Questa revisione confronta sistematicamente le principali tecniche sperimentali utilizzate per valutare gli effetti dei cambiamenti nell'uso e nella copertura del suolo e dell'urbanizzazione sullo stress idrico nei bacini dell'Africa occidentale, quantificando la frequenza con cui ciascuna tecnica viene applicata, quali metriche di prestazione vengono riportate e come le evidenze siano distribuite tra i diversi paesi.
Articolo di revisione
Valutazione dell'uso del suolo, dei cambiamenti della copertura del suolo e degli impatti dell'urbanizzazione sullo stress idrico nei bacini idrografici dell'Africa occidentale: una revisione metodologica sistematica
In questo articolo
Sommario
Abstract
Lo stress idrico è uno dei principali vincoli ambientali ed economico-sociali nell'Africa occidentale, dove la crescita demografica, l'espansione agricola, il sigillamento del suolo, la variabilità idroclimatica e la crescente pressione sulle acque superficiali e sulle acque sotterranee trasformano rapidamente il funzionamento dei bacini idrografici. Valutare gli impatti dei cambiamenti nell'uso e nella copertura del suolo (LULC) e dell'urbanizzazione richiede approcci metodologici che colleghino la dinamica spaziale dei paesaggi alle risposte idrologiche osservate o simulate. Questa revisione fornisce un'analisi comparativa e critica delle principali tecniche utilizzate nella regione: bacini idrografici strumentati e osservazioni in situ, esperimenti controllati in campo e in laboratorio, telerilevamento satellitare e analisi multitemporale, metodi orientati alle acque sotterranee, modellazione idrologica concettuale, semidistribuita, fisicamente basata e integrata superficie-sottosuolo, approcci statistici e basati sull'apprendimento automatico, e metodi ibridi che accoppiano scenari di uso del suolo e clima. Il processo di ricerca e selezione ha seguito un protocollo trasparente basato su PRISMA e ha prodotto 51 documenti inclusi, di cui 35 riferiti all'Africa occidentale. La modellazione idrologica guidata da telerilevamento domina il corpus, rappresentando 15 dei 35 studi sull'Africa occidentale (43%), in particolare con SWAT, ACRU, WaSiM, CEQUEAU, SHETRAN, HydroGeoSphere e ParFlow-CLM; i valori riportati di efficienza di Nash-Sutcliffe (NSE), efficienza di Kling-Gupta (KGE) e coefficiente di determinazione variano generalmente da circa 0,6 a 0,9, risultati soddisfacenti a molto buoni secondo le linee guida standard di valutazione. Gli studi statistici e basati sull'apprendimento automatico rappresentano 8 dei 35 documenti, mentre gli studi focalizzati su aree urbane e acque sotterranee rimangono scarsi. Inoltre, 8 dei 35 documenti provengono da un'unica rete di ricerca, pertanto diverse conclusioni regionali si basano su una base di evidenze ristretta e in parte non indipendente. Le reti in situ rimangono essenziali per la comprensione dei processi, ma sono limitate da costi elevati e bassa densità; gli approcci puramente basati su satelliti soffrono di copertura nuvolosa e confusione spettrale nelle zone subumide. I progressi più promettenti risiedono in quadri multiscala e multisorgente che combinano strumentazione mirata, serie temporali satellitari, modellazione idrologica integrata, scenari territoriali, analisi sistematiche dell'incertezza e co-costruzione con gli attori della gestione e della pianificazione delle risorse idriche.
Introduzione
L'Africa occidentale sta subendo una crescente pressione sulle sue risorse idriche a causa degli effetti combinati della variabilità climatica, della crescita della popolazione, dell'espansione agricola, dell'urbanizzazione accelerata e del degrado degli ecosistemi. I diagnosi idriche regionali evidenziano un calo della disponibilità pro capite di acqua, un'intensificazione della competizione tra usi diversi e una crescente sensibilità a siccità, inondazioni ed estremi idroclimatici1,2. Nelle zone del Sahel e Sudaniana, le traiettorie idrologiche osservate negli ultimi decenni sono spesso state paradossali: in diversi bacini, il deflusso e le inondazioni sono aumentati anche se le precipitazioni annuali non sono cresciute allo stesso ritmo, ravvivando l'interesse sul ruolo dei cambiamenti nell'uso del suolo e nelle trasformazioni dello stato superficiale3,4. Studi recenti riportano inoltre un contemporaneo aumento della temperatura e del numero di giorni asciutti nel bacino transfrontaliero del Benue, aggravando la pressione idroclimatica sui bacini idrografici dell'Africa occidentale5. A Niamey, l'evoluzione delle precipitazioni estreme sotto gli effetti combinati dei cambiamenti climatici e della rapida crescita demografica ha ulteriormente aumentato la vulnerabilità dei quartieri più esposti alle inondazioni6.
Il termine stress idrico è qui utilizzato in senso ampio, comprendendo carenze nella disponibilità di acque superficiali e sotterranee, riduzione dell'umidità del suolo disponibile per la vegetazione e l'agricoltura, aumento del deflusso rapido a scapito del ricarico, maggiore irregolarità del flusso nei corsi d'acqua e tensioni nell'accesso e nella condivisione dell'acqua a scala di bacino idrografico. Questa definizione operativa si adatta particolarmente bene all'Africa occidentale, dove la vulnerabilità è legata non solo ai volumi annui medi, ma anche alla forte stagionalità delle precipitazioni, alla natura discontinua delle reti di monitoraggio, alla diffusione di economie agro-pastorali e alla rapida crescita delle periferie urbane2,3. Una prospettiva complementare sottolinea inoltre l'intensità e la flessibilità degli usi dell'acqua, che variano notevolmente tra irrigazione, usi domestici, accumulo in invasi e produzione di energia7. L'approvvigionamento idrico urbano e la sicurezza idrica delle grandi metropoli costiere e saheliane stanno quindi diventando una preoccupazione sempre più strutturale per la pianificazione del territorio.
I cambiamenti nell'uso e nella copertura del suolo (LULC) influenzano i processi idrologici attraverso diversi meccanismi: rimozione o degrado della copertura vegetale, espansione delle terre coltivate, compattazione del suolo, formazione di croste superficiali, sviluppo di superfici impermeabili, modifica del drenaggio artificiale, frammentazione delle zone umide e alterazione degli scambi tra suolo e acque sotterranee3,4,8,9. In contesti urbani, l'aumento delle aree edificate e delle strade accelera la concentrazione delle acque di ruscellamento, accentua i picchi di piena e modifica l'infiltrazione; in contesti rurali, l'espansione delle coltivazioni e la deforestazione possono aumentare il deflusso superficiale, l'erosione e la sedimentazione, riducendo al contempo l'evapotraspirazione o la ricarica, a seconda delle caratteristiche del suolo e della topografia3,4. Una valutazione rigorosa di questi effetti non può basarsi su una singola categoria di strumenti: negli studi dell'Africa occidentale si ricorre a osservazioni in situ, bacini sperimentali, telerilevamento, modelli pluviometrico-ruscellamento semplificati, modelli distribuiti e integrati tra superficie e sottosuolo, gravimetria satellitare e traccianti isotopici per le acque sotterranee, e sempre più frequentemente a metodi statistici e di apprendimento automatico.
