Ocena wpływu zmian w użytkowaniu i pokryciu terenu oraz urbanizacji na stres wodny w dorzeczach Afryki Zachodniej: systematyczny przegląd metodologiczny

Valère-Carin Jofack Sokeng; Nakouana Timité; Toto Marc Zahui; Kouamé Koffi Fernand; Koné Tiémoman

doi:10.3791/72287

Artykuł przeglądowy

Ocena wpływu zmian w użytkowaniu i pokryciu terenu oraz urbanizacji na stres wodny w dorzeczach Afryki Zachodniej: systematyczny przegląd metodologiczny

0 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/72287

⸱

25 września 2026

Valère-Carin Jofack Sokeng¹^,² , Nakouana Timité¹ , Toto Marc Zahui¹ , Kouamé Koffi Fernand¹ , Koné Tiémoman¹

¹Digital Research and Expertise Unit (Unité de Recherche et d'Expertise Numérique), Virtual University of Côte d’Ivoire (Université Virtuelle de Côte d’Ivoire), ²VM Group Multiservices

W tym artykule

Podsumowanie

Niniejszy przegląd systematycznie porównuje główne techniki eksperymentalne stosowane do oceny wpływu zmian w użytkowaniu i pokryciu terenu oraz urbanizacji na stres wodny w dorzeczach Afryki Zachodniej, określając częstotliwość zastosowania każdej z tych technik, raportowane wskaźniki wydajności oraz rozkład dowodów w poszczególnych krajach.

Streszczenie

Stres wodny jest jednym z głównych ograniczeń środowiskowych i społeczno-ekonomicznych w Afryce Zachodniej, gdzie wzrost populacji, ekspansja rolnictwa, uszczelnianie gleb, zmienność hydroklimatyczna oraz rosnąca presja na wody powierzchniowe i podziemne szybko przekształcają funkcjonowanie zlewni. Ocena wpływu zmian użytkowania i pokrycia terenu (LULC) oraz urbanizacji wymaga podejść metodologicznych łączących dynamikę przestrzenną krajobrazów z obserwowanymi lub symulowanymi odpowiedziami hydrologicznymi. Niniejszy przegląd stanowi porównawczą i krytyczną analizę głównych technik stosowanych w regionie: instrumentowanych zlewni i obserwacji in situ, kontrolowanych eksperymentów polowych i laboratoryjnych, satelitarnego teledetekcji i analizy wieloczasowej, metod zorientowanych na wody podziemne, konceptualnego, półrozproszonego, fizycznego i zintegrowanego modelowania hydrologicznego powierzchniowo-podziemnego, podejść statystycznych i uczenia maszynowego oraz metod hybrydowych łączących scenariusze użytkowania terenu i klimatu. Proces wyszukiwania i selekcji przebiegał zgodnie z przejrzystym protokołem opartym na PRISMA i przyniósł 51 włączonych rekordów, z których 35 dotyczy Afryki Zachodniej. W korpusie dominuje modelowanie hydrologiczne oparte na teledetekcji, stanowiąc 15 z 35 rekordów z Afryki Zachodniej (43%), w szczególności z wykorzystaniem SWAT, ACRU, WaSiM, CEQUEAU, SHETRAN, HydroGeoSphere i ParFlow-CLM; raportowana wydajność Nasha-Sutcliffego (NSE), wydajność Klinga-Gupty (KGE) i współczynnik determinacji zazwyczaj mieszczą się w zakresie od około 0,6 do 0,9, co według standardowych wytycznych oceny jest wynikiem zadowalającym do bardzo dobrego. Studia statystyczne i uczenia maszynowego stanowią 8 z 35 rekordów, natomiast badania skoncentrowane na obszarach miejskich i wodach podziemnych pozostają rzadkie. Ponadto 8 z 35 rekordów pochodzi z jednej sieci badawczej, zatem kilka regionalnych wniosków opiera się na wąskiej i częściowo niezależnej bazie dowodowej. Sieci in situ pozostają niezbędne dla zrozumienia procesów, ale są ograniczone kosztami i niską gęstością; podejścia oparte wyłącznie na satelitach cierpią z powodu zachmurzenia i konfuzji spektralnej w strefach subwilgotnych. Najbardziej obiecujące postępy leżą w wieloźródłowych i wieloskalowych ramach łączących ukierunkowaną instrumentację, satelitarne serie czasowe, zintegrowane modelowanie hydrologiczne, scenariusze terytorialne, systematyczne analizy niepewności oraz współtworzenie z podmiotami zajmującymi się zarządzaniem wodą i planowaniem.

Wprowadzenie

Afryka Zachodnia doświadcza rosnącej presji na zasoby wodne ze względu na połączone efekty zmienności klimatu, wzrostu populacji, ekspansji rolnictwa, przyspieszonej urbanizacji oraz degradacji ekosystemów. Regionalne diagnozy wodne wskazują na spadek dostępności wody na mieszkańca, intensyfikację konkurencji między różnymi sposobami wykorzystania wody oraz rosnącą wrażliwość na susze, powodzie i ekstrema hydroklimatyczne¹^,². W strefach Sahelu i Sudanu trajektorie hydrologiczne obserwowane w ostatnich dziesięcioleciach były często paradoksalne: w kilku dorzeczach odcieki i powodzie wzrosły, mimo że roczne opady nie zwiększyły się w tym samym tempie, co odnowiło zainteresowanie rolą zmian w użytkowaniu gruntów i przekształceń stanu powierzchni³^,⁴. Niedawne badania raportują również jednoczesny wzrost temperatury i liczby dni suchych w transgranicznym dorzeczu Benue, co potęguje presję hydroklimatyczną na zlewnie Afryki Zachodniej⁵. W Niamey ewolucja ekstremalnych opadów pod wpływem połączonego działania zmian klimatu i szybkiego wzrostu populacji dodatkowo zwiększyła podatność dzielnic najbardziej narażonych na powodzie⁶.

Term stres wodny jest tutaj użyty w szerokim znaczeniu, obejmując deficyty w dostępności wód powierzchniowych i podziemnych, spadek wilgotności gleby dostępnej dla roślinności i rolnictwa, zwiększony szybki spływ kosztem zasilania, większą nieregularność przepływu strumieni oraz napięcia w dostępie do wody i jej podziale w skalach zlewni. Ta definicja operacyjna jest szczególnie odpowiednia dla Afryki Zachodniej, gdzie podatność jest powiązana nie tylko ze średnimi rocznymi objętościami, ale także z silną sezonowością opadów, nieciągłym charakterem sieci monitorujących, przewagą gospodarek agro-pastoralnych oraz szybkim wzrostem peryferii miejskich²^,³. Perspektywa uzupełniająca podkreśla również intensywność i elastyczność wykorzystania wody, które znacznie różnią się w zależności od nawadniania, użytkowania domowego, magazynowania w zbiornikach i produkcji energii⁷. Miejskie zaopatrzenie w wodę oraz bezpieczeństwo wodne dużych metropolii nadmorskich i sahelskich stają się zatem coraz bardziej istotnym problemem strukturalnym dla planowania przestrzennego.

