Оценка влияния землепользования, изменений растительного покрова и урбанизации на водный стресс в водосборах Западной Африки: систематический методологический обзор

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

doi:10.3791/72287

Обзорная статья

Оценка влияния землепользования, изменений растительного покрова и урбанизации на водный стресс в водосборах Западной Африки: систематический методологический обзор

0 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/72287

⸱

25 сентября 2026 г.

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

В этой статье

Краткое содержание

В данном обзоре проводится систематическое сравнение основных экспериментальных методов, используемых для оценки влияния изменений в землепользовании и почвенном покрове, а также урбанизации на водный стресс в водосборах Западной Африки; количественно оценивается частота применения каждого метода, перечисляются сообщаемые показатели эффективности и анализируется распределение имеющихся данных по странам.

Аннотация

Дефицит водных ресурсов является одним из основных экологических и социально-экономических ограничений в Западной Африке, где рост населения, расширение сельскохозяйственных угодий, запечатывание почв, гидроклиматическая изменчивость, а также растущая нагрузка на поверхностные и подземные воды стремительно трансформируют функционирование водосборов. Оценка воздействия изменений землепользования и почвенно-растительного покрова (LULC), а также урбанизации требует методологических подходов, связывающих пространственную динамику ландшафтов с наблюдаемыми или моделируемыми гидрологическими откликами. В данном обзоре представлен сравнительный и критический анализ основных методов, используемых в регионе: инструментально оснащенных водосборов и наблюдений in situ, контролируемых полевых и лабораторных экспериментов, спутникового дистанционного зондирования и мультитемпорального анализа, методов исследования подземных вод, концептуального, полураспределенного, физически обоснованного и интегрированного моделирования поверхностных и подповерхностных гидрологических процессов, статистических подходов и методов машинного обучения, а также гибридных методов, сочетающих сценарии землепользования и климата. Процесс поиска и отбора проводился в соответствии с прозрачным протоколом PRISMA и позволил включить 51 запись, из которых 35 относятся к Западной Африке. В массиве данных преобладает гидрологическое моделирование на основе дистанционного зондирования, которое составляет 15 из 35 записей по Западной Африке (43%), в частности с использованием моделей SWAT, ACRU, WaSiM, CEQUEAU, SHETRAN, HydroGeoSphere и ParFlow-CLM; сообщаемые значения коэффициента эффективности Нэша-Сатклиффа (NSE), коэффициента эффективности Клинга-Гупты (KGE) и коэффициента детерминации обычно варьируются от 0,6 до 0,9, что, согласно стандартным рекомендациям по оценке, является удовлетворительным или очень хорошим результатом. Статистические исследования и работы с применением машинного обучения составляют 8 из 35 записей, в то время как исследования, сосредоточенные на городских территориях и подземных водах, остаются редкими. Кроме того, 8 из 35 записей происходят из одной исследовательской сети, вследствие чего ряд региональных выводов опирается на узкую и частично зависимую доказательную базу. In situ Сети мониторинга остаются необходимыми для понимания процессов, однако их использование ограничено стоимостью и низкой плотностью размещения; подходы, основанные исключительно на спутниковых данных, подвержены влиянию облачности и спектральной путанице в субгумидных зонах. Наиболее перспективные достижения связаны с многоисточниковыми и многомасштабными структурами, объединяющими целевое инструментальное оснащение, спутниковые временные ряды, интегрированное гидрологическое моделирование, территориальные сценарии, систематический анализ неопределенностей и совместную разработку с участниками процессов управления водными ресурсами и планирования.

Введение

Западная Африка сталкивается с растущим давлением на свои водные ресурсы из-за совокупного воздействия изменчивости климата, роста населения, расширения сельскохозяйственных угодий, ускоренной урбанизации и деградации экосистем. Региональная диагностика водных ресурсов указывает на снижение доступности воды на душу населения, обострение конкуренции между различными способами использования и растущую чувствительность к засухам, наводнениям и гидроклиматическим экстремумам¹^,². В Сахельской и Суданской зонах гидрологические траектории, наблюдаемые в последние десятилетия, часто носили парадоксальный характер: в нескольких бассейнах сток и паводки увеличились, несмотря на то, что годовое количество осадков не росло такими же темпами, что возобновило интерес к роли изменения землепользования и трансформаций состояния поверхности³^,⁴. В недавних работах также сообщается об одновременном повышении температуры и увеличении количества сухих дней в трансграничном бассейне реки Бенуэ, что усиливает гидроклиматическое давление на водосборы Западной Африки⁵. В Ниаме эволюция экстремальных осадков под совместным воздействием изменения климата и быстрого роста населения еще больше увеличила уязвимость районов, наиболее подверженных затоплениям⁶.

Термин «водный стресс» используется здесь в широком смысле и охватывает дефицит поверхностных и подземных вод, снижение влажности почвы, доступной для растительности и сельского хозяйства, усиление быстрого стока в ущерб восполнению запасов, повышенную неравномерность речного стока, а также сложности в доступе к воде и ее распределении в масштабах водосборных бассейнов. Данное операционное определение особенно применимо к Западной Африке, где уязвимость связана не только со средними годовыми объемами осадков, но и с выраженной сезонностью дождей, прерывистым характером работы сетей мониторинга, преобладанием агропасторальной экономики и быстрым ростом городских окраин²^,³. Дополнительный подход также подчеркивает интенсивность и гибкость водопользования, которое значительно варьируется в зависимости от целей: ирригация, бытовые нужды, хранение в водохранилищах и производство энергии⁷. Таким образом, городское водоснабжение и водная безопасность крупных прибрежных и сахельских мегаполисов становятся все более значимой структурной проблемой для территориального планирования.

