Seasonal Climate Prediction with CPT
การพยากรณ์อากาศรายฤดูนี้ เป็นการคาดการณ์ข้อมูลที่เพิ่มความละเอียดด้วยวิธีการทางสถิติ ที่เรียกว่า Statistic downscale ด้วยเครื่องมือ Climate Predictability Tool ( CPT) ที่พัฒนาขึ้นโดย สถาบันวิจัย IRI (International Research Institute for Climate and Society, The Earth Institute of Columbia University
การคาดการณ์นี้ มาจากผลการพยากรณ์ที่ได้จาก GCM (Global Climate Model) ซึ่งเป็นการคาดการณ์โดยอาศัยผลการพยากรณ์อุณหภูมิน้ำทะเลเป็นหลัก โดยการเปรียบเทียบข้อมูลในอดีตที่ได้จากการตรวจวัด และข้อมูลฝนของประเทศไทยตั้งแต่ พ.ศ. 2519 จนถึงปัจจุบัน มาทำการวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ด้วยวิธีการทางสถิติ ที่อาศัยข้อมูลเชิงพื้นที่ ( Spatial scale ) และเวลา (temporal scale) , Climate Predictability Tool (CPT) มีวิธีการวิเคราะห์ 2 วิธี คือ การวิเคราะห์แบบ Canonical Correlation Analysis (CCA) และ Principal Component Regression (PCR) โดยหาค่าความสัมพันธ์ที่ดีที่สุด ทำการคาดการณ์ปริมาณฝน จำนวนวันที่ไม่มีฝนตก และปริมาณฝนเปรียบเทียบค่าปกติ (ค่าเฉลี่ย พ.ศ. 2514-2543)
เดือนพฤศจิกายน 2567 - มกราคม 2568
|
เดือนตุลาคม - ธันวาคม 2567
|
เดือนกันยายน - พฤศจิกายน
|
เดือนสิงหาคม - ตุลาคม 2567
|
เดือนกรกฎาคม - กันยายน 2567
|
เดือนมิถุนายน - สิงหาคม 2567
|
เดือนพฤษภาคม - กรกฎาคม 2567
|
เดือนเมษายน - มิถุนายน 2567
|
เดือนมีนาคม - พฤษภาคม 2567
|
เดือนกุมภาพันธ์ - เมษายน 2567
|
เดือนมกราคม - มีนาาคม 2567
|
เดือนธันวาคม 2566 - กุมภาพันธ์ 2567
|
เดือนพฤศจิกายน 2566 - มกราคม 2567
|