Long Term Meteorological Drought Forecasting for North-western Region of Bangladesh Using Wavelet Artificial Neural Network

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. 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