Quality of meteorological data such as preciseness and accuracy has substantial importance while making inferences about natural hazards. Among all the natural hazards, drought hazard is a complex natural phenomenon. In this article, we have discussed the procedure of improving time series data of meteorological indicators for analyzing drought. Here, we considered auxiliary information-based sampling estimators to enhance the quality of drought indicators. Since precipitation time series has a key role in drought occurrence and have a strong spatial correlation coherence structure with temperature. Therefore, this study suggests the use of the characteristics of auxiliary information as local weights for improving precipitation records. Consequently, this study presents the proposal of a new drought measure: The Seasonally Transient Weighted Multi-Scaler Standardized Index (STWMSDI). Under varying relationships between time series data of precipitation and temperature, the proposed method is more general than presented in Ali et al. (2019). We applied STWMSDI on ten meteorological stations of Pakistan to compare its performance with the Standardized Precipitation Index (SPI). Experimental results show high significant correlation between the STWMSDI and SPI. From these results, we conclude that the improved data provides much better results in terms of drought indices. Hence, the STWMSDI method of drought index is a good candidate for accurate drought monitoring.

在推断自然灾害时，气象数据的质量（例如准确性和准确性）具有​​重要意义。在所有自然灾害中，旱灾是一种复杂的自然现象。在本文中，我们讨论了改进用于分析干旱的气象指标时间序列数据的过程。在这里，我们考虑了基于辅助信息的抽样估算器来提高干旱指标的质量。由于降水时间序列在干旱发生中起关键作用，且与温度具有很强的空间相关性相干结构。因此，本研究建议利用辅助信息的特征作为局部权重来改进降水记录。因此，本研究提出了一项新的干旱措施的建议：季节性瞬态加权多尺度标准化指数 (STWMSDI)。在降水和温度时间序列数据之间的不同关系下，所提出的方法比 Ali 等人提出的方法更通用。(2019)。我们在巴基斯坦的十个气象站应用 STWMSDI，将其性能与标准化降水指数 (SPI) 进行比较。实验结果表明 STWMSDI 和 SPI 之间存在高度显着的相关性。从这些结果中，我们得出结论，改进的数据在干旱指数方面提供了更好的结果。因此，干旱指数 STWMSDI 方法是准确监测干旱的良好候选方法。(2019)。我们在巴基斯坦的十个气象站应用 STWMSDI，将其性能与标准化降水指数 (SPI) 进行比较。实验结果表明 STWMSDI 和 SPI 之间存在高度显着的相关性。从这些结果中，我们得出结论，改进的数据在干旱指数方面提供了更好的结果。因此，干旱指数 STWMSDI 方法是准确监测干旱的良好候选方法。(2019)。我们在巴基斯坦的十个气象站应用 STWMSDI，将其性能与标准化降水指数 (SPI) 进行比较。实验结果表明 STWMSDI 和 SPI 之间存在高度显着的相关性。从这些结果中，我们得出结论，改进的数据在干旱指数方面提供了更好的结果。因此，干旱指数 STWMSDI 方法是准确监测干旱的良好候选方法。