Изменения в землепользовании и растительном покрове (LULC) влияют на гидрологические процессы посредством нескольких механизмов: удаления или деградации растительного покрова, расширения возделываемых земель, уплотнения почвы, образования поверхностной корки, развития водонепроницаемых поверхностей, модификации искусственного дренажа, фрагментации водно-болотных угодий и нарушения обмена между поверхностными и подземными водами³^,⁴^,⁸^,⁹. В городских условиях увеличение площади застройки и дорожной сети ускоряет концентрацию стока, усиливает пики паводков и изменяет инфильтрацию; в сельских районах расширение пахотных земель и вырубка лесов могут привести к увеличению стока, эрозии и заилению, одновременно снижая эвапотранспирацию или пополнение запасов подземных вод в зависимости от почв и топографии³^,⁴. Тщательная оценка этих эффектов не может опираться на одну группу инструментов: в исследованиях по Западной Африке используются наблюдения in situ, экспериментальные водосборы, дистанционное зондирование, сосредоточенные модели «осадки-сток», распределенные и интегрированные модели поверхностных и подповерхностных вод, спутниковая гравиметрия и изотопные индикаторы подземных вод, а также все чаще — статистические методы и методы машинного обучения.

Тем не менее, в немногих синтетических работах проводится явное сравнение этих подходов в контексте Западной Африки с акцентом на их способность диагностировать водный стресс, вызванный изменениями LULC и урбанизацией, а в существующих региональных обзорах редко приводится воспроизводимый протокол поиска или количественное описание обобщаемых ими данных¹⁰^,¹¹^,¹². Таким образом, настоящий обзор преследует пять взаимодополняющих целей: (i) выявить с помощью прозрачного протокола на основе PRISMA¹³ основные экспериментальные методы, используемые для оценки влияния изменений LULC и урбанизации на водный стресс в водосборах Западной Африки; (ii) сравнить их принципы, зарегистрированную эффективность, требования к данным и ограничения с использованием количественных показателей (коэффициент эффективности Нэша-Сатклиффа (NSE); коэффициент эффективности Клинга-Гупты (KGE); коэффициент детерминации R²; общая точность классификации; каппа Коэна); (iii) количественно оценить распределение доказательной базы по странам, периодам, методологическим группам и исследовательским группам, а также указать, сколько независимых групп подтверждают каждый региональный вывод; (iv) обсудить применимость каждой группы методов с учетом пространственных и временных масштабов, а также дефицита данных; и (v) предложить операционную структуру принятия решений и методологические ориентиры для будущих исследований и поддержки принятия решений. Обзор организован вокруг восьми методологических групп, за которыми следует многокритериальный сравнительный анализ, структура принятия решений и обсуждение проблем, возможностей и приоритетов исследований.

Обзор и перспектива

Методология обзора: протокол поиска, критерии соответствия и скрининг

Систематический протокол на основе рекомендаций PRISMA определял процесс идентификации, скрининга и отбора¹³. Поиск проводился в базах данных Scopus, Web of Science Core Collection, ScienceDirect, Wiley Online Library, MDPI и Google Scholar (первые 200 результатов по релевантности), репозиториях HAL, IRD/Horizon, WASCAL и FAO/AQUASTAT, а также в архивах региональных университетов на французском и английском языках; списки литературы включенных работ были подвергнуты обратному поиску. Были применены две булевы строки запросов — одна тематическая и одна методологическая; обе они представлены в полном объеме, вместе с адаптациями для конкретных платформ и количеством найденных источников, в Таблице 1. Период охвата составил с 1979 по 2026 год; первичный поиск был проведен 12 января 2026 года, финальное обновление — 17 апреля 2026 года.

Записи считались подходящими только в том случае, если они соответствовали всем четырем критериям: водосбор в Западной Африке или метод, который явно может быть перенесен на условия Западной Африки с дефицитом данных; явное, а не случайное рассмотрение изменений землепользования и земельного покрова (LULC) или урбанизации; воспроизводимо описанный метод, включая источники данных, модель и стратегию калибровки; а также статус рецензируемой публикации или прослеживаемой «серой» литературы. Записи исключались, если они носили чисто концептуальный характер, были ограничены вопросами качества воды или экологии, относились к другим регионам, не содержали переносимого методологического контента или были недоступны в полном тексте. Названия и аннотации оценивались двумя авторами независимо, а третий разрешал разногласия. Извлечение данных охватывало водосбор и страну, площадь, период, семейство методов, модель или алгоритм, входные данные, переменные калибровки и валидации, сообщаемые метрики, гидрологические изменения и учет неопределенности. Количество записей на каждом этапе приведено на Рисунке 1, а извлеченные данные — в Таблице 2. Исследования были разделены на восемь аналитических категорий, каждая из которых была отнесена к семейству методов, внесшему основной вклад; при этом второстепенные семейства фиксировались отдельно, чтобы не упустить ни один вклад.

Количественные характеристики доказательной базы

Корпус включает 51 запись, из которых 35 относятся к Западной Африке, а 16 являются методологическими или сравнительными работами по другим регионам. Среди 35 записей географическое распределение неравномерно: Бенин — 8 записей (23%), Буркина-Фасо и Нигер — по 5 (по 14% каждая), Сенегал — 3 (9%), Гана и Кот-д'Ивуар — по 2 (по 6% каждая), трансграничные бассейны Моно и Бенуэ — по 1 (по 3% каждая), а также 8 региональных исследований (23%) без привязки к конкретной стране. Мали, Гвинея, Сьерра-Леоне, Либерия, Того и Гамбия не имеют специализированных исследований водосборных бассейнов. Публикации носят современный характер: 2 записи датированы до 2010 года, 9 — периодом с 2010 по 2019 год, и 24 (69%) — 2020 годом и позже (Таблица 3).

