THE STANDARDI ZED PRECIPITATION INDEX APPLICATION FOR DISTRICT TERRITORY WATER AVAILABILITY ASSESSMENT
Rubrics: BIOLOGY
Authors:
1.
Nauchno-issledovatel'skiy institut sel'skogo hozyaystva Kryma
2.
Nauchno-issledovatel'skiy institut sel'skogo hozyaystva Kryma
Type:
Article
Pages:
from 36
to 43
Status:
Published
Received:
25.06.2018
Accepted:
25.06.2018
Published:
25.06.2018
Subject area:
UDK 63 Сельское хозяйство. Лесное хозяйство. Охота. Рыбное хозяйство
Language:
Russian
Keywords:
water availability, standardized precipitation index, monitoring, mapping, aridity, GIS, RS, Crimea
Abstract (English):
The article outlines the principles and approaches for monitoring the level of water availability in rural areas in the arid zone and oriented to rainfed farming, based on the methodology for the use of a standardized precipitation index (SPI) calculated from observations of the meteorological service network and satellite information. The application of procedures for normalization of the estimated parameters of this index makes them comparable for different territories as well as in time. Mapping, with different time steps, of the current situation on the SPI index is given for the territory of the Krasnogvardeysky district on the basis of processing of long-term series of observations of precipitation and using the tools of open geographic information systems (QGIS version 2.18) for the period 2010–2018. Despite the generally wet period of 2014–2016, in some months, the SPI index fell to less than «–1» (arid conditions), and in February 2014 was characterized as extremely dry (SPI = –2.14). However, short-term periods of arid conditions had practically no effect on the average water availability, characterized by a 12-month SPI value close to «+1» (i. e. wet years). Since June 2017, the value of annual SPI values has become steadily negative (the beginning of the onset of the dry period) and although in some months (August 2017 and January-February 2018) the index values were 0.67, 0.39 and 0.82 respectively, since September 2017, 12-month SPI values have fallen to «–1» (dry season) with individual monthly values, characterized as extremely dry conditions (September 2017, SPI = –2.66 and in April 2018 SPI = –2.36). The use of remote sensing data (GPM mission) allows mapping intra-district precipitation distribution with a spatial resolution of 0,1º, at the same time, the approbation of this technology for the territory of the Crimea showed their comparable accuracy only for the dry periods.
The article outlines the principles and approaches for monitoring the level of water availability in rural areas in the arid zone and oriented to rainfed farming, based on the methodology for the use of a standardized precipitation index (SPI) calculated from observations of the meteorological service network and satellite information. The application of procedures for normalization of the estimated parameters of this index makes them comparable for different territories as well as in time. Mapping, with different time steps, of the current situation on the SPI index is given for the territory of the Krasnogvardeysky district on the basis of processing of long-term series of observations of precipitation and using the tools of open geographic information systems (QGIS version 2.18) for the period 2010–2018. Despite the generally wet period of 2014–2016, in some months, the SPI index fell to less than «–1» (arid conditions), and in February 2014 was characterized as extremely dry (SPI = –2.14). However, short-term periods of arid conditions had practically no effect on the average water availability, characterized by a 12-month SPI value close to «+1» (i. e. wet years). Since June 2017, the value of annual SPI values has become steadily negative (the beginning of the onset of the dry period) and although in some months (August 2017 and January-February 2018) the index values were 0.67, 0.39 and 0.82 respectively, since September 2017, 12-month SPI values have fallen to «–1» (dry season) with individual monthly values, characterized as extremely dry conditions (September 2017, SPI = –2.66 and in April 2018 SPI = –2.36). The use of remote sensing data (GPM mission) allows mapping intra-district precipitation distribution with a spatial resolution of 0,1º, at the same time, the approbation of this technology for the territory of the Crimea showed their comparable accuracy only for the dry periods.
