักการ
วิเคราะห์องค์ประกอบ (PCA) การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ข้ามและคอมโพสิตที่ใช้ในการ
วัดอิทธิพลของความผิดปกติที่อุณหภูมิผิวน้ำทะเล (SSTAs) ในเขตร้อน
มหาสมุทรแอตแลนติกและมหาสมุทรแปซิฟิกเขตร้อนที่มีปริมาณน้ำฝนตามฤดูกาลในซูรินาเม มันแสดงให้เห็น
ว่าความแปรปรวนเชิงพื้นที่และเวลาในการปริมาณน้ำฝนจะถูกกำหนดโดยส่วนใหญ่เที่ยง
เคลื่อนไหวของอินเตอร์เขตร้อนบรรจบ (ITCZ) มันเกิดขึ้นที่ปริมาณน้ำฝน
ที่ผิดปกติเป็นธรรมเหมือนกันทั่วประเทศทั้ง ความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่ง
ระหว่างปริมาณน้ำฝนธันวาคมเดือนมกราคม (ฤดูฝนสั้น) ที่สถานี Cultuurtuin จะ
พบกับ SSTAs ในภูมิภาคแปซิฟิกและเป็นเรื่องเกี่ยวกับ CK
บู 1 + 2 = 0.59 ที่ล่าช้า 1
เดือน ปริมาณน้ำฝนในเดือนมีนาคมถึงเดือนพฤษภาคม (เริ่มต้นฤดูฝนยาว) มีความสัมพันธ์รั้ง
กับ SSTAs ในภูมิภาคแปซิฟิก (clag 3 โญ 1 + 2 = 0.59) ปริมาณน้ำฝนเดือนมิถุนายนถึงเดือนสิงหาคม
(ส่วนท้ายของฤดูฝนยาว) แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่มีความสูงที่สุดใน SSTAs TSA
ภูมิภาคและเป็นเรื่องเกี่ยวกับ c = -0.52 สำหรับความล่าช้า 0 ในเดือนกันยายนถึงพฤศจิกายนยาวฤดูแล้ง
นอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์ที่มีความล่าช้า TSA SSTAs ประมาณ clag 3 = 0.66
ความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันและการพยากรณ์ที่สามารถใช้สำหรับการคาดการณ์ปริมาณน้ำฝนตามฤดูกาล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ ( R ) ในมิติ ปริมาณน้ำฝนจะวิเคราะห์โดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA )
. การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ข้ามและคอมโพสิตใช้
วัดอิทธิพลของทะเล อุณหภูมิปกติ ( sstas ) ในมหาสมุทรแอตแลนติกและมหาสมุทรแปซิฟิกเขตร้อน
เขตร้อนที่มีปริมาณน้ำฝนตามฤดูกาลในซูรินาเม . มันแสดง
ที่พื้นที่และเวลาของปริมาณน้ำฝนส่วนใหญ่กำหนดโดยการเคลื่อนไหวของอินเตอร์ บรรจบกันบริเวณเขตร้อน meridional
( itcz ) มันเกิดขึ้นที่ฝน
ความผิดปกติค่อนข้างเหมือนกันทั่วทั้งประเทศ ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณฝนสูงสุด
ธันวาคมมกราคม ( ฤดูฝนสั้น ) ที่สถานี cultuurtuin
เจอกับ sstas ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและ CK
เกี่ยวกับ1 2 = 0.59 นิโนะที่ล่าช้า 1
1 เดือน ในเดือนมีนาคมอาจมีฝนตก ( ต้นฤดูฝนยาว ) มีความสัมพันธ์กับเจ้า
sstas ในภูมิภาคแปซิฟิก ( clag 3 นีโน่ 1 2 = 0.59 ) มิถุนายนสิงหาคมฝน
( จบภาคฤดูฝนยาว ) แสดงความสัมพันธ์กับ sstas สูงสุดในภูมิภาค และเกี่ยวกับ TSA
c = -0.52 สำหรับความล่าช้า 0 ในฤดูแล้งยาวนาน
กันยายนพฤศจิกายนนอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์กับ TSA ที่ล้าหลัง sstas ประมาณ clag 3 = 0.66 .
ความสัมพันธ์ต่าง ๆ และตัวแปรที่สามารถใช้สำหรับการคาดการณ์ปริมาณน้ำฝนตามฤดูกาล