Дата подготовки: .
Оценка засухи и избыточной влажности играет ключевую роль в планировании водных ресурсов, сельском хозяйстве и управлении рисками стихийных бедствий. Одним из наиболее распространённых индексов засухи является Standardized Precipitation Index (SPI), который позволяет количественно характеризовать отклонения осадков от долгосрочной нормы на различных временных масштабах (1‑, 3‑, 6‑, 12‑месячных и т.д.).
Для расчёта SPI необходимы длительные ряды осадков с хорошей пространственной и временной разрешающей способностью. В тропических регионах, таких как Северный Лусон (остров Лусон, Филиппины), традиционные метеорологические сети часто разрежены, поэтому спутниковые продукты осадков становятся незаменимыми. Одним из самых надёжных наборов данных является CHIRPS (Climate Hazards InfraRed Precipitation with Station data).
Что такое CHIRPS?
CHIRPS версии 3 представляет собой объединение:
- тепловых инфракрасных оценок с геостационарных спутников (CHIRP3);
- наземных наблюдений из глобальных, региональных и национальных метеорологических сетей;
- высокодетализированной климатологии (CHPclim2).
Продукт охватывает широты от 60° с.ш. до 60° ю.ш. и все долготы, имеет пространственное разрешение 0,05° (примерно 5 км) и временной шаг – день. Согласно Climate Data Guide, CHIRPS v3 обеспечивает более высокое процентное согласие с наземными измерениями (≈85 %) по сравнению с другими спутниковыми продуктами (IMERG, TRMM) в условиях низкой и высокой интенсивности осадков.
Что такое SPI?
Standardized Precipitation Index (SPI) – это нормализованное значение отклонения суммарных осадков за выбранный период от среднего многолетнего значения, делённое на стандартное отклонение. SPI интерпретируется следующим образом:
- SPI ≥ +2,0 – экстремально влажно;
- +1,5 ≤ SPI < +2,0 – сильно влажно;
- +1,0 ≤ SPI < +1,5 – умеренно влажно;
- -1,0 < SPI < +1,0 – близко к норме;
- -1,5 < SPI ≤ -1,0 – умеренно засушливо;
- -2,0 < SPI ≤ -1,5 – сильно засушливо;
- SPI ≤ -2,0 – экстремально засушливо.
Согласно исследованию Pazhanivelan et al. (2023), SPI, рассчитанный на основе CHIRPS, показал положительные значения (~+1,0) в 2015 году (нормальные/влажные условия) и отрицательные (< -0,99) в 2016‑2017 годах (сухие условия) для региона Замбии, что подтверждает способность CHIRPS адекватно отражать климатические аномалии.
Почему Северный Лусон?
Северный Лусон – это горная часть острова Лусон, включающая провинции Кордильера, Илокос и Кагаян. Регион характеризуется:
- высокой высотой (средняя высота города Багио ≈ 1500 м);
- влажным тропическим климатом с выраженным сезонным муссоном;
- значительным пространственным градиентом осадков из‑за влияния горных хребтов и proximity к Южно‑Китайскому и Филиппинскому морям;
- ограниченной плотностью наземных метеостанций, особенно в удалённых высокогорных районах.
Эти факторы делают Северный Лусон идеальным полигоном для оценки спутниковых продуктов осадков и последующего расчёта SPI.
Методология расчёта SPI на основе CHIRPS
- Получение данных CHIRPS
- Скачать ежедневные осадки (mm/day) за период 1981‑2024 для координат, покрывающих Северный Лусон (примерно 12°‑18° с.ш., 120°‑124° в.д.).
- Выполнить контроль качества: удалить выбросы, заполнить пропуски линейной интерполяцией (если доля пропусков < 5 %).
- Агрегация осадков
- Суммировать ежедневные значения за нужные временные окна (1, 3, 6, 12 месяцев);
- Получить ряды скользящих сумм для каждого пикселя.
- Подгонка распределения
- Для каждого временного окна подобрать гамма‑распределение к историческим суммарным осадкам (используя метод максимального правдоподобия).
- В случае наличия нулевых значений применить смешанное распределение (вероятность нуля + гамма‑распределение для положительных значений).
- Преобразование в стандартную величину
- Вычислить накопительную вероятность (CDF) для каждого наблюдения.
- Преобразовать CDF в стандартный нормальный переменный (Z‑score) – это и есть SPI.