Распределение по методологическим группам, представленное в Таблице 4, также крайне неравномерно: статистика и машинное обучение — 8 из 35 (23%), концептуальное и полураспределенное моделирование — 7 (20%), распределенное и интегрированное моделирование — 5 (14%), наблюдения in situ — 3 (9%), дистанционное зондирование в качестве основного подхода — 3 (9%), гибридные цепочки сценариев — 3 (9%), региональные синтезы — 3 (9%) и методы, ориентированные на подземные воды — 2 (6%). С учетом вторичного вклада дистанционное зондирование встречается в 20 записях (57%), а гидрологическое моделирование — в 15 (43%); эта пара методов составляет методологическую основу данной области.

Два фактора определяют степень уверенности, с которой можно формулировать региональные выводы. Контролируемые эксперименты практически не используются в качестве основного подхода (лишь в одной работе данные основаны на измерениях в масштабе пробных площадок¹⁵), поэтому гидродинамические параметры в распределенных моделях в основном заимствуются, а не измеряются локально. Корпус работ также не является полностью независимым: 8 записей (23%) происходят из одной сети, сосредоточенной вокруг Боннского университета и программы WASCAL¹⁶^,¹⁷^,¹⁸^,¹⁹^,²⁰^,²¹^,²²^,²³, поэтому сходимость результатов в этих работах частично отражает использование общих данных, цепочек моделей и параметризации, а не независимую репликацию.

Применительно к основным тезисам, вывод о том, что расширение сельскохозяйственных угодий и деградация растительного покрова увеличивают поверхностный сток и водный выход, одновременно снижая эвапотранспирацию или вклад грунтовых вод, подтверждается 6 исследованиями¹⁸^,²⁰^,²⁴^,²⁵^,²⁶^,²⁷ в 4 странах и 4 водосборных системах, но лишь 3 взаимонезависимыми группами. Увеличение стока в Сахеле, связанное с деградацией поверхности, подтверждается 3 независимыми группами³^,⁴^,¹⁵. Утверждение о том, что именно урбанизация вызывает изменение водного стресса, основывается на 3 записях⁶^,²⁸^,²⁹ от 3 групп, сосредоточенных исключительно в Ниамее, и поэтому характеризуется здесь как вероятное, но слабо подтвержденное.

In situ наблюдения и инструментально оснащенные водосборные бассейны

Прямое наблюдение остается наиболее надежной основой для установления связи между трансформацией ландшафта и водным стрессом. Длительные ряды наблюдений в Сахеле продемонстрировали роль состояния поверхности, деградации почв и расширения участков с обнаженной почвой в формировании быстрого стока, наблюдаемого в нескольких бассейнах³^,⁴. Первые измерения в городских водосборах Ниамея в 1960-х и конце 1970-х годов зафиксировали коэффициенты стока, достигающие нескольких десятков процентов, и время отклика около одного часа, что было связано с водонепроницаемостью поверхности, дорожными сетями и организацией дренажа²⁸. В сельских и агропасторальных бассейнах приборы в основном используются для калибровки и валидации моделей. Бассейны Дано, Куффо, Уэме, Белой Волты и Бонса предоставляют данные об осадках, температуре, влажности почвы, речном стоке и иногда об уровне грунтовых вод для расчета водного баланса, инфильтрационного питания и стока¹⁶^,²⁴^,²⁵^,²⁶^,³⁰, а совместный анализ осадков и речного стока в северном Бенине позволяет отделить межгодовую изменчивость от долгосрочных трендов²³. В условиях недостатка измерительных станций многоцелевая валидация инструмента Soil and Water Assessment Tool (SWAT) по данным дистанционного зондирования эвапотранспирации, влажности почвы и запасов воды по данным GRACE позволяет уточнить оценки водного баланса и снизить проблему эквифинальности²¹.

In situ процессы сбора данных, а не прокси-показатели, позволяя определять отклики на события, пороговые значения, сезонность и временные лаги между осадками, стоком и пополнением запасов подземных вод. Их ограничения заключаются в низкой плотности сети, неоднородности протоколов, прерывистости временных рядов, затратах на обслуживание и сложности экстраполяции на более крупные или трансграничные системы. Только 3 из 35 записей по Западной Африке (9%) основаны преимущественно на измерениях in situ, что создает узкую базу для всего семейства данных, где все остальные записи зависят от них при проведении валидации.

Контролируемые полевые и лабораторные эксперименты

Контролируемые эксперименты менее распространены, чем моделирование, но они необходимы для понимания механизмов. К ним относятся тесты на инфильтрацию, измерения объемной плотности и структурной стабильности, определение коэффициента насыщенной гидравлической проводимости, использование участков для измерения стока, а также сравнительные наблюдения на культивируемых участках, паре, в саваннах, на оголенной почве и урбанизированных поверхностях; в регионе Сахеля они объясняют увеличение стока образованием корки, потерей травянистого покрова и концентрацией потока³^,⁴. Измерения на вложенных участках от масштаба площадки до водосбора в небольшом полузасушливом водосборе Буркина-Фасо показывают, что коэффициенты стока систематически снижаются по мере увеличения масштаба измерений, что количественно определяет масштабную зависимость, ограничивающую перенос результатов с отдельных участков на модели водосбора 15. В городской гидрологии исследования в Западной Африке остаются скорее описательными, чем экспериментальными, опираясь на эпизодические приборы для фиксации отдельных событий, а не на непрерывный мониторинг, что затрудняет установление причинно-следственной связи с воздействиями, специфичными для урбанизации⁹^,²⁸. Опыт непрерывного мониторинга развивающихся водосборов в других регионах показывает, насколько улучшается интерпретация данных, когда мониторинг до и после застройки планируется с самого начала³¹. Такие эксперименты позволяют изолировать отдельные процессы и обеспечить реалистичную параметризацию, однако они остаются привязанными к конкретному месту и наиболее эффективны в сочетании с непрерывным мониторингом и моделированием.