Keywords:
water availability, standardized precipitation index, monitoring, mapping, aridity, GIS, RS, Crimea
water availability, standardized precipitation index, monitoring, mapping, aridity, GIS, RS, Crimea
Положительная рецензия представлена А. Ю. Мельничуком, доктором технических наук, заведующим кафедрой Крымского федерального университета им. В.И. Вернадского. Использование стандартизированного индекса осадков (Standardized Precipitation Index, SPI) ста- новится все более распространенной методологи- ей мониторинга водообеспеченности территории в сравнении со средними, характерными для данного региона условиями [1, 2, 3]. Обычно для получения комплексных показателей оценки водообеспечен- ности, кроме геофизических и агрометеорологи- ческих параметров, используются показатели со- стояния водохозяйственной инфраструктуры, зави- сящие от местных условий, влияние этих параме- тров ограничивает возможности их сравнения для различных регионов. Наличие данных ограничений и необходимость получения значительного количе- ства дополнительных параметров сужают область применения более сложных оценок, во многих слу- чаях специалисты вынуждены возвращаться к не- которым упрощенным показателям, привнося в их использование новое понимание, новые возможно- сти визуализации, пространственного и временного анализа. Ярким примером этого является использо- вание SPI, разработанного немногим более двух де- сятилетий назад, но получившего новое восприятие благодаря современным технологиям его использо- вания не только для мониторинга уровня текущей засушливости (водообеспеченности) территории, но и для визуализации этих процессов для проведе- ния сравнительного анализа на уровне сельских по- селений, районов и регионов в целом. Применение SPI совместно с пространственно-распределенной спутниковой информацией о состоянии раститель- ного покрова позволяет существенно повысить точ- ность прогнозирования уровня урожайности сель- скохозяйственных культур [4]. Особенностью нормализованных значений вели- чин осадков за периоды различной продолжитель- ности (один месяц и более) является сопоставимость уровня отклонения индекса SPI от нулевого значения при соответствующем анализе ситуации независимо от локальных условий. Так, сопоставим уровень от- клонения осадков для степной, предгорной и горной частей Крыма, для которых норма осадков может от- личаться в 2-2,5 раза. Вместе с тем задействование дополнительных возможностей привлечения спут- никовой информации (например, данных миссии глобального измерения осадков - Global Precipitation Measurement, GPM [5]) может повысить уровень де- тализации анализа с учетом пространственного раз- решения данных (0,1º для материалов GPM). SPI представляет собой безразмерное централь- ное отклонение, выраженное числом среднеквадра- тических отклонений. В отношении к осадкам ана- лиз проводится по отклонению месячных сумм осад- ков от их среднего значения за расчетный интервал, отнесенного к стандартному отклонению. Опыт картирования SPI для территории Крыма с использованием данных стационарной сети метеоро- логических станций и спутниковой информации [6, 7] показал необходимость более детальной оценки точности используемых спутниковых данных, осо- бенно на локальном уровне. Цель и методика исследований. Целью работы является отработка методологии оценки степени во- дообеспеченности территории на уровне района с задействованием индекса SPI в водноограниченных условиях степной части Крымского полуострова с использованием данных наземных и спутниковых наблюдений. Задачи исследований включали сбор и анализ данных гидрометеорологической службы, а так- же данных ДЗЗ о распределении осадков по пилот- территории, проведение расчетов динамики SPI с различным временным трендом, сравнение уровня варьирования индекса по территории, особенно в острозасушливые периоды. Территория исследований - пилот-территория Красногвардейского муниципального района. Район расположен в центральной части Крыма и является типичным для степной части полуострова. Террито- рия района составляет 1765,8 