Dieser Überblick vergleicht systematisch die wichtigsten experimentellen Techniken, die zur Bewertung der Auswirkungen von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen sowie der Urbanisierung auf die Wasserbelastung in westafrikanischen Einzugsgebieten eingesetzt werden, und quantifiziert, wie häufig jeweils welche Technik angewendet wird, welche Leistungskennzahlen berichtet werden und wie die Belege über die Länder verteilt sind.
Übersichtsartikel
Bewertung von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen sowie der Auswirkungen der Urbanisierung auf den Wasserstress in westafrikanischen Wassereinzugsgebieten: Eine systematische methodische Übersichtsarbeit
In diesem Artikel
Zusammenfassung
Zusammenfassung
Wasserknappheit ist eine der wichtigsten ökologischen und sozioökonomischen Einschränkungen in Westafrika, wo Bevölkerungswachstum, agrarische Expansion, Bodenversiegelung, hydroklimatische Variabilität und zunehmender Druck auf Oberflächen- und Grundwasserressourcen die Funktionsweise von Einzugsgebieten rasch verändern. Die Bewertung der Auswirkungen von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen (LULC) sowie der Urbanisierung erfordert methodische Ansätze, die die räumlichen Dynamiken der Landschaften mit beobachteten oder simulierten hydrologischen Reaktionen verknüpfen. Dieser Übersichtsartikel bietet eine vergleichende und kritische Analyse der in der Region hauptsächlich eingesetzten Techniken: instrumentierte Einzugsgebiete und In-situ-Beobachtungen, kontrollierte Feld- und Laborversuche, satellitengestützte Fernerkundung und multitemporale Analysen, grundwasserorientierte Methoden, konzeptionelle, semi-verteilte, physikalisch basierte und integrierte Oberflächen-Untergrund-Modellierungen, statistische und maschinelle Lernverfahren sowie hybride Methoden, die Landnutzungs- und Klimaszenarien koppeln. Der Such- und Selektionsprozess folgte einem transparenten, PRISMA-basierten Protokoll und ergab 51 eingeschlossene Publikationen, von denen 35 in Westafrika angesiedelt sind. Die durch Fernerkundung gestützte hydrologische Modellierung dominiert den Datensatz und macht 15 der 35 westafrikanischen Studien aus (43 %), insbesondere unter Verwendung von SWAT, ACRU, WaSiM, CEQUEAU, SHETRAN, HydroGeoSphere und ParFlow-CLM; berichtete Werte für die Nash-Sutcliffe-Effizienz (NSE), die Kling-Gupta-Effizienz (KGE) und das Bestimmtheitsmaß liegen im Allgemeinen zwischen etwa 0,6 und 0,9, was gemäß gängigen Bewertungsrichtlinien als zufriedenstellend bis sehr gut gilt. Statistische und maschinelle Lernansätze machen 8 der 35 Studien aus, während Untersuchungen mit Fokus auf Urbanisierung und Grundwasser weiterhin selten sind. Zudem stammen 8 der 35 Studien aus einem einzigen Forschungsnetzwerk, sodass mehrere regionale Schlussfolgerungen auf einer engen und teilweise nicht unabhängigen Evidenzbasis beruhen. In situ Netzwerke bleiben für das Prozessverständnis unverzichtbar, sind jedoch durch Kosten und geringe Dichte eingeschränkt; rein satellitengestützte Ansätze leiden unter Bewölkung und spektraler Unschärfe in subhumiden Zonen. Die vielversprechendsten Fortschritte liegen in multimodalen, mehrskaligen Frameworks, die gezielte Messinstrumente, Satelliten-Zeitreihen, integrierte hydrologische Modellierung, territoriale Szenarien, systematische Unsicherheitsanalysen sowie die ko-konstruktive Einbindung von Akteuren aus Wasserbewirtschaftung und Planung kombinieren.
Einleitung
Westafrika steht aufgrund der kombinierten Auswirkungen von Klimavariabilität, Bevölkerungswachstum, agrarischer Expansion, beschleunigter Urbanisierung und Ökosystemdegradation zunehmend unter Druck hinsichtlich seiner Wasserressourcen. Regionale Wasserdiagnosen zeigen einen Rückgang der verfügbaren Wasserressourcen pro Kopf, eine zunehmende Konkurrenz zwischen Nutzungskonflikten und eine wachsende Empfindlichkeit gegenüber Dürren, Überschwemmungen und hydroklimatischen Extremereignissen1,2. In den Sahel- und Sudan-Zonen haben sich die beobachteten hydrologischen Entwicklungen der letzten Jahrzehnte oft paradox dargestellt: In mehreren Einzugsgebieten ist der Abfluss und die Häufigkeit von Überschwemmungen angestiegen, obwohl die Jahresniederschläge nicht im gleichen Maße zugenommen haben, was das Interesse an der Rolle von Landnutzungsänderungen und Veränderungen des Oberflächenzustands neu belebt hat3,4. Neuere Studien berichten zudem über einen gleichzeitigen Anstieg der Temperaturen und der Zahl trockener Tage im grenzüberschreitenden Benue-Becken, wodurch der hydroklimatische Druck auf die westafrikanischen Einzugsgebiete verstärkt wird5. In Niamey hat die Entwicklung extremer Niederschläge unter den kombinierten Effekten des Klimawandels und des schnellen Bevölkerungswachstums die Verwundbarkeit der am stärksten überschwemmungsgefährdeten Stadtteile weiter erhöht6.
Der Begriff Wasserknappheit wird hier im weiteren Sinne verwendet und umfasst Defizite bei der Verfügbarkeit von Oberflächen- und Grundwasser, abnehmende Bodenfeuchte für Vegetation und Landwirtschaft, verstärkten schnellen Abfluss auf Kosten der Grundwasseranreicherung, größere Unregelmäßigkeit des Fließgewässerabflusses sowie Spannungen beim Zugang zu Wasser und dessen Verteilung auf Einzugsgebietsebene. Diese operationelle Definition eignet sich besonders für Westafrika, wo die Verwundbarkeit nicht nur mit den mittleren Jahresmengen, sondern auch mit der ausgeprägten Niederschlagsjahreszeitlichkeit, der lückenhaften Natur der Messnetze, der Verbreitung agropastoraler Wirtschaftsformen und dem schnellen Wachstum städtischer Randzonen verknüpft ist2,3. Eine ergänzende Perspektive betont zudem die Intensität und Flexibilität der Wasseranwendungen, die zwischen Bewässerung, häuslicher Nutzung, Stauseespeicherung und Energieerzeugung erheblich variieren7. Die städtische Wasserversorgung und die Wassersicherheit großer Küsten- und sahelischer Metropolen werden daher zu einer zunehmend strukturellen Herausforderung für die Raumplanung.
Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen (LULC) beeinflussen hydrologische Prozesse durch mehrere Mechanismen: Entfernung oder Verschlechterung der Vegetationsbedeckung, Ausdehnung von Ackerflächen, Bodenverdichtung, Oberflächenverkrustung, Entstehung von versiegelten Flächen, Veränderung künstlicher Entwässerungssysteme, Zersplitterung von Feuchtgebieten und Störung des Austauschs zwischen Oberflächen- und Grundwasser3,4,8,9. In städtischen Gebieten beschleunigt die Zunahme von bebauten Flächen und Straßen die Konzentration des Oberflächenabflusses, verstärkt Hochwasserereignisse und verändert die Infiltration; in ländlichen Gebieten können die Ausdehnung von Ackerland und die Abholzung den Oberflächenabfluss, die Erosion und die Verschlickung erhöhen, während die Evapotranspiration oder Grundwasserneubildung je nach Bodenbeschaffenheit und Topographie abnehmen3,4. Eine sorgfältige Bewertung dieser Effekte kann nicht auf eine einzige Methodenfamilie zurückgreifen: Studien aus Westafrika nutzen In-situ-Beobachtungen, experimentelle Einzugsgebiete, Fernerkundung, aggregierte Niederschlag-Abfluss-Modelle, verteilte und integrierte Oberflächen-Untergrund-Modelle, Satellitengravimetrie und isotopische Tracer für Grundwasser sowie zunehmend statistische und Methoden des maschinellen Lernens.
Bisher vergleichen jedoch nur wenige Übersichtsarbeiten diese Ansätze explizit im westafrikanischen Kontext, wobei der Schwerpunkt auf deren Fähigkeit liegt, Wasserknappheit infolge von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen (LULC) sowie Urbanisierung zu diagnostizieren; zudem berichten bestehende regionale Übersichten selten über ein reproduzierbares Suchprotokoll oder eine quantitative Beschreibung der zusammengefassten Evidenz10,11,12. Die vorliegende Übersichtsarbeit verfolgt daher fünf komplementäre Ziele: (i) Identifizierung der wichtigsten experimentellen Techniken zur Bewertung der Auswirkungen von LULC-Veränderungen und Urbanisierung auf Wasserknappheit in westafrikanischen Einzugsgebieten mithilfe eines transparenten, auf PRISMA basierenden Protokolls13; (ii) Vergleich ihrer Prinzipien, berichteten Leistungsfähigkeit, Datenanforderungen und Grenzen anhand quantitativer Indikatoren (Nash-Sutcliffe-Effizienz (NSE); Kling-Gupta-Effizienz (KGE); Bestimmtheitsmaß, R2; Gesamtklassifikationsgenauigkeit; Cohens Kappa); (iii) Quantifizierung der Verteilung der Evidenzbasis nach Land, Zeitraum, methodischer Familie und Forschungsgruppe sowie Angabe, wie viele unabhängige Gruppen jede regionale Schlussfolgerung stützen; (iv) Diskussion der Relevanz jeder methodischen Familie hinsichtlich räumlicher und zeitlicher Skalen sowie Datenverfügbarkeit; und (v) Vorschlag eines operativen Entscheidungsrahmens und methodischer Leitlinien für zukünftige Forschung und Entscheidungsunterstützung. Die Übersichtsarbeit gliedert sich in acht methodische Familien, gefolgt von einer mehrkriteriellen vergleichenden Analyse, einem Entscheidungsrahmen sowie einer Diskussion von Herausforderungen, Chancen und Forschungsprioritäten.
Überprüfung und Perspektive
Überprüfungsmethode: Suchprotokoll, Eignung und Screening
Ein systematisches, auf PRISMA basierendes Protokoll regelte die Identifizierung, Sichtung und Auswahl13. Die Recherchen umfassten Scopus, Web of Science Core Collection, ScienceDirect, Wiley Online Library, MDPI und Google Scholar (die ersten 200 Treffer nach Relevanz geordnet), die Repositorien HAL, IRD/Horizon, WASCAL und FAO/AQUASTAT sowie regionale Universitätsarchive in französischer und englischer Sprache; die Literaturverzeichnisse der eingeschlossenen Publikationen wurden rückwärts überprüft. Es wurden zwei boolesche Suchabfragen verwendet, eine thematische und eine methodenorientierte; beide sind vollständig angegeben, einschließlich ihrer plattformspezifischen Anpassungen und der jeweiligen Trefferzahlen pro Quelle, in Tabelle 1. Der Untersuchungszeitraum erstreckte sich von 1979 bis 2026, wobei die Erstsuche am 12. Januar 2026 durchgeführt und die letzte Aktualisierung am 17. April 2026 vorgenommen wurde.
Datensätze wurden nur berücksichtigt, wenn sie alle vier Kriterien erfüllten: ein westafrikanisches Einzugsgebiet oder eine Methode, die ausdrücklich auf datenarme Bedingungen in Westafrika übertragbar ist; eine explizite statt zufällige Berücksichtigung von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen (LULC) oder Urbanisierung; eine nachvollziehbar beschriebene Methode, einschließlich Datenquellen, Modell und Kalibrierungsstrategie; sowie eine Begutachtung durch Fachkollegen oder eine nachvollziehbare Grauliteratur-Quelle. Datensätze wurden ausgeschlossen, wenn sie rein konzeptioneller Natur waren, sich ausschließlich auf Wasserqualität oder Ökologie bezogen, außerhalb der Region lagen, keinen übertragbaren methodischen Inhalt enthielten oder nicht im Volltext verfügbar waren. Titel und Abstracts wurden unabhängig voneinander von zwei Autoren geprüft, wobei ein dritter Autor Uneinigkeiten schlichtete. Die Datenauswertung umfasste Einzugsgebiet und Land, Fläche, Untersuchungszeitraum, methodische Kategorie, Modell oder Algorithmus, Eingabedaten, Kalibrierungs- und Validierungsvariablen, angegebene Metriken, hydrologische Veränderungen sowie die Behandlung von Unsicherheiten. Die Anzahl der Datensätze in den einzelnen Phasen ist in Abbildung 1 dargestellt, die extrahierten Belege finden sich in Tabelle 2. Die Studien wurden in acht analytische Kategorien eingeteilt, wobei jede Kategorie der methodischen Familie zugeordnet wurde, die den Hauptbeitrag leistete; sekundäre Familien wurden separat erfasst, um sicherzustellen, dass kein Beitrag verloren ging.
Quantitative Merkmale der Evidenzbasis
Das Korpus umfasst 51 Datensätze, von denen 35 in Westafrika verankert sind und 16 methodische oder vergleichende Referenzen aus anderen Regionen darstellen. Unter den 35 ist die geografische Verteilung ungleichmäßig: Benin mit 8 Datensätzen (23 %), Burkina Faso und Niger jeweils 5 (14 %), Senegal 3 (9 %), Ghana und Côte d’Ivoire jeweils 2 (6 %), die grenzüberschreitenden Einzugsgebiete Mono und Benue jeweils 1 (3 %) sowie 8 regionale Studien (23 %) ohne nationale Verankerung. Mali, Guinea, Sierra Leone, Liberia, Togo und Gambia liefern keine eigenständigen Einzugsgebietsstudien. Die Veröffentlichungen sind überwiegend aktuell: 2 Datensätze stammen aus der Zeit vor 2010, 9 liegen zwischen 2010 und 2019, und 24 (69 %) datieren ab 2020 (Tabelle 3).