Zmiany w użytkowaniu i pokryciu terenu (LULC) wpływają na procesy hydrologiczne poprzez kilka mechanizmów: usuwanie lub degradację okrywy roślinnej, rozszerzanie gruntów ornych, zagęszczanie gleby, tworzenie skorupy powierzchniowej, rozwój powierzchni nieprzepuszczalnych, modyfikację sztucznego drenażu, fragmentację terenów podmokłych oraz zaburzanie wymiany między wodami powierzchniowymi a podziemnymi³^,⁴^,⁸^,⁹. W kontekście miejskim zwiększenie obszarów zabudowy i dróg przyspiesza koncentrację spływu, potęguje szczyty powodziowe i modyfikuje infiltrację; w kontekście wiejskim ekspansja gruntów uprawnych i wylesianie mogą zwiększać spływ, erozję i zamulanie, jednocześnie redukując ewapotranspirację lub zasilanie, w zależności od gleb i topografii³^,⁴. Rzetelna ocena tych efektów nie może opierać się na jednej grupie narzędzi: badania w Afryce Zachodniej wykorzystują obserwacje in situ, zlewnie eksperymentalne, teledetekcję, skupione modele opad-spływ, rozproszone i zintegrowane modele powierzchniowo-podziemne, grawimetrię satelitarną i znaczniki izotopowe dla wód podziemnych, a coraz częściej także metody statystyczne i uczenia maszynowego.

Niemniej jednak niewiele syntez w sposób jawny porównuje te podejścia w kontekście Afryki Zachodniej, koncentrując się na ich zdolności do diagnozowania stresu wodnego wywołanego zmianami LULC oraz urbanizacją, a istniejące przeglądy regionalne rzadko przedstawiają powtarzalny protokół wyszukiwania lub ilościowy opis podsumowywanych dowodów¹⁰^,¹¹^,¹². Niniejszy przegląd realizuje zatem pięć uzupełniających się celów: (i) zidentyfikowanie, za pomocą przejrzystego protokołu opartego na PRISMA¹³, głównych technik eksperymentalnych stosowanych do oceny wpływu zmian LULC i urbanizacji na stres wodny w zlewniach Afryki Zachodniej; (ii) porównanie ich zasad, raportowanej skuteczności, wymagań dotyczących danych i ograniczeń z wykorzystaniem wskaźników ilościowych (efektywność Nasha-Sutcliffe'a (NSE); efektywność Klinga-Gupty (KGE); współczynnik determinacji, R²; ogólna dokładność klasyfikacji; kappa Cohena); (iii) ilościowe określenie rozkładu bazy dowodowej z podziałem na kraje, okresy, rodziny metodologiczne i grupy badawcze oraz wskazanie, ile niezależnych grup wspiera każdy wniosek regionalny; (iv) omówienie istotności każdej rodziny w odniesieniu do skal przestrzennych i czasowych oraz niedoboru danych; oraz (v) zaproponowanie operacyjnego modelu podejmowania decyzji i wytycznych metodologicznych dla przyszłych badań i wsparcia decyzji. Przegląd zorganizowano wokół ośmiu rodzin metodologicznych, po których następuje wielokryterialna analiza porównawcza, model decyzyjny oraz omówienie wyzwań, możliwości i priorytetów badawczych.

Przegląd i perspektywa

Metodologia przeglądu: protokół wyszukiwania, kryteria kwalifikowalności i przesiewanie

Systematyczny protokół oparty na wytycznych PRISMA regulował proces identyfikacji, przesiewania i wyboru¹³. Przeszukiwania objęły bazy Scopus, Web of Science Core Collection, ScienceDirect, Wiley Online Library, MDPI i Google Scholar (pierwsze 200 wyników uporządkowanych według trafności), repozytoria HAL, IRD/Horizon, WASCAL i FAO/AQUASTAT oraz regionalne archiwa uniwersyteckie, w języku francuskim i angielskim; listy referencyjne włączonych rekordów zostały poddane analizie wstecznej. Zastosowano dwa łańcuchy operatorów Boole'a, jeden tematyczny i jeden zorientowany na metodologię; oba zostały przedstawione w całości, wraz z adaptacjami do poszczególnych platform oraz liczbą wyników dla każdego źródła, w Tabeli 1. Zakres czasowy objął lata od 1979 do 2026, przy czym wstępne wyszukiwanie przeprowadzono 12 stycznia 2026 roku, a końcową aktualizację 17 kwietnia 2026 roku.

Zapisy kwalifikowano do analizy tylko wtedy, gdy spełniały wszystkie cztery kryteria: dotyczyły zlewni w Afryce Zachodniej lub metody wyraźnie możliwej do przeniesienia na warunki Afryki Zachodniej, gdzie brakuje danych; zawierały jawne, a nie przypadkowe ujęcie zmian LULC lub urbanizacji; opisem metody była procedura możliwa do odtworzenia, obejmująca źródła danych, model i strategię kalibracji; oraz posiadały status publikacji recenzowanej lub możliwej do prześledzenia literatury szarej. Odrzucano zapisy o charakterze czysto koncepcyjnym, ograniczone wyłącznie do jakości wody lub ekologii, pochodzące spoza regionu, pozbawione przenoszalnej treści metodologicznej lub niedostępne w pełnym tekście. Tytuły i streszczenia były niezależnie przesiewane przez dwóch autorów, a ewentualne rozbieżności rozstrzygał trzeci autor. Ekstrakcja danych obejmowała zlewnię i kraj, powierzchnię, okres, rodzinę metodologiczną, model lub algorytm, dane wejściowe, zmienne kalibracyjne i walidacyjne, raportowane metryki, zmiany hydrologiczne oraz ujęcie niepewności. Liczba rekordów na każdym etapie została przedstawiona na Rysunku 1, a wyekstrahowane dowody w Tabeli 2. Badania pogrupowano w osiem kategorii analitycznych, przypisując każdą do rodziny, która wniosła główny wkład; rodziny wtórne odnotowano osobno, aby nie pominąć żadnego wkładu.

Ilościowe charakterystyki bazy dowodowej

Korpus obejmuje 51 rekordów, z czego 35 odnosi się do Afryki Zachodniej, a 16 stanowi odniesienia metodologiczne lub porównawcze z innych regionów. Wśród 35 rekordów rozkład geograficzny jest nierównomierny: Benin 8 rekordów (23%), Burkina Faso i Niger po 5 (po 14% każdy), Senegal 3 (9%), Ghana i Wybrzeże Kości Słoniowej po 2 (po 6% każdy), transgraniczne dorzecza Mono i Benue po 1 (po 3% każdy) oraz 8 badań regionalnych (23%) bez przypisania do konkretnego państwa. Mali, Gwinea, Sierra Leone, Liberia, Togo i Gambia nie dostarczyły żadnego dedykowanego badania zlewni. Publikacje są aktualne: 2 rekordy pochodzą sprzed 2010 roku, 9 powstało między 2010 a 2019 rokiem, a 24 (69%) datowane są od 2020 roku wzwyż (Tabela 3).

