هدف تحقیق حاضر، پیش بینی خشکسالی های پاییزه ی زاهدان به وسیله متغیّرهای ورودی مختلف می باشد. این متغیّرها عبارتند از: بارندگی، مقادیر پیشین شاخص خشکسالی SPI و 19 عدد از شاخص های اقلیمی. برای این منظور، میانگین سه ماهه اکتبر- نوامبر- دسامبر شاخص خشکسالی SPI به عنوان متغیّر خروجی انتخاب شد. سپس هرکدام از متغیّرهای ورودی یاد شده، در تأخیرهای زمانی صفر، 1، 2 و 3 ماهه (به ترتیب میانگین سه ماهه اکتبر-نوامبر-دسامبر، سپتامبر-اکتبر- نوامبر، آگوست- سپتامبر- اکتبر و ژولای-آگوست- سپتامبر) وارد مدل شدند. مدل های پیش بینی نیز با استفاده از مدل فازی- عصبی ANFIS توسعه داده شدند.
بر اساس نتایج به دست آمده، در تأخیر زمانی صفر، بارندگی و شاخص اقلیمی Nino3 به ترتیب با ضرائب همبستگی 0.97 و 0.75 و خطاهای 0.13 و 0.33 مناسب ترین متغیّرهای ورودی را تشکیل دادند؛ در تأخیر زمانی 1 ماهه، بارندگی، شاخص خشکسالی SPI و شاخص اقلیمی AMO به ترتیب با ضرائب همبستگی 0.67، 0.72، 0.65 و خطاهای 0.36، 0.35 و 0.39 بهترین متغیّرهای ورودی را شامل شدند؛ در تأخیر زمانی 2 ماهه، شاخص اقلیمی SOI با ضریب همبستگی 0.78 و خطای 0.31 به عنوان بهترین متغیّر ورودی انتخاب شد و در نهایت در تأخیر زمانی 3 ماهه، شاخص اقلیمی AMO با ضریب همبستگی 0.59 و خطای 0.42 مناسب ترین متغیّر ورودی را تشکیل داد.
