Hydroclimate variability and long-lead forecasting of rainfall over Thailand by large-scale atmospheric variables
L'établissement de relations statistiques entre variables pluviométriques locales et variables atmosphériques de grande échelle permet une meilleure compréhension de la variabilité hydroclimatique. Les précipitations dans le bassin d'étude (le bassin supérieur de la Rivière Chao Phraya, Thaïlande) sont influencées par la circulation atmosphérique dans l'Océan Indien et dans l'Océan Pacifique tropical. Par l'analyse de corrélations et régressions multiples en validation croisée, les prédicteurs de variables atmosphériques de grande échelle, à savoir température, pression et vent, sont identifiés sur des régions cibles, et montrent une bonne capacité de prévision à long terme. Le modèle modifié des k-plus proches voisins (k-nn), développé par les prédicteurs identifiés pour prévoir les pluies, et évalué par fonction de probabilité, montre une prévisibilité à long terme (7-9 mois) des pluies de mousson. La moindre performance dans la prévision des pluies de saison sèche est prouvée pour la prévision à court et à long terme. Le modèle développé présente également une meilleure performance pour les pluies de pré-mousson en année sèche, par rapport à une année humide, et inversement pour les pluies de mousson.
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | article biblioteca |
| Language: | eng |
| Subjects: | P40 - Météorologie et climatologie, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, modèle mathématique, prévision météorologique, précipitation, données atmosphériques, climatologie, hydrologie, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_24199, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_8340, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_6161, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_49817, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1671, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3731, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_7701, |
| Online Access: | http://agritrop.cirad.fr/563140/ http://agritrop.cirad.fr/563140/1/document_563140.pdf |
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