Analysis of Rainfall Distribution, Temporal Trends, and Rates of Change in the Savannah Zones of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The impact of climate change is often demonstrated by rainfall and its attributes. Consequently, this study analyzes rainfall concentration, temporal trends, and rates of change in the savannah zones of Nigeria. Rainfall data were acquired from the archives of the Environmental Management Programme, Federal University of Technology, Minna, for 13 synoptic stations at annual, seasonal, and monthly time scales for the 1970–2016 period. The precipitation concentration index (PCI), Mann–Kendall trend test, Theil–Sen’s slope estimator (β), and relative percentage change methods were adopted for data analysis. The findings reveal that PCI calculated on an annual scale falls into three categories 11–15, 16–20, and PCI > 20. Two distinct patterns emerged from the calculated PCI indicating that stations in the Guinea savannah zone (Bida, Yola, Minna, Jos, Bauchi, and Kaduna) have moderate, irregular, and strongly irregular rainfall concentrations, whereas stations in the Sudano-Sahelian savannah zone (Kano, Gusau, Maiduguri, Yelwa, Nguru, Sokoto, and Katsina) have irregular and strongly irregular rainfall concentrations. The Mann–Kendall analysis of the PCI values reveals that 8 of the 13 stations (62%) experienced downward trends. This implies that rainfall is sliding toward a moderate to uniform distribution. The trends, and consequently the variability in the annual and seasonal rainfall, reveal that, with the exception of Yola and Jos stations, where the trends were downward, the overall rainfall was increasing significantly in some areas and insignificantly in others. The magnitude of the significant upward trends in the annual rainfall was found to be 3.59 mm yr−1 at Yelwa station, 9.84 mm yr−1 at Bauchi station, 17.13 mm yr−1 at Kano station, 3.98 mm yr−1 at Sokoto station, and 3.11 mm yr−1 at Katsina station. It is understood that the changes in rainfall distribution and trends have positive effects on water availability for crops, and this should facilitate enhanced productivity in rain-fed farming.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».