خشکسالی دوره‌ای از میزان بارندگی غیرعادی کم است که برای مدت طولانی (ماه‌ها تا سال‌ها) در سراسر زمین ادامه دارد. چهار نوع خشکسالی وجود دارد که ممکن است بر اساس علل زمینه‌ای آن‌ها شناسایی شوند: هواشناسی، کشاورزی، هیدرولوژیکی و اجتماعی-اقتصادی. در هواشناسی، خشکسالی به عنوان دوره طولانی بارندگی کمتر از حد متوسط ​​در کل منطقه تعریف می شود. بارش کم، بادهای خشک و درجه حرارت بالا مشخصه خشکسالی است و این عوامل از مکانی به منطقه دیگر بسیار متفاوت است (ناگاراجان، ۲۰۱۰؛ هاید و همکاران، ۲۰۱۷). [۱,۲]. هنگامی که رطوبت نسبی به اندازه ای کم شود که بر رطوبت خاک تأثیر بگذارد، خشکسالی شدید کشاورزی آغاز می شود. کاهش رطوبت خاک در این بازه زمانی اثرات منفی بر محصولات و حیوانات، کاهش تولیدات کشاورزی و اختلال در شبکه غذایی ظریف اکوسیستم خواهد داشت. یک دوره خشک در یک روش هیدرولوژیکی به عنوان بسیار طولانی تعریف می شود، زیرا جریان رودخانه های تحت تاثیر و ذخیره آب زیر سطح متوسط ​​طولانی مدت در سفره های زیرزمینی، دریاچه ها یا مخازن است. نسبت به دو کلاس گذشته کندتر است، زیرا نه تنها فرآیند تخلیه بلکه مرحله پر کردن مجدد را نیز پوشش می دهد. در نتیجه، خشکسالی اجتماعی-اقتصادی زمانی رخ می‌دهد که سیستم‌های منابع آب نتوانند تقاضا برای کالاهای اقتصادی را برآورده کنند (دوتا و همکاران، ۲۰۱۵؛ بونیا و همکاران، ۲۰۲۰). [۳,۴]. خشکسالی ها را نیز عملاً می توان بر اساس برنامه ناهنجاری های بارندگی طبقه بندی کرد. اهمیت آب در اقتصاد هند را می توان با این واقعیت سنجید که بخش کشاورزی به طور سنتی دو پنجم تولید ناخالص داخلی و دو سوم جمعیت کشور را تشکیل می داد. اما به دلیل عوامل متعددی از جمله تاثیر خشکسالی روند کاهشی را تجربه کرده است. خشکسالی به طور مستقیم بر پایداری شهری تأثیر می گذارد. کمبود آب در مناطق شهری سبک زندگی مردم را تحت تأثیر قرار می دهد و بر تقاضای آب کلی شهر تأثیر می گذارد و کیفیت آب خالص را کاهش می دهد. یکی از حیاتی ترین و مهم ترین عملکردهای خدمات هواشناسی، پیش بینی آب و هوا است (اکوندایو و همکاران، ۲۰۲۲؛ لاکشمی و همکاران، ۲۰۲۰). [۵,۶]. پیش بینی می شود که چالش ها و آسیب های وارده به اقتصاد، کشاورزی و بقا در طول زمان بدتر شود. برای کاهش تأثیر این امر، برنامه ریزی و مدیریت کارآمد منابع آب مورد نیاز است. برای برنامه ریزی کوتاه مدت و بلندمدت تولید کشاورزی، پیش بینی دقیق بارش در زمان های مختلف بسیار مهم است. پیش بینی بارش بسیار دشوار است. با توجه به پیچیدگی ذاتی فرآیندهای هیدرولوژیکی و تنوع عناصر ژئومورفولوژیکی و اقلیمی درگیر، مدل‌سازی سری‌های بارش با استفاده از روش‌های مرسوم برای شبیه‌سازی پاسخ‌ها یک کار معمولی است. تغییرات کمی و خطاهای مشاهده ای با مدل سازی آماری توصیف می شوند (پای و همکاران، ۲۰۱۱) [۷]. با این حال، داده ها در این مدل ها معمولاً به صورت اعداد صحیح یا بردار در نظر گرفته می شوند. از آنجایی که نتایج اندازه گیری های پیوسته هرگز کاملاً دقیق نیستند، انجام این فرض همیشه معقول نیست. چنین عدم قطعیتی با اشتباهات و تنوع متفاوت است. در حالی که خطاها و تنوع را می توان با متغیرهای تصادفی و توزیع احتمال مدل کرد (Danger et al., 2019) [8]، عدم دقت، یا مبهم، نوع دیگری از عدم قطعیت است. به روزترین روش استفاده از اعداد فازی و بردارهای فازی است که مدل های فازی خاصی برای توصیف کمی این داده ها هستند. نظریه فازی بارش اخیراً به عنوان یک روش جایگزین برای توسعه یک مدل پیش‌بینی ابهام/ابهام استفاده شده است. هالید و رید (۲۰۰۲) به منظور مدل سازی و پیش بینی داده های بارندگی محلی [۹] از منطق فلاش استفاده کرد میانگین مربعات خطای ریشه بین داده