由蔚山国家科学技术研究所的许若贤教授撰写 他用一个三维案例来说明VPA
X1，X2和X3代表三个独立变量的轴
相关向量具有由每个自变量Xi和因变量Yj之间的相关系数(cx1，Yj)组成的分量
求一个因变量的VPID方向
e
，仅Y1)，(b)对于多因变量(以两个变量Y1和Y2的示例显示)，以及(c)计算VPID
信用:蔚山国家科学技术研究所 一个附属于联合国卫星的研究小组提出了一种卫星辅助干旱监测方法，这种方法可以将复杂的干旱状况充分地表示为一个单一的综合干旱指数
新提出的干旱指数作为一种监测和预测干旱灾害的新方法，因其不受时空限制的准确性而受到广泛关注
干旱是最复杂的自然灾害之一
因此，与大多数其他自然灾害不同，通常很难界定干旱的发生或干旱的宣布
为此，各种干旱指数(I
e
干旱严重程度、受影响的区域、持续时间和时间)用于监测干旱及其风险管理
现有的干旱指数往往专门针对特定类型的干旱指标
因此，为了更全面地研究干旱灾害，我们需要一个适用于各种干旱条件的更广义的指标
Jungho Im教授和他在城市和环境工程系的研究小组提出了一种新的干旱监测方法，采用了一种自适应指数——向量投影分析(VPA)和向量投影干旱指数(VPID)
据说这种新方法考虑了美国和东亚不同气候区的多种干旱指标
根据研究小组的说法，VPA的一个主要优势是它使用了多个因变量(即
e
地表干旱指数)和多个独立变量(I
e
卫星衍生的干旱因素),以捕捉各种气候和环境特征
2011-2012年美国VPID方案、USDM和地面干旱指数(SPI1、SPEI6和scPDSI)的空间分布(极端干旱情况)
信用:UNIST 在这项研究中，VPID的三个不同变量组合的方案侧重于综合干旱、短期干旱和长期干旱(分别为长期干旱、短期干旱和长期干旱)，也在美国和东亚进行了评估
据研究小组称，所有三个方案都显示出与多时间尺度地表指数和干旱参考值(USDM和欧洲干旱参考值)在大陆尺度研究区域的良好一致性
"这意味着VPA能够捕捉具有不同特征的广大地区多重干旱指数的总体趋势
由于VPA是一个简单的方法来确定其计算的权重，在考虑多因变量(即
e
该研究小组指出:“通过一种简单的方式来监测复杂干旱条件的一般特征将会很有帮助。”
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