Спутниковое дистанционное зондирование и мультитемпоральный анализ растительного покрова

Дистанционное зондирование является наиболее распространенным методом анализа изменений LULC, которое использовалось в 20 из 35 работ по Западной Африке (57%). Доминируют данные Landsat благодаря их временной глубине и бесплатному доступу; Sentinel-2 улучшает дискриминацию классов, а радар Sentinel-1, MODIS, ALOS, производные цифровые модели рельефа (DEM) и беспилотники дополняют эти данные⁸^,²²^,³². Цепочки обработки объединяют атмосферную коррекцию, сезонное композитирование, спектральные индексы, контролируемую классификацию, оценку точности и анализ переходов изменений³³, при этом случайный лес (random forest), метод опорных векторов и глубокие нейронные сети заменяют классификаторы максимального правдоподобия. В бассейне реки Сенегал данные Landsat в сочетании со случайным лесом и многослойным перцептроном с моделью Маркова позволили спрогнозировать будущее землепользование в водосборах рек Бафинг и Фалеме³²; в бассейне Уэме программа Land Change Modeler позволила количественно оценить преобразование земель в пахотные земли и поселения²². Облачные платформы ускоряют обработку временных рядов⁸^,¹².

Операционные продукты второго поколения могут быть непосредственно использованы в качестве гидрологического ограничения, однако на региональном уровне они остаются недостаточно эксплуатируемыми. Портал FAO WaPOR предоставляет данные о фактической эвапотранспирации по всей Африке каждые десять дней с разрешением 250, 100 и 30 m; континентальная валидация по четырнадцати станциям метода турбулентных потоков (eddy-covariance) показала общий коэффициент детерминации R² 0,61 и среднеквадратичную ошибку 1,04 mm d^-1³⁴. Продукты по влажности почвы, такие как SMAP и записи ESA Climate Change Initiative, а также продукты по количеству осадков, такие как CHIRPS, TAMSAT и IMERG, предоставляют дополнительные переменные, необходимые для многофакторной валидации³⁵^,³⁶. Только 1 из 35 записей использует спутниковый продукт эвапотранспирации в качестве калибровочного ограничения²¹, что является наиболее очевидной из выявленных здесь недоиспользованных возможностей.

Известные ограничения включают облачность в сезон дождей в Гвинейской и субгумидной зонах, спектральное сходство между паром, деградировавшими саваннами и сельскохозяйственными культурами, а также малую площадь вторичных городских территорий. Отчетность неоднородна: общая точность 80–90% и каппа Коэна около 0,75–0,90 типичны для представленных здесь региональных исследований, однако корпус также содержит анализы обнаружения изменений без указания оценки точности, а точность по отдельным классам для застройки и обнаженной почвы, которые имеют наибольшее значение для городского водного стресса, редко выделяется отдельно. Эти неопределенности переносятся на оценки стока, эвапотранспирации и пополнения запасов подземных вод, поэтому валидация сеточных продуктов данных об осадках является критически важным региональным этапом³⁵^,³⁶^,³⁷.

Методы исследования подземных вод: гравиметрия, использование индикаторов и картирование восполнения запасов

Подземные воды обеспечивают большую часть водоснабжения в сельских и пригородных районах Западной Африки, однако этот компонент представлен наименьшим образом: только в 2 из 35 записей они являются основным объектом исследования, а калибровка исключительно по речному стоку остается нормой. Для восполнения этого пробела применяются три группы методов. Первой является спутниковая гравиметрия. Миссия Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) и ее последующая миссия предоставляют ежемесячные аномалии общего запаса наземных вод с разрешением примерно 300 km, из которых аномалии подземных вод выделяются путем удаления смоделированных компонентов влажности почвы и поверхностных вод. Применение этого метода к водоносным горизонтам южного Нигера позволило получить оценки изменения запасов и восполнения в условиях ограниченности пьезометрических данных³⁸; при обратном использовании тот же сигнал позволяет ограничить внутренние компоненты водного баланса, которые невозможно определить по речному стоку²¹. Несоответствие масштаба следа спутника и площади водосбора ограничивает применение этого метода крупными бассейнами, если не используется даунскейлинг.

Экологические трассеры составляют вторую группу: стабильные изотопы, баланс масс хлоридов, а при наличии — тритий или радиоуглерод позволяют отличить диффузное питание через почвенный профиль от сосредоточенного питания через пруды, внутренние долины и городские понижения; это различие имеет центральное значение для понимания «сахельского парадокса» и оценки того, приводит ли урбанизация к увеличению или снижению чистого питания; интегрированные изотопные методы, дистанционное зондирование и моделирование в полузасушливых прибрежных водоносных горизонтах могут быть напрямую применены в данном регионе³⁹. В-третьих, картирование питания с использованием дистанционного зондирования в сочетании с геоинформационными системами является наименее требовательным к данным вариантом, однако оно позволяет определить относительный потенциал, а не объем питания, и требует валидации по дебитам скважин¹². Интегрированные модели поверхности и подземного пространства позволяют моделировать питание эксплицитно, но при значительно более высоких затратах²⁷^,²⁹.

