Abstract Meteorological drought is a temporary and recurring atmospheric event, originating from a lack of precipitation over a considerable period in a particular area. The north-western part of Bangladesh is facing precipitation anomalies that may turn into meteorological drought, and for this reason, it is required to investigate the confirmation of the emergence of meteorological drought in this area near the future. In this study, using Artificial Neural Network (ANN), this phenomenon has been investigated for a region of the north-western part of Bangladesh that is the Bogra district. Through the prediction study of meteorological drought index- the Standardized Precipitation Index (SPI-12 and SPI-24), it has been found that this region will face extreme meteorological drought within 2030. The data has been pre-processed through Discrete Wavelet Transformation (DWT) before prediction, which has improved accuracy. The major challenges for this study were forecasting drought for a longer lead time (almost 16 years). Non-linear autoregressive artificial neural network (NAR-NN) coupled with DWT has successfully predicted that with a reasonable accuracy of R-value > 0.8 and a mean square error (MSE) ≤ 0.05. The result shows that extremely dry and wet events will occur in that area very frequently, affecting stream-flow, reservoir storage, and groundwater recharge. event northwestern north western reason future ANN, ANN , (ANN) district index SPI12 SPI 12 (SPI-1 SPI24, SPI24 24 SPI-24) 2030 preprocessed pre processed (DWT almost 1 years. years . years) Nonlinear Non linear NARNN NAR NN (NAR-NN Rvalue R value 08 0 8 0. MSE (MSE 005 05 0.05 frequently streamflow, streamflow stream flow, flow stream-flow storage recharge (ANN SPI1 (SPI- SPI2 2 SPI-24 203 00 0.0 (SPI SPI-2 20 SPI-
Resumo A seca meteorológica é um evento atmosférico temporário e recorrente, originado pela falta de precipitação por um período considerável em uma determinada área. A parte noroeste de Bangladesh enfrenta anomalias de precipitação que podem se transformar em seca meteorológica e, por isso, é necessário investigar a confirmação do surgimento de seca meteorológica nesta área em um futuro próximo. Neste estudo, usando Rede Neural Artificial (ANN), este fenômeno foi investigado para uma região da parte noroeste de Bangladesh que é o distrito de Bogra. Através do estudo de previsão do índice de seca meteorológica - o índice de Precipitação Padronizada (SPI-12 e SPI-24), verificou-se que esta região enfrentará seca meteorológica extrema em 2030. Os dados foram pré-processados através da Transformação Wavelet Discreta (DWT) antes da previsão, o que melhorou a precisão. Os principais desafios para este estudo foram prever a seca por um período de tempo mais longo (quase 16 anos). Rede neural artificial autorregressiva não linear (NAR-NN) juntamente com DWT previu com sucesso isso com uma precisão razoável de valor R > 0,8 e um erro quadrático médio (MSE) ≤ 0,05. O resultado mostra que eventos extremamente secos e úmidos ocorrerão nessa área com muita frequência, afetando o fluxo do riacho, o armazenamento do reservatório e a recarga do lençol freático. recorrente próximo ANN, ANN , (ANN) Bogra SPI12 SPI 12 (SPI-1 SPI24, SPI24 24 SPI-24) verificouse verificou 2030 préprocessados pré processados (DWT quase 1 anos. anos . anos) NARNN NAR NN (NAR-NN 08 0 8 0, MSE (MSE 005 05 0,05 frequência riacho freático (ANN SPI1 (SPI- SPI2 2 SPI-24 203 00 0,0 (SPI SPI-2 20 SPI-