ACCEPTING THE STANDARDIZED PRECIPITATION INDEX: A CALCULATION ALGORITHM¹

Abstract

The Palmer Drought Severity Index (PDSI) has been calculated for about 30 years as a means of providing a single measure of meteorological drought severity. It was intended to retrospectively look at wet and dry conditions using water balance techniques. The Standardized Precipitation Index (SPI) is a probability index that was developed to give a better representation of abnormal wetness and dryness than the Palmer indices. Before the user community will accept the SPI as an alternative to the Palmer indices, a standard method must be developed for computing the index. Standardization is necessary so that all users of the index will have a common basis for both spatial and temporal comparison of index values. If different probability distributions and models are used to describe an observed series of precipitation, then different SPI values may be obtained. This article describes the effect on the SPI values computed from different probability models as well as the effects on dry event characteristics. It is concluded that the Pearson Type III distribution is the “best” universal model, and that the reliability of the SPI is sample size dependent. It is also concluded that because of data limitations, SPIs with time scales longer than 24 months may be unreliable. An internet link is provided that will allow users to access Fortran 77 source code for calculating the SPI.

Inadequacy of the gamma distribution to calculate the Standardized Precipitation Index

“…Therefore, the confidence in the SPI results may be affected by the use of a distribution that does not provide a suitable goodness-of-fit for the rainfall data (Wu et al, 2005;2007;Sienz et al, 2012;Stagge et al, 2015). Although authors such as Guttman (1999) and López-Moreno & Vicente-Serrano (2008) have already provided evidences indicating that the gamma distribution may not always be the most appropriate choice; this fundamental step is frequently based on this 2-parameter distribution (Wu et al, 2007;Dutra et al 2013; among many others). Moreover, the gamma distribution may not give the best goodness-of-fit for the rainfall data summed over different timescales because it only has two free parameters (Wu et al, 2007).…”

Aplicação do conceito do índice padronizado de precipitação à série decendial da diferença entre precipitação pluvial e evapotranspiração potencial

“…De acordo com Mckee et al (1993); Guttman (1998;1999);Heim Junior (2002);Blain (2005), uma das vantagens da utilização do SPI para o monitoramento da seca é a habilidade desse índice em ser estimado para diversas escalas temporais. Para Hayes et al (1999), essa habilidade torna o SPI um valioso método para estudos de disponibilidade hídrica, de curta ou longa duração.…”

“…A interpretação da variação da escala temporal de cálculo do IPP-ETP é similar a do SPI, indicada em Mckee et al (1993), Guttman (1998Guttman ( , 1999, Heim Junior (2002), Blain (2005) e exemplifica na figura 7.…”

“…Com o objetivo de auxiliar a rápida adoção de políticas de combate aos efeitos desse fenômeno meteorológico, o monitoramento probabilístico da variabilidade temporal dos totais de chuva, proposto pelo modelo do SPI, tem sido utilizada por programas estaduais e federais na detecção de regiões com severos déficits de precipitação pluvial (PRE). Em McKee et al (1993;1995), Guttman (1998;1999), Hayes et al (1999), Heim Junior (2002, Sansigolo (2004) e Blain (2005), são descritas diversas considerações à respeito de possíveis aplicações do SPI, bem como o algoritmo de cálculo deste índice.…”

“…Contudo, conforme descrito, esse índice é um quantificador dos déficits de PRE, ou seja, para regiões e períodos em que o valor nulo desse elemento pode ser considerado climatologicamente esperado (X t,i = 0 com elevada frequência), como os decêndios de junho a agosto na localidade de Campinas, a aplicação/ interpretação desse índice de seca torna-se pouco consistente ( 1 ). Essa última característica conceitual, inerente a um índice probabilístico que utiliza apenas a PRE como variável independente, justifica o fato dos trabalhos de Mckee et al (1993;1995), Guttman (1998;1999), Byun e Wilhite (1999), Hayes (1999) e Blain (2005) utilizarem o SPI em escalas iguais ou superiores à mensal, indicando também a necessidade de adaptar esse modelo aos interesses agrometeorológicos.…”