Die Verteilung nach methodischer Familie, wie in Tabelle 4 angegeben, ist ebenfalls ungleichmäßig: Statistik und maschinelles Lernen 8 von 35 (23 %), konzeptionelle und semi-verteilte Modellierung 7 (20 %), verteilte und integrierte Modellierung 5 (14 %), in situ-Beobachtung 3 (9 %), Fernerkundung als primärer Ansatz 3 (9 %), hybride Szenarioketten 3 (9 %), regionale Synthesen 3 (9 %) und grundwasserorientierte Methoden 2 (6 %). Unter Einbeziehung sekundärer Beiträge kommt die Fernerkundung in 20 Studien (57 %) zum Einsatz und die hydrologische Modellierung in 15 (43 %), ein Paar, das das methodische Rückgrat des Forschungsfelds bildet.
Zwei Merkmale beeinflussen, wie verlässlich regionale Schlussfolgerungen gezogen werden können. Die kontrollierte Experimentierung fehlt nahezu als primärer Ansatz, wobei nur ein Datensatz auf Messungen im Maßstab einzelner Versuchsflächen beruht15, sodass hydrodynamische Parameter in verteilten Modellen größtenteils übertragen statt lokal gemessen werden. Der Datensatz ist außerdem nicht vollständig unabhängig: Acht Datensätze (23 %) stammen aus einem einzigen Netzwerk mit Zentrum an der Universität Bonn und dem WASCAL-Programm16,17,18,19,20,21,22,23, sodass die Übereinstimmung zwischen diesen Arbeiten teilweise auf gemeinsamen Daten, Modellketten und Parametrisierungen beruht und nicht auf unabhängiger Reproduktion.
Für die Hauptbehauptungen wird die Feststellung, dass die Ausdehnung von Ackerflächen und die Verschlechterung der Bodenbedeckung die Oberflächenabflussmenge und die Wasserabgabe erhöhen, gleichzeitig aber die Evapotranspiration oder den Grundwasseranteil verringern, durch 6 Studien18,20,24,25,26,27 aus 4 Ländern und 4 Einzugsgebietssystemen gestützt, jedoch nur durch 3 voneinander unabhängige Forschungsgruppen. Die Zunahme des Oberflächenabflusses in der Sahelzone im Zusammenhang mit der Verschlechterung des Oberflächenzustands wird durch 3 unabhängige Gruppen3,4,15 belegt. Die Behauptung, dass Urbanisierung spezifisch zu Veränderungen der Wasserbelastung führt, basiert auf 3 Datensätzen6,28,29 von 3 Forschungsgruppen, die alle auf Niamey konzentriert sind, und wird daher hier als plausibel, aber schwach repliziert, berichtet.
In situ-Beobachtungen und instrumentierte Einzugsgebiete
Die direkte Beobachtung bleibt die überzeugendste Grundlage, um Landschaftsveränderungen mit Wasserknappheit in Verbindung zu bringen. Längere Datenreihen aus dem Sahelgebiet zeigten die Rolle von Oberflächenzuständen, Bodendegradation und zunehmendem kahlem Boden für den beobachteten schnellen Abfluss in mehreren Einzugsgebieten3,4. Pioniermessungen an städtischen Einzugsgebieten von Niamey in den 1960er und späten 1970er Jahren dokumentierten Abflusskoeffizienten, die mehrere zehn Prozent erreichten, sowie Reaktionszeiten von etwa einer Stunde, die mit Versiegelung, Straßennetz und Entwässerungsstruktur in Verbindung standen28. In ländlichen und agropastoralen Einzugsgebieten dient die Instrumentierung hauptsächlich der Kalibrierung und Validierung von Modellen. Die Einzugsgebiete Dano, Couffo, Ouémé, White Volta und Bonsa liefern Niederschlags-, Temperatur-, Bodenfeuchte-, Abfluss- und gelegentlich Grundwasserdaten für Wasserhaushaltsberechnungen, Grundwasseranreicherung und Abflussanalysen16,24,25,26,30, und die gemeinsame Analyse von Niederschlag und Abfluss im Norden Benins trennt interannuelle Variabilität von langfristigen Trends23. Dort, wo Pegel knapp sind, stützt die multikriterielle Validierung des Soil and Water Assessment Tool (SWAT) anhand fernerkundeter Evapotranspiration, Bodenfeuchte und GRACE-abgeleiteter Speicherdaten die Wasserhaushaltsabschätzungen und verringert die Equifinalität21.
In situ Datenerfassungsprozesse statt Proxy-Daten, Auflösung von Ereignisreaktionen, Schwellenwerten, Saisonalität und Verzögerungen zwischen Niederschlag, Abfluss und Grundwasseranreicherung. Zu ihren Grenzen zählen geringe Netzwerkdichte, Protokollheterogenität, unterbrochene Zeitreihen, hohe Wartungskosten und schwierige Extrapolation auf größere oder grenzüberschreitende Systeme. Lediglich 3 der 35 westafrikanischen Datensätze (9 %) beruhen hauptsächlich auf In-situ-Messungen, eine schmale Basis für die gesamte Datensatzfamilie, die für ihre Validierung auf diese angewiesen ist.
Kontrollierte Feld- und Laborversuche
Kontrollierte Experimente sind weniger verbreitet als Modellierungen, aber entscheidend für das Verständnis von Mechanismen. Sie umfassen Infiltrationstests, Messungen der Rohdichte und der strukturellen Stabilität, der gesättigten hydraulischen Leitfähigkeit, Abflussmessparzellen sowie vergleichende Beobachtungen über bewirtschaftete Flächen, Brachflächen, Savannen, kahle Böden und versiegelte Oberflächen; in der Sahelzone erklären sie die Zunahme des Oberflächenabflusses durch Bodenverkrustung, Verlust der krautigen Vegetationsbedeckung und Konzentration des Oberflächenabflusses.3,4In einer kleinen semiariden Einzugsgebiet in Burkina Faso zeigen Messungen mit geschachtelten Parzellen und Einzugsgebietsmessungen, dass Abflusskoeffizienten systematisch abnehmen, wenn die Messskala vergrößert wird, wodurch die Skalenabhängigkeit quantifiziert wird, die die Übertragung von Parzellenmessergebnissen auf Einzugsmodellierungen begrenzt¹⁵. In der städtischen Hydrologie bleiben westafrikanische Studien eher beschreibend statt experimentell und stützen sich auf episodische ereignisbasierte Instrumentierung anstelle kontinuierlicher Überwachung, was die Zuordnung stadtbauspezifischer Auswirkungen erschwert.9,28Erfahrungen aus kontinuierlich überwachten, sich entwickelnden Einzugsgebieten zeigen, wie stark die Zuordnung verbessert werden kann, wenn die Überwachung vor und nach der Erschließung von Anfang an geplant wird.31Solche Experimente isolieren Prozesse und ermöglichen eine realistische Parametrisierung, sind jedoch standortabhängig und am aussagekräftigsten in Kombination mit kontinuierlicher Überwachung und Modellierung.