Rozkład według rodzin metodologicznych, przedstawiony w Tabeli 4, jest równie nierównomierny: statystyka i uczenie maszynowe 8 z 35 (23%), modelowanie koncepcyjne i półrozproszone 7 (20%), modelowanie rozproszone i zintegrowane 5 (14%), obserwacje in situ 3 (9%), teledetekcja jako podejście podstawowe 3 (9%), hybrydowe łańcuchy scenariuszy 3 (9%), syntezy regionalne 3 (9%) oraz metody zorientowane na wody podziemne 2 (6%). Uwzględniając również wkład pomocniczy, teledetekcja pojawia się w 20 rekordach (57%), a modelowanie hydrologiczne w 15 (43%) – ta para stanowi metodologiczny fundament tej dziedziny.

Dwie cechy warunkują, z jaką pewnością można formułować wnioski regionalne. Eksperymenty kontrolowane są niemal nieobecne jako podejście podstawowe, przy czym tylko 1 zapis opiera się na pomiarach w skali działki¹⁵, w związku z czym parametry hydrodynamiczne w modelach rozproszonych są w dużej mierze przenoszone z innych badań, a nie mierzone lokalnie. Korpus nie jest również w pełni niezależny: 8 zapisów (23%) pochodzi z jednej sieci skoncentrowanej wokół Uniwersytetu w Bonn i programu WASCAL¹⁶^,¹⁷^,¹⁸^,¹⁹^,²⁰^,²¹^,²²^,²³, zatem zbieżność między nimi częściowo odzwierciedla wspólne dane, łańcuchy modeli i parametryzację, a nie niezależną replikację.

W odniesieniu do głównych twierdzeń, ustalenie, że rozszerzanie gruntów ornych i degradacja okrywy roślinnej zwiększają spływ powierzchniowy oraz plon wody, jednocześnie redukując ewapotranspirację lub wkład wód podziemnych, jest potwierdzone przez 6 badań¹⁸^,²⁰^,²⁴^,²⁵^,²⁶^,²⁷ przeprowadzonych w 4 krajach i 4 systemach zlewni, ale w ramach zaledwie 3 wzajemnie niezależnych grup. Wzrost spływu w Sahelu związany z degradacją stanu powierzchni jest potwierdzony przez 3 niezależne grupy³^,⁴^,¹⁵. Twierdzenie, że urbanizacja w szczególności napędza zmiany w stresie wodnym, opiera się na 3 zapisach⁶^,²⁸^,²⁹ pochodzących od 3 grup, wszystkie skoncentrowane w Niamey, i jest zatem raportowane tutaj jako prawdopodobne, lecz słabo zreplikowane.

In situ obserwacje i instrumentowane zlewnie

Bezpośrednia obserwacja pozostaje najsolidniejszą podstawą wiązania transformacji krajobrazu ze stresem wodnym. Długie serie pomiarowe z obszaru Sahelu wykazały rolę stanów powierzchni, degradacji gleb oraz powiększania się obszarów odsłoniętej gleby w szybkim spływie obserwowanym w kilku basenach³^,⁴. Pionierskie pomiary w zlewniach miejskich Niamey w latach 60. i pod koniec lat 70. XX wieku udokumentowały współczynniki spływu osiągające kilkadziesiąt procent oraz czasy reakcji wynoszące około godziny, co wiązano z nieprzepuszczalnością powierzchni, sieciami dróg i organizacją drenażu²⁸. W basenach wiejskich i agropastoralnych instrumentacja służy głównie do kalibracji i walidacji modeli. Obszary Dano, Couffo, Ouémé, White Volta i Bonsa dostarczają danych dotyczących opadów, temperatury, wilgotności gleby, przepływu strumieni, a sporadycznie także wód podziemnych, co pozwala na określenie bilansów wodnych, zasilania i spływu¹⁶^,²⁴^,²⁵^,²⁶^,³⁰, a wspólna analiza opadów i przepływów w północnym Beninie pozwala oddzielić zmienność międzyroczną od trendów długoterminowych²³. Tam, gdzie sieć stacji pomiarowych jest rzadka, wielokryterialna walidacja narzędzia Soil and Water Assessment Tool (SWAT) z wykorzystaniem zdalnie wykrywanej ewapotranspiracji, wilgotności gleby oraz zasobów wodnych pochodnych z danych GRACE konsoliduje szacunki bilansu wodnego i redukuje efekt ekwifinalności²¹.

In situ procesy przechwytywania danych, a nie wskaźniki zastępcze, pozwalają na określenie odpowiedzi zdarzeń, progów, sezonowości oraz opóźnień między opadami, spływem a zasilaniem. Ich ograniczeniami są niska gęstość sieci, heterogeniczność protokołów, przerwane serie, koszty konserwacji oraz trudna ekstrapolacja na większe systemy lub systemy transgraniczne. Tylko 3 z 35 rekordów z Afryki Zachodniej (9%) opierają się głównie na pomiarach in situ, co stanowi wąską podstawę dla całej grupy danych, w której wszystkie pozostałe rekordy zależą od nich w celu walidacji.

Kontrolowane eksperymenty polowe i laboratoryjne

Eksperymenty kontrolowane są mniej rozpowszechnione niż modelowanie, lecz są niezbędne do zrozumienia mechanizmów. Obejmują one testy infiltracji, pomiary gęstości objętościowej i stabilności strukturalnej, nasyconą przewodność hydrauliczną, działki spływowe oraz obserwacje porównawcze na działkach uprawnych, ugorach, sawannach, gołej glebie i powierzchniach zurbanizowanych; w regionie Sahelu wyjaśniają one wzrost spływu poprzez tworzenie się skorupy glebowej, utratę pokrywy zielnej oraz koncentrację przepływu³^,⁴. Pomiary w układzie zagnieżdżonym od działki do zlewni w niewielkiej półpustynnej zlewni w Burkina Faso wykazują systematyczny spadek współczynników spływu wraz ze wzrostem skali pomiaru, co pozwala określić zależność od skali ograniczającą przeniesienie wyników z działek do modeli zlewni 15. W hydrologii miejskiej badania w Afryce Zachodniej pozostają opisowe, a nie eksperymentalne, opierając się na instrumentacji epizodycznej, opartej na poszczególnych zdarzeniach, zamiast na ciągłym monitoringu, co osłabia możliwość przypisania konkretnych skutków urbanizacji⁹^,²⁸. Doświadczenia z ciągle monitorowanych zlewni w fazie rozwoju w innych regionach pokazują, jak bardzo poprawia się precyzja przypisywania przyczyn, gdy monitoring przed i po zabudowie jest zaprojektowany od samego początku³¹. Takie eksperymenty izolują poszczególne procesy i umożliwiają realistyczną parametryzację, jednak pozostają zależne od lokalizacji i są najużyteczniejsze w połączeniu z ciągłym monitoringiem i modelowaniem.