Tuttavia, poche sintesi confrontano esplicitamente questi approcci nel contesto dell'Africa occidentale, concentrandosi sulla loro capacità di diagnosticare lo stress idrico indotto dai cambiamenti nell'uso e copertura del suolo (LULC) e dall'urbanizzazione, e le revisioni regionali esistenti riportano raramente un protocollo di ricerca riproducibile o una descrizione quantitativa delle evidenze che riassumono10,11,12. La presente revisione persegue quindi cinque obiettivi complementari: (i) identificare, attraverso un protocollo trasparente basato su PRISMA13, le principali tecniche sperimentali utilizzate per valutare gli effetti dei cambiamenti nel LULC e dell'urbanizzazione sullo stress idrico nei bacini idrografici dell'Africa occidentale; (ii) confrontare i loro principi, le prestazioni riportate, i requisiti di dati e le limitazioni, utilizzando indicatori quantitativi (efficienza di Nash-Sutcliffe (NSE); efficienza di Kling-Gupta (KGE); coefficiente di determinazione, R2; accuratezza complessiva della classificazione; kappa di Cohen); (iii) quantificare la distribuzione della base delle evidenze per paese, periodo, famiglia metodologica e gruppo di ricerca, e indicare quanti gruppi indipendenti sostengono ciascuna conclusione regionale; (iv) discutere la pertinenza di ciascuna famiglia in relazione alle scale spaziali e temporali e alla scarsità di dati; e (v) proporre un quadro decisionale operativo e orientamenti metodologici per la ricerca futura e il supporto alle decisioni. La revisione è organizzata attorno a otto famiglie metodologiche, seguite da un'analisi comparativa multicriterio, da un quadro decisionale e da una discussione sulle sfide, le opportunità e le priorità di ricerca.
Revisione e prospettiva
Metodologia della revisione: protocollo di ricerca, criteri di idoneità e screening
Un protocollo sistematico basato su PRISMA ha guidato l'identificazione, la valutazione e la selezione13. Le ricerche hanno incluso Scopus, Web of Science Core Collection, ScienceDirect, Wiley Online Library, MDPI e Google Scholar (prime 200 risposte ordinate per rilevanza), i repository HAL, IRD/Horizon, WASCAL e FAO/AQUASTAT, nonché archivi universitari regionali, in francese e inglese; le liste di riferimenti dei documenti inclusi sono state esaminate retrospettivamente. Sono state applicate due stringhe booleane, una tematica e una orientata al metodo; entrambe sono riportate integralmente, con le relative adattazioni specifiche per piattaforma e i risultati per singola fonte, nella Tabella 1. L'intervallo cronologico coperto va dal 1979 al 2026, con la ricerca iniziale effettuata il 12 gennaio 2026 e l'ultimo aggiornamento il 17 aprile 2026.
I record erano idonei solo se soddisfacevano tutti e quattro i criteri: un bacino idrografico dell'Africa occidentale, oppure un metodo esplicitamente trasferibile a condizioni africane occidentali con scarsità di dati; un trattamento esplicito, piuttosto che incidentale, del cambiamento dell'uso del suolo e del copertura del suolo (LULC) o dell'urbanizzazione; un metodo descritto in modo riproducibile, comprese fonti dei dati, modello e strategia di calibrazione; e uno stato di letteratura sottoposta a revisione paritaria oppure di letteratura grigia tracciabile. I record venivano esclusi quando erano puramente concettuali, limitati alla qualità delle acque o all'ecologia, al di fuori della regione, privi di contenuti metodologici trasferibili, o non disponibili integralmente. Titoli e riassunti sono stati esaminati indipendentemente da due autori, con un terzo che ha risolto eventuali disaccordi. L'estrazione ha riguardato bacino e paese, area, periodo, famiglia metodologica, modello o algoritmo, dati di ingresso, variabili di calibrazione e validazione, metriche riportate, cambiamenti idrologici e trattamento dell'incertezza. I conteggi per ogni fase sono riportati in Figura 1 e le evidenze estratte in Tabella 2. Gli studi sono stati raggruppati in otto categorie analitiche, ciascuna assegnata alla famiglia che ha fornito il contributo principale, mentre le famiglie secondarie sono state registrate separatamente in modo da non perdere alcun contributo.
Caratteristiche quantitative della base di evidenza
Il corpus comprende 51 record, di cui 35 sono basati sull'Africa occidentale e 16 sono riferimenti metodologici o comparativi provenienti da altre regioni. Tra i 35, la distribuzione geografica è irregolare: Benin 8 record (23%), Burkina Faso e Niger 5 ciascuno (14% ciascuno), Senegal 3 (9%), Ghana e Côte d’Ivoire 2 ciascuno (6% ciascuno), i bacini transfrontalieri Mono e Benue 1 ciascuno (3% ciascuno) e 8 studi regionali (23%) privi di un'ancoraggio nazionale. Mali, Guinea, Sierra Leone, Liberia, Togo e Gambia non contribuiscono con alcuno studio specifico sul bacino. Le pubblicazioni sono recenti: 2 record risalgono a prima del 2010, 9 sono compresi tra il 2010 e il 2019, e 24 (69%) sono a partire dal 2020 (Tabella 3).
La distribuzione per famiglia metodologica, riportata nella Tabella 4, è altrettanto disomogenea: statistica e apprendimento automatico in 8 su 35 studi (23%), modellistica concettuale e semidistribuita in 7 (20%), modellistica distribuita e integrata in 5 (14%), osservazione in situ in 3 (9%), telerilevamento come approccio principale in 3 (9%), catene ibride di scenari in 3 (9%), sintesi regionali in 3 (9%) e metodi orientati alle acque sotterranee in 2 (6%). Considerando anche i contributi secondari, il telerilevamento interviene in 20 documenti (57%) e la modellistica idrologica in 15 (43%), una combinazione che costituisce la spina dorsale metodologica del settore.
Due aspetti condizionano quanto fermamente possano essere formulate le conclusioni regionali. L'esperimentazione controllata è quasi assente come approccio primario, con un solo record basato su misurazioni a scala di parcelle15, pertanto i parametri idrodinamici nei modelli distribuiti vengono in larga misura trasferiti piuttosto che misurati localmente. Il corpus inoltre non è del tutto indipendente: 8 record (23%) provengono da una singola rete incentrata sull'Università di Bonn e sul programma WASCAL16,17,18,19,20,21,22,23, quindi la convergenza tra questi studi riflette in parte dati condivisi, catene di modelli e parametrizzazioni piuttosto che una replicazione indipendente.
Applicato alle affermazioni principali, il risultato secondo cui l'espansione delle terre coltivate e il degrado della copertura aumentano il deflusso superficiale e la portata idrica riducendo al contempo l'evapotraspirazione o il contributo delle acque sotterranee è supportato da 6 studi18,20,24,25,26,27 condotti in 4 paesi e 4 sistemi di bacino, ma provenienti da soli 3 gruppi mutuamente indipendenti. L'aumento del deflusso nella regione del Sahel associato al degrado dello stato superficiale è supportato da 3 gruppi indipendenti3,4,15. L'affermazione che l'urbanizzazione determini specificamente cambiamenti nella stress idrico si basa su 3 registrazioni6,28,29 provenienti da 3 gruppi, tutti concentrati a Niamey, ed è pertanto riportata qui come plausibile ma scarsamente replicata.
