Vulnerability of Calabar Rainfall to Climatic Variability Events: A Critical Factor in Integrated Water Resources Management in the Tropical Coastal Location in Southeastern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
In this study, Calabar annual total rainfall was analysed for trend and climatic variability events with focus on drought occurrence. Monthly rainfall data from in situ measurements over a 41 year period (1972-2012) were used for the study. Standard tests were used to evaluate the trends and variability in annual rainfall. Rainfall variability was estimated as standardized rainfall departures and used to identify and delimitate the dry and wet spell sequences of Calabar rainfall. The rainfall series were analysed for Standardized Precipitation Index (SPI) using SPSS Version 17 software. The least squares regression plot was executed using Excel 2010 to depict the trend, variability and regression parameters. The average annual rainfall for Calabar is 2984.64 mm with standard deviation of 394.9 mm. 36.59% of the period showed positive SPI while 63.41 % of the period indicated negative SPI values. Wet spell dominated the later part of the period but sandwiched with dry spells whereas dry spell were dominant from 1972 to 1994. The area experienced a non-significant upward trend of 15.21 mm per year over the interval. The SPI values indicate that Calabar experienced distinct inter-annual rainfall cycles that represent mild to extreme droughts and wet spells which are a demonstration of consequential annual rainfall variability. The results underscore the need for effective monitoring of Calabar rainfall for prompt warnings and responses that would guarantee effective risk reduction and management in the run-in to the occurrence of the extreme events. The paper further highlights the need for data-driven approach to policy making in water resources management. This would provide a fascinating insight into the improvement in long-term water resources management in the city and its suburbs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».