Satellitengestützte Fernerkundung und multitemporale Landnutzungsanalyse
Die Fernerkundung ist der häufigste Einstiegspunkt zur Analyse von LULC-Veränderungen und kommt in 20 der 35 westafrikanischen Studien (57 %) zum Einsatz. Landsat dominiert aufgrund seiner zeitlichen Tiefe und des freien Zugangs; Sentinel-2 verbessert die Klassendifferenzierung, und Sentinel-1-Radar, MODIS, ALOS, abgeleitete digitale Geländemodelle (DEMs) sowie Drohnen ergänzen es8,22,32. Verarbeitungsketten kombinieren atmosphärische Korrektur, saisonale Kompositierung, spektrale Indizes, überwachte Klassifizierung, Genauigkeitsbewertung und Analyse von Veränderungsübergängen33, wobei Zufallswälder, Support-Vektor-Maschinen und tiefe Netzwerke die Maximum-Likelihood-Klassifikatoren ersetzen. Im Senegal-Becken prognostizierte Landsat in Kombination mit Zufallswald und einem mehrschichtigen Perzeptron-Markov-Modell die zukünftige Landnutzung in den Einzugsgebieten Bafing und Falémé32; im Ouémé quantifizierte der Land Change Modeler die Umwandlung hin zu Ackerland und Siedlungen22. Cloud-Plattformen beschleunigen die Zeitreihenverarbeitung8,12.
Eine zweite Generation von operationellen Produkten ist direkt als hydrologische Randbedingung nutzbar, wird jedoch regional weiterhin unterausgenutzt. Das FAO-WaPOR-Portal liefert alle zehn Tage die tatsächliche Evapotranspiration für Afrika in den Auflösungen 250, 100 und 30 m; die kontinentale Validierung anhand von vierzehn Eddy-Kovarianz-Stationen ergab ein Gesamtbestimmtheitsmaß R2 von 0,61 und einen mittleren quadratischen Fehler von 1,04 mm d-1 34. Bodenfeuchteprodukte wie SMAP und die ESA Climate Change Initiative sowie Niederschlagsprodukte wie CHIRPS, TAMSAT und IMERG liefern die komplementären Variablen, die für die multivariate Validierung benötigt werden35,36. Nur einer der 35 Datensätze nutzt ein satellitengestütztes Evapotranspirationsprodukt als Kalibrationsvorgabe21, was die hier identifizierte deutlichste unterausgenutzte Möglichkeit darstellt.
Bekannte Einschränkungen umfassen die Bewölkung während der Regenzeit in guineischen und subhumiden Zonen, spektrale Unschärfen zwischen Brachflächen, degradierten Savannen und Ackerflächen sowie die geringe Ausdehnung sekundärer städtischer Gebiete. Die Berichterstattung ist ungleichmäßig: Gesamtgenauigkeiten von 80–90 % und Cohens Kappa von etwa 0,75–0,90 sind typisch für die hier enthaltenen regionalen Studien, doch der Datensatz enthält auch Analysen zur Veränderungserkennung, die keine Genauigkeitsbewertung angeben, und pro-Klasse-Genauigkeiten für bebaute Flächen und bloßen Boden, die für städtischen Wasserstress am wichtigsten sind, werden selten einzeln ausgewiesen. Diese Unsicherheiten wirken sich auf die Abschätzungen von Abfluss, Evapotranspiration und Grundwasseranreicherung aus, weshalb die Validierung von räumlich aufgelösten Niederschlagsprodukten ein entscheidender regionaler Schritt ist35,36,37.
Auf Grundwasser ausgerichtete Methoden: Gravimetrie, Tracer und Grundwasseranreicherungskartierung
Grundwasser deckt den größten Teil der Wasserversorgung in ländlichen und peri-urbanen Gebieten Westafrikas ab, doch es ist der am wenigsten berücksichtigte Kompartiment: Nur 2 der 35 Studien behandeln es als primäres Untersuchungsobjekt, und die Kalibrierung anhand von Abflussdaten bleibt die Norm. Drei Methodenfamilien begegnen dieser Lücke. An erster Stelle steht die Satellitengravimetrie. Das Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) und seine Nachfolgemission liefern monatliche Anomalien der gesamten terrestrischen Wasserspeicherung mit einer räumlichen Auflösung von etwa 300 km, aus denen Grundwasseranomalien isoliert werden, indem modellierte Anteile des Bodenfeuchte- und Oberflächenwassers entfernt werden. Auf die Aquifere im Süden Nigers angewandt, ergab dies Schätzungen von Speicheränderungen und Grundwasseranreicherung in Gebieten mit spärlichen Piezometerdaten38; umgekehrt verwendet, ermöglicht dasselbe Signal die Einschränkung interner Komponenten der Wasserbilanz, die durch Abflussdaten nicht identifizierbar sind21. Aufgrund der Diskrepanz zwischen der räumlichen Ausdehnung des Messsignals und dem Einzugsgebiet ist die Methode auf große Becken beschränkt, es sei denn, eine Downscaling-Methode wird angewandt.
Umwelttracers bilden die zweite Gruppe: Stabile Isotope, die Chlorid-Massenbilanz sowie, wo verfügbar, Tritium oder Radiokohlenstoff unterscheiden zwischen diffuser Versickerung durch das Bodenprofil und fokussierter Versickerung über Teiche, Binnentäler und städtische Senken – eine Unterscheidung, die zentral für das Sahel-Paradoxon ist und dafür, ob Urbanisierung die Netto-Versickerung erhöht oder verringert; integrierte Ansätze aus Isotopenanalysen, Fernerkundung und Modellierung in semiariden Küstenaquiferen sind direkt auf die Region übertragbar39. Drittens ist die Kartierung der Grundwasserneubildung durch Kombination von Fernerkundung mit geographischen Informationssystemen die datensparsamste Methode, liefert jedoch lediglich relative Potenziale statt volumetrischer Angaben zur Versickerung und bedarf der Validierung anhand von Bohrlochergiebigkeiten12. Integrierte Oberflächen-Subflächen-Modelle simulieren die Versickerung explizit, sind jedoch mit deutlich höherem Aufwand verbunden27,29.
Konzeptionelle und halbverteilte hydrologische Modellierung
Die hydrologische Modellierung ist der am weitesten verbreitete Weg von der Dynamik der Landnutzung hin zu messbaren hydrologischen Reaktionen und macht 15 der 35 Datensätze (43 %) aus, wenn alle Modellfamilien zusammengefasst werden. Konzeptionelle und semi-verteilte Modelle wie UHP, SWAT und das Agricultural Catchments Research Unit-Modell (ACRU) stellen ein Gleichgewicht zwischen Prozessbeschreibung, Kalibrierbarkeit und Datenanforderungen her und ermöglichen es, Szenarien zur Landnutzung und zum Klima zu testen16,18,20,24,25,26,30,40. Die Leistung wird so angegeben, wie sie in den Quellen genannt ist, und anhand etablierter Leitlinien interpretiert, gemäß denen eine monatliche Nash-Sutcliffe-Effizienz (NSE) über 0,50 als zufriedenstellend, über 0,65 als gut und über 0,75 als sehr gut gilt, bei einer prozentualen Abweichung (Bias) innerhalb von ±25 % für den Abfluss14. Cornelissen et al. zeigten anhand eines tropischen Einzugsgebiets in Benin, dass die Wahl des Modells selbst eine wesentliche Unsicherheitsquelle darstellt und dass eine gute historische Leistung keine robuste prospektive Simulation garantiert16.