In situ osservazioni e bacini strumentati
L'osservazione diretta rimane la base più solida per collegare la trasformazione del paesaggio allo stress idrico. Lunghe serie saheliane hanno dimostrato il ruolo degli stati superficiali, del degrado del suolo e dell'espansione delle aree prive di vegetazione nel rapido deflusso osservato in diversi bacini3,4. Misurazioni pionieristiche effettuate su bacini urbani di Niamey negli anni '60 e alla fine degli anni '70 hanno documentato coefficienti di deflusso che raggiungono diverse decine di percento e tempi di risposta di circa un'ora, associati all'impermeabilità, alle reti stradali e all'organizzazione del drenaggio28. Nei bacini rurali e agro-pastorali, lo strumento principale serve a calibrare e validare modelli. I bacini Dano, Couffo, Ouémé, White Volta e Bonsa forniscono dati su precipitazioni, temperatura, umidità del suolo, portata fluviale e occasionalmente falda per bilanci idrici, ricarica e deflusso16,24,25,26,30, e l'analisi congiunta di precipitazioni e portata fluviale nel nord del Benin distingue la variabilità interannuale dalle tendenze a lungo termine23. Dove le stazioni di misura sono scarse, la validazione multi-obiettivo dello strumento di valutazione del suolo e dell'acqua (SWAT) rispetto all'evapotraspirazione rilevata da satellite, all'umidità del suolo e alle riserve derivate da GRACE consolida le stime del bilancio idrico e riduce l'equifinalità21.
in situ processi di acquisizione dati piuttosto che dati indiretti, risolvendo le risposte agli eventi, le soglie, la stagionalità e i ritardi tra precipitazioni, deflusso e ricarica. I loro limiti sono la bassa densità della rete, l'eterogeneità dei protocolli, le serie interrotte, i costi di manutenzione e la difficile estrapolazione a sistemi più ampi o transfrontalieri. Solo 3 dei 35 record dell'Africa occidentale (9%) si basano principalmente su misurazioni in situ, una base ristretta per l'insieme di dati su cui tutti gli altri dipendono per la validazione.
Esperimenti controllati in campo e in laboratorio
Gli esperimenti controllati sono meno diffusi rispetto alla modellizzazione, ma essenziali per comprendere i meccanismi. Comprendono test di infiltrazione, misure della densità apparente e della stabilità strutturale, conducibilità idraulica satura, plot per la misura della ruscellazione e osservazioni comparative tra aree coltivate, terreni a riposo, savane, suoli nudi e superfici urbanizzate; nel Sahel, questi esperimenti spiegano l'aumento della ruscellazione attraverso la formazione di croste superficiali, la perdita della copertura erbacea e la concentrazione del deflusso3,4. Misure scalari da plot a bacino in un piccolo bacino semiarido del Burkina Faso mostrano una diminuzione sistematica dei coefficienti di ruscellazione all'aumentare della scala di misura, quantificando la dipendenza dalla scala che limita il trasferimento dei risultati ottenuti a livello di plot ai modelli di bacino 15. In idrologia urbana, gli studi nell'Africa occidentale rimangono descrittivi piuttosto che sperimentali, basandosi su strumentazioni episodiche per singoli eventi piuttosto che su un monitoraggio continuo, il che indebolisce l'attribuzione degli impatti specifici dell'urbanizzazione9,28. L'esperienza acquisita in bacini in via di sviluppo sottoposti a monitoraggio continuo altrove mostra quanto migliori l'attribuzione quando il monitoraggio pre- e post-sviluppo è pianificato fin dall'inizio31. Tali esperimenti isolano i processi e permettono una parametrizzazione realistica, ma rimangono dipendenti dal sito e risultano più utili quando combinati con monitoraggio continuo e modellizzazione.
Telerilevamento satellitare e analisi multitemporale della copertura del suolo
Il telerilevamento è il punto di ingresso più comune per l'analisi dei cambiamenti nell'uso e nella copertura del suolo (LULC), utilizzato in 20 dei 35 studi dell'Africa occidentale (57%). Landsat è predominante per la sua profondità temporale e l'accesso gratuito; Sentinel-2 migliora la discriminazione delle classi, mentre il radar Sentinel-1, MODIS, ALOS, i modelli digitali del terreno (DEMs) derivati e i droni lo integrano8,22,32. Le catene di elaborazione combinano correzione atmosferica, composizione stagionale, indici spettrali, classificazione supervisionata, valutazione dell'accuratezza e analisi delle transizioni di cambiamento33, con alberi decisionali casuali (random forest), macchine a vettori di supporto e reti profonde che sostituiscono i classificatori a massima verosimiglianza. Nel bacino del Senegal, Landsat insieme alla random forest e a un modello Markov basato su percettrone multistrato ha proiettato l'uso futuro del suolo nei bacini idrografici di Bafing e Falémé32; nell'Ouémé, il Land Change Modeler ha quantificato la conversione verso terreni agricoli e insediamenti22. Le piattaforme basate sul cloud accelerano l'elaborazione delle serie temporali8,12.
Una seconda generazione di prodotti operativi è direttamente utilizzabile come vincolo idrologico, ma rimane sottoutilizzata a livello regionale. Il portale FAO WaPOR fornisce l'evapotraspirazione reale su tutta l'Africa ogni dieci giorni, con risoluzioni di 250, 100 e 30 m; una validazione continentale rispetto a quattordici stazioni di covarianza dell'eddy ha riportato un valore complessivo di R2 pari a 0,61 e un errore quadratico medio di 1,04 mm d-1 34. Prodotti di umidità del suolo come SMAP e l'Iniziativa per il Cambiamento Climatico dell'ESA, e prodotti di precipitazione come CHIRPS, TAMSAT e IMERG, forniscono le variabili complementari necessarie per una validazione multivariabile35,36. Solo 1 dei 35 studi utilizza un prodotto satellitare di evapotraspirazione come vincolo di calibrazione21, la più evidente opportunità sottoutilizzata identificata in questo contesto.
Le limitazioni note includono la copertura nuvolosa durante la stagione delle piogge nelle zone guineane e subumide, la confusione spettrale tra terreni a riposo, savane degradate e coltivazioni, e l'estensione ridotta delle aree urbane secondarie. La documentazione è disomogenea: accuratezze complessive del 80–90% e un valore kappa di Cohen di circa 0,75–0,90 sono tipici degli studi regionali inclusi in questo corpus, ma sono presenti anche analisi di rilevamento dei cambiamenti che non riportano alcuna valutazione dell'accuratezza, e le accuratezze per classe relative a superfici edificate e suolo nudo, che sono le più rilevanti per lo stress idrico urbano, raramente vengono disaggregate. Queste incertezze si propagano nelle stime di deflusso, evapotraspirazione e ricarica, motivo per cui la validazione dei prodotti pluviometrici su griglia rappresenta una fase regionale fondamentale35,36,37.
