作Tahiti減Darwin的月，季平均氣壓值之南方振盪指數及Wright（１９７５）之南方
振盪指數的單一變數時間序列模式分析，以合成的氣壓值之AR（２）process 的res-
idual mean square 最小。
採用COADS （Comprehensive Oceanic-Atmospheric Data Set）的資料，作多變數時
間序列模式分析，結果顯示以海平面溫度與南方振盪指數所作之多變數時間序列方程
要比以雨量、緯向風場與南方振盪指數之相關方程結果要好。
以質量保守的觀點，建立中太平洋及印度洋的氣壓值與２００mb高度值之簡易模式來
模擬南方振盪，結果顯示週期及相位可與實測資料接近。
|