The hydroclimate-ENSO relationship

The hydroclimate-ENSO relationship becomes
weaker for longer lags. However, because the IPO
value changes very slowly compared to the SOI
value, the strength of the hydroclimate-IPO
relationship is similar even for lags of more than one
year. For example, the Jan-Feb-Mar streamflow
versus Oct-Nov-Dec SOI correlation is statistically
significant at α = 0.05 in about 65% of the
catchments (40% for rainfall) but the Jan-Feb-Mar
streamflow versus Jul-Aug-Sep SOI is significant in
only about 40% of the catchments (25% for rainfall).
In contrast, the number of catchments showing
statistically significant Jan-Feb-Mar hydroclimate
versus Oct-Nov-Dec IPO and versus Jul-Aug-Sep
IPO and longer lags are similar (about 60% for both
streamflow and rainfall). Therefore, when the
hydroclimate-IPO relationship is relatively strong,
like in Jan-Feb-Mar, the relationship can be used to
provide long lead-time forecasts.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความสัมพันธ์ hydroclimate-ENSO กลายเป็นแข็งแกร่งสำหรับ lags อีกต่อไป อย่างไรก็ตาม เนื่องจากการเสนอขายหุ้นเปลี่ยนแปลงค่ามากช้าเมื่อเทียบกับปากซอยค่า ความแข็งแรงของ hydroclimate-เสนอขายหุ้นความสัมพันธ์จะคล้ายสำหรับ lags มากกว่าหนึ่งปี ตัวอย่างเช่น streamflow ม.ค.ก.พ.มี.ค.เมื่อเทียบกับซอยตุลาคมพฤศจิกายนธันวาคม ความสัมพันธ์ทางสถิติคืออย่างมีนัยสำคัญที่α = 0.05 ในประมาณ 65% ของการcatchments (40% สำหรับปริมาณน้ำฝนแต่ม.ค.ก.พ.มี.ค.streamflow เทียบกับซอยกรกฎาคมสิงหาคมกันยายนเป็นสำคัญในเพียงประมาณ 40% ของ catchments (25% ปริมาณน้ำฝน)ในทางตรงข้าม จำนวนของ catchments ที่แสดงม.ค.ก.พ.มี.ค. hydroclimate อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติเมื่อเทียบ กับต.ค.พ.ย.-ธ.ค.เสนอขายหุ้น และเทียบ กับกรกฎาคมสิงหาคมกันยายนเสนอขายหุ้นและ lags ยาวจะคล้ายกัน (ประมาณ 60% ทั้งstreamflow และปริมาณน้ำฝน) ดังนั้น เมื่อการเสนอขายหุ้น hydroclimate สัมพันธ์มีค่อนข้างแข็งแรงเช่นในม.ค.ก.พ.มี.ค. ความสัมพันธ์ที่สามารถใช้ในการให้คาดการณ์ lead-time ยาว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความสัมพันธ์ hydroclimate-ENSO กลายเป็น
อ่อนแอสำหรับล่าช้าอีกต่อไป แต่เนื่องจากการเสนอขายหุ้น
เปลี่ยนแปลงค่าช้ามากเมื่อเทียบกับซอย
ค่าความแข็งแรงของ hydroclimate-IPO
ความสัมพันธ์ที่มีความคล้ายคลึงแม้ล่าช้ามากกว่าหนึ่ง
ปี ตัวอย่างเช่น ม.ค. ก.พ. มี.ค. น้ำท่า
เมื่อเทียบกับ ต.ค. พฤศจิกายน ธ.ค. ซอยสหสัมพันธ์ทางสถิติ
อย่างมีนัยสำคัญที่α = 0.05 ในประมาณ 65% ของ
พื้นที่รับน้ํา (40% สำหรับปริมาณน้ำฝน) แต่ ม.ค. ก.พ. มี.ค.
น้ำท่าเมื่อเทียบกับ ก.ค. สิงหาคม -Sep ซอยที่มีความสำคัญใน
เพียงประมาณ 40% ของพื้นที่อ่างเก็บน้ำ (25% สำหรับปริมาณน้ำฝน).
ในทางตรงกันข้ามจำนวนลุ่มน้ำแสดง
นัยสำคัญทางสถิติ ม.ค. ก.พ. มี.ค. hydroclimate
เมื่อเทียบกับ ต.ค. พฤศจิกายน ธ.ค. IPO และเมื่อเทียบกับ ก.ค. ส.ค. กันยายน
เสนอขายหุ้น IPO และล่าช้าอีกต่อไปมีความคล้ายคลึง (ประมาณ 60% สำหรับทั้ง
น้ำท่าและปริมาณน้ำฝน) ดังนั้นเมื่อ
ความสัมพันธ์ hydroclimate-IPO ค่อนข้างแข็งแกร่ง
เหมือนใน ม.ค. ก.พ. มี.ค. สัมพันธ์สามารถนำมาใช้เพื่อ
นำไปสู่การมีการคาดการณ์เวลานาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ hydroclimate ปรากฏการณ์ความสัมพันธ์กลายเป็น
แข็งแกร่งสำหรับล้าหลังอีกต่อไป อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมูลค่า IPO
เปลี่ยนแปลงช้ามากเมื่อเทียบกับค่าซอย
, ความแข็งแรงของ hydroclimate IPO
ความสัมพันธ์คล้ายคลึงแม้ล่าช้ามากกว่าหนึ่ง
ปี ตัวอย่างเช่น ม.ค. ก.พ. มี.ค. เมื่อเทียบกับ ต.ค. พ.ย. ธ.ค. ซอย 3

มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่α = 0.05 ประมาณ 65% ของ
catchments ( 40 % ปริมาณน้ำฝน ) แต่ ม.ค. ก.พ. มี.ค.
น้ำท่าเทียบกับก.ค. ก.ย. เป็นซอยที่สําคัญใน
เพียงประมาณ 40% ของ catchments ( 25 % ปริมาณน้ำฝน ) .
ส่วนจำนวน catchments อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติเพื่อ ม.ค. ก.พ. แสดง

เมื่อเทียบกับ ต.ค. พ.ย. ธ.ค. hydroclimate เสนอเมื่อเทียบกับก.ค. ก.ย.
เสนออีกต่อไปล่าช้าเหมือนกัน ( ประมาณ 60 % ทั้ง
ปริมาณน้ำท่าและน้ำฝน ) ดังนั้น เมื่อ
hydroclimate IPO ความสัมพันธ์ค่อนข้างแข็งแรงเช่นใน ม.ค. ก.พ. มี.ค.
, , ความสัมพันธ์ที่สามารถใช้
ให้นานการคาดการณ์ .