тыс. га. По состоянию на начало 2018 г. в его состав входят 20 сельских по- селений, при этом на территории одного из них на- ходится стационарная метеорологическая станция (Клепинино), данные которой считаются репрезента- тивными для территории района. Апробированные ранее [8, 9, 10] процедуры кар- тирования уровня обеспеченности осадками терри- тории Крыма, юга Украины и Российской Федера- ции, основанные на данных стационарных метеоро- логических станций, показали возможности приме- нения этой методологии для мониторинга текущей ситуации на уровне от зоны репрезентативности ме- теорологической станции (в Крыму в среднем одна метеостанция на район) до региона в целом. Вместе с тем развитие спутниковых технологий, повышение качества и уровня доступности данных ДЗЗ, в том числе данных о пространственном и временном рас- пределении осадков, создает предпосылки для более детального пространственного анализа, что может повысить достоверность оценки водообеспеченоо- сти, особенно в периоды выпадения ливневых осад- ков (весенне-летний период). Методология расчета и предложения по при- менению SPI были разработаны более 20 лет назад (McKee и др. [11]). В качестве базовой в первич- ном алгоритме расчета индекса использована гам- ма функция распределения вероятности выпадения осадков, в более поздних исследованиях предложены варианты реализации и других функций (в зависимо- сти от локальных особенностей региона) [3]. Таблица 1 Оценка водообеспеченности периода в зависимости от значения стандартизированного индекса осадков Table 1 Water availability of the period assessment depending on the Standardized Precipitation Index value Значение SPI SPI value Характеристика периода Period characteristic Вероятность, % Probability, % превышения exceeding меньшего значения less value > 3,00 чрезвычайно влажный extrimaly wet < 0,13 > 99,87 2,00 экстремально влажный extrimaly wet 2,28 97,72 1,50 очень влажный severe wet 6,68 93,32 1,00 влажный wet 15,87 84,13 0,00 средний average 50,00 50,00 - 1,00 засушливый dry 84,13 15,87 - 1,50 очень засушливый severe dry 93,32 6,68 - 2,00 экстремально засушливый extrimaly dry 97,72 2,28 < - 3,00 чрезвычайно засушливый extrimaly dry > 99,87 < 0,13 Таблица 2 Обеспеченность осадков по годам для периода 2010-2017 гг., метеостанция Клепинино Table 2 Annual precipitation probability for the period 2010-2017, weather station Klepinino Год Year Сумма осадков за год, мм Annual precipitation, mm Обеспеченность, % Probability, % 2010 590,9 11,8 2011 331,3 80,0 2012 251,3 96,5 2013 418,9 53,0 2014 619,4 9,7 2015 567,7 18,0 2016 646,9 5,6 2017 287,5 90,3 Существенный недостаток влаги и засушливые явления начинаются при значении индекса SPI ниже «-1». Границы зон засушливости или переувлаж- ненности и их характеристика приводятся исходя из вероятности наступления событий, учитывая приве- дение закона распределения осадков к нормальному закону распределения вероятности (см. табл. 1, она расширена и видоизменена по сравнению с базовой [11]). Для расчета SPI используются многолетние дан- ные об осадках (месячные суммы), рекомендуемый ряд наблюдений - не менее 30 лет. В зависимости от целей анализа расчетный интервал может составлять от одного до 48 месяцев, при этом более короткие интервалы (один - три месяца) используются для мониторинга возникновения метеорологической и сельскохозяйственной засух. Для определения параметров формы и масштаба кривой вероятности гамма распределения осадков используются метод моментов или метод наиболь- шего правдоподобия. Гамма функция не определена при нулевых значениях аргумента (т. е. при нулевых суммах осадков за месяц), поэтому в таких случаях накопленное значение определяется суммировани- ем вероятности наступления периодов без осадков и значения интеграла вероятности плотности гамма распределения. Для перехода от гамма распределе- ния к нормальному распределению вероятностей можно использовать уравнения аппроксимации (см., например, [9]). В работе рассмотрен пример оценки уровня обе- спеченности осадками территории Красногвардей- ского района с