Name: Variabilità, teleconnessioni e LRF delle precipitazioni invernali del NW India (en Italiano)
Price: 1440.32 MXN
Availability: InStock
Author: Yadav, Ramesh Kumar
ISBN: 9786203257823

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portada Variabilità, teleconnessioni e LRF delle precipitazioni invernali del NW India (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Editorial

Edizioni Sapienza

Autor

Yadav, Ramesh Kumar

Idioma

Italiano

N° páginas

132

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.8 cm

Peso

0.20 kg.

ISBN13

9786203257823

Categorías

Geografía

Variabilità, teleconnessioni e LRF delle precipitazioni invernali del NW India (en Italiano)

Yadav, Ramesh Kumar (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Variabilità, teleconnessioni e LRF delle precipitazioni invernali del NW India (en Italiano)"

In questo libro è stata esaminata la variabilità interannuale delle precipitazioni invernali dell'India nord-occidentale (NWIWP). Si è constatato che il rapporto simultaneo con l'ENSO e il rapporto SST dell'Oceano Indiano equatoriale si è rafforzato e il rapporto di oscillazione nordatlantica (NAO) si è indebolito negli ultimi decenni. Le anomalie convettive di riscaldamento dell'atmosfera tropicale dovute all'aumento di SST sull'Oceano Pacifico equatoriale e sull'Oceano Indiano durante gli anni di NWIWP in eccesso aumentano il gradiente di temperatura meridionale, che a sua volta intensifica e sposta il jet-stream sub-tropicale occidentale verso le latitudini più basse. Il jet-stream sul nord dell'India gioca un ruolo importante nella modulazione del NWIWP. Mentre, il NAO intensifica l'alto subtropicale sopra l'Atlantico settentrionale e le aree adiacenti. Questo contribuisce alla forzatura sinottica che aiuta a sviluppare il trogolo sul Mar Caspio e quindi l'eccesso di NWIWP. Inoltre, la relazione simultanea tra il NWIWP e il massimo convettivo sulla regione delle piscine calde, aumenta la prevedibilità stagionale del NWIWP. Dei tre modelli empirici di previsione stagionale sviluppati per il NWIWP, il modello di Rete Neurale Artificiale con 6 predittori ha mostrato una migliore abilità.