Стандартизированный индекс осадков (SPI) – один из самых популярных инструментов для мониторинга и оценки метеорологической засухи․ Он позволяет сравнивать текущие осадки с «нормой», т․е․ с долгосрочными средними значениями, и классифицировать степень отклонения․ При этом в расчёте SPI учитываются только суммарные осадки, однако температура воздуха играет важную роль в интерпретации результатов, поскольку влияет на испаряемость и, следовательно, на реальное водное обеспечение․
Что такое SPI и как он рассчитывается
Индекс был предложен McKee et al․ (1993) и рекомендован ВМО (2009) для глобального мониторинга засух․ Основные шаги расчёта:
- Сбор данных: месячные суммы осадков за длительный период (обычно 30‑40 лет)․
- Подгонка распределения: осадки приводятся к гамма‑распределению (для положительных значений) или к лог‑нормальному, если в ряду присутствуют нули․
- Стандартизация: полученное кумулятивное распределение преобразуется в нормальное распределение со средним 0 и стандартным отклонением 1․
- Получение SPI: значение, полученное после стандартизации, называется SPI и может быть рассчитано для любого временного окна (1, 3, 6, 12 мес․, сезон и т․д․)․
В результате SPI представляет собой количество стандартных отклонений, на которое текущие осадки отклонились от долгосрочной нормы․
Классификация значений SPI
| Диапазон SPI | Классификация |
|---|---|
| > 2․0 | Экстремально влажно |
| 1․5 – 2․0 | Очень влажно |
| 1․0 – 1;5 | Умеренно влажно |
| ‑1․0 – 1․0 | Нормально (без отклонений) |
| ‑1․5 – ‑1․0 | Умеренно сухо |
| ‑2․0 – ‑1․5 | Сильно сухо |
| < ‑2․0 | Экстремально сухо |
Нормальные (климатические) значения осадков
Для корректного расчёта SPI необходимо иметь климатические нормы – средние значения осадков за выбранный референтный период (чаще всего 30 лет, например 1991‑2020 гг․)․ Ниже представлены типичные нормы для нескольких климатических зон, характерных для России и Украины․
| Регион / Климатическая зона | Среднегодовое количество осадков, мм | Среднемесячные нормы, мм |
|---|---|---|
| Северо‑Западный (море‑климат) | 800‑1000 | 50‑120 (ноябрь‑декабрь – 150‑200) |
| Средняя полоса (континентальный умеренный) | 500‑650 | 30‑80 (июль‑август – 70‑90) |
| Южный (степной, полупустынный) | 300‑450 | 10‑30 (июнь‑август – 30‑50) |
| Кавказские горы (горный климат) | 900‑1300 | 70‑150 (июнь‑август – 120‑180) |
Эти нормы берутся из официальных климатических справочников (например, Руководящие указания ВМО по расчёту климатических норм, 2017 г․) и используются в качестве базиса для построения временных рядов осадков․
Нормальные (климатические) значения температуры
Хотя в формуле SPI температура напрямую не учитывается, её отклонения от нормы влияют на реальное водное состояние почвы через испарение и транспирацию․ Поэтому часто совместно с SPI используют индекс испарения‑осадков (SPEI), где в расчёт берутся как осадки, так и температурные аномалии․
Ниже – типичные среднемесячные температуры (°C) для тех же климатических зон, рассчитанные по 30‑летнему периоду 1991‑2020 гг․
| Регион / Климатическая зона | Янв․ | Февр․ | Март | Апр․ | Май | Июн․ | Июл․ | Авг․ | Сент․ | Окт․ | Нояб․ | Дек․ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Северо‑Западный | -5 | -3 | 2 | 8 | 14 | 18 | 20 | 19 | 14 | 8 | 2 | -3 |
| Средняя полоса | -10 | -8 | -1 | 7 | 15 | 20 | 22 | 21 | 15 | 8 | 0 | -8 |
| Южный (степной) | -5 | -2 | 5 | 13 | 20 | 25 | 28 | 27 | 22 | 14 | 5 | |
| Кавказские горы | -8 | -5 | 0 | 7 | 13 | 18 | 20 | 19 | 14 | 8 | 2 | -5 |
Как температура влияет на интерпретацию SPI
- Высокие температуры → повышенная испаряемость․ При одинаковом количестве осадков в жарком июле почва может оказаться более сухой, чем в прохладном июле того же года․
- Аномалии температуры часто коррелируют с аномалиями осадков, но не всегда․ Поэтому в регионах с сильными летними жаркими волнами (например, в степных зонах) рекомендуется дополнительно рассчитывать SPEI, который учитывает потенциальную испаряемость (PET)․
- Сезонные особенности․ В холодных регионах (снег) температура ограничивает испарение, поэтому даже при небольших осадках (в виде снега) SPI может показывать «норму», хотя в реальности доступная влага ограничена․
Практический пример расчёта SPI
Рассмотрим условный район средней полосы России․ Данные за 30‑летний период (1991‑2020) дают среднемесячную норму осадков за июль – 80 мм․ В текущем году за июль выпало только 30 мм․
- Собираем исторический ряд июльских осадков (30 значений)․
- Подгоняем к гамма‑распределению (параметры α = 2․1, β = 38 мм)․
- Вычисляем кумулятивную вероятность для 30 мм: F(30) ≈ 0․12․
- Преобразуем к нормальному распределению: SPI = Φ⁻¹(0․12) ≈ -1․17․
Полученный SPI = ‑1․17 относится к категории «Умеренно сухо»․ Если в этом же месяце средняя температура была на +3 °C выше нормы, то реальная засуха будет более выраженной, и рекомендуется рассчитать SPEI, который может дать значение около ‑1․8 (сильная засуха)․
Рекомендации по использованию SPI в практике
- Выбирайте референтный период не менее 30 лет, чтобы нормы были статистически устойчивыми․
- Для сельскохозяйственного мониторинга используйте короткие окна (1‑3 мес․) – они быстрее реагируют на изменения погоды․
- Для оценки водных ресурсов и планирования водохранилищ предпочтительнее длинные окна (6‑12 мес․)․
- Всегда сопоставляйте SPI с температурными аномалиями или расчётами SPEI, особенно в регионах с высокими летними температурами․
- При работе с малыми количествами осадков (многие нули) применяйте смесь гамма‑лог‑нормального распределения или используйте модифицированный SPI, учитывающий нулевые значения․
Стандартизированный индекс осадков (SPI) – мощный инструмент, позволяющий быстро оценить отклонения от климатической нормы․ Однако нормальные значения осадков и температуры являются фундаментом, без которого расчёт и интерпретация индекса невозможны․ Температура, хотя и не входит в формулу SPI, существенно влияет на реальное водное состояние почвы и растений, поэтому в практических задачах часто используют комбинированные индексы (SPEI) или дополнительно анализируют температурные аномалии․
Понимание взаимосвязи между осадками, температурой и их нормами позволяет более точно прогнозировать засуху, планировать сельскохозяйственные работы и принимать меры по смягчению последствий экстремальных климатических явлений․
Автор: ChatGPT – ваш помощник в подготовке научных и практических материалов по климатологии․