Relationship between Southern Ethiopia rainfall and global climate for spring and autumn prediction

Abstract

에티오피아의 경제는 주로 비를 이용하는 농업에 의존적이기 때문에 계절적 강수의 유무는 사회 경제적으로 특히, 식량 생산을 결정하는 중요한 요소이다. 전 지구적 기후 변화와 강수의 관계는 예측에 있어서 가장 중요하다. 본 연구에서는 에티오피아 남부 지역의 강수와 기후 인자들 간의 관계를 조사하고자 하였다. 에티오피아 남부의 SON 과 MAM 기간 동안의 강수는 Pacific Decadal Oscillation(PDO)와 Indian Ocean Dipole(IOD)와 양의 관계를 갖는다. 또한, MAM과 SON 기간의 다른 지수들과 강수의 상관관계는 통계적으로 무의미하다는 것을 발견했다. 그리고 해수면 온도를 예측 변수로 사용한 다중 선형 회귀 모형을 설계하여 0, +1달의 lead time에 따른 에티오피아 남부의 MAM과 SON 기간의 계절 강수량을 예측을 시도했다. 해수면 온도 편차가 각각 lead time에서 남부 에티오피아 강수 지수(SERI)와 높은 상관성을 보이는 지역을 찾기 위해, 지체 상관 분석(lead time’s correlation analysis)을 실시하였다. MAM 강수 예측 기간일 경우, 2월은 0-month lead time, 1월은 1-month lead time 로 정의하고 SON 기간에 대해서는 8월을 0-month lead time, 7월을 1-month lead time 로 정의한다. 여덟 개의 예측 변수들의 설정은 두 계절에 대해 PLSR을 이용하여 택하였다. 나머지 예측 변수들은 남부 에티오피아의 MAM과 SON 기간의 강수에 대해0, +1달 앞서는 회귀 모형을 설계하기 위해 사용되었다. 예측 변수를 이용하여 만든 다중 선형 회귀 모형은 34년의 기간 동안 교차 검증된 상관계수 스킬이 MAM기간에 대해 0-과 1-month lead time 에 따라 각각 0.74, 0,70의 값을, SON기간에 대해서는 0.77과 0.60의 유효한 값으로 남부 에티오피아의 강수를 포착한다.;Ethiopians economy is mainly depending on rain-fed agriculture, the seasonal rainfall failure or goodness is extremely significant in the countries socio-economic, specifically, in food production. Rainfall relation with that of global climate variability has a paramount importance for prediction purpose. In this work, an attempt is made to study the relation of global climate indices with the Southern Ethiopia rainfall. September–November (SON) and March–May (MAM) rainfall over Southern Ethiopian is positively associated with Pacific Decadal Oscillation (PDO) and with the Indian Ocean Dipole (IOD). Also, rainfall correlations for the other indices MAM and SON are found to be statically insignificant. Besides, multiple liner regression models using sea surface temperature (SST) as predictor were developed to predict Southern Ethiopia MAM and SON seasonal rainfalls with leads times of 0 and 1-month. To identify the region's which SST anomalies are highly correlated with the Southern Ethiopia rainfall index (SERI) for the 0 and 1-month lead time's correlation analysis were used. February is defined as 0-month lead for MAM rainfall prediction and January for 1-month lead, and for the SON rainfall prediction, 0-month lead is defined as August and 1-month lead as July. Eight sets of predictors were selected for the two seasons by using Partial Least Square Regression (PLSR) method. The residual predictors are used to build the regression models at 0 and 1-month lead for predicting Southern Ethiopia MAM and SON seasonal rainfalls. The multiple linear regression (MLR) models made by the selected predictors is capable of predicting Southern Ethiopia rainfall variability with temporal correlation coefficient of 0.74 and 0.70 for MAM rainfall, and 0.72 and 0.68 for SON at 0 and 1-month lead respectively for the 34 years.