Metodi orientati alle acque sotterranee: gravimetria, traccianti e mappatura della ricarica
L'acqua sotterranea sostiene la maggior parte dell'approvvigionamento rurale e periurbano nell'Africa occidentale, tuttavia è il compartimento meno rappresentato: solo 2 dei 35 studi la considerano come oggetto principale, e la calibrazione basata esclusivamente sul deflusso superficiale rimane la norma. Tre famiglie di metodi affrontano questa lacuna. Al primo posto vi è la gravimetria satellitare. L'esperimento Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) e la sua missione successiva forniscono anomalie mensili della riserva totale di acqua terrestre con una risoluzione di circa 300 km, dalle quali si isolano le anomalie dell'acqua sotterranea sottraendo le componenti modellate dell'umidità del suolo e delle acque superficiali. Applicata agli acquiferi del sud del Niger, questa tecnica ha permesso di ottenere stime dei cambiamenti di riserva e del ricaricamento in aree dove i dati piezometrici sono scarsi38; utilizzata in modo inverso, lo stesso segnale vincola le componenti interne del bilancio idrico che il deflusso superficiale non riesce a identificare21. La discrepanza tra l'estensione del segnale satellitare e quella del bacino idrografico limita l'applicabilità del metodo a bacini di grandi dimensioni, a meno che non si applichino tecniche di downscaling.
Gli indicatori ambientali costituiscono la seconda categoria: gli isotopi stabili, il bilancio di massa del cloruro e, laddove disponibili, il trizio o il radiocarbonio permettono di distinguere la ricarica diffusa attraverso il profilo del suolo dalla ricarica localizzata attraverso stagni, valli interne e depressioni urbane, una distinzione fondamentale per il paradosso saheliano e per valutare se l'urbanizzazione aumenti o riduca la ricarica netta; approcci integrati basati su isotopi, telerilevamento e modellistica in acquiferi costieri semi-aridi sono direttamente trasferibili alla regione39. In terzo luogo, la mappatura della ricarica che combina telerilevamento con sistemi informativi geografici rappresenta l'opzione meno dispendiosa in termini di dati, ma fornisce un potenziale relativo piuttosto che una stima volumetrica della ricarica e richiede una validazione rispetto alle portate dei pozzi12. I modelli integrati superficie-sottosuolo simulano esplicitamente la ricarica, ma a un costo molto più elevato27,29.
Modellazione idrologica concettuale e semidistribuita
La modellistica idrologica è il percorso più diffuso per passare dalla dinamica dell'uso del suolo alla risposta idrologica misurabile, rappresentando 15 dei 35 studi (43%) quando tutte le famiglie di modelli vengono considerate insieme. I modelli concettuali e semidistribuiti, come UHP, SWAT e il modello dell'Unità di Ricerca sui Bacini Agricoli (ACRU), bilanciano la descrizione dei processi, la fattibilità della calibrazione e i requisiti di dati, permettendo di testare scenari relativi all'uso del suolo e al clima16,18,20,24,25,26,30,40. Le prestazioni sono riportate così come fornite dalle fonti e interpretate sulla base di linee guida standard, secondo le quali un'efficienza di Nash-Sutcliffe (NSE) mensile superiore a 0,50 è soddisfacente, superiore a 0,65 è buona e superiore a 0,75 è molto buona, con un bias percentuale entro ±25% per la portata dei corsi d'acqua14. Cornelissen et al. hanno dimostrato in un bacino tropicale del Benin che la scelta del modello rappresenta di per sé una fonte significativa di incertezza e che un'ottima prestazione storica non garantisce necessariamente una simulazione prospettica robusta16.
Gli studi di caso quantificano i cambiamenti in questione. SWAT ha mostrato che la riduzione della copertura naturale nel Volta Bianco ha diminuito l'acqua superficiale e la base di deflusso, aumentando nel contempo l'evapotraspirazione24. ACRU nel bacino del Bonsa ha associato una perdita forestale di circa il 39% a un aumento del deflusso fluviale fino al 37%25. Nel Couffo tra il 2000 e il 2011, le coltivazioni sono aumentate del 34%, mentre savana, agroforestazione e foreste sono diminuite del 24–60%, l'acqua superficiale è aumentata di 11 mm e il contributo della falda e l'evapotraspirazione sono diminuiti rispettivamente di 3,2 e 10,6 mm26. L'accoppiamento di un modello di uso del suolo con il Water Balance Simulation Model (WaSiM) nelle valli interne del Burkina Faso ha prodotto una variazione del modello climatico compresa tra -44% e +95% nel deflusso totale, più ampia del segnale stesso legato all'uso del suolo20. Il loro punto di forza è l'esperimento numerico, impossibile da realizzare alla scala del bacino idrografico. Il loro punto debole è strutturale: rappresentazione dell'unità idrologica, regionalizzazione dei parametri, qualità dei dati del modello digitale del terreno (DEM) e del suolo, e equifinalità nella calibrazione17,30. La scarsità di osservazioni sulla falda e sull'umidità del suolo spesso costringe la calibrazione a basarsi esclusivamente sul deflusso fluviale e, tra gli studi di modellizzazione riportati nella Tabella 2, solo una minoranza effettua la calibrazione rispetto a più di una variabile.
Modellazione distribuita, fisicamente basata e integrata della superficie e del sottosuolo
Quando l'obiettivo va oltre la portata fluviale per includere il comportamento accoppiato dell'infiltrazione, dell'umidità del suolo, della falda freatica, del deflusso e dei flussi laterali, diventano rilevanti modelli fisicamente basati e integrati20,27,29. A Dano, WaSiM è stato calibrato e validato congiuntamente su portata, umidità del suolo e livello della falda, ottenendo valori di R2, NSE ed efficienza di Kling-Gupta (KGE) compresi tra 0,6 e 0,9 per tutte e tre le variabili, rappresentando una delle poche validazioni veramente multivariate disponibili per la regione18; SHETRAN applicato allo stesso bacino ha raggiunto valori compresi tra 0,66 e 0,79 considerando esclusivamente la portata19. HydroGeoSphere ad alta risoluzione, applicato a un bacino urbano semi-arido a Niamey, ha trattato il deflusso superficiale e sotterraneo come completamente accoppiati, mostrando che un aumento della risoluzione del modello climatico di per sé non migliora necessariamente le prestazioni29.
Nel delta del fiume Ouémé, ParFlow-CLM ha risolto congiuntamente deflusso superficiale, evapotraspirazione, profondità della falda freatica e umidità del suolo, estendendo la valutazione a variabili inaccessibili con modelli più semplici27. Il vantaggio consiste nella coerenza fisica; il costo riguarda i dati di ingresso, il calcolo, la calibrazione e l'interpretazione. Questi modelli rappresentano 5 dei 35 record (14%), con un potenziale considerevole in bacini pilota strumentati e in aree urbane soggette a forti pressioni idrologiche41.