Satelitarna teledetekcja i wieloczasowa analiza pokrycia terenu

Teledetekcja jest najczęstszym punktem wyjścia w analizie zmian LULC, wykorzystywaną w 20 z 35 zapisów dla Afryki Zachodniej (57%). Dominuje system Landsat ze względu na głębię czasową i bezpłatny dostęp; rozdzielczość Sentinel-2 poprawia dyskryminację klas, a dopełnieniem są radar Sentinel-1, MODIS, ALOS, pochodne cyfrowe modele wysokościowe (DEMs) oraz drony⁸^,²²^,³². Łańcuchy przetwarzania łączą korekcję atmosferyczną, kompozytowanie sezonowe, indeksy spektralne, klasyfikację nadzorowaną, ocenę dokładności oraz analizę przejść zmian³³, przy czym lasy losowe (random forest), maszyny wektorów nośnych (support vector machines) i głębokie sieci zastępują klasyfikatory największej wiarygodności. W dorzeczu Senegalu wykorzystanie danych Landsat wraz z lasami losowymi i wielowarstwowym perceptronem w modelu Markowa pozwoliło na prognozowanie przyszłego użytkowania gruntów w zlewniach Bafing i Falémé³²; w dorzeczu Ouémé narzędzie Land Change Modeler pozwoliło ilościowo określić przekształcanie terenów w grunty orne i osiedla²². Platformy chmurowe przyspieszają przetwarzanie serii czasowych⁸^,¹².

Druga generacja produktów operacyjnych może być bezpośrednio wykorzystywana jako ograniczenie hydrologiczne, jednak w skali regionalnej wciąż pozostaje ona niewystarczająco eksploatowana. Portal FAO WaPOR dostarcza dane o rzeczywistej ewapotranspiracji dla Afryki co dziesięć dni w rozdzielczościach 250, 100 i 30 m; walidacja kontynentalna w odniesieniu do czternastu stacji kowariancji wirów wykazała ogólny współczynnik R² na poziomie 0,61 oraz błąd średnio-kwadratowy wynoszący 1,04 mm d^-1³⁴. Produkty dotyczące wilgotności gleby, takie jak SMAP i rejestry ESA Climate Change Initiative, a także produkty opadowe, takie jak CHIRPS, TAMSAT i IMERG, dostarczają zmiennych komplementarnych niezbędnych do wielozmiennej walidacji³⁵^,³⁶. Tylko 1 z 35 rejestrów wykorzystuje satelitarny produkt ewapotranspiracji jako ograniczenie kalibracyjne²¹, co stanowi najwyraźniejszy zidentyfikowany tutaj obszar niewykorzystanego potencjału.

Znane ograniczenia obejmują zachmurzenie w porze deszczowej w strefach gwinejskich i subhumidnych, konfuzję spektralną pomiędzy ugorami, zdegradowanymi sawannami a uprawami oraz niewielką powierzchnię wtórnych obszarów miejskich. Raportowanie jest nierównomierne: ogólna dokładność na poziomie 80–90% i współczynnik kappa Cohena wynoszący około 0,75–0,90 są typowe dla regionalnych badań ujętych w niniejszym zestawieniu, jednak korpus zawiera również analizy wykrywania zmian bez raportowanej oceny dokładności, a dokładności dla poszczególnych klas dla obszarów zabudowanych i gołej gleby, które mają kluczowe znaczenie dla stresu wodnego w miastach, rzadko są wyszczególniane. Niepewności te przenoszą się na szacunki spływu, ewapotranspiracji i zasilania, dlatego walidacja siatkowych produktów opadowych jest krytycznym krokiem w skali regionalnej³⁵^,³⁶^,³⁷.

Metody zorientowane na wody podziemne: grawimetria, znaczniki i mapowanie zasilania

Wody podziemne stanowią główne źródło zaopatrzenia dla większości obszarów wiejskich i podmiejskich w Afryce Zachodniej, a mimo to są najmniej reprezentowaną składową: tylko 2 z 35 zapisów uznają je za główny obiekt badań, a kalibracja oparta wyłącznie na przepływach strumieni pozostaje normą. Trzy grupy metod pozwalają wypełnić tę lukę. Pierwszą z nich jest grawimetria satelitarna. Misja Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) oraz jej misja kontynuacyjna dostarczają miesięcznych anomalii całkowitego ziemskiego zapasu wody z rozdzielczością około 300 km, z których anomalie wód podziemnych są izolowane poprzez usunięcie modelowanych składników wilgotności gleby i wód powierzchniowych. Zastosowanie tej metody do warstw wodonośnych w południowym Nigrze pozwoliło na oszacowanie zmian zapasów i zasilania w miejscach, gdzie zapisy piezometryczne są rzadkie³⁸; z kolei w zastosowaniu odwrotnym ten sam sygnał pozwala ograniczyć wewnętrzne składniki bilansu wodnego, których nie można zidentyfikować na podstawie przepływów strumieni²¹. Niedopasowanie obszaru zasięgu pomiaru do zlewni ogranicza tę metodę do dużych dorzeczy, chyba że zastosuje się skalowanie w dół (downscaling).

Wskaźniki środowiskowe tworzą drugą grupę: stabilne izotopy, bilans masy chlorków oraz, w razie dostępności, tryt lub węgiel promieniotwórczy pozwalają odróżnić zasilanie rozproszone poprzez profil glebowy od zasilania skoncentrowanego poprzez stawy, doliny śródlądowe i obniżenia urbanistyczne; rozróżnienie to ma kluczowe znaczenie dla paradoksu Sahelu oraz oceny, czy urbanizacja zwiększa, czy zmniejsza całkowite zasilanie; zintegrowane projekty izotopowe, teledetekcyjne i modelowe w półpustynnych warstwach wodonośnych strefy przybrzeżnej można bezpośrednio przenieść na ten region³⁹. Po trzecie, mapowanie zasilania łączące teledetekcję z systemami informacji geograficznej jest opcją wymagającą najmniejszej ilości danych, jednak dostarcza ono informacji o potencjale względnym, a nie o wolumetrycznym zasilaniu i wymaga walidacji w oparciu o wydajność otworów wiertniczych¹². Zintegrowane modele powierzchniowo-podziemne symulują zasilanie w sposób jawny, przy znacznie wyższych kosztach²⁷^,²⁹.

