Although many studies have sought to characterize future meteorological droughts, a few efforts have been done for quantifying the uncertainty, inter-model variability, arises from global circulation models (GCM) ensemble. A clear understanding of the uncertainty in multiple GCMs should be preceded before future meteorological droughts are projected. Therefore, this study evaluates the uncertainty in future meteorological drought characteristics that are induced by GCM ensemble using the custom measure “the degree of GCM spreading”. Future meteorological drought indices, the standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI), were computed to five different time scales: 3, 6, 9, 12 and 24 months using statistically downscaled 28 GCMs under Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and 8.5 at 60 weather stations in South Korea. The frequency, duration, and severity of drought events were estimated for three different future periods; F1 (2010–2039), F2 (2040–2069), and F3 (2070–2099). It was found that the uncertainty increases as the time scale lengthens regardless of a choice of drought indices or RCP scenarios. It also turned out that the SPI exhibits larger uncertainty rather than the SPEI, because temperature data exhibit a relatively much smaller variability comparing to precipitation data. Moreover, there was a shift of regions having larger values of the increasing rate between F1 and F2, which is shift from the north-western to southern region of South Korea.

尽管许多研究试图描述未来的气象干旱，但已经进行了一些工作来量化不确定性，模型间的变异性，这些不确定性是由全球环流模型（GCM）集合引起的。在计划未来的气象干旱之前，应该先对多个GCM的不确定性有一个清晰的了解。因此，本研究使用“ GCM扩散程度”的自定义指标评估了由GCM集合引起的未来气象干旱特征的不确定性。未来气象干旱指数，标准降水指数（SPI）和标准降水蒸发蒸腾指数（SPEI）被计算为五个不同的时间尺度：3、6、9、12和24个月，采用代表性集中路径（RCP）下的统计缩减后的28个GCM ）4.5和8。在韩国的60个气象站中排名第5。估计了未来三个不同时期的干旱事件发生的频率，持续时间和严重程度。F1（2010-2039），F2（2040-2069）和F3（2070-2099）。已经发现，不确定性随着时间尺度的延长而增加，而与干旱指数或RCP情景的选择无关。结果还表明，与降水量相比，SPI的不确定性要强于SPEI，这是因为温度数据的变异性相对较小。此外，在F1和F2之间，具有较大增长率值的区域也发生了变化，即从韩国的西北向南部转移。F2（2040-2069）和F3（2070-2099）。已经发现，不确定性随着时间尺度的延长而增加，而与干旱指数或RCP情景的选择无关。结果还表明，与降水量相比，SPI的不确定性要强于SPEI，这是因为温度数据的变异性相对较小。此外，在F1和F2之间，具有较大增长率值的区域也发生了变化，即从韩国的西北向南部转移。F2（2040-2069）和F3（2070-2099）。已经发现，不确定性随着时间尺度的延长而增加，而与干旱指数或RCP情景的选择无关。结果还表明，与降水量相比，SPI的不确定性要强于SPEI，这是因为温度数据的变异性相对较小。此外，在F1和F2之间，具有较大增长率值的区域也发生了变化，即从韩国的西北向南部转移。因为与降水数据相比，温度数据的变异性相对较小。此外，在F1和F2之间，具有较大增长率值的区域也发生了变化，即从韩国的西北向南部转移。因为与降水数据相比，温度数据的变异性要小得多。此外，在F1和F2之间，具有较大增长率值的区域也发生了变化，即从韩国的西北向南部转移。