Approcci statistici e basati sul machine learning
Gli approcci statistici occupano una posizione intermedia tra l'osservazione e la modellizzazione basata sui processi, collegando metriche del paesaggio o classi di copertura a indicatori idrologici, rilevando punti di rottura e stimando tendenze; nei bacini dell'Africa occidentale, essi di solito integrano piuttosto che sostituire i modelli idrologici42. L'apprendimento automatico (machine learning) opera a tre livelli. Il primo è la mappatura della copertura del suolo, in cui algoritmi come la foresta casuale (random forest) e altri correlati migliorano la classificazione e il rilevamento dei cambiamenti8,22,32. Il secondo riguarda la preparazione dei dati: l'imputazione di serie meteorologiche mancanti mediante alberi decisionali, foreste casuali e boosting estremo del gradiente (extreme gradient boosting)43, e la riduzione statistica della scala delle proiezioni di precipitazione44. Il terzo, ovvero la previsione idrologica vera e propria, è la zona meno sviluppata a livello regionale. Reti a memoria a lungo breve termine (Long short-term memory, LSTM) addestrate congiuntamente su ampi campioni di bacini superano modelli concettuali calibrati sul bacino bersaglio nella regionalizzazione leave-one-out, riformulando la previsione in bacini non strumentati (PUB) come accorpamento di dati anziché trasferimento di parametri45; un modello globale LSTM encoder-decoder ha eguagliato o superato un sistema consolidato di previsione in bacini non strumentati, con i maggiori miglioramenti registrati in regioni con dati scarsi, inclusa la regione del Sahel46. Nessuno studio in questo corpus applica tali modelli a un bacino dell'Africa occidentale, rendendo prioritaria un'esperienza regionale con LSTM e PUB basata su registrazioni di portata accorpate dei bacini del Niger, del Volta e del Senegal, a condizione che esista un dataset regionale aperto contenente attributi dei bacini e serie di portata, il quale al momento non è disponibile. L'apprendimento automatico gestisce efficacemente la non linearità, le interazioni complesse e la fusione di dati multi-sorgente ed è particolarmente efficace per la classificazione dettagliata in aree urbane. Tuttavia, la sua interpretabilità è inferiore rispetto ai modelli basati sui processi, le sue prestazioni dipendono dalla qualità dei dati di addestramento e la sua capacità di estrapolazione in caso di profondi cambiamenti nell'uso del suolo o nel clima rimane incerta12.
Approcci ibridi e scenari accoppiati di uso del suolo e clima
La tendenza più evidente dell'ultimo decennio è l'ibridazione: mappatura multi-temporale, proiezione di cambiamenti futuri, modelli idrologici calibrati e scenari climatici regionali combinati in modo da poter separare gli effetti del clima, quelli dell'uso del suolo e la loro interazione10,18,20,47. Yira et al. hanno utilizzato tale accoppiamento nel bacino del Dano per valutare la resa idrica e il deflusso fluviale in base a cinque scenari di uso del suolo18. Nel bacino del Lobo, il Land Change Modeler, i modelli CORDEX e il modello CEQUEAU hanno quantificato gli impatti sugli afflussi ai serbatoi, illustrando l'utilità operativa di queste catene per la gestione dei serbatoi e l'approvvigionamento urbano47. Il modello di Valutazione e Pianificazione delle Risorse Idriche (WEAP) è stato applicato nel bacino del Mono per analizzare gli effetti del clima, del copertura e uso del suolo (LULC) e dello sviluppo sulle risorse idriche e sull'energia idroelettrica48.
Gli schemi ibridi sono i più adatti a supportare il processo decisionale perché rispondono a domande concrete: cosa accade al deflusso superficiale se l'urbanizzazione prosegue, o al ricarico se le savane diventano terreni coltivati. Il loro svantaggio è l'accumulo di incertezze legate alla classificazione, agli scenari di transizione, ai modelli climatici e alla struttura idrologica, il che richiede analisi di sensibilità e l'uso di insiemi multi-modello17,40. Quando vengono riportate le dispersioni, il contributo del modello climatico domina generalmente rispetto a quello dell'uso del suolo20, pertanto una media dell'insieme presentata senza la relativa dispersione risulta fuorviante ai fini della pianificazione.
Analisi comparativa degli approcci
Il confronto tra metodi deve tenere conto della diversità delle domande scientifiche: alcune tecniche misurano, altre mappano, spiegano o simulano. Non esiste un singolo metodo migliore, ma solo insiemi più o meno adatti al problema, alla scala, ai dati e alla forma di stress idrico studiata (Figura 2). Per evitare etichette qualitative, il confronto riportato nella Tabella 5 è espresso, laddove le fonti lo consentono, mediante metriche dichiarate: NSE, KGE, R2 e bias percentuale per le simulazioni, e accuratezza complessiva e kappa di Cohen per la classificazione, interpretate rispetto a soglie stabilite14. L'osservazione diretta è la più affidabile per ciò che misura, ma la sua affidabilità territoriale dipende dalla rappresentatività della rete, e i coefficienti di deflusso a scala di parcelle non possono essere trasferiti alla scala di bacino15. I modelli forniscono informazioni distribuite, con calibrazione e validazione nell'Africa occidentale prevalentemente nell'intervallo 0.6–0.9 per NSE, KGE e R2, valutati come buoni a molto buoni secondo criteri standard14,18,19; tuttavia, questo risultato si ottiene nella maggior parte dei casi sul deflusso fluviale, e la validazione multivariabile mostra punteggi comparabili per il deflusso che coesistono con bilanci idrici interni marcatamente diversi16,21. Il telerilevamento rileva efficacemente le transizioni, con accuratezze dell'80–90% e valori kappa vicini a 0,75–0,90 quando si combinano serie multisorgente, validazione a terra e algoritmi robusti, mentre le prestazioni peggiorano quando le classi sono spettralmente simili33. La sensibilità del modello alla formulazione dell'evapotraspirazione potenziale, dimostrata con 21 metodi nel bacino del fiume Senegal, richiede cautela nel confronto degli scenari49.
Il miglior compromesso tra costi e copertura combina immagini gratuite, set di dati climatici aperti, un modello parsimonioso e un insieme minimo di osservazioni di portata, il che spiega il successo regionale di SWAT con le classificazioni di Landsat e Sentinel8,24,26,30. Le reti dense e i modelli integrati rimangono costosi, sebbene siano i più adatti a rappresentare meccanismi concatenati come l'urbanizzazione diffusa, la ridotta ricarica e le zone umide alterate27,29. Per bacini transfrontalieri come il Niger, il Senegal e il Volta, gli approcci locali da soli sono inadeguati, e le soluzioni più appropriate combinano una base satellitare, una rigorosa calibrazione, informazioni di campo mirate e una segnalazione sistematica delle incertezze11,39.
Un quadro decisionale operativo per la selezione dei metodi
Il confronto sopra descritto diventa una procedura esplicita di selezione in Figura 3, attraverso quattro filtri sequenziali utilizzabili sia da un ente di bacino che da un consorzio di ricerca. Il primo filtro è rappresentato dalla domanda. Documentare ciò che è cambiato richiede soltanto un'analisi della traiettoria tramite telerilevamento, accompagnata da una valutazione formale dell'accuratezza. Attribuire il cambiamento all'uso del suolo e alla copertura del suolo (LULC) piuttosto che al clima richiede, come minimo, una progettazione controfattuale: una simulazione con l'uso del suolo mantenuto costante e il clima variabile, e l'opposto. Verificare opzioni future richiede una catena di scenari. Quantificare la risposta della falda acquifera richiede o una rappresentazione esplicita del sottosuolo oppure un approccio basato su misure gravimetriche o su traccianti, poiché modelli calibrati sul deflusso superficiale non vincolano adeguatamente la ricarica.
