A klímaváltozás hatásai közül a mezőgazdaságban, gazdaságban jelentős kockázati tényezőként az aszály került előtérbe. Az aszály összetett természetes jelenség, mely leginkább a mezőgazdasági szektort érinti, de befolyásolja társadalmi-gazdasági életet is. Az éghajlat előrejelzési modellek alapján feltételezhetően hazánk érintettsége fokozódni fog, hiszen nemcsak a meteorológiai, mezőgazdasági, hanem a hidrológiai aszály is sújtja országunkat. Célkitűzéseim közt szerepelt, hogy aszályérzékenység szempontjából összehasonlítsam a Közép-Duna-völgyi Vízügyi Igazgatóság működési területén lévő fővárost és négy pest megyei települést (Apaj, Dabas, Ráckeve, Vasad) egyes GWP Handbook által ajánlott aszályindexek (Decilis, Aszálykár csökkentési Index, Standardizált Csapadék Index), illetve a Pálfai féle ariditási index (PAI) segítségével. Vizsgálati időszakként a 2002-2018 éveket választottam. Végül az eredményül kapott index értékeket összehasonlítottam a Napi Léptékű aszályindexszel. A Drinc szoftver alkalmazásával a PET-et, Decilis-t, SPI-t és a RDI-t számítottam ki. Az indexek használatához input adatként általában csapadék és középhőmérsékleti adatokat kellett megadni, illetve a potenciális evapotranspirációt. A Pálfai féle ariditási indexet a szintén hőmérsékleti és súlyozott csapadékadatokból számítottam. A HDI értékeket a vizhiany.vizugy.hu nyilvános oldalról töltöttem le. Ezek idősora nem fedi le az általam vizsgált időszakot, tekintve, hogy a mérőállomások HDI mérése 2016 óta üzemel, így egy rövidebb időszakot vettem figyelembe az összehasonlításra, 2016-2018 közti időszakot. A kapott eredmények szerint a 2002-2003 év szinte mindegyik index alapján közepesen vagy annál jelentősebb mértékben volt aszályos, illetve vízhiányos, kivéve az RDI indexet ami a normálishoz közeli értéket fejezett ki. A többi évben eltérő mértékben mutattak az elemzéshez használt indexek aszályt. A HDI és a többi általam vizsgált index lineáris korrelációja szoros, függő kapcsolatot fejezet ki, ennek magyarázata és az indexek számításához szükséges hasonló bemeneti adatokkal magyarázható.