دانلود کتاب Interhemispheric Climate Linkages

ترجمه فارسی توضیحات (ترجمه ماشینی)

پیوندهای آب و هوایی بین نیمکره ای

این کتاب با ارائه تحلیلی جامع از پیوندهای بین نیمکره ای اقلیم، حال و گذشته و تأثیرات آنها بر جوامع انسانی، رویکردی بدیع در زمینه تغییرات جهانی ارائه می دهد. هدف نهایی این ادغام بین نیمکره ای بهبود درک ما از علل و مکانیسم های تغییرات آب و هوایی برای افزایش توانایی ما در پیش بینی تغییرات آینده است. با توجه به علاقه اجتماعی به مسائل تغییرات جهانی، این کتاب رویکرد جدیدی را برای یکپارچه سازی اطلاعات جهانی ارائه می دهد. این مرجع برای دانشمندان حرفه ای، محققان و دانشجویان تحصیلات تکمیلی در زمینه های اقلیم شناسی، زمین و علوم محیطی فراهم می کند. * فصل‌ها داده‌های جوی و اقیانوسی ابزاری را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا به پدیده‌هایی مانند تغییرپذیری ال نینو/نوسانات جنوبی و سایر ناهنجاری‌های آب و هوایی مانند نوسانات اقیانوس آرام و اقیانوس اطلس شمالی و طغیان‌های هوای قطبی بپردازند. زمینه های آب و هوایی از داده های پراکنده * * به ویژه در زمینه داده های پراکسی آب و هوا ارزشمند است.

Interhemispheric Climate Linkages

This book presents a novel approach in the field of global change by presenting a comprehensive analysis of interhemispheric linkages of climate, present and past, and their effects on human societies. The ultimate goal of this interhemispheric integration is to improve our understanding of causes and mechanisms of climate change to enhance our capability in predicting future changes. Given the societal interest in global change issues this book offers a new approach for the integration of global information. It will provide a reference for professional scientists, researchers and graduate students in the fields of climatology, and the earth and environmental sciences. * Chapters analyse instrumental atmospheric and oceanic data to address such phenomena as El Nino/Southern Oscillation variability and other climate anomalies such as the Pacific and North Atlantic Oscillation and polar air outbreaks * * A new systematic methodology is presented that allows objective and verifiable reconstruction of climate fields from sparse data * * Especially valuable in the context of climate proxy data.