干ばつ予測：モデルアプローチのレビュー 2007–2017

要約 干ばつは降水が長期間不足する時期であり、水の利用可能性が不十分で、作物、動物、人間に悪影響を及ぼします。干ばつ予測は、水資源の計画と管理において、悪影響を最小限に抑えるために重要です。この目的のために多くのモデルが開発されており、研究者が自分の研究に最適なモデルを選択するには長いプロセスが必要です。モデルの概念と歴史的な応用に関するタイムリーで徹底的かつ情報豊かな概要があれば、研究者がモデルの選択の可能性を見落とすことを防ぎ、問題にかかる時間を大幅に節約することができます。したがって、本論文は、2007年から2017年までの干ばつ予測アプローチをレビューし、入力要件とパフォーマンス測定を含むことを目的としています。モデルは、それぞれのメカニズムに応じて分類されます：回帰分析、確率的、確率論的、人工知能ベース、ハイブリッド、動的モデリング。選択された論文の詳細、モデルアプローチ、著者、出版年、方法、入力変数、評価基準、時間スケール、干ばつの種類を簡単に参照できるように表形式でまとめています。各アプローチの基本概念と主要パラメータが説明され、モデルの歴史的応用、利点、および制限が述べられています。最後に、今後の見通しと潜在的なモデリング技術が、引き続き干ばつ研究のために提供されます。