Name: Variabilität, Telekonnektionen und LRF des NW-Indien Winterniederschlags (en Alemán)
Price: 97770.00 CLP
Availability: InStock
Author: Yadav, Ramesh Kumar
ISBN: 9786203257793

portada Variabilität, Telekonnektionen und LRF des NW-Indien Winterniederschlags (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Editorial

Verlag Unser Wissen

Autor

Yadav, Ramesh Kumar

Idioma

Alemán

N° páginas

136

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.8 cm

Peso

0.21 kg.

ISBN13

9786203257793

Categorías

Geografía

Variabilität, Telekonnektionen und LRF des NW-Indien Winterniederschlags (en Alemán)

Yadav, Ramesh Kumar (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Variabilität, Telekonnektionen und LRF des NW-Indien Winterniederschlags (en Alemán)"

In diesem Buch wurde die interannuelle Variabilität des nordwestindischen Winterniederschlags (NWIWP) untersucht. Es wurde festgestellt, dass sich die gleichzeitige Beziehung mit ENSO und der SST des äquatorialen Indischen Ozeans in den letzten Jahrzehnten verstärkt und die Beziehung zur Nordatlantischen Oszillation (NAO) abgeschwächt hat. Die konvektiven Erwärmungsanomalien der tropischen Atmosphäre aufgrund der erhöhten SST über dem äquatorialen Pazifik und dem Indischen Ozean während der überschüssigen NWIWP-Jahre erhöhen den meridionalen Temperaturgradienten, der wiederum den subtropischen westlichen Jetstream verstärkt und in niedrigere Breiten verschiebt. Der Jet-Stream über Nordindien spielt eine wichtige Rolle bei der Modulation des NWIWP. Während die NAO das subtropische Hoch über dem Nordatlantik und den angrenzenden Gebieten verstärkt. Dies trägt zum synoptischen Antrieb bei, der zur Entwicklung des Troges über dem Kaspischen Meer und damit zu einem Überschuss an NWIWP führt. Au erdem erhöht die gleichzeitige Beziehung zwischen NWIWP und konvektivem Maximum über der Warm-Pool-Region die saisonale Vorhersagbarkeit von NWIWP. Von den drei empirischen saisonalen Vorhersagemodellen, die für NWIWP entwickelt wurden, zeigte das Modell des Künstlichen Neuronalen Netzwerks mit 6 Prädiktoren eine bessere Genauigkeit.