The SPI value classifications are s

The SPI value classifications are shown in table 1. This table also gives the corresponding probabilities of occurrence of each severity from the normal probability density function (Rouault et al, 2003).
For this study, SPI calculated both Multi-temporal and Spatial SPI to facilitate the quantitative comparison of drought incidence over the 29 years period and 308 different rain gage locations. 6-month SPI was calculated from total rainy season from May to October and 12 month-SPI was calculated to describe long-term drought. SPI values of equal or less than -1.0 were used to determine drought intensity according to table 1. The frequency of occurrence of drought years was determined by looking at the number of the dry station (SPI < -1) since 1976.
For Spatial SPI, the precipitation means are calculated from the precipitation amounts of every rain gage station each year to compute SPI value. Then, Krigging method was applied to get a spatial pattern of the severity of drought from SPI value.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การจัดประเภทค่า SPI จะแสดงในตาราง 1 ตารางนี้ยังช่วยให้น่าจะสอดคล้องกันของการเกิดความรุนแรงแต่ละฟังก์ชั่นความหนาแน่นของความน่าเป็นปกติ (Rouault et al, 2003)การศึกษานี้ SPI คำนวณ SPI หลายขมับ และเชิงพื้นที่เพื่อความสะดวกในการเปรียบเทียบเชิงปริมาณเกิดภัยแล้งระยะเวลา 29 ปีและที่ตั้ง 308 เกจฝนแตกต่างกัน การรวมฤดูฝนตั้งแต่เดือนพฤษภาคมถึงตุลาคมคำนวณ SPI 6 เดือน และ 12 เดือน-SPI คำนวณเพื่ออธิบายภัยแล้งระยะยาว ค่า SPI เท่ากับหรือน้อยกว่า-1.0 ถูกใช้เพื่อกำหนดความรุนแรงของภัยแล้งตามตาราง 1 กำหนดความถี่ของการเกิดภัยแล้งปี โดยดูจากจำนวนสถานีแห้ง (SPI < -1) ตั้งแต่ปี 2519Spatial SPI หมายถึงฝนจะถูกคำนวณจากทุกสถานีฝนเกจจำนวนฝนแต่ละปีจะคำนวณค่า SPI แล้ว ใช้วิธี Krigging จะได้รับรูปแบบเชิงพื้นที่ของความรุนแรงของภัยแล้งจากค่า SPI

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

SPI การจำแนกประเภทค่าที่แสดงในตารางที่ 1 ตารางนี้ยังช่วยให้ความน่าจะเป็นที่สอดคล้องกันของการเกิดขึ้นของแต่ละความรุนแรงจากปกติหนาแน่นเป็นฟังก์ชัน (Rouault, et al, 2003).
สำหรับการศึกษานี้ SPI คำนวณทั้ง Multi-เวลาและพื้นที่ที่จะ SPI อำนวยความสะดวกในการเปรียบเทียบเชิงปริมาณของภัยแล้งอุบัติการณ์ในช่วงระยะเวลา 29 ปีและ 308 สถานที่ที่แตกต่างกันฝน Gage 6 เดือน SPI ที่คำนวณได้จากฤดูฝนรวมตั้งแต่เดือนพฤษภาคมถึงเดือนตุลาคมและ 12 เดือน SPI ที่คำนวณได้ในการอธิบายถึงภัยแล้งในระยะยาว ค่า SPI ของน้อยกว่าหรือเท่ากับ -1.0 ถูกนำมาใช้ในการกำหนดความเข้มภัยแล้งตามตาราง 1. ความถี่ของการเกิดภัยแล้งปีถูกกำหนดโดยมองที่จำนวนของสถานีแห้ง (SPI <-1) ตั้งแต่ปี 1976
สำหรับ Spatial SPI หมายถึงการเร่งรัดคำนวณจากปริมาณการตกตะกอนของทุกสถานีฝน Gage ในแต่ละปีเพื่อคำนวณค่า SPI แล้ววิธีการ Krigging ถูกนำมาใช้เพื่อให้ได้รูปแบบการกระจายตัวของความรุนแรงของภัยแล้งจากมูลค่า SPI

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดูกสันหลังค่าหมวดหมู่จะแสดงในตารางที่ 1 ตารางนี้ยังช่วยให้ความน่าจะเป็นที่สอดคล้องกันของการเกิดขึ้นของแต่ละระดับความรุนแรงจากปกติฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น ( รูโอล et al , 2003 )สำหรับการศึกษานี้คำนวณทั้งปริมาณและการแพร่หลาย SPI SPI เพื่อความสะดวกในการเปรียบเทียบเชิงปริมาณของการเกิดภัยแล้งกว่า 29 ปีและระยะเวลาที่แตกต่างกัน เครื่องวัดระดับน้ำฝน 308 แห่ง ตามเวลาที่คำนวณจากทั้งหมด 6 เดือน ฤดูฝน ระหว่างเดือนพฤษภาคมถึงเดือนตุลาคม และ 12 เดือนมีค่าอธิบาย SPI ภัยแล้งระยะยาว SPI มีค่าน้อยกว่าหรือเท่ากับ - 1.0 ถูกใช้เพื่อกำหนดความเข้มของภัยแล้งตามตารางที่ 1 ความถี่ของการเกิดภัยแล้งปีถูกกำหนดโดยดูจากจำนวนสถานีบริการ ( SPI < - 1 ) ตั้งแต่ 1976 .สำหรับพื้นที่ SPI , ฝนหมายถึง คำนวณจากปริมาณฝนเครื่องวัดระดับน้ำฝนสถานีทุก แต่ละปี คำนวณหาค่า SPI . แล้ว krigging วิธีการประยุกต์ที่จะได้รับรูปแบบทางพื้นที่ของความรุนแรงของภัยแล้งจากมูลค่าการลงทุน .