Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

https://doi.org/10.15233/gfz.2017.34.10

Učinak oceanskog dipola površinske temperature mora (SST) na ljetnu oborinu u Mongoliji

Hiroshi Yasuda ; Arid Land Research Center, Tottori University, Hamasaka, Tottori, Japan
Banzragch Nandintsetseg ; Information and Research Institute of Meteorology, Hydrology and Environment, Ulaanbaatar, Mongolia
Ronny Berndtsson ; Centre for Middle Eastern Studies & Division of Water Resources Engineering , Lund University, Lund , Sweden
Ganbat Amgalan ; Information and Research Institute of Meteorology, Hydrology and Environment, Ulaanbaatar, Mongolia
Masato Shinoda ; Graduate School of Environmental Studies, Nagoya University, Nagoya, Japan
Takayuki Kawai ; Arid Land Research Center, Tottori University, Hamasaka, Tottori, Japan


Puni tekst: engleski pdf 1.193 Kb

str. 199-218

preuzimanja: 332

citiraj


Sažetak

U svrhu predviđanja ljetne oborine izračunate su poprečne korelacije međugodišnjih vremenskih nizova ljetne oborine (od lipnja do kolovoza: JJA) za sušni dio Mongolije i globalne površinske temperature mora (GSST). Evaluirano je predviđanje ljetne oborine za četiri mongolske vegetacijske zone: pustinjska stepa (DS), stepa (ST), šumska stepa (FS) i visoko gorje (HM) pomoću GSST-a za vremenski odmak od 5, 6 i 7 mjeseci prije JJA oborine. Ljetna oborina u Mongoliji povezana je s globalnim SST-om. Konkretno, ljetna oborina u područjima FS i HM pokazala je visoku i statistički značajnu korelaciju sa SST-om u određenim dijelovima oceana. Identificirani su SST dipoli (parovi pozitivno i negativno koreliranih područja), a korelacija za vremenske nizove SST-a razlika između SST dipola (pozitivan – negativan) s ljetnim vremenskim nizovima kišnih kiša bila je veća od izvornih korelacija. Za predviđanje ljetnih oborina na temelju SST-a korišten je model neuronske mreže (ANN). Kao ulaz u ANN model korišteni su vremenski nizovi razlika SST-ova, koje odgovaraju snazi dipola, a ljetna oborina u Mongoliji predviđena je potom 5, 6 i 7 mjeseci unaprijed. Predviđena ljetna oborina dobro se slože s izmjerenom oborinom u četirima različitim vegetacijskim zonama. To podrazumijeva da se model može prilično uspješno koristiti za predviđanje ljetne oborine u četirima glavnim mongolskim vegetacijskim zonama s dobrom preciznošću.

Ključne riječi

umjetna neuronska mreža (ANN); suho tlo; oborina u Mongoliji; predviđanje oborine; SST telekonekcija

Hrčak ID:

186338

URI

https://hrcak.srce.hr/186338

Datum izdavanja:

30.6.2017.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 955 *