Water Balance Analysis over the Niger Inland Delta-Mali: Spatio-Temporal Dynamics of the Flooded Area and Water Losses
Notice bibliographique
Résumé
The Niger Inland Delta (NID) wetland comprises a large flooded area that plays an important role in the ecosystem services. This study provides a comprehensive understanding of the NID’s hydro-climatological functioning using water balance approach. After a clear description of the water budget’s elements specific to the NID catchment, a spatial and temporal dynamics of the annual flood across the NID over the period 2000–2009 was performed using data from satellite QuickSCAT and its associated sensor SeaWinds. The estimated areas were used along with observed discharge and remotely-sensed climatic data to quantitatively evaluate each water balance component. The results indicate: (i) a clear spatiotemporal of the flooded areas varied between 25,000 km2 in wet periods and 2000 km2 in dry periods; (ii) an average evapotranspiration loss of 17.31 km3 (43% of the total inflow) was assessed in the catchment; (iii) precipitation’s contribution to the NID’s budget totals 5.16 km3 (12.8% of the total inflow); and (iv) the contribution of return flow from irrigated fields totals 1.8 km3 (4.5% of the total inflow, among which 1.2 km3 are from Office du Niger) to the flooded areas, refined the NID’s water balance estimates. Knowledge gained on NID’s water balance analysis will be used to develop and calibrate hydrological models in the Niger Inland Delta of the basin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».