Концептуальное и полураспределенное гидрологическое моделирование

Гидрологическое моделирование является наиболее распространенным способом установления связи между динамикой землепользования и измеримым гидрологическим откликом, составляя 15 из 35 записей (43%) при объединении всех семейств моделей. Концептуальные и полураспределенные модели, такие как UHP, SWAT и модель Исследовательского подразделения сельскохозяйственных водосборов (ACRU), обеспечивают баланс между описанием процессов, возможностью калибровки и требованиями к данным, а также позволяют тестировать сценарии землепользования и изменения климата¹⁶^,¹⁸^,²⁰^,²⁴^,²⁵^,²⁶^,³⁰^,⁴⁰. Эффективность приводится согласно исходным данным и интерпретируется в соответствии со стандартными рекомендациями, согласно которым ежемесячный коэффициент эффективности Нэша-Сатклиффа (NSE) выше 0,50 считается удовлетворительным, выше 0,65 — хорошим, а выше 0,75 — очень хорошим, при этом процентное смещение для речного стока должно находиться в пределах ±25%¹⁴. Корнелиссен и др. на примере тропического бассейна в Бенине показали, что выбор модели сам по себе является основным источником неопределенности, и что высокая эффективность при воспроизведении исторических данных не гарантирует надежности прогностического моделирования¹⁶.

Тематические исследования позволяют количественно оценить соответствующие изменения. Модель SWAT показала, что сокращение естественного растительного покрова в бассейне Белой Волты привело к снижению уровня поверхностных вод и базисного стока при одновременном увеличении эвапотранспирации²⁴. В водосборе Бонса модель ACRU связала потерю лесов примерно на 39% с увеличением речного стока до 37%²⁵. В бассейне Куффо в период с 2000 по 2011 год площадь пахотных земель увеличилась на 34%, в то время как площади саванн, агролесомелиоративных угодий и лесов сократились на 24–60%; уровень поверхностных вод вырос на 11 mm, а вклад грунтовых вод и эвапотранспирация снизились на 3.2 и 10.6 mm соответственно²⁶. Сочетание модели землепользования с моделью симуляции водного баланса (WaSiM) во внутренних долинах Буркина-Фасо выявило разброс климатических моделей от -44% до +95% по общему стоку, что превышает сам сигнал изменения землепользования²⁰. Преимуществом таких исследований является возможность проведения численных экспериментов, которые неосуществимы в масштабе всего водосбора. Их недостатком является структурный характер: представление гидрологических единиц, регионализация параметров, качество цифровых моделей рельефа (DEM) и данных о почвах, а также проблема эквифинальности при калибровке¹⁷^,³⁰. Дефицит наблюдений за уровнем грунтовых вод и влажностью почвы часто вынуждает проводить калибровку только по речному стоку, и среди модельных исследований, приведенных в Таблице 2, лишь меньшинство калибруются по более чем одной переменной.

Распределенное интегрированное физическое моделирование поверхности и подповерхностного слоя

В случаях, когда цель выходит за рамки анализа речного стока и охватывает совместное поведение инфильтрации, влажности почвы, уровня грунтовых вод, поверхностного стока и латеральных потоков, актуальными становятся интегрированные физически обоснованные модели²⁰^,²⁷^,²⁹. В Дано модель WaSiM была совместно откалибрована и валидирована по расходу воды, влажности почвы и уровню грунтовых вод, при этом значения R², NSE и эффективности Клинга-Гупты (KGE) для всех трех переменных находились в диапазоне от 0,6 до 0,9, что является одной из немногих доступных для данного региона истинно многофакторных валидаций¹⁸; модель SHETRAN для того же водосбора достигла показателей от 0,66 до 0,79 только по расходу воды¹⁹. Модель HydroGeoSphere высокого разрешения, примененная к полузасушливому городскому водосбору в Ниамее, рассматривала поверхностный и подповерхностный потоки как полностью связанные и показала, что повышение разрешения климатической модели само по себе не улучшает результаты²⁹.

В дельте реки Уэме модель ParFlow-CLM позволила совместно рассчитать сток, эвапотранспирацию, глубину залегания грунтовых вод и влажность почвы, расширив оценку на переменные, недоступные при использовании более простых моделей²⁷. Преимуществом является физическая согласованность; ценой за это служат требования к входным данным, вычислительные затраты, калибровка и интерпретация. Данные модели представлены в 5 из 35 записей (14%), что указывает на значительный потенциал их применения в инструментально оснащенных пилотных бассейнах и городских районах, подверженных сильному гидрологическому воздействию⁴¹.

Статистические подходы и методы машинного обучения

Статистические подходы занимают промежуточное положение между наблюдениями и моделированием на основе процессов, связывая ландшафтные метрики или классы растительного покрова с гидрологическими показателями, выявляя точки излома и оценивая тренды; в водосборах Западной Африки они обычно дополняют, а не заменяют гидрологические модели⁴². Машинное обучение функционирует на трех уровнях. Первый — это картирование растительного покрова, где случайный лес (random forest) и родственные алгоритмы улучшают классификацию и обнаружение изменений⁸^,²²^,³². Второй уровень — подготовка данных: импутация пропущенных метеорологических рядов с помощью деревьев решений, случайных лесов и экстремального градиентного бустинга⁴³, а также статистический даунскейлинг прогнозов осадков⁴⁴. Третий уровень, само гидрологическое прогнозирование, наименее развит в региональном плане. Сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM), обученные совместно на больших выборках водосборов, превосходят концептуальные модели, откалиброванные по целевому водосбору, при регионализации по методу исключения одного объекта (leave-one-out), переосмысляя прогнозирование в неинструментированных бассейнах (PUB) как объединение данных, а не перенос параметров⁴⁵; глобальный энкодер-декодер LSTM сравнялся или превзошел устоявшуюся систему прогнозирования в неинструментированных водосборах, причем наибольший прирост был отмечен в регионах с дефицитом данных, включая Сахель⁴⁶. Ни одно исследование в данном корпусе не применяет такие модели к водосборам Западной Африки, что делает региональные эксперименты с LSTM и PUB на объединенных записях расхода воды рек Нигер, Вольта и Сенегал конкретным приоритетом, при условии наличия открытого регионального набора данных по характеристикам водосборов и рядам расходов, которого на данный момент не существует. Машинное обучение хорошо справляется с нелинейностью, сложными взаимодействиями и слиянием данных из нескольких источников, а также эффективно для детальной городской классификации. Его интерпретируемость ниже, чем у моделей на основе процессов, производительность зависит от качества обучающих данных, а экстраполяция в условиях глубоких изменений землепользования или климата остается неопределенной¹².