использованием стандартизирован- ного индекса осадков и применением для анализа не Рис. 1. Динамика SPI для Красногвардейского района (метеостанция Клепинино) за период 2010 г. - начало 2018 г. c расчетными интервалами 1, 3, 6 и 12 месяцев Fig. 1. SPI dynamics for Krasnogvardeysky district (Klepinino weather station) for the period of 2010 - beginning of 2018 with estimated time scales of 1, 3, 6 and 12 months только материалов сети стационарных метеороло- гических станций Крыма (в расчетах использованы архивные данные гидрометслужбы Украины, данные погодного информера Rp5 [12], баз данных с откры- тым доступом NASA [13] и ЕС [14], материалы ме- теостанции Клепинино), а также данные о простран- ственномивременномраспределенииосадковмиссии (проекта) глобального измерения осадков GPM [5]. Результаты исследований. Оценка варьирования водообеспеченности в условиях богарного земледе- лия в засушливой зоне при отсутствии дополнитель- ных внешних водных ресурсов в первую очередь определяется динамикой выпадения осадков, их объемом и распределением по территории. Степная часть Крыма относится к территории рискованного земледелия с большой вероятностью возникновения засух различной продолжительно- сти и интенсивности. Норма осадков колеблется от 360-370 мм в западной и северо-западной частях до 450-480 мм в центральной и восточной частях степ- ной зоны полуострова [15] с существенной вариаци- ей осадков по годам. Переориентация сельскохозяй- ственного комплекса Крыма с 2014 г. на технологии богарного земледелия предъявляет повышенные тре- бования к системе мониторинга засушливости его территории. Характеристика обеспеченности осадками теку- щего десятилетия по данным метеостанции Клепини- но приведена в табл. 2 (расчетный ряд - 1970-2017 гг.). Анализ приведенных метеоданных показывает, что за последние восемь лет обеспеченность осадка- ми за год в зоне репрезентативности метеостанции Клепинино (Красногвардейский район) была близ- кой к средней: три засушливых (2011, 2012, 2017), четыре влажных года (2010, 2014-2016) и один близ- кий к среднему (2013). Естественная водообеспеченность определяется в первую очередь имеющимися местными водными ресурсами и может характеризоваться соотношени- ем осадков и суммарного испарения, густотой реч- ной сети или модулем стока с территории. При этом поступление энергетических ресурсов на террито- рию, определяющее уровень потенциального сум- марного испарения, является величиной более посто- янной, поэтому текущее состояние обеспеченности водными ресурсами (без учета изменения почвенных влагозапасов) в первую очередь определяется коли- чеством осадков за определенный период (как в кра- ткосрочном, так и в среднесрочном плане, что осо- бенно важно для территорий сельскохозяйственного использования). Используемый в расчете SPI пере- менный интервал расчетов позволяет одновременно проводить мониторинг различных процессов, в том числе оценивать доступность водных ресурсов или почвенной влаги для сельскохозяйственных культур (или уровень их дефицита), что в аридных условиях является основным фактором, определяющим уро- вень возможной потенциальной урожайности. Вариация нормализированных отклонений осад- ков - стандартизированный индекс осадков, рас- считанный по многолетним данным месячных сумм осадков метеостанции Клепинино за январь 1970 г. - апрель 2018 г. с различными временными интерва- лами показывает, что в период 2010-2018 гг. (рис. 1) максимальные отклонения в сторону увлажненности территории наблюдались для всех расчетных интер- валов в мае 2015 г. (SPI = 2,41; 3,14; 2,85; 2,84 - для одно-, трех-, шести- и 12-месячных интервалов со- Рис. 2. Варьирование осадков (I) и индекса SPI (II) при картировании водообеспеченности за февраль - апрель 2018 г. на уровне районов Fig. 2. Variation of precipitation (I) and SPI (II) index for mapping of water availability for February - April 2018 at the district level Рис. 3. Оценка варьирования осадков по территории Красногвардейского района (март 2018) по данным метеостанций (I) и GPM (II) Fig. 3. Evaluation of precipitation