Hạn thƣờng gây ảnh hƣởng trên diện rộng. Tuy ít khi là nguyên nhân trực tiếp gây tổn thất về nhân mạng nhƣng thiệt hại do hạn gây ra rất lớn. Theo số liệu của Trung tâm giảm nhẹ hạn hán quốc gia Mỹ, hàng năm hạn hán gây thiệt hại cho nền kinh tế Mỹ khoảng 6-8 tỷ USD (so với 2,41 tỷ USD do lũ và 1,2-4,8 tỷ USD do bão). Đợt hạn hán lịch sử ở Mỹ xảy ra vào năm 1988-1989 gây thiệt hại 39-40 tỷ USD, lớn hơn nhiều so với thiệt hại kỷ lục của lũ (15 – 27,6 tỷ USD, 1993) và bão (25 – 33,1 tỷ USD, 1992). Hạn cũng gây những tổn thất lớn về kinh tế và môi sinh ở nhiều quốc gia khác nhƣ Ấn độ, Pakistan, Australia. Hạn hán dƣới tác động của El Nino vào năm 1997-1998 đã gây cháy rừng trên diện rộng ở Indonesia, không chỉ làm thiệt hại rất lớn về kinh tế của nƣớc này mà còn là một thảm họa môi sinh cho nhiều nƣớc thuộc khu vực Đông Nam Á. Theo tính toán của Liên Hiệp Quốc, đến năm 2025 sẽ có 2/3 diện tích đất canh tác ở châu Phi, 1/3 diện tích đất canh tác ở châu Á và 1/5 diện tích đất canh tác ở Nam Mỹ không còn sử dụng đƣợc. Khoảng 135 triệu ngƣời có nguy cơ phải rời bỏ nhà cửa đi kiếm sống ở nơi khác. Vì vậy trên thế giới đã có rất nhiều các nghiên cứu về hạn hán và đi đến kết luận: Hạn hán là hiện tƣợng hết sức phức tạp mà sự hình thành là do cả hai nguyên nhân: tự nhiên và con ngƣời. Các yếu tố tự nhiên gây hạn nhƣ sự dao động của các dạng hoàn lƣu khí quyển ở phạm vi rộng và các vùng xoáy nghịch, hoặc các hệ thống áp thấp cao, sự biến đổi khí hậu, sự thay đổi nhiệt độ mặt nƣớc biển nhƣ El Nino) và các nguyên nhân do con ngƣời nhƣ nhu cầu nƣớc ngày càng gia tăng, phá rừng, ô nhiễm môi trƣờng ảnh hƣởng tới nguồn nƣớc, quản lý đất và nƣớc kém bền vững, gây hiệu ứng nhà kính,. Qua các nghiên cứu, đến nay các nƣớc phát triển trên thế giới đã hƣớng đến việc quản lý hạn hán. Việc giám sát và quản lý hạn đƣợc dựa trên các chỉ số hạn và các ngƣỡng hạn (Tsakiris & nnk, 2004). Hiện nay, rất nhiều chỉ số/hệ số hạn khác nhau đã đƣợc phát triển và ứng dụng ở các nƣớc trên thế giới nhƣ: Chỉ số ẩm Ivanov (1948), Chỉ số khô Budyko (1950), Chỉ số khô Penman, Chỉ số gió mùa GMI, Chỉ số mƣa chuẩn hóa SPI, Chỉ số Sazonov, Chỉ số Koloskov (1925), Hệ số khô, Hệ số cạn, Chỉ số Palmer (PDSI), Chỉ số độ ẩm cây trồng (CMI), Chỉ số cấp nƣớc mặt (SWSI), Chỉ số RDI (Reclamation Drought Index). Kinh nghiệm trên thế giới cho thấy hầu nhƣ không có một chỉ số nào có ƣu điểm vƣợt trội so với các chỉ số khác trong mọi điều kiện