แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
สุนิสา สายอุปราช. Predictability of the Northeast Asia Monsoon by the Shallow Water Model. Doctoral Degree(Mathematics). King Mongkut's University of Technology Thonburi. KMUTT Library. : King Mongkut's University of Technology Thonburi, 2011.
Predictability of the Northeast Asia Monsoon by the Shallow Water Model
ความสามารถในการพยากรณ์มรสุมตะวันออกเฉียงเหนือโดยใช้แบบจำลองน้ำตื้น
Name: Sunisa Saiuparad
Name: สุนิสา สายอุปราช
keyword:
Northeast Asia Monsoon
Abstract:
Weather predictions by atmospheric models always contain uncertainties of initial
conditions and model formulations. Predictability of a model can be considered as
sensitivity of the model to initial conditions. Five existing predictability measurement;
Lyapunov exponent, finite size Lyapunov exponent, finite time Lyapunov exponent,
local Lyapunov exponent and largest Lyapunov exponent, together with a new method
called supremum Lyapunov exponent (SLE), are used to measure predictability of the
northeast asia monsoon (winter monsoon) by a shallow water model. The shallow water
model called Single Level Primitive Equation model (SILEPE) is used to downscale 2
cases of winter monsoon predictions obtained from the global climate model,
BCCR_BCM2.0. The predictability measurement by SLE is consistent with most of the
other methods and indicates that predictability of the winter monsoon by SILEPE
depends on resolution of the model. The higher the resolution, the longer the
predictability, with the maximum predictability of about 3 days. To further test the
performance of SLE, predictability of 2 long-range forecasts by another global climate
model, EdGCM, are measured with all 6 predictability measurement methods. The
results also show that the predictability as measured by SLE is compatible with the
other measurement methods.
Abstract:
การทำนายลมฟ้าอากาศโดยแบบจำลองบรรยากาศมีความไม่แน่นอนของเงื่อนไขเริ่มต้นและของการ
สร้างแบบจำลองอยู่ด้วยเสมอ ความสามารถในการทำนายของแบบจำลองสามารถพิจารณาได้ว่าเป็น
ความอ่อนไหวของแบบจำลองต่อเงื่อนไขเริ่มต้น วิธีวัดความสามารถในการทำนายที่มีอยู่แล้ว 5 วิธี
คือ เลขชี้กำลังไลยาพูนอฟ เลขชี้กำลังไลยาพูนอฟขนาดจำกัด เลขชี้กำลังไลยาพูนอฟเวลาจำกัด เลขชี้
กำลังไลยาพูนอฟเฉพาะที่ และเลขชี้กำลังไลยาพูนอฟใหญ่ที่สุด รวมถึงวิธีใหม่ที่เรียกว่า เลขชี้กำลังไล
ยาพูนอฟซูพรีมัม (SLE) ได้ใช้เพื่อวัดความสามารถในการทำนายมรสุมเอเซียตะวันออกเฉียงเหนือ
(มรสุมฤดูหนาว) โดยแบบจำลองน้ำตื้น แบบจำลองน้ำตื้นที่เรียกว่าแบบจำลองสมการปฐมฐานระดับ
เดียว (SILEPE) ได้ใช้เพื่อลดมาตราส่วนการทำนายมรสุมฤดูหนาว ที่ได้จากแบบจำลองภูมิอากาศโลก
BCCR-BCM2.0 การวัดความสามารถในการทำนายโดย SLE สอดคล้องกับวิธีอื่นๆส่วนมากและ
ชี้ให้เห็นว่าความสามารถในการทำนายมรสุมฤดูหนาวโดย SILEPE ขึ้นอยู่กับความละเอียดของ
แบบจำลอง รายละเอียดยิ่งสูง ความสามารถในการทำนายก็ยิ่งนาน โดยมีความสามารถในการทำนาย
มากที่สุดประมาณ 3 วัน เพื่อทดสอบสมรรถนะของ SLE เพิ่มเติม ความสามารถในการทำนายของการ
พยากรณ์ระยะยาว 2 ครั้ง โดยแบบจำลองภูมิอากาศโลกอีกแบบจำลองหนึ่งคือ EdGCM จึงได้ถูกวัด
โดยวิธีวัดความสามารถในการทำนายทั้ง 6 วิธี ผลที่ได้แสดงว่าความสามารถในการทำนายที่วัดโดย
SLE สอดคล้องกับวิธีวัดแบบอื่นๆ
King Mongkut's University of Technology Thonburi. KMUTT Library
Address:
BANGKOK
Email:
info.lib@mail.kmutt.ac.th
Name: Dusadee Sukawat
Role:
Advisors
Created:
2011
Modified:
2012-11-24
Issued:
2012-11-01
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
CallNumber:
MTH469
eng
DegreeName: Doctor of Philosophy
Level: Doctoral Degree
Descipline: Mathematics
©copyrights King Mongkut's University of Technology Thonburi
RightsAccess:
ใช้เวลา
-0.956141 วินาที
Sunisa Saiuparad
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Predictability of the Northeast Asia Monsoon by the Shallow Water Model
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี Sunisa Saiuparad;สุนิสา สายอุปราช | Dusadee Sukawat Advisors | วิทยานิพนธ์/Thesis |
สุนิสา สายอุปราช
Dusadee Sukawat