variation at Krasnogvardeysky (March 2018) district by the meteorological stations data (I) and GPM (II) ответственно), а максимально засушливыми были сентябрь 2017 г. (SPI = -2,66 - для одномесячного интервала) и конец 2012 г. - начало 2013 г. (SPI = -2,46; -2,23; -2,39 для одно-, шести- и 12-месяч- ных интервалов). Небольшие интервалы расчетов (1-3 месяца) позволяют анализировать временное снижение доступности влаги растениям. Периоды 6-12 месяцев сопоставимы с периодом онтогенеза сельскохозяйственных культур и дают возможность, по сравнению с укрупненной оценкой отдельных лет (см. табл. 2), анализировать динамику длительных влажных и засушливых периодов, которые в богар- ных условиях оказывают существенное влияние на продуктивность растений. В годовом цикле в рассма- триваемый период наблюдалось два более засушли- вых (октябрь 2011 - сентябрь 2013 г., июнь 2017 г. - апрель 2018 г. и далее) по сравнению со средними условиями периода и два влажных (январь 2010 - сентябрь 2011 г., июнь 2014 г. - май 2017 г.), при этом минимального и максимального значения индекс SPI достигал в мае 2013 г. (экстремально засушливые ус- ловия) и в мае 2015 г. (экстремальное увлажнение). Отдельные периоды краткосрочной засушливо- сти, даже при низких значениях SPI, могут не оказы- вать резко негативного влияния на развитие растений (при наличии достаточных влагозапасов в почве). Однако при совпадении краткосрочных периодов экстремальной засухи с длительным засушливым периодом он однозначно характеризуется как период сельскохозяйственной засухи с существенным сни- жением биологической продуктивности растений. Результаты картирования варьирования простран- ственной увлажненности территории Крыма по сум- ме осадков (февраль - апрель 2018 г.) и по SPI (на Рис. 4. Соотношение месячных сумм осадков, измеренных на метеостанции Клепинино, и данных GPM (апрель 2014 г. - апрель 2018 г.) Fig. 4. The ratio of monthly precipitation amounts measured at the Klepinino weather station and GPM data (April 2014 - April 2018) апрель 2018 г., трехмесячный интервал), построенные с использованием точечных данных метеостанций Крыма, с визуализацией результатов средствами от- крытой ГИС (QGIS 18.0) показывают существенные различия в оценках уровня увлажненности (рис. 2). И хотя абсолютная величина осадков в горной и пред- горной зонах существенно превышает значения сумм осадков в степной зоне (рис. 2 I), уровень отклонения их от нормы за данный временной период отлича- ется от степной части не так значительно (рис. 2 II, критериальные значения SPI, приведены в табл. 1). Плотность существующей сети стационарных ме- теорологических станций в степной части Крымско- го полуострова составляет чуть менее одной станции на район. В советский период во многих колхозах и совхозах функционировали осадкомерные посты, ко- торые позволяли получать информацию о более де- тальном распределении осадков внутри территории района (расположение осадкомерных постов - см. рис. 3 II). В настоящее время источником дополнительной информации, кроме данных государственной ста- ционарной сети метеорологических наблюдений, могут быть данные локальных автоматизированных станций (количество которых в Крыму пока несуще- ственно), а также данные ДЗЗ, например материалы миссии GPM, позволяющие при разрешении спутни- ковой информации 0,1º получать в среднем для рай- она Крыма 20-30 дополнительных мониторинговых участков (гридов), информация по которым доступ- на с апреля 2014 г. (начало миссии) с получасовым интервалом. Такие GPM интегрируется сервисом NASA [16] в суточные растровые цифровые изо- бражения и могут представляться в виде растровых данных за более длительные временные интервалы. Эта информация может быть источником, при со- ответствующей ее верификации, более детального картирования осадков внутри районов (варианты картирования распределения осадков по территории района за март 2018 г., выполненные только с учетом данных стационарных метеостанций и данных GPM, приведены на рис. 3 I и 3 II соответственно). Как указывалось ранее, одно-, трех-, 12-ти