Koncepcyjne i półrozproszone modelowanie hydrologiczne

Modelowanie hydrologiczne jest najpowszechniejszą drogą prowadzącą od dynamiki użytkowania terenu do mierzalnej odpowiedzi hydrologicznej, stanowiąc 15 z 35 rekordów (43%) po połączeniu wszystkich rodzin modeli. Modele koncepcyjne i półrozproszone, takie jak UHP, SWAT oraz model Agricultural Catchments Research Unit (ACRU), równoważą opis procesów, wykonalność kalibracji i wymagania dotyczące danych, a także pozwalają na testowanie scenariuszy użytkowania terenu i klimatu¹⁶^,¹⁸^,²⁰^,²⁴^,²⁵^,²⁶^,³⁰^,⁴⁰. Efektywność jest raportowana zgodnie z danymi źródłowymi i interpretowana według standardowych wytycznych, według których miesięczny współczynnik efektywności Nasha-Sutcliffe'a (NSE) powyżej 0,50 jest satysfakcjonujący, powyżej 0,65 dobry, a powyżej 0,75 bardzo dobry, przy błędzie systematycznym (percent bias) w granicach ±25% dla przepływu w ciekach¹⁴. Cornelissen i in. wykazali na przykładzie tropikalnego basenu w Beninie, że sam wybór modelu jest głównym źródłem niepewności, a dobra wydajność historyczna nie gwarantuje rzetelnej symulacji prospektywnej¹⁶.

Studia przypadków określają ilościowo analizowane zmiany. Model SWAT wykazał, że zmniejszenie naturalnej okrywy w dorzeczu Białej Volty obniżyło poziom wód powierzchniowych i przepływ bazowy, zwiększając jednocześnie ewapotranspirację²⁴. W zlewni rzeki Bonsa model ACRU powiązał utratę lasów na poziomie około 39% ze wzrostem przepływu w strumieniu do 37%²⁵. W dorzeczu Couffo w latach 2000–2011 obszary upraw rolnych zwiększyły się o 34%, podczas gdy powierzchnia sawanny, systemów agroleśnych i lasów spadła o 24–60%, poziom wód powierzchniowych wzrósł o 11 mm, a udział wód podziemnych i ewapotranspiracja spadły odpowiednio o 3,2 i 10,6 mm²⁶. Połączenie modelu użytkowania gruntów z Modelem Symulacji Bilansu Wodnego (WaSiM) w dolinach śródlądowych Burkina Faso wykazało rozpiętość modelu klimatycznego od -44% do +95% w całkowitym odpływie, co było wartością większą niż sam sygnał zmian użytkowania gruntów²⁰. Atutem tych badań jest możliwość przeprowadzania eksperymentów numerycznych, co jest niemożliwe w skali całego zlewni. Ich słabością jest kwestia strukturalna: reprezentacja jednostek hydrologicznych, regionalizacja parametrów, jakość numerycznego modelu terenu (DEM) i danych glebowych oraz ekwifinalność kalibracji¹⁷^,³⁰. Niedobór obserwacji wód podziemnych i wilgotności gleby często wymusza kalibrację opartą wyłącznie na przepływie strumienia, a spośród opracowanych w Tabeli 2 studiów modelowania tylko mniejszość została skalibrowana w oparciu o więcej niż jedną zmienną.

Rozproszone, oparte na fizyce i zintegrowane modelowanie powierzchni i podpowierzchni

Gdy cel wykracza poza sam przepływ strumienia i obejmuje sprzężone zachowanie infiltracji, wilgotności gleby, zwierciadła wody gruntowej, spływu oraz strumieni bocznych, odpowiednie stają się modele zintegrowane i oparte na fizyce²⁰^,²⁷^,²⁹. W przypadku Dano model WaSiM został wspólnie skalibrowany i zwalidowany pod kątem odpływu, wilgotności gleby i poziomu wód gruntowych, osiągając wartości R², NSE oraz efektywności Klinga-Gupty (KGE) w przedziale od 0,6 do 0,9 dla wszystkich trzech zmiennych, co stanowi jedną z niewielu dostępnych dla tego regionu autentycznych walidacji wielozmiennych¹⁸; model SHETRAN w tym samym zlewni osiągnął wartości od 0,66 do 0,79 wyłącznie dla odpływu¹⁹. Wysoko rozdzielczy model HydroGeoSphere zastosowany w półpustynnej zlewni miejskiej w Niamey traktował przepływ powierzchniowy i podpowierzchniowy jako w pełni sprzężone i wykazał, że samo zwiększenie rozdzielczości modelu klimatycznego nie poprawia jego wydajności²⁹.

W delcie rzeki Ouémé model ParFlow-CLM wspólnie wyznaczył spływ, ewapotranspirację, głębokość zwierciadła wody oraz wilgotność gleby, rozszerzając analizę o zmienne nieosiągalne za pomocą prostszych modeli²⁷. Zyskiem jest spójność fizyczna; kosztem są dane wejściowe, moc obliczeniowa, kalibracja i interpretacja. Modele te reprezentują 5 z 35 rekordów (14%), wykazując znaczny potencjał w instrumentowanych basenach pilotażowych oraz obszarach miejskich pod silną presją hydrologiczną⁴¹.

Podejścia statystyczne i uczenia maszynowego

Podejścia statystyczne zajmują pośrednią pozycję między obserwacją a modelowaniem opartym na procesach, łącząc metryki krajobrazowe lub klasy pokrycia terenu ze wskaźnikami hydrologicznymi, wykrywając punkty przełomowe i szacując trendy; w dorzeczach Afryki Zachodniej zazwyczaj uzupełniają one, a nie zastępują modele hydrologiczne⁴². Uczenie maszynowe działa na trzech poziomach. Pierwszym jest mapowanie pokrycia terenu, gdzie lasy losowe (random forest) i pokrewne algorytmy poprawiają klasyfikację i wykrywanie zmian⁸^,²²^,³². Drugim jest przygotowanie danych: imputacja brakujących serii meteorologicznych za pomocą drzew decyzyjnych, lasów losowych i ekstremalnego wzmacniania gradientu (extreme gradient boosting)⁴³, a także statystyczne downscaling projekcji opadów⁴⁴. Trzeci poziom, czyli sama prognoza hydrologiczna, jest w regionie najmniej rozwinięty. Sieci długiej krótkotrwałej pamięci (LSTM) trenowane wspólnie na dużych próbkach zlewni przewyższają modele koncepcyjne skalibrowane na zlewni docelowej w regionalizacji metodą leave-one-out, redefiniując prognozowanie w nieopomiarowanych zlewniach (PUB) jako agregację danych, a nie transfer parametrów⁴⁵; globalny model LSTM typu enkoder-dekoder zrównał się lub przewyższył uznany system prognozowania w nieopomiarowanych zlewniach, przy czym największe zyski odnotowano w regionach o rzadkich danych, w tym w Sahelu⁴⁶. Żadna z analizowanych prac nie stosuje takich modeli w zlewni Afryki Zachodniej, co sprawia, że regionalne eksperymenty LSTM i PUB na zagregowanych rekordach przepływów rzek Niger, Volta i Senegal stanowią konkretny priorytet, warunkowany dostępnością otwartego regionalnego zbioru danych o cechach zlewni i seriach przepływów, który obecnie nie istnieje. Uczenie maszynowe dobrze radzi sobie z nieliniowością, złożonymi interakcjami i fuzją wielu źródeł danych oraz jest skuteczne w precyzyjnej klasyfikacji obszarów miejskich. Jego interpretowalność jest niższa niż w przypadku modeli opartych na procesach, wydajność zależy od jakości danych treningowych, a ekstrapolacja w warunkach głębokich zmian użytkowania terenu lub zmian klimatycznych pozostaje niepewna¹².

