La ilustración de VPA con un caso tridimensional. X1, X2, y X3 representan el eje de las tres variables independientes. El vector de correlación tiene componentes que consisten en coeficientes de correlación (cXi, Yj) entre cada variable independiente Xi y una variable dependiente Yj. Encuentre la dirección (a) de VPID para una variable dependiente (es decir, solo Y1), (b) para variables multi-dependientes (mostrado con un ejemplo de dos variables, Y1 e Y2), y (c) calcular VPID. Crédito:Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan
Un equipo de investigadores, afiliado a UNIST ha propuesto un método de monitoreo de sequías asistido por satélite que puede representar adecuadamente las complejas condiciones de sequía en un único índice de sequía integrado. El índice de sequía recientemente propuesto ha atraído considerable atención como un nuevo método para monitorear y pronosticar los peligros de la sequía debido a su precisión sin restricciones de espacio-tiempo.
La sequía es uno de los desastres naturales más complejos. Por lo tanto, a diferencia de la mayoría de los demás desastres naturales, Por lo general, es difícil definir el inicio de la sequía o la declaración de sequía. Por esta razón, varios índices de sequía (es decir, severidad de la sequía, el área afectada, duración, y calendario) se utilizan para monitorear la sequía y su gestión de riesgos. Los índices de sequía existentes tienden a ser específicos para tipos particulares de indicadores de sequía. Por lo tanto, con el fin de investigar exhaustivamente los desastres provocados por la sequía, necesitamos un índice más generalizado que sea adecuado para diversas condiciones de sequía.
El profesor Jungho Im y su equipo de investigación en el Departamento de Ingeniería Urbana y Ambiental de UNIST propusieron un nuevo enfoque de monitoreo de sequías con un índice adaptativo:Análisis de Proyección de Vector (VPA) e Índice de Proyección de Vector de Sequía (VPID). Se dice que el nuevo enfoque considera múltiples indicadores de sequía en varias zonas climáticas en los Estados Unidos Contiguos (CONUS) y Asia Oriental. Una gran ventaja de VPA, según el equipo de investigación, es que utiliza múltiples variables dependientes (es decir, índices de sequía basados en la superficie) y múltiples variables independientes (es decir, factores de sequía derivados de los satélites) para capturar diversas características climáticas y ambientales.
Distribución espacial de esquemas VPID, USDM e índices de sequía basados en la superficie (SPI1, SPEI6, y scPDSI) en los EE. UU. para 2011-2012 (caso de sequía extrema). Crédito:UNIST
En este estudio, tres esquemas de VPID con diferentes combinaciones de variables enfocadas en integradas, pequeño-, y sequía prolongada (VPIDinte, VPIDshort, y VPIDlong, respectivamente) también fueron evaluados en el CONUS y Asia Oriental. Según el equipo de investigación, los tres esquemas mostraron una buena concordancia con los índices basados en la superficie de múltiples escalas de tiempo y las referencias de sequía (USDM y EM-DAT) en todas las áreas de estudio a escalas continentales.
"Esto implica que el AVA puede capturar las tendencias generales de los índices de múltiples sequías en un área amplia con características heterogéneas. Dado que el AVA es un método simple para determinar el peso de su cálculo considerando variables multi-dependientes (es decir, índices de sequía), Será útil monitorear las características generales de las condiciones complejas de sequía de una manera sencilla, "señaló el equipo de investigación.