месяч- ные значения индекса SPI активно используются для мониторинга возникновения сельскохозяйственной засухи и рекомендованы Всемирной метеорологиче- ской организацией для внедрения в виде стандарт- ной процедуры мониторинга во всех странах [3]. Анализ засушливости территории с использованием этого индекса доступен на базе укрупненных гридов в сервисах нескольких пространственных баз дан- ных [17]. Применение в мониторинге сельскохозяй- ственной засухи более детализированных данных ДЗЗ может позволить существенно улучшить про- странственную точность результатов. Вместе с тем проведенный анализ тесноты связи месячных сумм измеренных величин осадков по метеостанции Кле- пинино и соответствующих сумм осадков для грида сервиса GPM, покрытие которого включает место расположения осадкомера, что эта теснота очень низкая (коэффициент детерминации r2 = 0,36, рис. 4). Разброс данных измеренных значений осадков по метеостанции (точечные измерения) и простран- ственных данных (площадь грида более 80 км2) мо- жет быть вызван как пространственной вариацией выпадающих осадков, так и проблемами, связанны- ми с необходимостью дополнительной калибровки данных для территории. Для оценки возможности использования данных миссии GPM для территории Крыма необходимо проведение дополнительных ис- следований по репрезентативности этих данных на внутрирайонном уровне. Выводы. Проведенные исследования показа- ли, что применение стандартизированного индекса осадков (SPI) с временными интервалами различ- ной продолжительности может быть эффективным инструментом мониторинга для анализа засушли- вости территории на уровне районов. По сравнению с обычным анализом обеспеченности территории осадками нормализованные значения индекса дают возможность сопоставить степень засушливости вне зависимости от природно-климатической зоны (степная, предгорная и др.) и перейти от анализа от- дельных периодов к одновременной оценке динами- ки различных трендов. Применение данных GPM для картирования про- странственного распределения осадков по террито- рии степных районов Крыма может на порядок уве- личить точность пространственного картирования водообеспеченности территории. Вместе с тем повы- шение точности пространственной оценки водообе- спеченности территории с задействованием данных ДЗЗ требует для территории степной части Крыма проведения дополнительных исследований, связан- ных с уровнем репрезентативности спутниковой ин- формации, так как теснота связи данных наземных наблюдений и данных GPM за период 2014 г. - нача- ло 2018 г. очень низкая (коэффициент детерминации r2 = 0,36). Вместе с тем анализ расхождения точечных дан- ных об осадках локальной районной метеостанции (Клепинино) и данных спутниковых сервисов по- казывает очень существенные различия, особенно в зимние месяцы, что позволяет сделать вывод о не- обходимости локальной и региональной калибровки спутниковых данных об осадках, а также о потреб- ности в установке дополнительных осадкомерных постов на территории района для получения более точных оценок пространственного варьирования осадков. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ и Министерства образования, науки и молодежи Республики Крым в рамках научного проекта № 17-45-92026 р_а.
1. Xia L., Zhao F., Mao K., Yuan Z., Zuo Z, Xu T. SPI-based analyses of drought changes over the past 60 years in China’s Major Crop-Growing Areas // Remote Sens. 2018. Vol. 10 (2):171. P. 1-15. doihttps://doi.org/10.3390/rs10020171.
2. Osuch M., Romanowicz R. J., Lawrence D., Wong W. K. Trends in projections of standardized precipitation indices in a future climate in Poland // Hydrol. Earth Syst. Sci. 2016. Vol. 20. P. 1947-1969. doi:https://doi.org/10.5194/hess-20- 1947-2016.
3. Svoboda M., Hayes M., Vud D. Rukovodstvo dlya pol'zovateley standartizirovannogo indeksa osadkov [Elektronnyy resurs] // Vsemirnaya meteorologicheskaya organizaciya (VMO-№ 1090). 2012. Zheneva. 26 s. URL : http://www.droughtmanagement.info/literature/WMO_standardized_precipitation_index_user_guide_ ru_2012.pdf (data obrascheniya: 21.05.2018).