Fallstudien quantifizieren die betreffenden Veränderungen. SWAT zeigte, dass eine verminderte natürliche Bedeckung im White Volta Oberflächenwasser und Grundwasserabfluss verringerte, während die Evapotranspiration anstieg24. ACRU im Einzugsgebiet Bonsa verband einen Waldverlust von etwa 39 % mit einem Anstieg des Fließgewässerabflusses um bis zu 37 %25. Im Couffo zwischen 2000 und 2011 nahm die Ackerfläche um 34 % zu, während Savanne, Agroforstwirtschaft und Wald um 24–60 % abnahmen, das Oberflächenwasser um 11 mm stieg und der Grundwasseranteil sowie die Evapotranspiration um 3,2 bzw. 10,6 mm sanken26. Die Kopplung eines Landnutzungsmodells mit dem Water Balance Simulation Model (WaSiM) in burkinischen Binnenmulden ergab eine Spanne von -44 % bis +95 % im Gesamtabfluss gemäß Klimamodellen, die breiter war als das Signal der Landnutzungsänderung selbst20. Ihre Stärke liegt in numerischen Experimenten, die im Einzugsgebietmaßstab nicht möglich sind. Ihre Schwäche ist strukturell: die Darstellung hydrologischer Einheiten, die Regionalisierung von Parametern, die Qualität von Geländemodellen (DEM) und Bodendaten sowie die Äquinonalität bei der Kalibrierung17,30. Die spärlichen Beobachtungen von Grundwasser und Bodenfeuchte zwingen häufig dazu, allein anhand des Abflusses zu kalibrieren, und von den in Tabelle 2 zusammengestellten Modellierungsstudien kalibriert nur eine Minderheit an mehr als einer Variablen.
Verteilte, physikalisch basierte und integrierte Oberflächen-Untergrund-Modellierung
Wo das Ziel über den Abfluss hinausgeht und das gekoppelte Verhalten von Infiltration, Bodenfeuchte, Grundwasserspiegel, Oberflächenabfluss und lateralen Flüssen umfasst, gewinnen physikalisch basierte und integrierte Modelle an Bedeutung20,27,29. In Dano wurde WaSiM gemeinsam anhand von Abfluss, Bodenfeuchte und Grundwasserstand kalibriert und validiert, wobei die Werte für R2, NSE und die Kling-Gupta-Effizienz (KGE) für alle drei Variablen zwischen 0,6 und 0,9 lagen, was eine der wenigen echten multivariablen Validierungen für die Region darstellt18; SHETRAN für das gleiche Einzugsgebiet erreichte allein für den Abfluss Werte von 0,66 bis 0,7919. Das hochaufgelöste HydroGeoSphere, angewandt auf ein semi-arides, urbanes Einzugsgebiet in Niamey, behandelte Oberflächen- und Untergrundströmung als vollständig gekoppelt und zeigte, dass eine erhöhte räumliche Auflösung des Klimamodells allein die Modellleistung nicht verbesserte29.
Im Ouémé-Delta ermittelte ParFlow-CLM Abfluss, Evapotranspiration, Grundwasserstandstiefe und Bodenfeuchte gemeinsam und erweiterte damit die Bewertung auf Variablen, die mit einfacheren Modellen nicht zugänglich sind27. Der Vorteil liegt in der physikalischen Kohärenz; der Aufwand betrifft Eingabedaten, Rechenleistung, Kalibrierung und Interpretation. Diese Modelle stellen 5 der 35 Aufzeichnungen (14 %) dar und weisen erhebliches Potenzial in instrumentierten Pilotgebieten sowie in städtischen Gebieten unter starkem hydrologischem Druck auf41.
Statistische und maschinelle Lernverfahren
Statistische Ansätze nehmen eine Zwischenstellung zwischen Beobachtung und prozessbasierten Modellen ein, indem sie Landschaftsmetriken oder Deckungsklassen mit hydrologischen Indikatoren verknüpfen, Bruchpunkte erkennen und Trends schätzen; in westafrikanischen Einzugsgebieten ergänzen sie gewöhnlich hydrologische Modelle, anstatt sie zu ersetzen42. Maschinelles Lernen wird auf drei Ebenen eingesetzt. Die erste ist die Landnutzungskartierung, bei der Random-Forest- und verwandte Algorithmen die Klassifizierung und Veränderungserkennung verbessern8,22,32. Die zweite Ebene betrifft die Datenaufbereitung: die Imputation fehlender meteorologischer Reihen durch Entscheidungsbäume, Random Forests und Extreme Gradient Boosting43 sowie das statistische Downscaling von Niederschlagsprojektionen44. Die dritte Ebene, die hydrologische Vorhersage selbst, ist regional am wenigsten entwickelt. Langzeit-Kurzzeitgedächtnis-Netzwerke (LSTM), die gemeinsam auf großen Stichproben von Einzugsgebieten trainiert wurden, übertreffen konzeptionelle Modelle, die auf dem Zielgebiet kalibriert sind, bei der Leave-One-Out-Regionalisierung und stellen die Vorhersage in ungemessenen Einzugsgebieten (PUB) als Datensammlung statt als Parameterübertragung neu dar45; ein globales Encoder-Decoder-LSTM erreichte in ungemessenen Einzugsgebieten vergleichbare oder bessere Ergebnisse als ein etabliertes Vorhersagesystem, wobei die größten Verbesserungen in datenarmen Regionen wie der Sahelzone erzielt wurden46. Keine Studie in diesem Korpus wendet solche Modelle auf ein westafrikanisches Einzugsgebiet an, weshalb LSTM- und PUB-Experimente in der Region auf gepoolten Abflussdaten des Nigers, der Volta und des Senegal als konkrete Priorität gelten, vorausgesetzt, es existiert ein offener regionaler Datensatz mit Einzugsgebietsmerkmalen und Abflussreihen, der derzeit noch fehlt. Maschinelles Lernen bewältigt Nichtlinearitäten, komplexe Wechselwirkungen und die Fusion mehrerer Datenquellen gut und eignet sich effektiv für detaillierte urbane Klassifizierungen. Seine Interpretierbarkeit ist geringer als die prozessbasierter Modelle, seine Leistung hängt von der Qualität der Trainingsdaten ab, und seine Extrapolationsfähigkeit unter tiefgreifenden Landnutzungs- oder Klimaänderungen bleibt unsicher12.