ها و خروجی مدل ۳۱۹٫۰ میلی متر بود، که کوچکتر از باران محلی یا نینو بود. وونگ و همکاران (۲۰۰۳) [۱۰] پایه‌های قوانین فازی را با استفاده از شبکه‌های SOM و انتشار عصبی ساخت و یک مدل بارش پیش‌بینی‌کننده برای درونیابی فضایی در سوئیس با استفاده از پایه قاعده ایجاد کرد. برای پیش بینی بارش در غرب، کاراموز و همکاران. (۲۰۰۴) [۱۱] از مدل قانون خشمگین و شبکه های عصبی استفاده کرد. آنها نشان دادند که خطای یکسانی در هر دو مدل رخ داده است. سیستم عصبی فازی توسط آناس و همکاران به کار گرفته شد. (۲۰۰۶) [۱۲] برای مدل سازی بارش استوایی در فصل مرطوب. مقادیر کم خطای میانگین مربعات مدل ها نشان داد که پیش بینی های مدل قابل اعتماد هستند. سوبرامانیان (۱۹۹۹) [۱۳] مفهوم شاخص خشکی را برای طبقه بندی خشکسالی (Ia) توسعه داده است. نرخ خشکی درصد شکست سالانه آب نسبت به مصرف سالانه آب یا پتانسیل تبخیر و تعرق سالانه است. تکنیک دقیق و جامع شناسایی خشکسالی توسط پالمر (۱۹۶۵) ایجاد شد. [۱۴]. روش شناسی پالمر توسط جورج و همکاران پیاده سازی شد. (۲۰۱۰) [۱۵] برای بخش های مختلف هند و دوره های تعریف شده ۷۱ ساله و شدت خشکسالی. یکی از کاستی های بزرگ این روش کاربرد یکنواخت آن در تمامی مناطق زراعی اقلیمی است. در تالاب ها، بیشتر یک خشکسالی کشاورزی است، در حالی که خشکسالی هیدرولوژیکی در مناطق نیمه خشک و خشک است (Shewale and Kumar 2005). [16]. شاخص شدت خشکسالی یکپارچه (IDSI) توسط راویکومار (۲۰۱۷) ایجاد شد. [۱۷] در منطقه دارماپوری، تامیل نادو، برای شناسایی مناطق مستعد خشکسالی. IDSI در استفاده از معیار کاربری زمین، اثر عوامل هواشناسی، هیدرولوژیکی و کشاورزی را ادغام می کند.

ری و شوال (۲۰۰۱) [۱۸] گزارش داد که احتمال خشکسالی در گجرات، راجستان غربی، و جامو و کشمیر بیش از ۲۰ درصد است. هربست و همکاران (۱۹۶۶) [۱۹] یک تکنیک ارزیابی خشکسالی را با استفاده از بارندگی ماهانه توسعه داد. این تکنیک هم مدت و شدت خشکسالی و هم ماه شروع و پایان آن را تعیین می کند. چاو (۱۹۵۹) [۲۰] پیشنهاد کرد که تجزیه و تحلیل جریان های کم روشی مناسب برای تعیین کمیت خشکسالی است. او دریافت که انحراف از شرایط عادی زمانی که رودخانه جریان دارد بیشتر از زمانی است که باران در دوره‌های بارش ضعیف جریان دارد. او همچنین پیشنهاد کرد که داده های کم جریان از نظر بزرگی شار باید نشان داده شود. هربست و همکاران (۱۹۶۶) [۱۹] سیستمی را توسعه دادند که موهان و رانگاچاریا (۱۹۹۱) [۲۱] برای ارزیابی خشکسالی شدید هواشناسی با استفاده از داده های بارندگی برای داده های جریان جریان استفاده می شود. خصوصیات خشکسالی با استفاده از توزیع احتمال هندسی توسط یوجویچ (۱۹۶۷) مورد بررسی قرار گرفت. [۲۲]، که خواب آلودگی را برای یک سال متوالی که منابع آب ناکافی بود تعریف می کرد. یویویچ (۱۹۶۷) [۲۲] پیشنهاد کرد که مدل‌های ARMA بهترین مدل‌های جهانی برای پیش‌بینی تداوم کوتاه‌مدت و بلندمدت هستند. توزیع حداکثر کسری بارش سالانه برای شش ناحیه در هلند توسط Beersma و Buishand (2007) مورد مطالعه قرار گرفت. [۲۳] دنبال کردن سری مدل بر اساس نمونه‌گیری مجدد نزدیک. پیش‌بینی خشکسالی مبتنی بر SPI با استفاده از مدل‌های log-linear توسعه داده شد. Pongracz و همکاران (۱۹۹۹) [۲۴] یک رویکرد مبتنی بر قوانین فازی برای پیش‌بینی خشکسالی در دشت‌های بزرگ ایالات متحده، بر اساس اطلاعات آب و هوایی گسترده، یعنی الگوهای گردش روزانه جو (CPs) (SOI) ایجاد کرده‌اند. یک مدل فازی برای پیش‌بینی خشکسالی‌های محلی (که توسط PMDI مشخص می‌شود) توسط Pongracz و همکاران ارائه شد. (۱۹۹۹) [۲۴] با استفاده از دو ورودی اجباری، ENSO و CPs، در یک ایالت معمولی نبراسکا در دشت بزرگ.