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Valores del SPI para el mes actual:

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Índice de Precipitación Estandarizado

Este mapa muestra el índice de Precipitación Estandarizado (SPI por sus siglas en inglés) para múltiples periodos de acumulación.

El Índice de Precipitación Estandarizado (SPI; McKee 1993) es el número de desviaciones estándar que la precipitación acumulada se desvía del promedio climatológico. Esto indica que valores por debajo de un valor -1 indican condiciones de déficit significativos, mientras que valores mayores que +1 indican condiciones más húmedos que lo normal.

Tabla 1: Rango del Índice de Precipitación Estandarizada

SPI

El SPI está disponible para diferentes periodos de acumulación: 1, 3, 6, 9 o 12 meses, lo cual permite evaluar la duración de las condiciones de sequía y superávit para diferentes escalas de tiempo. Selecciona la escala de tiempo de interés en el menú>análisis. En el menú>Región puedes seleccionar la región de interés.

Fuente de Datos

Los datos usados para el cálculo provienen de estaciones meteorológicas del Servicio Nacional de Meterología e Hidrología del Perú (SENAMHI) y la base de datos PISCO ('Peruvian Interpolation of the SENAMHIs Climatological and Hydrological Stations').

NOTA: La base de datos de PISCO se encuentra validada hasta diciembre 2013, mientras que los valores posteriores a esa fecha son valores preliminares que serán validados posteriormente.

Referencia

Waldo Lavado Casimiro, Carlos Fernandez, Fiorella Vega, Tania Caycho, Sofia Endara, Adrian Huerta y Oscar FelSPI Obando, 2015. PISCO: Peruvian Interpolated data of the SENAMHIs Climatological and hydrological Observations. Precipitación v1.0. Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología.

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¿Cómo se calcula el SPI?

El Índice de Precipitación Estandarizada (SPI; McKee 1993) es el número de desviaciones estándar que la precipitación cumulativa se desvía del promedio climatológico. Puede ser calculado por cualquier escala de tiempo. Aquí el SPI es calculado por 1, 3, 6, 9 y 12 meses.

Se requiere una larga serie de tiempo de precipitación acumulada para el cálculo de este índice para cada escala de tiempo; con ello se puede estimar la función de densidad de probabilidad más apropiada, que para este caso es la distribución de Pearson-III (i.e., gamma 3-parámetros), según lo sugerido por Guttman (1999). Esta distribución es utilizada para ajustar la serie de tiempo de la precipitación. La distribución es posteriormente transformada a una distribución normal acumulada, el resultado es el SPI.

En la siguiente figura se presenta el procedimiento de transformación de las observaciones de precipitación a través de la función acumulada de probabilidad, distribución Gamma, a una variable normal estandarizado, el SPI.

EPI

Figura 1: Transformación de la precipitación observada a través de la CDF de la distribución Gamma, al Índice de Precipitación Estandarizada (SPI)

El SPI puede ser interpretado como una probabilidad usando una distribución normal estandarizada. Por ejemplo, la probabilidad de que el SPI tenga un valor entre -1 y +1 es del 68%.

Los datos usados para el cálculo provienen de estaciones meteorológicas del Servicio Nacional de Meterología e Hidrología del Perú (SENAMHI) y la base de datos PISCO ('Peruvian Interpolation of the SENAMHIs Climatological and Hydrological Stations').

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Fuente de los Datos

Índice de Precipitación Estandarizada (SPI), entregado por SENAMHI (SENAMHI)

Los datos mensuales de las variables de precipitación del periodo 1981 al 2013 con un número de estaciones variables desde 180 hasta 448, después de este año hasta la actualidad son utilizados para la elaboración del producto PISCO, datos de información pasando esa fecha no tiene control de calidad y el uso de ellos vienen con la incertidumbre si van a ser modificados al hacer dicho control.

Nota: Estos datos pueden variar por indicación de la Dirección Regional del SENAMHI o la comparación con la planilla meteorológica.

En la Figura se muestra el número de estaciones utilizado cada año.

numero de estaciones

Referencia

Waldo Lavado Casimiro, Carlos Fernandez, Fiorella Vega, Tania Caycho, Sofia Endara, Adrian Huerta y Oscar FelSPI Obando, 2015. PISCO: Peruvian Interpolated data of the SENAMHIs Climatological and hydrological Observations. Precipitación v1.0. Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología.

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