Les sécheresses à plusieurs échelles
Une sécheresse se mesure par rapport au climat du lieu et sur une durée : un mois sec n’a pas les effets d’une année sèche. Le SPI compare la pluie à sa distribution habituelle ; le SPEI y retranche la demande en eau de l’atmosphère. Couleur : SPEI sur 12 mois.
- sécheresse extrême (≤ −2)
- sécheresse modérée à sévère (−1 à −2)
- proche de la normale
- humide (≥ 1)
Stations GHCN-Daily ; couleur : SPEI-12 du dernier mois complet (classes de McKee).
Madrid station GHCN SP000003195 · dernier mois complet : 2026-09
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| Décennie | Mois calculés | Part |
|---|---|---|
| 1960s | 97 | 26 % |
| 1970s | 120 | 27 % |
| 1980s | 120 | 34 % |
| 1990s | 120 | 40 % |
| 2000s | 120 | 36 % |
| 2010s | 120 | 51 % |
| 2020s | 36 | 31 % |
La sécheresse météorologique est un déficit de pluie sur quelques semaines à quelques mois (SPI-1 à SPI-3). La sécheresse agricole touche l’eau des sols disponible pour les plantes ; elle dépend aussi de l’évaporation, donc de la chaleur, et se lit sur 3 à 6 mois (SPEI-3). La sécheresse hydrologique atteint les rivières, les lacs et les nappes après des mois de déficit (SPI-12, SPEI-12).
Ces indices décrivent le climat ; ils ne mesurent ni l’humidité réelle des sols ni le débit des rivières, qui dépendent aussi du sol, de la végétation et des prélèvements.
| Ville | Mois | SPI-3 | SPEI-3 | SPEI-12 | Classe (SPEI-12) |
|---|---|---|---|---|---|
| Rome | 2025-07 | 0,20 | — | — | |
| New Delhi | — | — | — | — | |
| Lagos | — | — | — | — | |
| Paris | 2026-09 | -2,24 | -2,84 | -3,09 | Sécheresse extrême |
| Tokyo | — | — | — | — | |
| Berlin | 2026-09 | -0,12 | -0,27 | -1,27 | Sécheresse modérée |
| Londres | 2026-09 | -3,09 | -2,83 | — | |
| Madrid | 2026-09 | -1,05 | -2,26 | — | |
| Mexico | — | — | — | — | |
| Sydney | 2026-09 | -0,38 | -0,48 | -1,65 | Sécheresse sévère |
| Pékin | 2025-07 | 1,60 | — | — | |
| Chicago | 2026-09 | 0,81 | 1,05 | 0,52 | Proche de la normale |
| Jakarta | — | — | — | — | |
| Nairobi | — | — | — | — | |
| New York | 2026-09 | 1,20 | 1,32 | -0,22 | Proche de la normale |
| Phoenix | 2026-09 | 0,24 | 0,26 | -1,15 | Sécheresse modérée |
| São Paulo | — | — | — | — | |
| Marseille | 2026-09 | -0,45 | -2,16 | -1,15 | Sécheresse modérée |
| Buenos Aires | — | — | — | — |
Cumuls mensuels de pluie des stations GHCN-Daily depuis 1961, un mois n’étant retenu qu’avec au moins 90 % de jours mesurés. SPI (McKee et al., 1993) : cumul sur 1, 3 ou 12 mois, loi gamma ajustée pour chaque mois calendaire sur 1991–2020 (approximation du maximum de vraisemblance de Thom), probabilité des cumuls nuls comprise, puis transformation en variable normale réduite. SPEI (Vicente-Serrano et al., 2010) : même démarche sur le bilan pluie moins évapotranspiration de référence, avec une loi log-logistique à trois paramètres ajustée par les moments pondérés.
L’évapotranspiration est calculée par la formule de Hargreaves et Samani (1985) à partir des températures maximale et minimale de la station et du rayonnement extraterrestre de la FAO-56 (Allen et al., 1998) : c’est la méthode recommandée quand l’humidité, le vent et l’ensoleillement manquent, au prix d’une estimation plus grossière que Penman-Monteith. Les valeurs sont bornées à ±3,09.
Avec une période de référence de 30 ans, les classes extrêmes reposent sur les queues des lois ajustées, incertaines au-delà de ±2. Un climat qui se réchauffe déplace le SPEI vers le sec même à pluie constante : c’est voulu, et c’est ce qui le distingue du SPI.
Une station résume mal un bassin versant ; pour l’état réel des sols et des nappes, voir les services hydrologiques nationaux et, en Europe, l’observatoire européen des sécheresses (Copernicus EDO).
- GHCN-Daily stations of the reference places (NOAA NCEI)
-
Menne, M. J., Durre, I., Vose, R. S., Gleason, B. E. and Houston, T. G. (2012). An overview of the Global Historical Climatology Network-Daily database. J. Atmos. Oceanic Technol., 29, 897–910. Menne, M. J., et al. (2012). Global Historical Climatology Network - Daily (GHCN-Daily), Version 3. NOAA NCEI.
· doi:10.7289/V5D21VHZ · page source ↗
Licence : U.S. Government work, public domain (data from national services under WMO Resolution 40); cite Menne et al. (2012) · récupéré le 25 oct. 2026 · SHA-256 fb525098ce40… - McKee et al. (1993)
-
McKee, T. B., Doesken, N. J., & Kleist, J. (1993). The relationship of drought frequency and duration to time scales. Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology, American Meteorological Society, 179–184.
Licence : Published literature; cited - Vicente-Serrano et al. (2010)
-
Vicente-Serrano, S. M., Beguería, S., & López-Moreno, J. I. (2010). A multiscalar drought index sensitive to global warming: the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index. Journal of Climate, 23(7), 1696–1718.
· doi:10.1175/2009JCLI2909.1
Licence : Published literature; cited - Hargreaves et al. (1985)
-
Hargreaves, G. H., & Samani, Z. A. (1985). Reference crop evapotranspiration from temperature. Applied Engineering in Agriculture, 1(2), 96–99.
· doi:10.13031/2013.26773
Licence : Published literature; cited - Allen et al. (1998)
-
Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., & Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration: guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper 56. FAO, Rome.
Licence : Published literature; cited - Menne et al. (2012)
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Menne, M. J., Durre, I., Vose, R. S., Gleason, B. E., & Houston, T. G. (2012). An overview of the Global Historical Climatology Network-Daily database. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 29(7), 897–910.
· doi:10.1175/JTECH-D-11-00103.1
Licence : Published literature; cited