Гибридные подходы и сопряженные сценарии землепользования и климата

Наиболее заметной тенденцией последнего десятилетия стала гибридизация: сочетание многовременного картирования, прогнозирования будущих изменений, калиброванных гидрологических моделей и региональных климатических сценариев, что позволяет разделить климатические эффекты, эффекты землепользования и их взаимодействие¹⁰^,¹⁸^,²⁰^,⁴⁷. Yira et al. использовали такое сопряжение в Дано для оценки водного выхода и речного стока при пяти сценариях землепользования¹⁸. В бассейне Лобо с помощью Land Change Modeler, моделей CORDEX и CEQUEAU были количественно определены воздействия на притоки в водохранилища, что продемонстрировало практическую полезность таких цепочек для управления водохранилищами и городского водоснабжения⁴⁷. Модель оценки и планирования водных ресурсов (WEAP) была применена в бассейне Моно для изучения влияния климата, LULC (землепользования и земельного покрова) и темпов развития на водные ресурсы и гидроэнергетику⁴⁸.

Гибридные структуры наиболее эффективно поддерживают процесс принятия решений, поскольку они позволяют ответить на конкретные вопросы: что произойдет со стоком при дальнейшей урбанизации или с пополнением запасов подземных вод, если саванны будут превращены в сельскохозяйственные угодья. Их недостатком является накопление неопределенностей в классификации, сценариях переходов, климатических моделях и гидрологической структуре, что обуславливает необходимость проведения анализа чувствительности и использования мультимодельных ансамблей¹⁷^,⁴⁰. В случаях, когда приводятся данные о разбросе значений, вклад климатических моделей, как правило, преобладает над влиянием землепользования²⁰, поэтому среднее значение по ансамблю, представленное без указания разброса, вводит в заблуждение при планировании.

Сравнительный анализ подходов

Сравнение методов должно учитывать разнообразие научных вопросов: одни методики предназначены для измерения, другие — для картирования, объяснения или моделирования. Не существует единого наилучшего метода; существуют лишь совокупности подходов, в той или иной степени подходящие для конкретной проблемы, масштаба, данных и изучаемой формы водного стресса (Рисунок 2). Чтобы избежать качественных определений, сравнение в Таблица 5 выражается во всех доступных источниках в следующих отчетных метриках: NSE, KGE, R²а также процентное смещение для симуляции, общую точность и каппу Коэна для классификации, интерпретированные относительно установленных пороговых значений¹⁴Прямое наблюдение наиболее надежно для измеряемых им показателей, однако его территориальная надежность зависит от репрезентативности сети, а коэффициенты стока на уровне пробных площадок не могут быть перенесены на уровень водосбора.¹⁵Модели обеспечивают распределенную оценку, при этом показатели калибровки и валидации для Западной Африки в основном находятся в диапазоне 0,6–0,9 для NSE, KGE и R.², от хорошего до очень хорошего по стандартным критериям¹⁴^,¹⁸^,¹⁹; однако в большинстве случаев это достигается за счет расхода речного стока, а многофакторная валидация показывает, что сопоставимые показатели стока могут сочетаться с заметно различающимися значениями внутреннего водного баланса¹⁶^,²¹Дистанционное зондирование позволяет эффективно выявлять переходы с точностью 80–90% и коэффициентом каппа в диапазоне 0,75–0,90 при сочетании многоисточниковых серий данных, наземной валидации и надежных алгоритмов; при этом точность снижается, если спектральные характеристики классов близки.³³Чувствительность модели к формулировке потенциальной эвапотранспирации, продемонстрированная на примере 21 метода в бассейне реки Сенегал, требует осторожности при сравнении сценариев⁴⁹.

Наилучший компромисс между стоимостью и охватом достигается при сочетании бесплатных снимков, открытых климатических наборов данных, экономной модели и минимального набора наблюдений за речным стоком, что объясняет региональный успех SWAT в сочетании с классификациями Landsat и Sentinel⁸^,²⁴^,²⁶^,³⁰. Плотные сети и интегрированные модели остаются дорогостоящими, хотя они лучше всего приспособлены для представления каскадных механизмов, таких как диффузная урбанизация, снижение пополнения запасов подземных вод и изменение состояния водно-болотных угодий²⁷^,²⁹. Для трансграничных бассейнов, таких как Нигер, Сенегал и Вольта, одних только локальных подходов недостаточно; наиболее подходящие схемы объединяют базовые спутниковые данные, строгую калибровку, целевую полевую информацию и систематический отчет о неопределенностях¹¹^,³⁹.

