Influence of climate oscillations on temperature and precipitation over the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we investigate the influence of global climate oscillations on the local temperature and precipitation over the United Arab Emirates (UAE), which is one of the driest regions in the world with very high temperatures and low precipitation. The identification and assessment of remote interactions (teleconnections) are carried out by using ground station and gridded data sets. Monthly rainfall data from six ground stations over the UAE for the period of 1982–2010 is used in this study along with the long-term gridded precipitation and temperature data from the Global Precipitation Climatology Center and Global Historic Climatic Network. Linear correlations, wavelet analysis, and cross-wavelet analysis have been applied to identify the relation between climate indices and precipitation (temperature). The analysis reveals that the strong variability in precipitation is closely associated with the Southern Oscillation Index (SOI) and the Indian Ocean Dipole Index (IOD) during the months of August–March, September–January, respectively. In case of temperature, the strong variability is associated with the North Atlantic Oscillation Index (NAO) and the East Atlantic Oscillation Index (EAO) during the months of April–October, July–December. Spatial analysis of cross-wavelet reveals that the winter precipitation is significantly influenced by SOI and temperature during summer by the NAO. This research concludes that the negative phases of SOI (NAO) play a significant role in the increase of precipitation (decrease in summer temperatures) over the UAE region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».