Podejścia hybrydowe i sprzężone scenariusze użytkowania terenu i klimatu

Najbardziej uderzającą tendencją ostatniej dekady jest hybrydyzacja: łączenie mapowania wieloczasowego, projekcji przyszłych zmian, skalibrowanych modeli hydrologicznych oraz regionalnych scenariuszy klimatycznych w taki sposób, aby można było oddzielić efekty klimatyczne, efekty użytkowania gruntów oraz ich wzajemne oddziaływania¹⁰^,¹⁸^,²⁰^,⁴⁷. Yira i inni wykorzystali takie sprzężenie w Dano do oceny wydajności wodnej i przepływu strumieni w ramach pięciu scenariuszy użytkowania gruntów¹⁸. W dorzeczu Lobo model Land Change Modeler, modele CORDEX oraz CEQUEAU pozwoliły na ilościowe określenie wpływu na dopływy do zbiorników, co zilustrowało operacyjną użyteczność tych łańcuchów w zarządzaniu zbiornikami i zaopatrzeniem miejskim⁴⁷. Model Water Evaluation and Planning (WEAP) został zastosowany w dorzeczu Mono do analizy wpływu klimatu, LULC oraz rozwoju na zasoby wodne i energetykę wodną⁴⁸.

Hybrydowe systemy modelowania najlepiej nadają się do wspierania procesów podejmowania decyzji, ponieważ odpowiadają na konkretne pytania: co stanie się z odpływem powierzchniowym, jeśli urbanizacja będzie postępować, lub co stanie się z zasilaniem wód podziemnych, jeśli sawanny zostaną przekształcone w grunty orne. Ich wadą jest kumulacja niepewności wynikająca z klasyfikacji, scenariuszy przejść, modeli klimatycznych oraz struktury hydrologicznej, co wymaga przeprowadzenia analiz wrażliwości i zastosowania ansambli wielomodelowych¹⁷^,⁴⁰. W przypadkach, gdy raportowane są zakresy rozbieżności, komponent modelu klimatycznego zazwyczaj dominuje nad komponentem użytkowania terenu²⁰, zatem średnia z ansamblu przedstawiona bez wskazania rozbieżności jest myląca z punktu widzenia planowania.

Analiza porównawcza podejść

Porównanie metod musi uwzględniać różnorodność pytań naukowych: niektóre techniki służą do pomiaru, inne do mapowania, wyjaśniania lub symulacji. Nie istnieje jedna najlepsza metoda, a jedynie zestawy narzędzi w mniejszym lub większym stopniu dostosowane do problemu, skali, danych oraz badanej formy stresu wodnego (Rysunek 2). Aby uniknąć etykiet jakościowych, porównanie w Tabeli 5 zostało w miarę możliwości wyrażone za pomocą raportowanych wskaźników: NSE, KGE, R² oraz błędu procentowego (percent bias) dla symulacji, a także ogólnej dokładności i kapy Cohena dla klasyfikacji, interpretowanych w odniesieniu do ustalonych progów¹⁴. Bezpośrednia obserwacja jest najwiarygodniejsza w zakresie tego, co mierzy, jednak jej wiarygodność terytorialna zależy od reprezentatywności sieci, a współczynniki spływu w skali działek nie mogą być przeniesione na skalę zlewni¹⁵. Modele dostarczają wglądu w rozkład przestrzenny, przy czym kalibracja i walidacja w Afryce Zachodniej dla NSE, KGE i R² mieszczą się głównie w zakresie 0,6–0,9, co według standardowych kryteriów oznacza wynik od dobrego do bardzo dobrego¹⁴^,¹⁸^,¹⁹; jednak w większości przypadków osiągnięto to dla przepływu strumienia, a walidacja wielozmienna wykazuje, że porównywalne wyniki przepływu mogą współistnieć z wyraźnie różnymi wewnętrznymi bilansami wodnymi¹⁶^,²¹. Teledetekcja skutecznie wykrywa przejścia, osiągając dokładność na poziomie 80–90% i wartość kapy bliską 0,75–0,90 przy połączeniu serii wieloźródłowych, walidacji gruntowej i odpornych algorytmów, natomiast jej skuteczność spada, gdy klasy są bliskie spektralnie³³. Wrażliwość modeli na sformułowanie ewapotranspiracji potencjalnej, wykazana dla 21 metod w dorzeczu rzeki Senegal, nakazuje zachować ostrożność przy porównywaniu scenariuszy⁴⁹.

Najlepszy kompromis między kosztem a zakresem pokrycia obejmuje darmowe obrazy, otwarte zestawy danych klimatycznych, oszczędny model oraz minimalny zestaw obserwacji przepływu strumieni, co wyjaśnia regionalny sukces modelu SWAT z klasyfikacjami Landsat i Sentinel⁸^,²⁴^,²⁶^,³⁰. Gęste sieci i zintegrowane modele pozostają kosztowne, choć najlepiej nadają się do reprezentowania mechanizmów kaskadowych, takich jak rozproszona urbanizacja, zmniejszone zasilanie oraz przekształcone tereny podmokłe²⁷^,²⁹. W przypadku dorzeczy transgranicznych, takich jak Niger, Senegal i Volta, podejścia lokalne są niewystarczające, a najodpowiedniejsze projekty łączą bazę satelitarną, rygorystyczną kalibrację, ukierunkowane informacje terenowe oraz systematyczne raportowanie niepewności¹¹^,³⁹.

Operacyjny schemat decyzyjny dla wyboru metody

Powyższe porównanie staje się jawną procedurą wyboru na Rysunku 3, poprzez cztery sekwencyjne filtry, z których mogą korzystać zarówno agencje zarządzające zlewnią, jak i konsorcja badawcze. Pierwszym z nich jest pytanie. Dokumentowanie zmian wymaga jedynie analizy trajektorii teledetekcyjnych z formalną oceną dokładności. Przypisywanie zmian użytkowaniu i pokryciu terenu (LULC) zamiast klimatowi wymaga w minimalnym zakresie projektu kontrfaktycznego: uruchomienia modelu z ustalonym użytkowaniem terenu i zmiennym klimatem oraz odwrotnie. Testowanie przyszłych opcji wymaga łańcucha scenariuszy. Ilościowe określenie odpowiedzi wód podziemnych wymaga albo jawnej reprezentacji podpowierzchniowej, albo podejścia grawimetrycznego lub opartego na znacznikiach, ponieważ modele kalibrowane według przepływu w potokach nie ograniczają zasilania.