Операционная основа принятия решений по выбору метода

Приведенное выше сравнение переходит в явную процедуру отбора на Рисунке 3 через четыре последовательных фильтра, которые могут быть использованы как агентством по управлению бассейном, так и исследовательским консорциумом. Первый фильтр — это постановка вопроса. Для документирования произошедших изменений достаточно анализа траекторий дистанционного зондирования с формальной оценкой точности. Чтобы приписать изменения землепользованию и растительному покрову (LULC), а не климату, требуется, как минимум, контрфактический дизайн: запуск модели с фиксированным землепользованием и варьирующим климатом, и наоборот. Тестирование будущих вариантов требует цепочки сценариев. Количественная оценка реакции подземных вод требует либо явного представления подповерхностного слоя, либо гравиметрического подхода или подхода на основе индикаторов (трассеров), поскольку модели, откалиброванные по речному стоку, не ограничивают восполнение запасов подземных вод.

Вторым фильтром является масштаб. На площадях примерно до 100 км², особенно в городских водосборах, доминируют процессы масштаба отдельных событий; в таких случаях применимы интегрированные поверхностно-подземные или событийные городские модели, при условии, что дренажная система и доля водонепроницаемых поверхностей картированы более детально, чем обычно доступные классы землепользования. В диапазоне примерно от 100 до 10 000 км² наилучшее соотношение между затратами на сбор данных и результатом обеспечивают полураспределенные модели. При площадях более 10 000 км², а также для трансграничных бассейнов, реалистичными вариантами становятся регионализированные или групповые подходы, учет водных ресурсов с использованием спутниковых данных и машинное обучение на больших выборках⁴⁵^,⁴⁶.

Третьим фильтром является доступность данных, применяемая объективно, а не исходя из желаемого. Наличие записей о расходе воды и осадках за последние три года делает возможной традиционную калибровку; более короткие или прерывистые записи требуют использования спутниковых целевых функций для эвапотранспирации, влажности почвы и общего запаса воды²¹^,³⁴; при полном отсутствии данных о расходе выбор стоит между регионализацией на основе донорских водосборов и совокупным прогнозированием с помощью машинного обучения, при этом неопределенность передается далее по расчету, а не скрывается. Четвертым фильтром является горизонт принятия решений и доступные ресурсы, причем каждому этапу в Таблице 5 соответствует ориентировочная стоимость. При применении данной структуры к корпусу данных выявляются два повторяющихся несоответствия: использование полностью распределенных моделей там, где данные поддерживают только полураспределенную модель, и приписывание урбанизации классу поселений, который слишком груб для данного вывода.

Трудности и возможности

Первой проблемой является качество входных данных. Прерывистость гидрометеорологических рядов, низкая плотность станций и редкие наблюдения за уровнями грунтовых вод, влажностью почвы, водозаборами и расходами воды вынуждают полагаться на производные продукты и интерполяцию, что лишь частично нивелируется использованием спутниковых данных об осадках, импутацией и даунскейлингом, адаптированными для Западной Африки³⁵^,³⁶^,³⁷^,⁴³^,⁴⁴. Второй проблемой является причинно-следственная атрибуция: траектории водного стресса одновременно отражают климатическую изменчивость, интенсификацию экстремальных осадков, изменения в землепользовании и растительном покрове (LULC), урбанизацию, забор воды для ирригации, заиление и влияние инфраструктуры, и лишь в меньшинстве собранных здесь модельных исследований применяется факторный дизайн, необходимый для разграничения этих факторов.

Третьей проблемой является масштаб, и здесь необходимо осторожно формулировать выводы на основе имеющихся данных. Урбанизация в Западной Африке носит диффузный и прерывистый характер, сочетая в себе формальную застройку, неформальные поселения, грунтовые дороги и гибридные дренажные системы, и ее часто называют фактором водного стресса; тем не менее, только в 3 работах (9%) она является основным объектом исследования, причем все они касаются города Ниамей⁶^,²⁸^,²⁹, в то время как в 15 работах доминирующим фактором является расширение сельскохозяйственных угодий. Таким образом, утверждения о воздействии урбанизации опираются на гораздо меньшую базу данных, чем утверждения о расширении пахотных земель: механизмы хорошо изучены в общей городской гидрологии⁹^,³¹, но их масштаб в водосборах Западной Африки количественно определен лишь в немногих случаях. Это пробел, который необходимо восполнить, а не вывод, который можно утверждать, и это требует более детального картирования городских территорий с разграничением водонепроницаемых поверхностей, плотности застройки, состояния дорог, низменных участков и зон инфильтрации⁸. Четвертой проблемой является многофакторная валидация: водный стресс влияет на речной сток, влажность почвы, эвапотранспирацию, пополнение запасов подземных вод и глубину залегания уровня грунтовых вод, поэтому для ограничения эквифинальности⁵⁰ следует задействовать несколько переменных.

Выделяются три возможности: растущий доступ к бесплатным изображениям, топографическим данным, климатическим продуктам, а также операционным продуктам по эвапотранспирации и влажности почвы, что повышает воспроизводимость³⁴; слияние данных, объединяющее полевые наблюдения, спутниковые продукты, модели и машинное обучение; и регионализация, которая открывает путь к созданию гидротерриториальных обсерваторий³⁹.

Рекомендуемые направления включают укрепление обсерваторных водосборных бассейнов, при этом приоритет следует отдавать странам, не представленным в данном корпусе данных; обобщение анализов неопределенности, многомодельного сравнения и систематической отчетности по метрикам; интеграцию абстракций, инфраструктуры и способов использования; разработку моделей городской гидрологии, отражающих формальную и неформальную инфраструктуру Западной Африки; открытую публикацию регионального набора данных с большой выборкой; а также совместную разработку сценариев с руководителями по водным ресурсам, планировщиками и фермерами¹¹.