Il secondo fattore è la scala. Sotto i circa 100 km2, e in particolare nei bacini urbani, i processi su scala di evento dominano, e risultano appropriati modelli integrati superficie-sotto superficie o modelli urbani basati sugli eventi, a condizione che drenaggio e frazione impermeabile siano mappati con una risoluzione più fine rispetto alle classi di copertura del suolo solitamente disponibili. Tra circa 100 e 10.000 km2, i modelli semidistribuiti offrono il miglior rapporto tra accuratezza e sforzo di raccolta dati. Per aree superiori ai 10.000 km2 e per bacini transfrontalieri, approcci regionalizzati o aggregati, bilanci idrici vincolati da dati satellitari e tecniche di apprendimento automatico su larga scala diventano le opzioni realistiche45,46.
Il terzo filtro è la disponibilità di dati, applicata in modo onesto piuttosto che puramente teorico. Almeno tre anni di registrazioni contemporanee di portata e precipitazioni rendono possibile una calibrazione convenzionale; registrazioni più brevi o interrotte richiedono funzioni obiettivo basate su dati satellitari per l'evapotraspirazione, l'umidità del suolo e la riserva totale di acqua21,34; in assenza di registrazioni di portata, la scelta ricade tra regionalizzazione da bacini donor e previsione congiunta basata sull'apprendimento automatico, propagando l'incertezza anziché nasconderla. Il quarto filtro è l'orizzonte temporale della decisione e le risorse disponibili, ciascuna opzione abbinata a un costo indicativo nella Tabella 5. Applicato all'insieme dei dati, il framework evidenzia due discrepanze ricorrenti: modelli completamente distribuiti utilizzati in contesti in cui i dati supportano solo un approccio semi-distribuito, e urbanizzazione attribuita a una classe insediativa troppo grossolana per consentire inferenze valide.
Sfide e opportunità
La prima sfida riguarda la qualità dei dati in ingresso. Serie idrometeorologiche discontinue, bassa densità di stazioni e osservazioni rare dei livelli della falda, dell'umidità del suolo, dei prelievi e delle portate impongono una dipendenza da prodotti derivati e da interpolazioni, che i prodotti satellitari per le precipitazioni, l'imputazione e il downscaling adattati all'Africa occidentale mitigano solo in parte35,36,37,43,44. La seconda sfida è l'attribuzione causale: le traiettorie di stress idrico riflettono contemporaneamente variabilità climatica, intensificazione delle piogge estreme, cambiamento dell'uso e copertura del suolo (LULC), urbanizzazione, prelievi per irrigazione, silting e infrastrutture, e solo una minoranza degli studi di modellizzazione qui riuniti esegue il disegno fattoriale necessario per distinguerne gli effetti.
La terza sfida riguarda la scala, e in questo caso il bilancio delle evidenze deve essere espresso con attenzione. L'urbanizzazione nell'Africa occidentale è diffusa e discontinua, e combina aree edificate formali, insediamenti informali, strade non asfaltate e sistemi di drenaggio ibridi; viene spesso indicata come un fattore trainante dello stress idrico, eppure soltanto 3 studi (9%) la considerano l'oggetto principale, tutti a Niamey6,28,29, contro i 15 in cui l'espansione agricola rappresenta il segnale dominante. Affermazioni forti sugli impatti urbani, pertanto, si basano su una fondazione molto più esigua rispetto alle affermazioni sull'espansione delle coltivazioni: i meccanismi sono ben consolidati nell'idrologia urbana generale9,31, ma la loro entità nei bacini dell'Africa occidentale è stata quantificata soltanto in pochi casi. Si tratta di una lacuna da colmare piuttosto che di una conclusione da affermare, e richiede una mappatura urbana più dettagliata, in grado di distinguere superfici impermeabili, densità edilizia, condizioni delle strade, aree depresse e zone di infiltrazione8. La quarta sfida è la validazione multivariata: lo stress idrico influisce sul deflusso superficiale, l'umidità del suolo, l'evapotraspirazione, la ricarica e la profondità della falda, pertanto diverse variabili dovrebbero essere impiegate per limitare l'equifinalità50.
Tre opportunità si distinguono: l'accesso crescente a immagini gratuite, dati topografici, prodotti climatici e prodotti operativi di evapotraspirazione e umidità del suolo, che migliorano la riproducibilità34; la fusione di dati che integra osservazioni di campo, prodotti satellitari, modelli e apprendimento automatico; e la regionalizzazione, che apre la strada a osservatori idro-territoriali39.
Le orientazioni raccomandate prevedono il rafforzamento dei bacini idrografici delle stazioni di osservazione, con priorità ai paesi assenti da questo corpus; la generalizzazione delle analisi dell'incertezza, del confronto multimodello e della segnalazione sistematica delle metriche; l'integrazione di prelievi, infrastrutture e usi; lo sviluppo di modelli di idrologia urbana che riflettano le infrastrutture formali e informali dell'Africa occidentale; la pubblicazione aperta di un dataset regionale su larga scala; e la costruzione congiunta di scenari con gestori delle risorse idriche, pianificatori e agricoltori11.
Conclusioni
La valutazione dei cambiamenti nell'uso e nella copertura del suolo (LULC) e degli impatti dell'urbanizzazione sullo stress idrico nei bacini dell'Africa occidentale si è ampiamente consolidata attorno a un nucleo metodologico che combina telerilevamento, modellistica idrologica e osservazioni di campo: nei 35 studi africani occidentali inclusi qui, il telerilevamento è impiegato nel 57% dei casi e la modellistica idrologica nel 43%. Gli studi disponibili convergono nel mostrare che l'espansione delle coltivazioni, il degrado della copertura naturale e il progressivo sigillamento del suolo alterano i bilanci idrici, più spesso attraverso un aumento del deflusso superficiale e dei picchi di portata, una riduzione relativa dell'infiltrazione e del ricaricamento, una ridistribuzione dei flussi e un'intensificazione delle pressioni stagionali sulla risorsa39,48,51; questa convergenza è supportata da 6 studi condotti in 4 paesi, sebbene da soli 3 gruppi di ricerca mutuamente indipendenti, e va interpretata tenendo conto di tale limitazione. Nessuna singola tecnica può, da sola, cogliere l'intera complessità del fenomeno. I dispositivi in situ rimangono essenziali per la verifica idrologica sul campo e la comprensione dei processi; il telerilevamento è indispensabile per catturare la dinamica territoriale su aree estese e talvolta transfrontaliere; modelli idrologici concettuali e semidistribuiti sono necessari per tradurre i cambiamenti spaziali in risposte idrologiche e per testare scenari prospettici; gli approcci basati sull'apprendimento automatico (machine learning) migliorano la classificazione, l'imputazione e alcune capacità predittive, mentre i modelli basati su grandi campioni offrono una via ancora inesplorata per la previsione nei numerosi bacini non strumentati della regione; infine, i modelli fisicamente basati o integrati offrono la migliore rappresentazione dei processi superficie-sottosuolo, ma richiedono dati, capacità computazionali ed esperienza notevoli. La superiorità metodologica, pertanto, risiede meno in un singolo strumento che nell'architettura del disegno della valutazione, per la quale il quadro decisionale proposto nella Figura 3 offre una procedura esplicita.