4. Kleschenko A. D., Savickaya O. V. Ocenka prostranstvenno-vremennogo raspredeleniya urozhaynosti zer- novyh kul'tur i standartizirovannogo indeksa osadkov po sputnikovoy i nazemnoy informacii // Trudy GGO. 2014. Vyp. 571. S. 147-161.
5. Hou A. Y., Kakar R. K., Neeck S., Azarbarzin A., Kummerow C. D., Kojima M., Oki R., Nakamura K., Iguchi T. The Global Precipitation Measurement Mission // Bull. Amer. Meteor. Soc., Vol. 95. 2014. P. 701-722. doi:10.1175/ BAMS-D-13-00164.1.
6. Dunaeva E. A. Ispol'zovanie sistem navigacii dlya celey tehnologicheskogo sel'skohozyaystvennogo mo- nitoringa // Tavricheskiy vestnik agrarnoy nauki. 2016. № 2. S. 138-148.
7. Dunaeva E. A. Metodologicheskie i informacionnye osnovy ocenki vodoobespechennosti territoriy sredstvami DZZ i GIS // Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2017. T. 14. № 3. S. 173-181.
8. Popovych V., Dunaieva Ie. Monitoring and evaluation of water availability of the south of Ukraine and Russian Federation with usage of the Standardized Precipitation Index // International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). Vol. 3. Is. 9. 2014. P. 24-27.
9. Popovich V. F., Dunaєva Є. A., Kovalenko P. І. Vikoristannya standartizovanogo іndeksu opadіv (SPI) dlya ocіnki rіvnya vodozabezpechenostі teritorії ta umov roboti vodogospodars'kih ob’єktіv // Vіsnik NUVGP. 2014. № 2. S. 34-42.
10. Strashnaya A. I., Tischenko V. A., Bereza (Chub) O. V., Bogomolova N. A. O vozmozhnosti ispol'zovaniya standartizirovannogo indeksa osadkov dlya vyyavleniya zasuh i v prognozah kolichestvennoy ocenki urozhay- nosti zernovyh i zernobobovyh kul'tur // Trudy Gidrometcentra Rossii. 2015. № 357. S. 81-97.
11. McKee T. B., Doesken N. J., Kleist J. The relationship of drought frequency and duration to time scales // Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology, Anaheim, CA, USA, 17-22 January 1993. P. 179-184. URL : http://www.droughtmanagement.info/literature/ AMS_Relationship_Drought_Frequency_Duration_Time_ Scales_1993.pdf (data obrascheniya: 21.05.2018).
12. Raspisanie Pogody [Elektronnyy resurs] // URL : http://rp5.ru (data obrascheniya: 05.05.2018).
13. Baza dannyh osadkov SShA NCDC [Elektronnyy resurs] // URL : ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod (data obrascheniya: 15.05.2018).
14. Baza dannyh osadkov ES (ECA, European Climate Assessment) [Elektronnyy resurs] // URL : http://eca. knmi.nl/dailydata (data obrascheniya: 10.05.2018).
15. Agroklіmatichniy dovіdnik po Avtonomnіy Respublіcі Krim (1986-2005 rr.) / za red. O. І. Prudka, T. І. Adamenko // CGM v ARK. Sіmferopol' : Tavrida. 2011. 344 s.
16. Dostup k nauchnym dannym o Zemle NASA (Access NASA Earth science data) [Elektronnyy resurs] // URL: http://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni (data obrascheniya: 21.05.2018).
17. Chervenkov H., Tsonevsky I., Slavov K. Possibility for Drought Assessment with Gridded Datasets of the Standardized Precipitation Index // Bulgarian Geophysical Journal. Vol. 40. 2016. P. 85-97.