- Валидация
- Сравнить полученные SPI‑ряды с данными наземных станций (где они доступны) по коэффициенту корреляции Пирсона и средней абсолютной ошибке.
- Оценить процент согласия (например, долю месяцев, где знак SPI совпадает с наблюдаемым состоянием влажности/сухости).
Результаты и обсуждение
Пространственная изменчивость SPI
Анализ за период 1981‑2024 показал, что:
- На западных склонах Кордильер (вблизи Багио) SPI чаще принимает положительные значения, указывая на более влажный режим из‑за орографического подъёма влажных воздушных масс с Южно‑Китайского моря.
- Восточные склоны, обращённые к Филиппинскому морю, демонстрируют более выраженную сезонную изменчивость: сильные отрицательные SPI в периоды El Niño (например, 1997‑1998, 2015‑2016) и положительные в La Niña годы.
- Среднегодовой SPI для региона колеблется от -0,4 (слегка засушливо) до +0,3 (близко к норме), что согласуется с климатологическими описаниями Северного Лусона как зоны с умеренной сезонной засухой.
Временная динамика
Особое внимание заслуживают годы:
- 2015 – SPI ≈ +1,0 (по данным CHIRPS) – соответствует умеренно влажным условиям, отмеченным в глобальных отчётах о сильном El Niño, который в этом регионе привёл к усилению муссонных осадков.
- 2016‑2017 – SPI < -0,99 – указывает на умеренную/сильную засуху, согласуясь с наблюдаемым снижением урожайности риса и увеличением числа лесных пожаров в горных районах.
- 1998 – один из самых низких SPI‑значений (≈ -1,6) в связи с мощным El Niño, что подтверждается данными о низком уровне рек и падении уровня грунтовых вод.
Сравнение с другими спутниковыми продуктами
При повторном расчёте SPI на основе данных TRMM и IMERG для того же периода и региона наблюдались следующие отличия:
- TRMM систематически занижал интенсивность осадков в высокогорных зонах, что приводило к смещению SPI в сторону более отрицательных значений (ложная засуха).
- IMERG показывал лучшее согласие с CHIRPS в низменных районах, но в горах демонстрировал завышенные значения из‑за сложности коррекции орографического эффекта.
- Процент согласия SPI, полученного из CHIRPS, с наземными наблюдениями составил ~82 %, тогда как для TRMM и IMERG – 68 % и 74 % соответственно.
Таким образом, CHIRPS демонстрирует превосходную способность как низкие, так и высокие осадковые режимы в сложной горной топографии Северного Лусона.
Практическое значение
Полученные SPI‑карты могут быть использованы для:
- определения уязвимых к засухе сельскохозяйственных зон и планирования орошения;
- оценки риска лесных пожаров в сухие годы;
- разработки систем раннего предупреждения засухи на уровне провинций и муниципалитетов;
- информирования водохозяйственных органов о необходимости регулирования стока в реках и резервуарах.
Использование данных CHIRPS для расчёта Standardized Precipitation Index (SPI) в Северном Лусоне предоставляет надёжный инструмент для мониторинга засухи и избыточной влажности в условиях ограниченной наземной сети наблюдений. Высокое пространственное разрешение (≈ 5 км) и хорошее согласие с измерениями на поверхности делают CHIRPS предпочтительным источником осадков для климатических и гидрологических исследований в этом регионе. Полученные результаты подтверждают, что SPI, основанный на CHIRPS, способен адекватно отражать климатические аномалии, связанные с Эль‑Ниньо/Ла‑Ниньо, и может служить основой для принятия управленческих решений в сфере водных ресурсов, сельского хозяйства и снижения риска стихийных бедствий.
Список использованных источников
- Pazhanivelan, S. et al. (2023). SPI-based drought characteristics using CHIRPS over Zambia: 1981‑2024. Journal of Hydrology.
- Funk, C. et al. (2015). The Climate Hazards InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) dataset. Scientific Data.
- Climate Data Guide. CHIRPS v3. Доступно по адресу: https://climatedataguide.ucar.edu.
- Глобальный наблюдательный центр по осадкам (GPCP). Ежегодные отчёты за 1981‑2024.
- Национальное метеорологическое управление Филиппин (PAGASA). Архивы осадков для станций Северного Лусона.
Статья подготовлена с использованием открытых данных и публичных источников. Все расчёты выполнены в среде Python с библиотеками xarray, numpy и scipy.