Nel contesto dell'Africa occidentale, la strategia più rilevante consiste nel costruire quadri graduati e ibridi che combinino dati aperti, osservazioni mirate, mappature accurate, scenari territoriali espliciti, modellistica idrologica trasparente e analisi sistematiche dell'incertezza. Un tale approccio è scientificamente sostenibile, più economicamente vantaggioso e operativamente più utile per la pianificazione del territorio, la gestione delle dighe, la prevenzione delle inondazioni, la protezione delle falde acquifere e l'adattamento ai cambiamenti climatici. La priorità per i prossimi anni dovrà essere rafforzare la qualità e l'apertura dei dati, il confronto tra modelli, la validazione multivariabile, l'integrazione esplicita delle fini dinamiche urbane e del compartimento delle acque sotterranee, entrambi risultati quantitativamente sottorappresentati in questa revisione, l'ampliamento geografico della base delle evidenze oltre i quattro paesi che attualmente la dominano, e la co-costruzione con i gestori delle risorse idriche e le parti interessate territoriali, affinché le diagnosi sullo stress idrico si traducano efficacemente in decisioni di pianificazione e investimento.
Figura 1: Diagramma di flusso PRISMA 2020 per l'identificazione, la selezione e l'inclusione dei documenti. Numero di documenti identificati in ciascun database e archivio, rimossi per duplicati, valutati a livello di titolo e riassunto, esaminati come testi completi, esclusi con relative motivazioni e infine inclusi nella sintesi qualitativa e quantitativa. Le ricerche sono state eseguite tra il 12 gennaio 2026 e il 17 aprile 2026. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.
Figura 2: Diagramma concettuale che collega l'uso del suolo, il cambiamento della copertura del suolo e l'urbanizzazione allo stress idrico, e mappa le otto famiglie metodologiche sulla catena causale. I fattori di pressione (espansione delle coltivazioni, deforestazione, compattazione e incrostazione del suolo, sigillatura del suolo e modifica del drenaggio) agiscono sui processi idrologici (intercettazione, evapotraspirazione, infiltrazione, formazione della deflussione, ricarica, scambio tra fiume e acquifero), che a loro volta producono i componenti dello stress idrico (deficit delle acque superficiali, abbassamento della falda, deficit di umidità del suolo, irregolarità del deflusso, picchi di piena). Ogni famiglia metodologica è posizionata al livello della catena che osserva, mappa, spiega o simula. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.
Figura 3: Schema decisionale operativo per la selezione di un assemblaggio metodologico nei bacini idrografici dell'Africa occidentale. Quattro filtri sequenziali, ovvero la domanda scientifica, la scala spaziale, i dati effettivamente disponibili e l'orizzonte temporale della decisione e le risorse, conducono a una combinazione raccomandata di metodi, insieme ai requisiti minimi di validazione e alla comunicazione dell'incertezza prevista per ciascun ramo. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.
Tabella 1: Stringhe di ricerca complete e le loro adattamenti specifici per piattaforma. Stringhe booleane utilizzate in ciascun database e archivio, restrizioni di campo, filtri linguistici, data di esecuzione e numero di record restituiti da ciascuna fonte. Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella 2: Casi di studio rappresentativi considerati nell'analisi comparativa. Area di studio, paese, area di bacino, periodo dello studio, metodo principale utilizzato, variabili di calibrazione e validazione, metriche di prestazione riportate (NSE, KGE, R2, bias percentuale, accuratezza complessiva, kappa di Cohen) e contributo specifico di ciascuno studio alla valutazione dello stress idrico nell'Africa occidentale. Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella 3: Distribuzione dei record dell'Africa occidentale inclusi per paese e per periodo. Numero e proporzione di record per paese e per periodo quinquennale di pubblicazione, con le famiglie metodologiche applicate in ciascun paese. Cliccare qui per scaricare questo file.
Tabella 4: Distribuzione dei record dell'Africa occidentale inclusi per famiglia metodologica. Numero e proporzione di record per i quali ciascuna famiglia rappresenta l'approccio principale, numero per i quali è un approccio secondario e paesi corrispondenti. Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella 5: Confronto sintetico delle principali tecniche sperimentali utilizzate per valutare lo stress idrico nei bacini dell'Africa occidentale. Confronto su cinque dimensioni: accuratezza e affidabilità espresse attraverso le metriche di prestazione riportate dagli studi di riferimento, costo e fattibilità, capacità di catturare la complessità, scale spaziali e temporali rilevanti e idoneità al contesto regionale. Cliccare qui per scaricare il file.
Dichiarazioni
Gli autori dichiarano di non avere conflitti di interessi relativi a questa revisione.
Ringraziamenti
Gli autori ringraziano i loro colleghi e il VM Group Multiservices per aver fornito commenti critici sulle versioni precedenti del manoscritto e per il finanziamento di questo articolo.
Riferimenti
- Food and Agriculture Organization of the United Nations. AQUASTAT – FAO’s Global Information System on Water and Agriculture. Rome: FAO; 2025.
- UN-Water. World Bank Group: Africa Water Center – Strengthening Capacity in the Water Sector [Internet]. New York: UN-Water. Available from: https://www.unwater.org/news/world-bank-group-africa-water-center-strengthening-capacity-water-sector
- Descroix L, et al. Evolution of Surface Hydrology in the Sahelo-Sudanian Strip: An Updated Review. Water. 2018;10(6):748.
- Leblanc MJ, et al. Land clearance and hydrological change in the Sahel: SW Niger. J Hydrol. 2008;375(1-2):241-52.
- Dauda AP, et al. Simultaneous increase in temperature and dry days in the West African transboundary Benue River Basin. Environ Earth Sci. 2024;83(12):369.
- Garba I, Descroix L, Panthou G, et al. Extreme rainfall characterization under climate change and rapid population growth in Niamey, Niger. Heliyon. 2023;9(4):e15063.
- Qin Y, et al. Flexibility and intensity of global water use. Nat Sustain. 2019;2(6):515-23.
- Mashala MJ, Dube T, Mudereri BT, Ayisi KK, Ramudzuli MR. A Systematic Review on Advancements in Remote Sensing for Assessing and Monitoring Land Use and Land Cover Changes Impacts on Surface Water Resources in Semi-Arid Tropical Environments. Remote Sens. 2023;15(16):3926.
- Salvadore E, Bronders J, Batelaan O. Hydrological modelling of urbanized catchments: A review and future directions. J Hydrol. 2015;529:62-81.
- Obahoundje S, Ofosu EA, Kiem AS, et al. Potential impacts of climate, land use and land cover changes on hydropower generation in West Africa: a review. Environ Res Lett. 2022;17:043005.
- Arfasa GF, Owusu-Sekyere E, Doke DA, Ayisi Ampofo J. Impacts of climate and land use/cover changes on the sustainability of irrigation water in West Africa: a systematic review. All Earth. 2024;36(1):1-13.
- Anggraini R, Baja S, Neswati R. Assessing the impact of land use change on ecosystem service using GIS and remote sensing technology: a review. IOP Conf Ser Earth Environ Sci. 2025;1525(1):012030.
- Page MJ, et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021;372:n71.
- Moriasi DN, et al. Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Trans ASABE. 2007;50(3):885-900.
- Mounirou LA, Zouré CO, Yonaba R, et al. Multi-scale analysis of runoff from a statistical perspective in a small Sahelian catchment under a semi-arid climate. Arab J Geosci. 2020;13(4):154.
