ПРИМЕНЕНИЕ СТАНДАРТИЗИРОВАННОГО ИНДЕКСА ОСАДКОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ ВОДООБЕСПЕЧЕННОСТИ ТЕРРИТОРИИ РАЙОНА
Рубрики: БИОЛОГИЯ
Авторы:
1.
Научно-исследовательский институт сельского хозяйства Крыма
2.
Научно-исследовательский институт сельского хозяйства Крыма
Тип:
Статья
Страницы:
с 36
по 43
Статус:
Опубликован
Получено:
25.06.2018
Одобрено:
25.06.2018
Опубликовано:
25.06.2018
Классификаторы:
УДК 63 Сельское хозяйство. Лесное хозяйство. Охота. Рыбное хозяйство
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
водообеспеченность, стандартизированный индекс осадков, мониторинг, картирование, засуш- ливость, ГИС, ДЗЗ, Крым
Аннотация (русский):
В статье изложены принципы и подходы мониторинга уровня водообеспеченности сельских территорий, находя- щихся в засушливой зоне и ориентированных на богарную систему земледелия, основанные на методологии использо- вания стандартизированного индекса осадков (SPI), рассчитанного по данным наблюдений сети метеослужбы и спут- никовой информации. Применение процедур нормализации оценочных параметров индекса делает их сопоставимыми как для различных территорий, так и во временном плане. Картирование с разным временным шагом текущей ситуации по индексу SPI приведено для территории Красногвардейского района на базе обработки многолетних рядов наблю- дений за осадками и задействованием инструментария открытых ГИС (QGIS версия 2.18) для периода 2010-2018 гг. Несмотря на в целом влажный период 2014-2016 гг., в отдельные месяцы индекс SPI снижался до значений менее«-1» (засушливые условия), а февраль 2014 г. характеризовался как экстремально сухой (SPI = -2,14). Однако кратко- временные периоды засушливых условий практически не оказывали влияния на осредненную водообеспеченность, характеризующуюся 12-месячным значением SPI, близким к «+1» (т. е. влажные годы). С июня 2017 г. величина годо- вых значений SPI становится устойчиво отрицательной (начало наступления засушливого периода) и, хотя в отдельные месяцы (август 2017 г. и январь-февраль 2018 г.) значения индекса были 0,67, 0,39 и 0,82 соответственно, с сентября 2017 г. 12-месячные значения SPI снизились до «-1» (засушливый период) с отдельными месячными значениями, характеризуемыми как экстремально засушливые условия (сентябрь 2017 г., SPI = -2,66, апрель 2018 г., SPI = -2,36). Использование данных дистанционного зондирования Земли (миссия GPM) позволяет картировать внутрирайонное распределение осадков с пространственным разрешением 0,1º, вместе с тем апробация данной технологии для терри- тории Крыма показала их сопоставимую точность только для засушливых периодов.
В статье изложены принципы и подходы мониторинга уровня водообеспеченности сельских территорий, находя- щихся в засушливой зоне и ориентированных на богарную систему земледелия, основанные на методологии использо- вания стандартизированного индекса осадков (SPI), рассчитанного по данным наблюдений сети метеослужбы и спут- никовой информации. Применение процедур нормализации оценочных параметров индекса делает их сопоставимыми как для различных территорий, так и во временном плане. Картирование с разным временным шагом текущей ситуации по индексу SPI приведено для территории Красногвардейского района на базе обработки многолетних рядов наблю- дений за осадками и задействованием инструментария открытых ГИС (QGIS версия 2.18) для периода 2010-2018 гг. Несмотря на в целом влажный период 2014-2016 гг., в отдельные месяцы индекс SPI снижался до значений менее«-1» (засушливые условия), а февраль 2014 г. характеризовался как экстремально сухой (SPI = -2,14). Однако кратко- временные периоды засушливых условий практически не оказывали влияния на осредненную водообеспеченность, характеризующуюся 12-месячным значением SPI, близким к «+1» (т. е. влажные годы). С июня 2017 г. величина годо- вых значений SPI становится устойчиво отрицательной (начало наступления засушливого периода) и, хотя в отдельные месяцы (август 2017 г. и январь-февраль 2018 г.) значения индекса были 0,67, 0,39 и 0,82 соответственно, с сентября 2017 г. 12-месячные значения SPI снизились до «-1» (засушливый период) с отдельными месячными значениями, характеризуемыми как экстремально засушливые условия (сентябрь 2017 г., SPI = -2,66, апрель 2018 г., SPI = -2,36). Использование данных дистанционного зондирования Земли (миссия GPM) позволяет картировать внутрирайонное распределение осадков с пространственным разрешением 0,1º, вместе с тем апробация данной технологии для терри- тории Крыма показала их сопоставимую точность только для засушливых периодов.
Ключевые слова:
водообеспеченность, стандартизированный индекс осадков, мониторинг, картирование, засуш- ливость, ГИС, ДЗЗ, Крым
водообеспеченность, стандартизированный индекс осадков, мониторинг, картирование, засуш- ливость, ГИС, ДЗЗ, Крым
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. Свобода М., Хайес М., Вуд Д. Руководство для пользователей стандартизированного индекса осадков [Электронный ресурс] // Всемирная метеорологическая организация (ВМО-№ 1090). 2012. Женева. 26 с. URL : http://www.droughtmanagement.info/literature/WMO_standardized_precipitation_index_user_guide_ ru_2012.pdf (дата обращения: 21.05.2018).
4. Клещенко А. Д., Савицкая О. В. Оценка пространственно-временного распределения урожайности зер- новых культур и стандартизированного индекса осадков по спутниковой и наземной информации // Труды ГГО. 2014. Вып. 571. С. 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. Дунаева Е. А. Использование систем навигации для целей технологического сельскохозяйственного мо- ниторинга // Таврический вестник аграрной науки. 2016. № 2. С. 138-148.
7. Дунаева Е. А. Методологические и информационные основы оценки водообеспеченности территорий средствами ДЗЗ и ГИС // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 3. С. 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. Попович В. Ф., Дунаєва Є. А., Коваленко П. І. Використання стандартизованого індексу опадів (SPI) для оцінки рівня водозабезпеченості території та умов роботи водогосподарських об’єктів // Вісник НУВГП. 2014. № 2. С. 34-42.
10. Страшная А. И., Тищенко В. А., Береза (Чуб) О. В., Богомолова Н. А. О возможности использования стандартизированного индекса осадков для выявления засух и в прогнозах количественной оценки урожай- ности зерновых и зернобобовых культур // Труды Гидрометцентра России. 2015. № 357. С. 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 (дата обращения: 21.05.2018).
12. Расписание Погоды [Электронный ресурс] // URL : http://rp5.ru (дата обращения: 05.05.2018).
13. База данных осадков США NCDC [Электронный ресурс] // URL : ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod (дата обращения: 15.05.2018).
14. База данных осадков ЕС (ECA, European Climate Assessment) [Электронный ресурс] // URL : http://eca. knmi.nl/dailydata (дата обращения: 10.05.2018).
15. Агрокліматичний довідник по Автономній Республіці Крим (1986-2005 рр.) / за ред. О. І. Прудка, Т. І. Адаменко // ЦГМ в АРК. Сімферополь : Таврида. 2011. 344 с.
16. Доступ к научным данным о Земле NASA (Access NASA Earth science data) [Электронный ресурс] // URL: http://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni (дата обращения: 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.