Hybride Ansätze und gekoppelte Landnutzungs-Klimaszenarien
Der auffälligste Trend des vergangenen Jahrzehnts ist die Hybridisierung: multitemporale Kartierung, Projektion zukünftiger Veränderungen, kalibrierte hydrologische Modelle und regionale Klimaszenarien werden kombiniert, sodass Klimaeffekte, Landnutzungseffekte und ihre Wechselwirkungen voneinander getrennt werden können10,18,20,47. Yira et al. nutzten eine solche Kopplung im Dano-Becken, um Wassererträge und Abfluss unter fünf Landnutzungsszenarien zu bewerten18. Im Lobo-Becken quantifizierten der Land Change Modeler, CORDEX-Modelle und CEQUEAU die Auswirkungen auf die Zuflüsse in Stauseen und verdeutlichten so den operativen Nutzen dieser Modellketten für das Stauseenmanagement und die urbane Wasserversorgung47. Im Mono-Becken wurde das Water Evaluation and Planning-Modell (WEAP) angewandt, um die Auswirkungen von Klima, Landnutzung und Landbedeckung (LULC) sowie Entwicklung auf Wasserressourcen und Wasserkraft zu untersuchen48.
Hybride Frameworks eignen sich am besten zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen, da sie konkrete Fragen beantworten: Was geschieht mit dem Oberflächenabfluss, wenn die Urbanisierung fortschreitet, oder mit der Grundwasserneubildung, wenn Savannen in Ackerland umgewandelt werden? Ihr Nachteil ist die Ansammlung von Unsicherheiten über Klassifizierungen, Übergangsszenarien, Klimamodelle und hydrologische Strukturen hinweg, was Sensitivitätsanalysen und Multi-Modell-Ensembles erfordert17,40. Wo Streuungen angegeben werden, dominiert in der Regel der Beitrag des Klimamodells gegenüber dem Landnutzungsbeitrag20; daher ist ein Ensemble-Mittelwert, der ohne seine Streuung dargestellt wird, für die Planung irreführend.
Vergleichende Analyse von Ansätzen
Der Methodenvergleich muss die Vielfalt wissenschaftlicher Fragestellungen berücksichtigen: Einige Techniken messen, andere kartieren, erklären oder simulieren. Es gibt keine einzige beste Methode, sondern lediglich Ansammlungen, die mehr oder weniger gut auf das jeweilige Problem, den Maßstab, die Daten und die untersuchte Form von Wasserverfügbarkeit abgestimmt sind (Abbildung 2). Um qualitative Bezeichnungen zu vermeiden, wird der Vergleich in Tabelle 5 soweit möglich anhand der in der Literatur angegebenen Kennzahlen dargestellt: NSE, KGE, R2 und prozentuale Verzerrung (Bias) für Simulationen sowie Gesamtgenauigkeit und Cohens Kappa für Klassifizierungen, jeweils interpretiert anhand etablierter Schwellenwerte14. Die direkte Beobachtung ist für das, was sie misst, am zuverlässigsten, doch ihre räumliche Zuverlässigkeit hängt von der Repräsentativität des Messnetzes ab, und abflusskoeffizienten auf Parzellen-Ebene lassen sich nicht auf Einzugsgebietsebene übertragen15. Modelle liefern räumlich differenzierte Erkenntnisse, wobei die Kalibrierung und Validierung in Westafrika meist im Bereich von 0,6–0,9 für NSE, KGE und R2 liegt – gemäß gängigen Kriterien als gut bis sehr gut einzustufen14,18,19; dies gilt jedoch überwiegend für Abfluss, und die Validierung anhand mehrerer Variablen zeigt, dass vergleichbare Abflusswerte mit deutlich unterschiedlichen internen Wasserhaushalten einhergehen können16,21. Die Fernerkundung erfasst Übergänge effektiv, mit Genauigkeiten von 80–90 % und Kappa-Werten nahe 0,75–0,90, wenn mehrquellige Datensätze, Bodenvalidierung und robuste Algorithmen kombiniert werden; die Leistung sinkt jedoch, wenn die Klassen spektral ähnlich sind33. Die Sensitivität von Modellen gegenüber der Formulierung der potenziellen Evapotranspiration, die anhand von 21 Methoden im Einzugsgebiet des Senegalflusses gezeigt wurde, erfordert Vorsicht bei Szenarienvergleichen49.
Die beste Kostendeckungsrelation kombiniert kostenlose Satellitenbilder, offene Klimadatensätze, ein sparsames Modell und eine minimale Anzahl von Abflussbeobachtungen, was den regionalen Erfolg von SWAT mit Landsat- und Sentinel-Klassifizierungen erklärt8,24,26,30. Dichte Messnetze und integrierte Modelle sind nach wie vor kostspielig, obwohl sie am besten geeignet sind, um kaskadenartige Mechanismen wie diffuse Urbanisierung, verminderte Grundwasserneubildung und veränderte Feuchtgebiete abzubilden27,29. Für grenzüberschreitende Einzugsgebiete wie den Niger, den Senegal und den Volta sind lokale Ansätze allein unzureichend, und die am besten geeigneten Konzepte kombinieren eine satellitengestützte Basis, eine sorgfältige Kalibrierung, gezielte Feldinformationen und systematische Unsicherheitsberichterstattung11,39.
Ein operatives Entscheidungsrahmenwerk zur Methodenauswahl
Der obige Vergleich wird in Abbildung 3 zu einem expliziten Auswahlverfahren, das aus vier aufeinanderfolgenden Filtern besteht und sowohl von einer Flussgebietsbehörde als auch von einem Forschungskonsortium angewendet werden kann. Der erste Filter ist die Fragestellung. Die Dokumentation von Veränderungen erfordert lediglich eine Trajektorienanalyse auf Basis von Fernerkundung, ergänzt durch eine formale Genauigkeitsbewertung. Die Zuschreibung von Veränderungen auf LULC statt auf das Klima setzt zumindest ein kontrafaktisches Design voraus: eine Simulation mit konstantem Landnutzungs- und variablem Klimazustand sowie umgekehrt. Die Überprüfung zukünftiger Optionen erfordert eine Szenarienkette. Die Quantifizierung der Grundwasserreaktion benötigt entweder eine explizite Darstellung des Untergrundes oder einen gravimetrischen beziehungsweise tracerbasierten Ansatz, da Modelle, die an Abflussdaten kalibriert sind, die Grundwasserneubildung nicht ausreichend einschränken.
Der zweite Filter ist die räumliche Skala. Unterhalb von etwa 100 km2, insbesondere in urbanen Einzugsgebieten, dominieren prozessebezogene Ereignisse, und integrierte Oberflächen-Untergrund-Modelle oder ereignisbasierte urbane Modelle sind geeignet, vorausgesetzt, die Entwässerung und der Anteil versiegelter Flächen werden detaillierter erfasst als die üblicherweise verfügbaren Landnutzungsklassen. Im Bereich von etwa 100 bis 10.000 km2 bieten semi-distribuierte Modelle die beste Relation zwischen Datenaufwand und Ertrag. Bei Flächen über 10.000 km2 und für grenzüberschreitende Einzugsgebiete werden regionalisierte oder gepoolte Ansätze, satellitengestützte Wasserbilanzierung sowie maschinelles Lernen auf großen Datensätzen zu realistischen Optionen45,46.
