La presente investigación determinó la correlación entre las sequías meteorológicas e hidrológicas en la cuenca del río Santa, Perú, durante el período 1965-2020. El estudio comprendió el análisis de los datos pluviométricos e hidrométricos, la estimación y caracterización de los índices estandarizados de precipitación (SPI) y caudal (SSI), y el análisis de correlación de Pearson entre los índices SPI y SSI en las escalas temporales de 1,3, 6, 12 y 24 meses. El análisis de la información meteorológica e hidrológica proporcionó series de tiempo completas y consistentes para el período estudiado. La aplicación de los índices SPI y SSI permitió identificar y caracterizar las sequías meteorológicas e hidrológicas en términos de frecuencia, intensidad y duración, evidenciando una variabilidad espacial en las condiciones de sequía en la cuenca del río Santa....

La presente investigación determinó la correlación entre las sequías meteorológicas e hidrológicas en la cuenca del río Santa, Perú, durante el período 1965-2020. El estudio comprendió el análisis de los datos pluviométricos e hidrométricos, la estimación y caracterización de los índices estandarizados de precipitación (SPI) y caudal (SSI), y el análisis de correlación de Pearson entre los índices SPI y SSI en las escalas temporales de 1, 3, 6, 12 y 24 meses. El análisis de la información meteorológica e hidrológica proporcionó series de tiempo completas y consistentes para el período estudiado. La aplicación de los índices SPI y SSI permitió identificar y caracterizar las sequías meteorológicas e hidrológicas en términos de frecuencia, intensidad y duración, evidenciando una variabilidad espacial en las condiciones de sequía en la cuenca del río Santa...

Drought monitoring, including its severity, spacing and duration, becomes an essential tool to establish a drought risk management and mitigation plan. This paper aims to compare the Standardized Precipitation Index (SPI) with the Standardized Streamflow Index (SSI) in the Chancos sub-basin, Ancash. The statistical evaluation will be done through the analysis of homogeneity and trends of the data set, then for the analysis of the statistical association is included the Pearson correlation coefficient (PCC), root mean square error (RMSE), relative bias (BIAS) and the Nash-Sutcliffe coefficient (NSE) to determine the degree of consistency between the drought indices. The study revealed that the characteristics of meteorological and hydrological drought in the study period show similarity of patterns which is indicated by the good correlation coefficient between them. In addition, the best ...