In view of the relationship between

In view of the relationship between the variability of rainfall during each season represented by PC1 to SST anomalies in various months, we perform lag correlation analysis to further investigate. The SST anomalies in Pacific Ocean were averaged, and used them to determine the relationships with the variability of rainfall over Thailand. Whereas, Nino3 and Nino3.4 area representing ENSO phenomenon (Trenberth and Stepaniak, 2001) was used to determine the lag correlations. The positive correlation means that the increasing (decreasing) of SST anomalies in that area related to rising (reducing) of the rainfall variability magnitude indicating more (less) rainfall over Thailand (Sirapong, ea.la, 2014). While,the negative correlation means that the increasing (decreasing) of SST anomalies in that area related to reducing (rising) of the rainfall variability magnitude indicating more (less) rainfall over Thailand.

To confirm the association between PC1 and SST of each season in the equatorial Pacific Ocean, the correlation analysis at 0 to 11 month lags was performed. The correlation of lag time between the rainfall anomalies and Niño 3, Niño 3.4 SST index of each season shown in Table 1 and 4.

The correlations of PC1 to Niño3 (Nino3.4) index of each season on previous months (lead time) and following months (lag time), which the study the correlation of the lead time, lag time anomalies between rainfall anomalies and nino3 (Nino3.4) SST index, it showed in figyre 1 to 8. The zero value of lead time and lag time represented the rainfall anomalies at Nino3(Nino3.4) SST index. The value of lead time represented previous to ENSO by number months, ENSO will impact the rainfall over Thailand. And, the value of lag time represented the rainfall anomalies at Niño3 (Nino3.4) SST index leads the rainfall anomalies by the number of months.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มุมมองความสัมพันธ์ระหว่างความแปรผันของปริมาณน้ำฝนในช่วงแต่ละฤดูกาลแสดง โดย PC1 SST สิ่งผิดวิสัยในเดือนต่าง ๆ เราทำการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของความล่าช้าการตรวจสอบเพิ่มเติม ความผิดของ SST ในมหาสมุทรแปซิฟิกถูก averaged และใช้เพื่อกำหนดความสัมพันธ์กับความแปรผันของปริมาณน้ำฝนมากกว่าไทย ในขณะที่ Nino3 และ Nino3.4 พื้นที่แทนปรากฏการณ์ ENSO (Trenberth และ Stepaniak, 2001) ถูกใช้เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ของความล่าช้า สหสัมพันธ์เป็นบวกหมายความ ว่า การเพิ่มขึ้น (ลดลง) ของ SST สิ่งผิดวิสัยในที่ตั้งที่เกี่ยวข้องกับเพิ่มขึ้น (ลดลง) ของปริมาณน้ำฝนความแปรผันขนาดบ่งชี้มากขึ้น (น้อย) ปริมาณน้ำฝนมากกว่าไทย (Sirapong, ea.la, 2014) ในขณะที่ ความสัมพันธ์ของค่าลบหมายความ ว่า การเพิ่มขึ้น (ลดลง) ของ SST ความผิดในที่ตั้งที่เกี่ยวข้องกับ (ไรซิ่ง) ที่ลดลงของปริมาณน้ำฝนความแปรผันขนาดระบุเพิ่มเติมปริมาณน้ำฝน (น้อย) ไทยเพื่อยืนยันความสัมพันธ์ระหว่าง PC1 และ SST ของแต่ละฤดูกาลในมหาสมุทรแปซิฟิกเส้นศูนย์สูตร มีดำเนินการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่ lags 0-11 เดือน ความสัมพันธ์ของเวลาความล่าช้าระหว่างปริมาณน้ำฝนความผิดและ 3 ซันโตนิโญ ซันโตนิโญ 3.4 SST ดัชนีฤดูกาลแต่ละแสดงในตารางที่ 1 และ 4 สัมพันธ์ของ PC1 ให้ Niño3 ดัชนี (Nino3.4) ของแต่ละเดือน (ระยะเวลารอคอย) และ ต่อเดือน (ช้า), การศึกษาความสัมพันธ์ของลูกค้าเป้าหมายเวลา ความล่าช้าความผิดเวลาระหว่าง ฤดูฝนความผิดและ nino3 (Nino3.4) SST ดัชนี พบใน figyre 1-8 ค่าศูนย์ระยะเวลาและช้าในการแสดงความผิดฝนที่ดัชนี Nino3(Nino3.4) SST ค่าของระยะเวลาที่แสดงหมายเลขเดือนก่อนหน้า ENSO, ENSO จะส่งผลกระทบต่อปริมาณน้ำฝนที่ไทย และ ความผิดฝนที่ Niño3 แสดงค่าเวลาความล่าช้า (Nino3.4) SST ดัชนีเป้าหมายความผิดฝนตามจำนวนเดือนที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในมุมมองของความสัมพันธ์ระหว่างความแปรปรวนของปริมาณน้ำฝนในแต่ละฤดูกาลที่แสดงโดย PC1 ที่จะผิดปกติ SST ในเดือนที่ต่างๆที่เราดำเนินการล่าช้าการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ในการตรวจสอบเพิ่มเติม ความผิดปกติ SST ในมหาสมุทรแปซิฟิกถูกเฉลี่ยและใช้พวกเขาเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์กับความแปรปรวนของปริมาณน้ำฝนที่ปกคลุมประเทศไทย ในขณะที่ Nino3 และพื้นที่ Nino3.4 ตัวแทนปรากฏการณ์ ENSO (Trenberth และ Stepaniak, 2001) ถูกใช้ในการกำหนดความสัมพันธ์ล่าช้า ความสัมพันธ์เชิงบวกหมายความว่าการเพิ่มขึ้น (ลดลง) ความผิดปกติของ SST ในพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มขึ้น (ลด) ของขนาดความแปรปรวนปริมาณน้ำฝนมากขึ้นแสดงให้เห็น (น้อย) ปริมาณน้ำฝนที่ปกคลุมประเทศไทย (sirapong, ea.la, 2014) ในขณะที่ความสัมพันธ์ทางลบหมายความว่าการเพิ่มขึ้น (ลดลง) ความผิดปกติของ SST ในพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับการลด (เพิ่มขึ้น) ของขนาดความแปรปรวนปริมาณน้ำฝนมากขึ้นแสดงให้เห็น (น้อย) ปริมาณน้ำฝนทั่วประเทศ. เพื่อยืนยันความสัมพันธ์ระหว่าง PC1 และ SST ของแต่ละฤดูกาลใน เส้นศูนย์สูตรของมหาสมุทรแปซิฟิกวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่ 0-11 ล่าช้าเดือนที่ได้ดำเนินการ ความสัมพันธ์ของเวลาล่าช้าระหว่างความผิดปกติปริมาณน้ำฝนและNiño 3 NINO 3.4 ดัชนี SST ในแต่ละฤดูกาลที่แสดงในตารางที่ 1 และ 4. ความสัมพันธ์ของ PC1 เพื่อNiño3 (Nino3.4) ดัชนีของแต่ละฤดูกาลในเดือนก่อนหน้า (ตะกั่วเวลา) และ ต่อไปนี้เดือน (เวลาล่าช้า) ซึ่งศึกษาความสัมพันธ์ของเวลานำล่าช้าผิดปกติเวลาระหว่างความผิดปกติปริมาณน้ำฝนและ nino3 (Nino3.4) ดัชนี SST, มันแสดงให้เห็นใน figyre 1 ถึง 8 ค่าเป็นศูนย์ของเวลานำและล่าช้าเวลา เป็นตัวแทนของความผิดปกติปริมาณน้ำฝนที่ Nino3 (Nino3.4) ดัชนี SST ค่าของระยะเวลาในการแสดงก่อนหน้านี้เพื่อ ENSO โดยเดือนจำนวน ENSO จะส่งผลกระทบปริมาณน้ำฝนทั่วประเทศไทย และคุณค่าของเวลาล่าช้าเป็นตัวแทนของความผิดปกติปริมาณน้ำฝนที่Niño3 (Nino3.4) ดัชนี SST นำไปสู่ความผิดปกติปริมาณน้ำฝนตามจำนวนเดือน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในมุมมองของความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงปริมาณน้ำฝนในแต่ละฤดูกาลของ PC กับ SST ความผิดปกติในเดือนต่าง ๆ เราแสดงการวิเคราะห์ความล่าช้าเพิ่มเติมตรวจสอบ SST anomalies ในมหาสมุทรแปซิฟิกได้เฉลี่ยและใช้พวกเขาเพื่อกำหนดความสัมพันธ์กับความผันแปรของปริมาณน้ำฝนมากกว่าประเทศไทย ส่วน nino3 และ nino3 .4 พื้นที่แสดงปรากฏการณ์ปรากฏการณ์ ( trenberth และ stepaniak , 2001 ) ถูกใช้เพื่อตรวจสอบความล่าช้าของสหสัมพันธ์ มีความสัมพันธ์ทางบวก หมายถึง การเพิ่ม ( ลด ) ของ SST anomalies ในพื้นที่ที่เกี่ยวข้องเพื่อเพิ่ม ( ลด ) ของปริมาณน้ำฝนแปรปรวนขนาดที่ระบุ ( น้อย ) ปริมาณฝนของประเทศไทย ( sirapong ea.la , 2014 ) ในขณะที่ความสัมพันธ์เชิงลบ หมายถึง การเพิ่ม ( ลด ) ของ SST anomalies ในพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับการลด ( จัตวา ) ของปริมาณน้ำฝนแปรปรวนขนาดที่ระบุ ( น้อย ) ปริมาณฝนทั่วประเทศไทย .