Der dritte Filter ist die Datenverfügbarkeit, die ehrlich und nicht nur wunschgemäß angewendet wird. Mindestens drei Jahre gleichzeitiger Abfluss- und Niederschlagsaufzeichnungen ermöglichen eine herkömmliche Kalibrierung; kürzere oder unterbrochene Aufzeichnungen erfordern satellitenbasierte objektive Funktionen für Evapotranspiration, Bodenfeuchte und gespeicherte Gesamtwassermenge21,34; bei fehlendem Abflussdatensatz besteht die Wahl zwischen Regionalisierung aus donor-basierten Einzugsgebieten und einer kombinierten maschinellen Lernprognose, wobei Unsicherheiten weitergeleitet statt versteckt werden. Der vierte Filter ist der Entscheidungshorizont und die verfügbaren Ressourcen, wobei jeder Zweig in Tabelle 5 mit einem indikativen Kostenaufwand verknüpft ist. Auf den Korpus angewandt, zeigt das Rahmenkonzept zwei wiederkehrende Diskrepanzen auf: vollständig verteilte Modelle, die dort eingesetzt werden, wo die Daten lediglich ein semi-verteiltes Modell unterstützen, sowie die Urbanisierung, die einer zu groben Siedlungsklasse zugeschrieben wird, um daraus belastbare Schlussfolgerungen abzuleiten.
Herausforderungen und Chancen
Die erste Herausforderung betrifft die Qualität der Eingabedaten. Diskontinuierliche hydro-meteorologische Zeitreihen, geringe Stationendichte und seltene Beobachtungen von Grundwasserspiegeln, Bodenfeuchte, Entnahmen und Abflüssen führen dazu, dass man auf abgeleitete Produkte und Interpolation angewiesen ist, was nur teilweise durch satellitengestützte Niederschlagsprodukte, Imputation und Downscaling-Methoden, die an Westafrika angepasst sind, gemindert wird35,36,37,43,44. Die zweite Herausforderung ist die kausale Zuschreibung: Wasserknappheitsentwicklungen spiegeln gleichzeitig Klimavariabilität, eine Intensivierung extremer Niederschläge, Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen (LULC), Urbanisierung, Entnahme von Wasser für die Bewässerung, Verschlammung und Infrastruktur wider, und nur eine Minderheit der hier zusammengestellten Modellierungsstudien führt das faktorielle Versuchsdesign durch, das zur Trennung dieser Einflüsse erforderlich ist.
Die dritte Herausforderung betrifft den Maßstab, und hier muss die Beweislage sorgfältig formuliert werden. Die Urbanisierung in Westafrika ist diffus und diskontinuierlich und kombiniert formelle bebauten Flächen, informelle Siedlungen, unbefestigte Straßen und hybride Entwässerungssysteme; sie wird häufig als Treiber von Wasserknappheit genannt, doch nur 3 Studien (9 %) behandeln sie als ihr primäres Untersuchungsobjekt, allesamt in Niamey6,28,29, gegenüber 15 Studien, in denen die Ausdehnung der Landwirtschaft das dominierende Signal darstellt. Starke Aussagen über urbane Auswirkungen beruhen daher auf einer weitaus dünneren Datenlage als Aussagen zur Ausdehnung von Ackerflächen: Die Mechanismen sind allgemein in der städtischen Hydrologie gut belegt9,31, doch ihre Stärke in westafrikanischen Einzugsgebieten ist nur in einer Handvoll von Fällen quantifiziert worden. Dies ist eine Lücke, die geschlossen werden muss, statt vorschnelle Schlussfolgerungen zu ziehen, und sie erfordert eine detailliertere Kartierung urbaner Strukturen, die wasserdichte Flächen, Bebauungsdichte, Straßenzustand, niedrig gelegene Bereiche und Infiltrationszonen unterscheidet8. Die vierte Herausforderung ist die Validierung anhand mehrerer Variablen: Wasserknappheit beeinflusst Abfluss, Bodenfeuchte, Evapotranspiration, Grundwasserneubildung und Grundwasserstandtiefe, daher sollten mehrere Variablen herangezogen werden, um Equifinalität einzuschränken50.
Drei Möglichkeiten zeichnen sich besonders aus: der wachsende Zugang zu freien Bilddaten, topografischen Daten, Klimadaten sowie operationellen Evapotranspirations- und Bodenfeuchteprodukten, die die Reproduzierbarkeit verbessern34; die Datenfusion, die Feldbeobachtungen, Satellitenprodukte, Modelle und maschinelles Lernen verknüpft; sowie die Regionalisierung, die den Weg zu hydro-territorialen Observatorien eröffnet39.
Empfohlene Forschungsschwerpunkte sind die Stärkung der Einzugsgebiete von Beobachtungsstationen, wobei Priorität den Ländern eingeräumt werden sollte, die in diesem Korpus nicht vertreten sind; die Verallgemeinerung von Unsicherheitsanalysen, Multi-Modell-Vergleichen und systematischen Metrikenberichten; die Integration von Entnahmen, Infrastrukturen und Nutzung; die Entwicklung von stadthydrologischen Modellen, die formelle und informelle westafrikanische Infrastruktur widerspiegeln; die offene Bereitstellung eines regionalen Großstichprobendatensatzes; sowie die gemeinsame Erstellung von Szenarien mit Wasserwirtschaftsverantwortlichen, Planern und Landwirten11.
Schlussfolgerungen
Die Bewertung der Auswirkungen von LULC-Veränderungen und der Urbanisierung auf die Wasserbelastung in westafrikanischen Einzugsgebieten hat sich weitgehend um einen methodischen Kernkonsens herum entwickelt, der Fernerkundung, hydrologische Modellierung und Feldbeobachtungen kombiniert: Unter den hier enthaltenen 35 Studien aus Westafrika kommt die Fernerkundung in 57 % und die hydrologische Modellierung in 43 % der Fälle zum Einsatz. Die verfügbaren Studien stimmen darin überein, dass die Ausdehnung von Ackerflächen, die Degradation natürlicher Vegetationsbedeckung und die fortschreitende Versiegelung von Böden die Wasserhaushalte beeinträchtigen, meist durch erhöhte Abflüsse und Spitzenabflüsse, eine relative Verringerung von Infiltration und Grundwasseranreicherung, eine Umverteilung von Flüssen sowie eine Verstärkung der saisonalen Belastung der Ressource39,48,51; diese Übereinstimmung wird von sechs Studien aus vier Ländern gestützt, jedoch nur von drei voneinander unabhängigen Forschungsgruppen, was bei der Interpretation dieser Ergebnisse berücksichtigt werden sollte. Keine einzelne Methode kann allein die volle Komplexität des Phänomens erfassen. In-situ-Messgeräte bleiben unverzichtbar für die hydrologische Validierung vor Ort und das Verständnis von Prozessen; die Fernerkundung ist unerlässlich, um territoriale Dynamiken über große und teilweise grenzüberschreitende Flächen abzubilden; konzeptionelle und semi-verteilte hydrologische Modelle sind erforderlich, um räumliche Veränderungen in hydrologische Reaktionen zu übersetzen und zukunftsgerichtete Szenarien zu testen; maschinelle Lernverfahren verbessern Klassifizierung, Datenimputation und bestimmte Vorhersagefähigkeiten, und großskalige Modelle bieten einen bisher noch nicht erprobten Ansatz zur Vorhersage in den zahlreichen ungemessenen Einzugsgebieten der Region; physikalisch basierte oder integrierte Modelle liefern die beste Darstellung von Oberflächen- und Untergrundprozessen, erfordern jedoch umfangreiche Daten, Rechenleistung und Fachkenntnisse. Die methodische Überlegenheit liegt daher weniger in einem einzelnen Werkzeug als vielmehr in der Architektur des Bewertungsdesigns, für das der in Abbildung 3 vorgeschlagene Entscheidungsrahmen ein explizites Verfahren bietet.