- Cornelissen T, Diekkrüger B, Giertz S. A comparison of hydrological models for assessing the impact of land use and climate change on discharge in a tropical catchment. J Hydrol. 2013;498:221-36.
- Bormann H, Diekkrüger B, Hauschild M, et al. Regional hydrological modeling in Benin (West Africa): uncertainty issues versus scenarios of expected future environmental change. Phys Chem Earth. 2005;30(6-7):447-59.
- Yira Y, Diekkrüger B, Steup G, Bossa AY. Modeling land use change impacts on water resources in a tropical West African catchment (Dano, Burkina Faso). J Hydrol. 2016;537:187-99.
- Op de Hipt F, et al. Applying SHETRAN in a Tropical West African Catchment (Dano, Burkina Faso)—Calibration, Validation, Uncertainty Assessment. Water. 2017;9(2):101.
- Idrissou M, et al. Modeling the Impact of Climate and Land Use/Land Cover Change on Water Availability in an Inland Valley Catchment in Burkina Faso. Hydrology. 2022;9(1):12.
- Poméon T, Diekkrüger B, Springer A, Kusche J, Eicker A. Multi-objective validation of SWAT for sparsely-gauged West African river basins: a remote sensing approach. Water. 2018;10(4):451.
- Bodjrènou R, Yira Y, Ahamidé B, Diekkrüger B. Assessment of Current and Future Land Use/Land Cover in the Oueme Basin (Benin, West Africa) under a Changing Climate. Sustainability. 2023;15(3):2245.
- Ganni Mampo OM, Diekkrüger B, Näschen K, et al. Rainfall and streamflow variability in North Benin, West Africa. J Hydrol Reg Stud. 2025;57:101952.
- Awotwi A, Yeboah F, Kumi M. Assessing the impact of land cover changes on water balance components of White Volta Basin in West Africa. Water Environ J. 2015;29(2):259-67.
- Aduah MS, Jewitt GPW, Toucher ML. Assessing Impacts of Land Use Changes on the Hydrology of a Lowland Rainforest Catchment in Ghana, West Africa. Water. 2018;10(1):9.
- . Togbévi QF, Sintondji LO. Hydrological response to land use and land cover changes in a tropical West African catchment (Couffo, Benin). AIMS Geosci. 2021;7(3):338-54.
- Bodjrènou R, Yira Y, Diekkrüger B, et al. Investigating the impacts of climate and land use/cover change on hydrological fluxes in the Oueme Delta hydrosystem using ParFlow-CLM. Sci Rep. 2026;16:39679.
- ORSTOM. Étude hydrologique de bassins urbains à Niamey [Hydrological study of urban catchments in Niamey]. Niamey: Office de la Recherche Scientifique et Technique Outre-Mer; 1979. French.
- Boko BA, et al. High-Resolution, Integrated Hydrological Modeling of Climate Change Impacts on a Semi-Arid Urban Watershed in Niamey, Niger. Water. 2020;12(2):364.
- Olofintoye OO, Salami AW, Ajayi EO. A study on the applicability of a SWAT model in predicting the water yields and water balance of the Upper Oueme catchment, Benin Republic. Slovak J Civ Eng. 2022;30(1):48-58.
- Guan M, Sillanpää N, Koivusalo H. Modeling and assessment of hydrological changes in a developing urban catchment. Hydrol Process. 2015;29(13):2880-94.
- Sambou MHA, et al. Prediction of land use and land cover change in two watersheds in the Senegal River basin (West Africa) using the Multilayer Perceptron and Markov chain model. Geomat Nat Hazards Risk. 2023;14(1):2231137.
- Lu D, Mausel P, Brondízio E, Moran E. Change detection techniques. Int J Remote Sens. 2004;25(12):2365-401.
- Blatchford ML, Mannaerts CM, Njuki SM, et al. Evaluation of WaPOR V2 evapotranspiration products across Africa. Hydrol Process. 2020;34(15):3200-21.
- Cannella G, Pezzoli A, Tiepolo M. Comparative trend analysis of precipitation indices in several towns of the Sirba River catchment (Burkina Faso) from CHIRPS and TAMSAT rainfall estimates. Climate. 2024;12(12):208.
- Houngnibo MCM, et al. Validation of high-resolution satellite precipitation products over West Africa for rainfall monitoring and early warning. Front Clim. 2023;5:1185754.
- Kouakou C, et al. Comparison of gridded precipitation estimates for regional hydrological modeling in West and Central Africa. J Hydrol Reg Stud. 2023;47:101409.
- Barbosa SA, Pulla ST, Williams GP, et al. Evaluating Groundwater Storage Change and Recharge Using GRACE Data: A Case Study of Aquifers in Niger, West Africa. Remote Sens. 2022;14(7):1532.
- Ouarani M, et al. Exploring groundwater recharge mechanisms in a semi-arid coastal aquifer using isotopic analysis, remote sensing, and hydrological modeling. In: AGU Fall Meeting Abstracts 2023. Washington (DC): AGU; 2023. p. H04-05.
- Aloui S, Gires A, Hoang KD, et al. A review of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) studies in Mediterranean watersheds: Lessons for data-scarce environments. Environ Int. 2023;171:107684.
- Aboelnour M, Gitau MW, Engel BA. A comparison of streamflow and baseflow responses to land-use change and the variation in climate parameters using SWAT. Water. 2020;12(1):191.
- Locke KA, Shanafield M, Cook PG, Simmons CT. Modeling relationships between land use and water quality: a critical review of statistical approaches. Environ Int. 2024;188:108703.
- Toure M, et al. Machine learning approaches for imputing missing meteorological data in Senegal. Appl Comput Geosci. 2025;27:100281.
- Polasky A, Evans JL, Fuentes JD. Statistical downscaling for precipitation projections in West Africa. Theor Appl Climatol. 2023;155(1):327-47.
- Arsenault R, Martel JL, Brunet F, et al. Continuous streamflow prediction in ungauged basins: long short-term memory neural networks clearly outperform traditional hydrological models. Hydrol Earth Syst Sci. 2023;27(1):139-57.
- Nearing G, et al. Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds. Nature. 2024;627(8004):559-63.
- Koffi B, et al. Impact of climate and land use/land cover change on Lobo reservoir inflow, West-Central of Côte d’Ivoire. J Hydrol Reg Stud. 2023;47:101417.
- Obahoundje S, Youan Ta M, Diedhiou A, Amoussou E, Kouadio K. Sensitivity of hydropower generation to changes in climate and land use in the Mono Basin (West Africa) using CORDEX dataset and WEAP model. Environ Process. 2021;8(3):1073-97.
- Ndiaye PM, Bodian A, Dezetter A, Ogilvie A, Goudiaby O. Sensitivity of global hydrological models to potential evapotranspiration estimation methods in the Senegal River Basin (West Africa). J Hydrol Reg Stud. 2024;53:101823.
- Togbévi QF, et al. A multi-model approach for analysing water balance and water-related ecosystem services in the Ouriyori catchment (Benin). Hydrol Sci J. 2020;65(14):2453-65.
- Kouassi AM, Gnangouin AYJ, Konan GR, Nassa RAK. Impacts of climate change on water stress in West Africa: case study of the N’zi (Bandama) watershed in Côte d’Ivoire. Int J Environ Clim Change. 2022;12(12):472-83.