Resumen

Este trabajo analiza la caracterizacin histrica de las precipitaciones y las condiciones de sequa en dos importantes estados meridionales de la India, a saber, Tamil Nadu y Karnataka, mediante la estimacin de ndices meteorolgicos de sequa, a saber, el ndice de sequa (DI), el ndice de sequa de Palmer (PDI) y el ndice de precipitacin normalizado (SPI). Se han considerado datos pluviomtricos mensuales y anuales, incluida la temperatura, correspondientes a 110 aos. Se han identificado y comparado condiciones pluviomtricas deficitarias utilizando umbrales de clasificacin de precipitaciones anuales. La variabilidad y la tendencia de las precipitaciones anuales se han estimado mediante la prueba de MannKendall y la prueba de la pendiente de Sens. El estudio comparativo de los resultados implica que la caracterizacin de la sequa mediante SPI puede facilitar ampliamente la normalizacin de la clasificacin de umbrales para la gravedad y la frecuencia. Sobre la base de la clasificacin de umbrales, se encuentra que Tamil Nadu fue testigo de un promedio de 11 aos de sequa moderada, 4,36 aos de sequa severa, y 1,32 aos de condiciones de sequa extrema con desviaciones estndar de 4,28, 1,87, y 1. 63 aos, respectivamente, durante el estudio.63 aos, respectivamente, durante el periodo de estudio, mientras que Karnataka fue testigo de una media de 9,74 aos de sequa moderada, 3,91 aos de sequa grave y 2,30 aos de condiciones de sequa extrema con desviaciones estndar de 4,54, 2,04 y 2,21 aos, respectivamente, durante el periodo de estudio. Segn el anlisis, la vulnerabilidad a la sequa en Tamil Nadu fue mayor que en Karnataka, basndose en el nmero de aos secos y hmedos en trminos de valores umbral SPI y de superficie cubierta durante 110 aos. Karnataka era ms susceptible en trminos de gravedad. Cuando se compara con otros ndices, el anlisis basado en los ndices de sequa indica que una estimacin basada en una sola variable utilizando el SPI es fcil de evaluar y puede ser significativa y definitiva en trminos de toma de decisiones para priorizar las medidas de mitigacin de la sequa en el rea de estudio en caso de que los datos disponibles sean inadecuados para el anlisis de la sequa basado en mltiples variables.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Precipitaciones históricas; Condiciones de sequía; Estados del sur; India; Tamil Nadu; Karnataka
• Keywords:Historical rainfall; Drought conditions; Southern states; India; Tamil Nadu; Karnataka