Im westafrikanischen Kontext ist die wichtigste Strategie der Aufbau abgestufter, hybrider Rahmenbedingungen, die offene Daten, gezielte Beobachtungen, robuste Kartierungen, explizite räumliche Szenarien, transparente hydrologische Modellierung und systematische Unsicherheitsanalysen kombinieren. Eine solche Ausrichtung ist wissenschaftlich vertretbar, ökonomisch nachhaltiger und in der Anwendung nützlicher für die räumliche Planung, Stauhaltewirtschaft, Hochwasservorsorge, Grundwasserschutz und Anpassung an den Klimawandel. Die Priorität der kommenden Jahre muss darin bestehen, die Datenqualität und -offenheit zu stärken, Modellvergleiche durchzuführen, die Validierung anhand mehrerer Variablen zu verbessern, die explizite Einbindung feinskaliger urbaner Dynamiken sowie des Grundwasserbereichs voranzutreiben – beides quantitativ unterrepräsentiert, wie diese Übersichtsarbeit feststellt – die geografische Breite der Evidenzbasis über die vier derzeit dominierenden Länder hinaus zu erweitern und eine gemeinsame Erarbeitung mit Wasserwirtschaftsakteuren und räumlichen Interessengruppen zu fördern, damit Diagnosen zur Wasserstresssituation wirksam in Planungs- und Investitionsentscheidungen umgesetzt werden können.
Abbildung 1: PRISMA-2020-Flussdiagramm zur Identifizierung, Sichtung und Einbeziehung von Einträgen. Anzahl der in jeder Datenbank und jedem Repository identifizierten Einträge, der als Duplikate entfernten Einträge, der anhand von Titel und Abstract gesichteten Einträge, der als Volltexte bewerteten Einträge, der mit Angabe der Gründe ausgeschlossenen Einträge sowie schließlich der in die qualitative und quantitative Synthese eingeschlossenen Einträge. Die Suchen wurden zwischen dem 12. Januar 2026 und dem 17. April 2026 durchgeführt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.
Abbildung 2: Konzeptionelles Diagramm, das Landnutzung, Landbedeckungsänderungen und Urbanisierung mit Wasserknappheit verknüpft und die acht methodologischen Familien entlang der kausalen Kette abbildet. Treiber (Ausdehnung von Ackerflächen, Entwaldung, Bodenverdichtung und -verkrustung, Bodenversiegelung und Änderung der Entwässerung) wirken auf hydrologische Prozesse (Interzeption, Evapotranspiration, Infiltration, Abflussbildung, Grundwasserneubildung, Fluss-Grundwasser-Austausch), die wiederum die Komponenten der Wasserknappheit hervorbringen (Oberflächenwasserdefizit, Grundwasserabsenkung, Bodenfeuchtedefizit, Flussregimeunregelmäßigkeit, Hochwasserpeaks). Jede methodologische Familie ist auf der Ebene der Kette positioniert, die sie beobachtet, abbildet, erklärt oder simuliert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.
Abbildung 3: Entscheidungsrahmen für die Auswahl einer methodischen Zusammensetzung in westafrikanischen Einzugsgebieten. Vier aufeinanderfolgende Filter – nämlich die wissenschaftliche Fragestellung, der räumliche Maßstab, die tatsächlich verfügbaren Daten sowie der zeitliche Planungshorizont und die Ressourcen – führen zu einer empfohlenen Kombination von Methoden, zusammen mit den minimalen Anforderungen an die Validierung und der erwarteten Angabe von Unsicherheiten für jeden Entscheidungszweig. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.
Tabelle 1: Vollständige Suchbegriffe und ihre plattformspezifischen Anpassungen. Boolesche Suchbegriffe, die in jeder Datenbank und jedem Repository verwendet wurden, Feldbeschränkungen, Sprachfilter, Ausführungsdatum und Anzahl der von jeder Quelle zurückgegebenen Datensätze. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Tabelle 2: Repräsentative Fallstudien, die in die vergleichende Analyse einbezogen wurden. Untersuchungsgebiet, Land, Einzugsgebiet, Untersuchungszeitraum, hauptsächlich verwendete Methode, Kalibrierungs- und Validierungsvariablen, berichtete Leistungskennzahlen (NSE, KGE, R2, prozentuale Abweichung, Gesamtgenauigkeit, Cohens Kappa) sowie spezifischer Beitrag jeder Studie zur Bewertung von Wasserstress in Westafrika. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Tabelle 3: Verteilung der eingeschlossenen westafrikanischen Datensätze nach Land und Zeitabschnitt. Anzahl und Anteil der Datensätze pro Land und Fünfjahresveröffentlichungszeitraum sowie die in jedem Land angewendeten methodischen Ansätze. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Tabelle 4: Verteilung der eingeschlossenen westafrikanischen Datensätze nach methodischer Familie. Anzahl und Anteil der Datensätze, bei denen jede Familie der primäre Ansatz ist, Anzahl, bei denen sie sekundärer Ansatz ist, sowie die entsprechenden Länder. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Tabelle 5: Synthetischer Vergleich der wichtigsten experimentellen Methoden zur Beurteilung von Wasserverfügbarkeit in westafrikanischen Einzugsgebieten. Vergleich entlang fünf Dimensionen: Genauigkeit und Zuverlässigkeit, ausgedrückt durch die in den Quellenstudien berichteten Leistungskennzahlen, Kosten und Durchführbarkeit, Fähigkeit zur Erfassung von Komplexität, relevante räumliche und zeitliche Skalen sowie Eignung für den regionalen Kontext. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Offenlegungen
Die Autoren geben keine Interessenkonflikte in Bezug auf diese Übersichtsarbeit an.
Danksagungen
Die Autoren danken ihren Kollegen und der VM Group Multiservices für kritische Rückmeldungen zu früheren Versionen des Manuskripts sowie für die Finanzierung dieses Artikels.
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