To understand associations of ENSO/

To understand associations of ENSO/IOD with Thailand rainfall, canonical correlation
analysis was performed for monthly rainfall anomaly and corresponding ENSO/DMI indices
observed in different month lags, from zero to twelve month earlier. The analysis was done
separately for four month intervals (DJF, MAM, JJA, and SON) using observations from all
stations. First CAN patterns for month lag showing the highest canonical correlation were
used to determine ENSO and DMI indices influencing seasonal rainfall anomaly.
To understand associations of land cover changes with Thailand climate, canonical
correlation analysis was performed for a set of meteorological variables and a set of spatial
fractions of different land covers, including urban/bare soils, grasses/cereal crops, broadleaf
crops, forests, and savannahs. Shrub fraction was negligible because it accounted for less
than four percent in all studied locations.
Understanding associations of aerosols with Thailand rainfall

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เข้าใจความสัมพันธ์ของ ENSO/IOD กับฝนในประเทศไทย ความสัมพันธ์ของมาตรฐานทำการวิเคราะห์ความผิดปกติของปริมาณน้ำฝนรายเดือนและ ENSO DMI สอดคล้องดัชนีสังเกตในเดือนอื่น lags จากศูนย์ 12 เดือนก่อนหน้านี้ ทำการวิเคราะห์แยกต่างหากสำหรับช่วง 4 เดือน (DJF แหม่ม JJA และบุตร) โดยใช้การสังเกตจากสถานี สามารถรูปแบบสำหรับแสดงความสัมพันธ์เป็นที่ยอมรับสูงสุดมีความล่าช้าของเดือนก่อนใช้ในการกำหนดดัชนี ENSO และ DMI ที่มีอิทธิพลต่อความผิดปกติของปริมาณน้ำฝนตามฤดูกาลเข้าใจความสัมพันธ์ของการเปลี่ยนแปลงครอบคลุมที่ดิน ด้วยอากาศ มาตรฐานทำการวิเคราะห์ความสัมพันธ์สำหรับชุดของตัวแปรอุตุนิยมวิทยาและของปริภูมิครอบคลุมบางส่วนของที่ดินต่าง ๆ รวมทั้งเมือง/เอาดินเนื้อปูน หญ้า/ธัญพืชพืช broadleafพืชไร่ ป่าไม้ และ savannahs พุ่มไม้เศษเป็นระยะ เพราะมันคิดน้อยกว่าร้อยละ 4 ในตำแหน่งทั้งหมด studiedเข้าใจความสัมพันธ์ของโรง มีปริมาณน้ำฝนของประเทศไทย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เข้าใจสมาคมปรากฏการณ์ IOD กับประเทศไทย / ฝน การวิเคราะห์สหสัมพันธ์
Canonical ทำการสำหรับความผิดปกติปริมาณน้ำฝนรายเดือนและดัชนีที่พบปรากฏการณ์ / DMI
แตกต่างกันเดือนล่าช้า จากศูนย์ถึง 12 เดือนก่อนหน้านี้ การวิเคราะห์กระทำ
แยกต่างหากสำหรับช่วงเวลาสี่เดือน ( DJF แหม่ม , บะหมี่ และลูกชาย ) วิธีสังเกตจาก
สถานีแรกสามารถรูปแบบสำหรับเดือนล่าช้าแสดงสหสัมพันธ์คาโนนิคอลสูงสุดคือ
ใช้ตรวจสอบปรากฏการณ์และดัชนี DMI มีอิทธิพลต่อความผิดปกติปริมาณน้ำฝนตามฤดูกาล
เข้าใจสมาคมของสิ่งปกคลุมดินกับภูมิอากาศเมืองไทย การวิเคราะห์สหสัมพันธ์คาโนนิคอล
แสดงสำหรับชุดของตัวแปรทางอุตุนิยมวิทยาและการตั้งค่าของมิติเศษส่วนที่แตกต่างกัน
ที่ดินครอบคลุม รวมทั้งดินเปลือย เมือง / ,หญ้า / ธัญพืช พืชใบกว้าง
, ป่า , และ savannahs . ส่วนไม้พุ่มที่สำคัญเพราะมันเป็นน้อยกว่า
กว่าสี่เปอร์เซ็นต์ในการศึกษาสถานที่ สมาคมของละอองลอยด้วย

เข้าใจฝนประเทศไทย