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가뭄 강도의 정확한 분류는 특히 자원이 부족한 개발 도상국에서 지역 모니터링 및 관리 계획을 설계하는 데 가장 어려운 문제 중 하나입니다. 일반적으로, 가뭄 평가는 운영 목적을 위해 복잡한 기후 정보 시리즈의 해석을 가능하게 하는 가뭄 지수를 사용하여 수행됩니다. 빈도 분석은 지역 규모에서도 미래 발생 확률을 추정하는 데 유용합니다. 본 연구는 두 개의 콜롬비아 유역(수마파즈 및 레브리하 강 유역)에 대한 지역 강도-지속 기간-빈도(SDF) 곡선과 7가지 지수 계산 절차를 생성했습니다. 첫째, 두 개의 유역 간 관계를 분석하여 가뭄 지수 간 차이를 구했습니다. 둘째, 각 지역의 동일한 가뭄 유형을 식별한 지수 간 일관성을 평가했습니다. 마지막으로, 과거 지역 가뭄 발생 사례를 선택하여 특성화하고, 지역 SDF 곡선에서 위치를 파악하여 그 중대성을 결정했습니다. 결론적으로 (i) 동일한 지수에 대한 곡선은 두 사례를 비교할 때 유사한 행동을 보였고; (ii) 동일한 가뭄 유형(기상적 및 농업적 가뭄이 가장 일관됨)을 식별하는 지역 곡선 간에 일정한 정도의 일관성이 존재했습니다; (iii) 다양한 가뭄 지수 방법론으로 식별된 기상적 가뭄 지역 사건은 두 사례에서 가장 일반적이었으며, 농업적 가뭄과 수문학적 가뭄이 뒤따랐습니다; (iv) 더 높은 재발 주기를 가진 발생 사례를 분석할 때, 다양한 방법론을 사용할 때 일관성이 있습니다; (v) SDF 곡선의 긴 재발 주기 영역(약 10, 25, 50년)에 위치한 역사적으로 식별된 사건은 지역 사회 경제적 문제에 큰 영향을 미쳤습니다. 따라서 지역 SDF 곡선이 가뭄에 취약한 지역의 우선 순위를 정하는 데 유용한 도구가 될 수 있음을 확인할 수 있었습니다.
로하스 외(2023)는 이 문제를 연구했습니다.