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Índice PDSI - Resumo e introdução - Definição

O índice SPI (Standardized Precipitation Index), foi desenvolvido por McKee et al. (1993) e baseia-se na precipitação standardizada, que corresponde ao desvio de precipitação em relação à média para um período de tempo específico, dividido pelo desvio padrão do período a que diz respeito essa média.

Matematicamente, o SPI corresponde à probabilidade cumulativa de um determinado acontecimento de precipitação ocorrer numa estação. O resultado computacional da precipitação standardizada é linearmente proporcional ao défice de precipitação e permite especificar a probabilidade, a percentagem da média e o défice de precipitação acumulada.

Baseado na série longa de precipitação é possível dizer qual é a probabilidade da precipitação ser inferior ou igual a uma certa quantidade: valores baixos de probabilidade indicam uma situação de seca; valores elevados de probabilidade indicam uma situação de chuva.

Quadro– Classificação do índice SPI para períodos secos e períodos chuvosos e correspondente probabilidade de ocorrência
Valores do SPI Categoria da seca Probabilidade %
≥2.00 chuva extrema 2.3
1.50 a 1.99 chuva severa 4.4
1.00 a 1.49 chuva moderada 9.2
0.99 a 0.50 chuva fraca 15.0
0.49 a -0.49 normal 38.2
-0.50 a -0.99 seca fraca 15.0
-1.00 a -1.49 seca moderada 9.2
-1.50 a -1.99 seca severa 4.4
≤ - 2.00 seca extrema 2.3

O SPI pode ser calculado considerando séries de períodos médios, selecionados de modo a se determinar séries de escalas de tempo de i meses, onde i = 1, 2, 3, ....12, ....,24, ...., 48 meses (ver periodos utilizados) . Este número de meses é arbitrário, mas representa tipicamente escalas de tempo de défices de precipitação importantes que se refletem nas atividades socioeconómicas das sociedades modernas. Deste modo, o índice foi desenvolvido de modo a ser um indicador de seca que reconhece a importância das escalas de tempo que afetam vários tipos de necessidades de água: água no solo; água subterrânea; neve; escoamento; reservas de água (barragens).

Vantagens

O SPI pode ser calculado para diferentes escalas de tempo e é menos complexo que o PDSI. Permite comparar diferentes estações em diferentes regiões climáticas. Duas estações meteorológicas com quantidades de precipitação diferentes podem ser comparadas em termos da intensidade da seca, já que a comparação é efetuada em relação a séries normalizadas da precipitação (valor do índice).

Desvantagens

O SPI é sensível à quantidade e qualidade dos dados utilizados. A confiança no SPI é dependente da confiança no ajuste dos dados à distribuição. McKee et al. (1993) recomenda que se utilize pelo menos 30 anos de dados de elevada qualidade (confiança). A aplicabilidade do SPI depende na determinação de uma distribuição de probabilidade adequada, que modele os dados originais de precipitação, antes de se efetuar a normalização.

A análise SPI vs PDSI tem de ser efetuada com cuidado, visto que, o PDSI sendo um índice “absoluto”, o valor que tem em cada instante contém potencialmente informação sobre todo o historial da precipitação (para além da temperatura e características do solo de cada região), enquanto que o SPI tem em conta apenas o período considerado na análise efetuada.

Referências Bibliográficas

  • Guttman, N. B., 1998. Comparing the Palmer Drought Index and Standardized Precipitation Index. J. Amer. Water Resour. Assoc., 34: 113-121
  • Mckee, T. B., 1995. Drought Monitoring with Multiple Time Scales. 9th Conference on Applied Climatology. Boston. American Meteorological Society.
  • Palmer, W. C., 1965. Meteorological Drought. US Weather Bureau Res. Paper, 45, 58 pp.
  • Pires, V. C., 2003. Frequência e intensidade de fenómenos meteorológicos associados a precipitação. Desenvolvimento de uma sistema de monitorização de seca em Portugal Continental. Dissertação no âmbito do Mestrado em Ciências e Engenharia da Terra, Lisboa, 89 pp.
  • Pires, V.C., 2004. Implementação do Índice SPI em Portugal Continental. Instituto de Meteorologia, Lisboa, Portugal.
  • Pires, V.C., 2010. Índice de seca SPI em Portugal Continental. Instituto de Meteorologia, Lisboa, Portugal.
  • Silva, A., 2010. Interpolação de índices de Seca: Exemplo de aplicação ao SPI, in Gestão do Risco em Secas. Métodos, tecnologias e desafios, Edições Colibri.
  • Rosa, R; Silva, A.; Pires, V., 2010. Ferramentas computacionais para cálculo dos índices de seca, in Gestão do Risco em Secas. Métodos, tecnologias e desafios, Edições Colibri.
  • http://www.drought.unl.edu – último acesso em agosto de 2011.

     

Índice PDSI

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