Drugim filtrem jest skala. Poniżej około 100 km², a zwłaszcza w zlewniach miejskich, dominują procesy w skali pojedynczych zdarzeń, w związku z czym odpowiednie są zintegrowane modele powierzchniowo-podpowierzchniowe lub modele miejskie oparte na zdarzeniach, pod warunkiem, że drenaż i frakcja nieprzepuszczalna są zmapowane dokładniej niż zazwyczaj dostępne klasy pokrycia terenu. Pomiędzy około 100 a 10 000 km² najlepszy stosunek nakładów danych do uzyskanych wyników oferują modele półrozproszone. Powyżej 10 000 km² oraz w przypadku dorzeczy transgranicznych realistycznymi opcjami stają się podejścia regionalne lub zbiorcze, księgowanie wody w oparciu o dane satelitarne oraz uczenie maszynowe na dużych próbach⁴⁵^,⁴⁶.

Trzecim filtrem jest dostępność danych, stosowana w sposób rzetelny, a nie życzeniowy. Przynajmniej trzy lata współistniejących zapisów odpływu i opadów umożliwiają konwencjonalną kalibrację; krótsze lub przerywane zapisy wymagają zastosowania satelitarnych funkcji celu dla ewapotranspiracji, wilgotności gleby i całkowitego zapasu wody²¹^,³⁴; w przypadku braku zapisów odpływu wybór sprowadza się do regionalizacji z zlewni donacyjnych lub zbiorczej predykcji z wykorzystaniem uczenia maszynowego, przy czym niepewność jest propagowana, a nie ukrywana. Czwartym filtrem jest horyzont decyzyjny i dostępne zasoby, gdzie każda ścieżka jest powiązana z orientacyjnym kosztem w Tabeli 5. Zastosowanie tych ram do analizowanego zbioru danych ujawniło dwa powracające niedopasowania: stosowanie modeli w pełni rozproszonych w sytuacjach, gdy dane wspierają jedynie model półrozproszony, oraz przypisywanie urbanizacji do klasy osadniczej zbyt ogólnej dla przeprowadzonej inferencji.

Wyzwania i możliwości

Pierwszym wyzwaniem jest jakość danych wejściowych. Przerwane szeregi hydrometeorologiczne, niska gęstość sieci stacji oraz rzadkie obserwacje zwierciadła wód gruntowych, wilgotności gleby, poborów i odpływów wymuszają zależność od produktów pochodnych i interpolacji, co satelitarne produkty opadów, imputacja oraz downscaling dostosowany do Afryki Zachodniej łagodzą tylko częściowo³⁵^,³⁶^,³⁷^,⁴³^,⁴⁴. Drugim wyzwaniem jest atrybucja przyczynowa: trajektorie stresu wodnego jednocześnie odzwierciedlają zmienność klimatu, intensyfikację ekstremalnych opadów, zmiany LULC, urbanizację, pobory wody do irygacji, zamulanie oraz infrastrukturę, a jedynie niewielka część zebranych tutaj badań modelowych wykorzystuje projekt faktorialny, który jest niezbędny do ich rozdzielenia.

Trzecim wyzwaniem jest skala, a w tym przypadku bilans dowodów musi zostać sformułowany ostrożnie. Urbanizacja Afryki Zachodniej ma charakter rozproszony i nieciągły, łącząc formalne obszary zabudowy, nieformalne osiedla, nieutwardzone drogi i hybrydowy drenaż, i często przywołuje się ją jako czynnik stresu wodnego; jednak tylko 3 opracowania (9%) czynią z niej główny przedmiot badań, wszystkie w Niamey⁶^,²⁸^,²⁹, w przeciwieństwie do 15, w których dominującym sygnałem jest ekspansja rolnictwa. Zatem kategoryczne stwierdzenia dotyczące wpływu obszarów miejskich opierają się na znacznie słabszej podstawie niż stwierdzenia dotyczące ekspansji gruntów ornych: mechanizmy te są dobrze rozpoznane w ogólnej hydrologii miejskiej⁹^,³¹, ale ich skala w zlewniach Afryki Zachodniej została określona ilościowo tylko w kilku przypadkach. Jest to zatem luka do wypełnienia, a nie wniosek, który można z całą pewnością sformułować, co wymaga bardziej szczegółowego mapowania obszarów miejskich, z rozróżnieniem powierzchni nieprzepuszczalnych, gęstości zabudowy, stanu dróg, obszarów depresyjnych oraz stref infiltracji⁸. Czwartym wyzwaniem jest walidacja wielozmienna: stres wodny wpływa na przepływ w strumieniach, wilgotność gleby, ewapotranspirację, zasilanie oraz głębokość zwierciadła wody gruntowej, zatem należy wykorzystać kilka zmiennych, aby ograniczyć zjawisko ekwifinalności⁵⁰.

Wyróżniają się trzy możliwości: rosnący dostęp do bezpłatnych obrazów, danych topograficznych, produktów klimatycznych oraz operacyjnych produktów dotyczących ewapotranspiracji i wilgotności gleby, co poprawia powtarzalność³⁴; fuzja danych łącząca obserwacje terenowe, produkty satelitarne, modele i uczenie maszynowe; oraz regionalizacja, która otwiera drogę do obserwatoriów hydro-terytorialnych³⁹.

Zalecane kierunki działań obejmują wzmocnienie zlewni obserwacyjnych, z priorytetem dla krajów nieobecnych w tym zbiorze; uogólnienie analiz niepewności, porównywania wielu modeli oraz systematycznego raportowania metryk; integrację abstrakcji, infrastruktury i zastosowań; opracowanie modeli hydrologii miejskiej odzwierciedlających formalną i nieformalną infrastrukturę Afryki Zachodniej; jawne udostępnienie regionalnego zbioru danych z dużą próbką oraz wspólne opracowanie scenariuszy z menedżerami zasobów wodnych, planistami i rolnikami¹¹.

Wnioski

Ocena zmian LULC oraz wpływu urbanizacji na stres wodny w dorzeczach Afryki Zachodniej w znacznym stopniu skoncentrowała się wokół rdzenia metodologicznego łączącego teledetekcję, modelowanie hydrologiczne i obserwacje terenowe: w 35 analizowanych rekordach z Afryki Zachodniej teledeteka występuje w 57%, a modelowanie hydrologiczne w 43%. Dostępne badania zgodnie wykazują, że rozszerzanie gruntów ornych, degradacja naturalnej pokrywy roślinnej i postępujące uszczelnianie gleb zmieniają bilanse wodne, najczęściej poprzez zwiększenie spływu i przepływów szczytowych, względne ograniczenie infiltracji i zasilania, redystrybucję strumieni oraz nasilenie sezonowych nacisków na zasoby wodne³⁹^,⁴⁸^,⁵¹; konwergencja ta jest wsparta przez 6 badań w 4 krajach, choć przeprowadzonych przez zaledwie 3 wzajemnie niezależne grupy badawcze, co należy brać pod uwagę jako ograniczenie. Żadna pojedyncza technika nie jest w stanie samodzielnie uchwycić pełnej złożoności tego zjawiska. Urządzenia in situ pozostają niezbędne do hydrologicznej weryfikacji terenowej i zrozumienia procesów; teledetekcja jest nieodzowna do rejestrowania dynamiki terytorialnej na dużych, a niekiedy transgranicznych obszarach; modele hydrologiczne koncepcyjne i półrozproszone są potrzebne do przełożenia zmian przestrzennych na odpowiedzi hydrologiczne oraz do testowania scenariuszy prospektywnych; podejścia oparte na uczeniu maszynowym poprawiają klasyfikację, imputację i pewne zdolności prognostyczne, a modele na dużych próbach oferują wciąż nieprzetestowaną drogę do prognozowania w wielu nieopomiarowanych zlewniach regionu; natomiast modele fizyczne lub zintegrowane oferują najlepszą reprezentację procesów powierzchniowych i podpowierzchniowych, ale wymagają znacznych zasobów danych, mocy obliczeniowej i wiedzy specjalistycznej. Przewaga metodologiczna nie wynika zatem z zastosowania pojedynczego narzędzia, lecz z architektury projektu oceny, dla której proponowany na Rysunku 3 schemat decyzyjny oferuje wyraźną procedurę.