เพื่อยืนยันความสัมพันธ์ระหว่าง PC กับ SST ของแต่ละฤดูกาลในมหาสมุทรแปซิฟิกแถบเส้นศูนย์สูตร , ความสัมพันธ์ที่ 0 11 4 เดือน กำหนดความสัมพันธ์ของเวลาล่าช้าระหว่างปริมาณน้ำฝนผิดปกติและ Ni á o 3 , Ni á n 3.4 SST ดัชนีของแต่ละฤดูกาล แสดงในตารางที่ 1 และ 4

ความสัมพันธ์ของ PC เพื่อ ni á O3 ( nino3.4 ) ดัชนีของแต่ละฤดูกาลในเดือนก่อนหน้า ( เวลานำ ) และต่อเดือน ( เวลาล่าช้า ) ซึ่งศึกษาความสัมพันธ์ของระยะเวลาในมิติเวลาล่าช้าระหว่างความผิดปกติปริมาณน้ำฝนและ nino3 ( nino3.4 ) - ดัชนีพบใน figyre 1 ถึง 8 ศูนย์ค่าของเวลา และนำเวลาความล่าช้าแสดงปริมาณน้ำฝน ความผิดปกติที่ nino3 ( nino3.4 ) - ดัชนี คุณค่าของเวลานำที่แสดงก่อนหน้านี้ปรากฏการณ์จำนวนเดือน ปรากฏการณ์จะส่งผลกระทบต่อปริมาณฝนมากกว่าประเทศไทย และคุณค่าของเวลาล่าช้าแสดงปริมาณน้ำฝน ความผิดปกติที่ชั้น 15 O3 ( nino3.4 ) - ดัชนีนำฝนความผิดปกติโดยจำนวนของเดือน