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Enregistrement W2746355058 · doi:10.3390/hydrology4030040

Water Balance Analysis over the Niger Inland Delta-Mali: Spatio-Temporal Dynamics of the Flooded Area and Water Losses

2017· article· en· W2746355058 sur OpenAlexaff
Moussa Ibrahim, Dominik Wisser, Abdou Ali, Bernd Diekkrüger, Ousmane Seidou, Adama Mariko, Abel Afouda

Notice bibliographique

RevueHydrology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesWest African Science Service Centre on Climate Change and Adapted Land UseBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésWater balanceEnvironmental scienceHydrology (agriculture)EvapotranspirationInflowPrecipitationWetlandStreamflowDrainage basinWater resourcesFlood mythGeographyGeologyMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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