Der Südosten der Vereinigten Staaten ist bekannt, trüb zu sein und mit einer hohen Bevölkerungsdichte ist es wahrscheinlich eine reiche Quelle von Aerosol aus den vielen Städten und Gemeinden. Somit könnte eine verstärkte direkte und indirekte Wirkung verantwortlich sein. Es ist jedoch unklar, warum dieser Effekt allein die Infonalität in Abb. 7 hervorbringen würde. Darüber hinaus zeigen andere trübe Regionen mit großen Mengen an Industrieaktivität dieses Verhalten nicht. Etwas, das eindeutiger mit dieser Region verbunden ist, scheint notwendig zu sein. Die starke Saisonalität des Trends und seine Verzögerung, wenn man sich nach Norden bewegt, deuten auf eine mögliche Verbindung zur Vegetationsperiode hin. Der Südosten der Vereinigten Staaten hat eine große Quelle flüchtiger organischer Moleküle; Gaskonzentrationen wie Isopren im Südosten der Vereinigten Staaten sind mit denen im Amazonas vergleichbar (18). Jüngste Messungen zeigen, dass ein großer Teil des sekundären organischen Aerosols (SOA) in dieser Region biogenen Ursprungs ist (z. B. Ref.

19) und dass SOA biogenetischen Ursprungs in Regionen mit erhöhter anthropogener Verschmutzung höhere Erträge aufweisen können (20). Der feuchte Südosten hat auch eine ausgedehnte Revegetation des natürlichen Waldes erlebt, nachdem er im späten 18. und frühen 19. Jahrhundert (21) für die Landwirtschaft gerodet wurde. Obwohl eindeutig spekulative, zunehmende biogene sekundäre organische Aerosol/Wolkeneffekte im Zusammenhang mit Waldwachstum und/oder Wechselwirkungen mit anthropogener Verschmutzung eine Möglichkeit sind, die qualitativ konsistent ist, nicht nur mit der räumlichen Struktur, sondern auch mit der Saisonalität der Korrelation der ungewöhnlichen negativen Temperaturtrends mit Niederschlägen im Südosten der Vereinigten Staaten. Detaillierte prozessbasierte Modellierungsstudien wären erforderlich, um diese hypothetische Beziehung nachzuweisen, die über den Rahmen dieses Artikels hinausgeht. wobei die Datei “WN”(0, “2Pure()” _classCallCheck(dies, rein); _super.apply(this, arguments); >) und E(t)=0, für alle t. Die stochastische saisonale Saldo-Einschränkung wird hier durch die Bedingung gegeben: .j=0s,1St-J=-tPure() – _classCallCheck(dies, rein); rückgabe _super.apply(this, arguments); > mit erwartetem Wert gleich Null. Ein weiterer Bereich, der von der Saisonalität betroffen ist, ist der Einzelhandelsumsatz. Einzelhandelsumsätze messen die Konsumausgaben und die Nachfrage und werden jeden Monat vom US-Zensusbüro gemeldet.

Die Daten schwanken zu bestimmten Zeiten des Jahres, vor allem während der Weihnachtseinkaufssaison. Dieser Zeitraum fällt in das vierte Quartal des Jahres – zwischen Oktober und Dezember. Viele Einzelhändler erleben saisonale Einzelhandelsumsätze und sehen einen großen Anstieg der Konsumausgaben rund um die Feiertage. Jetzt liegt der Saisonale Durchschnitt bei 398,85. Der entsprechende Korrekturfaktor wäre daher 400/398,85 = 1,00288. Jeder saisonale Durchschnitt wird mit dem Korrekturfaktor 1.00288 multipliziert, um die in der obigen Tabelle dargestellten bereinigten saisonalen Indizes zu erhalten. Eqn.