W kontekście Afryki Zachodniej najbardziej odpowiednią strategią jest budowa stopniowanych, hybrydowych ram łączących otwarte dane, ukierunkowane obserwacje, rzetelne mapowanie, wyraźne scenariusze terytorialne, przejrzyste modelowanie hydrologiczne oraz systematyczne analizy niepewności. Taki kierunek jest naukowo uzasadniony, bardziej zrównoważony ekonomicznie i operacyjnie bardziej użyteczny w planowaniu terytorialnym, zarządzaniu zbiornikami wodnymi, zapobieganiu powodziom, ochronie warstw wodonośnych oraz adaptacji do zmian klimatu. Priorytetem na nadchodzące lata musi być wzmocnienie jakości i otwartości danych, interkomparacja modeli, walidacja wielozmienna, jawna integracja szczegółowej dynamiki miejskiej oraz komponentu wód podziemnych – oba te aspekty są w niniejszym przeglądzie ilościowo niedoreprezentowane – rozszerzenie geograficzne bazy dowodów poza cztery kraje, które obecnie w niej dominują, a także współtworzenie rozwiązań z zarządcami zasobów wodnych i interesariuszami terytorialnymi, aby diagnostyka stresu wodnego skutecznie przekładała się na decyzje planistyczne i inwestycyjne.

figure-results-1
Rycina 1: Schemat blokowy PRISMA 2020 przedstawiający proces identyfikacji, przesiewania i włączania rekordów. Liczba rekordów zidentyfikowanych w każdej bazie danych i repozytorium, usuniętych jako duplikaty, przesiewanych na poziomie tytułu i streszczenia, ocenionych w pełnych tekstach, wykluczonych z podaniem przyczyn oraz ostatecznie włączonych do syntezy jakościowej i ilościowej. Wyszukiwania przeprowadzono między 12 stycznia 2026 r. a 17 kwietnia 2026 r. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

figure-results-2
Rysunek 2: Schemat koncepcyjny wiążący użytkowanie gruntów, zmiany w pokryciu terenu oraz urbanizację ze stresem wodnym, z odwzorowaniem ośmiu rodzin metodologicznych na łańcuchu przyczynowym. Czynniki sterujące (ekspansja gruntów ornych, wylesianie, zagęszczanie i skorupienie gleby, uszczelnianie gleby i modyfikacja drenażu) oddziałują na procesy hydrologiczne (intercepcja, ewapotranspiracja, infiltracja, generowanie spływu, zasilanie, wymiana rzeka-akwifer), które z kolei powodują wystąpienie komponentów stresu wodnego (deficyt wód powierzchniowych, obniżenie poziomu wód gruntowych, deficyt wilgotności gleby, nieregularność przepływu, szczyty powodziowe). Każda rodzina metodologiczna jest umieszczona na poziomie łańcucha, który obserwuje, mapuje, wyjaśnia lub symuluje. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.

figure-results-3
Rysunek 3: Operacyjny schemat decyzyjny służący do wyboru zestawu metodologicznego w zlewniach Afryki Zachodniej. Cztery sekwencyjne filtry, a mianowicie: pytanie naukowe, skala przestrzenna, faktycznie dostępne dane oraz horyzont decyzyjny i zasoby, prowadzą do rekomendowanej kombinacji metod, wraz z minimalnymi wymogami walidacji i oczekiwanym raportowaniem niepewności dla każdej z gałęzi. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Tabela 1: Pełne zapytania wyszukiwania i ich adaptacje do konkretnych platform. Ciągi operatorów logicznych użyte w każdej bazie danych i repozytorium, ograniczenia pól, filtry językowe, data wykonania oraz liczba rekordów zwróconych przez każde źródło. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Tabela 2: Reprezentatywne studia przypadków uwzględnione w analizie porównawczej. Obszar badań, kraj, obszar zlewni, okres badań, główna zastosowana metoda, zmienne kalibracji i walidacji, raportowane mierniki wydajności (NSE, KGE, R², błąd procentowy, całkowita dokładność, kappa Cohena) oraz konkretny wkład każdego badania w ocenę stresu wodnego w Afryce Zachodniej. Proszę kliknąć tutaj, aby pobrać ten plik.

Tabela 3: Rozkład uwzględnionych rekordów z Afryki Zachodniej według kraju i okresu. Liczba i proporcja rekordów na kraj oraz na pięcioletni okres publikacji, wraz z rodzinami metodologicznymi zastosowanymi w każdym kraju. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Tabela 4: Rozkład uwzględnionych rekordów z Afryki Zachodniej według rodzin metodologicznych. Liczba i proporcja rekordów, w których dana rodzina jest podejściem głównym, liczba rekordów, w których jest podejściem pomocniczym, oraz odpowiadające im kraje. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Tabela 5: Syntetyczne porównanie głównych technik eksperymentalnych stosowanych do oceny stresu wodnego w zlewniach Afryki Zachodniej. Porównanie w pięciu wymiarach: dokładność i niezawodność wyrażone poprzez wskaźniki wydajności raportowane w badaniach źródłowych, koszt i wykonalność, zdolność do oddania złożoności, odpowiednie skale przestrzenne i czasowe oraz dopasowanie do kontekstu regionalnego. Proszę kliknąć tutaj, aby pobrać ten plik.

Oświadczenia

Autorzy oświadczają, że nie istnieją żadne konflikty interesów związane z niniejszym przeglądem.

Podziękowania

Autorzy dziękują swoim współpracownikom oraz firmie VM Group Multiservices za przekazanie istotnych uwag do wcześniejszych wersji manuskryptu oraz za sfinansowanie tego artykułu.

Bibliografia

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.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Zmiany użytkowania terenu zmiany pokrycia terenu modelowanie hydrologiczne teledetekcja metody badań wód podziemnych podejścia statystyczne uczenie maszynowe