Выводы

Оценка изменений землепользования и землеустройства (LULC) и влияния урбанизации на водный стресс в бассейнах рек Западной Африки в значительной степени консолидировалась вокруг методологического ядра, сочетающего дистанционное зондирование, гидрологическое моделирование и полевые наблюдения: в 35 представленных здесь работах по Западной Африке дистанционное зондирование используется в 57% случаев, а гидрологическое моделирование — в 43%. Имеющиеся исследования сходятся во мнении, что расширение сельскохозяйственных угодий, деградация естественного растительного покрова и прогрессирующее запечатывание почв изменяют водный баланс, чаще всего за счет увеличения поверхностного стока и пиковых расходов, относительного сокращения инфильтрации и восполнения запасов, перераспределения потоков и усиления сезонного давления на ресурс³⁹^,⁴⁸^,⁵¹; этот вывод подтверждается 6 исследованиями в 4 странах, хотя они проведены лишь 3 взаимно независимыми исследовательскими группами, и следует учитывать данное ограничение. Ни один отдельный метод сам по себе не может полностью охватить всю сложность этого явления. Приборы in situ остаются необходимыми для верификации гидрологических данных и понимания процессов; дистанционное зондирование незаменимо для фиксации территориальной динамики на обширных, а иногда и трансграничных территориях; концептуальные и полураспределенные гидрологические модели необходимы для преобразования пространственных изменений в гидрологические отклики и тестирования перспективных сценариев; подходы на основе машинного обучения улучшают классификацию, импутацию и определенные прогностические возможности, а модели с большими выборками предлагают пока еще не протестированный путь к прогнозированию во многих неинструментированных бассейнах региона; физически обоснованные или интегрированные модели обеспечивают наилучшее представление поверхностных и подземных процессов, но требуют значительного объема данных, вычислительных ресурсов и экспертных знаний. Таким образом, методологическое превосходство заключается не столько в каком-то одном инструменте, сколько в архитектуре схемы оценки, для которой предлагаемая на рисунке 3 основа принятия решений представляет собой четкую процедуру.

В контексте Западной Африки наиболее актуальной стратегией является создание многоуровневых гибридных структур, сочетающих открытые данные, целевые наблюдения, детальное картирование, четкие территориальные сценарии, прозрачное гидрологическое моделирование и систематический анализ неопределенностей. Такой подход является научно обоснованным, более экономически устойчивым и более полезным с операционной точки зрения для территориального планирования, управления водохранилищами, предотвращения наводнений, защиты водоносных горизонтов и адаптации к изменению климата. Приоритетом на ближайшие годы должно стать повышение качества и открытости данных, взаимное сравнение моделей, многофакторная валидация, явная интеграция детальной городской динамики и компонента подземных вод (оба из которых, согласно данному обзору, недостаточно представлены количественно), географическое расширение доказательной базы за пределы четырех стран, которые в настоящее время доминируют в ней, а также совместная работа с менеджерами по водным ресурсам и территориальными заинтересованными сторонами, чтобы диагностика водного стресса эффективно трансформировалась в решения по планированию и инвестированию.

figure-results-1
Рисунок 1: Блок-схема PRISMA 2020 процесса идентификации, скрининга и включения записей. Количество записей, выявленных в каждой базе данных и репозитории, удаленных как дубликаты, прошедших скрининг на уровне названий и аннотаций, оцененных в виде полных текстов, исключенных с указанием причин и, в конечном итоге, включенных в качественный и количественный синтез. Поиск проводился в период с 12 января 2026 г. по 17 апреля 2026 г. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-2
Рисунок 2: Концептуальная схема, связывающая землепользование, изменение растительного покрова и урбанизацию с водным стрессом, с распределением восьми методологических групп по причинно-следственной цепочке. Движущие факторы (расширение пахотных земель, обезлесение, уплотнение и запечатывание почвы, модификация дренажа) воздействуют на гидрологические процессы (перехват осадков, эвапотранспирация, инфильтрация, формирование стока, пополнение запасов подземных вод, обмен между рекой и водоносным горизонтом), которые, в свою очередь, приводят к возникновению компонентов водного стресса (дефицит поверхностных вод, снижение уровня подземных вод, дефицит влаги в почве, неравномерность потока, пики паводков). Каждая методологическая группа расположена на том уровне цепочки, который она наблюдает, картирует, объясняет или моделирует. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-3
Рисунок 3: Операционная схема принятия решений для выбора методологического комплекса в водосборах Западной Африки. Четыре последовательных фильтра, а именно: научный вопрос, пространственный масштаб, фактически доступные данные, а также горизонт принятия решений и ресурсы, приводят к рекомендуемой комбинации методов вместе с минимальными требованиями к валидации и ожидаемой отчетностью по неопределенности для каждой ветви. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Таблица 1: Полные поисковые запросы и их адаптации для конкретных платформ. Булевы строки, использованные в каждой базе данных и репозитории, ограничения по полям, языковые фильтры, дата выполнения поиска и количество записей, возвращенных каждым источником. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 2: Репрезентативные тематические исследования, рассмотренные в сравнительном анализе. Район исследования, страна, площадь водосбора, период исследования, основной используемый метод, переменные калибровки и валидации, сообщаемые показатели эффективности (NSE, KGE, R², процент систематической ошибки, общая точность, каппа Коэна) и конкретный вклад каждого исследования в оценку водного стресса в Западной Африке. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 3: Распределение включенных записей по Западной Африке по странам и периодам. Количество и доля записей по каждой стране и за пятилетний период публикации, с указанием методологических семей, применявшихся в каждой стране. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 4: Распределение включенных записей по Западной Африке по методологическим семействам. Количество и доля записей, в которых каждое семейство является основным подходом, количество записей, в которых оно является вторичным подходом, и соответствующие страны. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 5: Синтетическое сравнение основных экспериментальных методов, используемых для оценки водного стресса в водосборах Западной Африки. Сравнение по пяти параметрам: точность и надежность, выраженные через показатели эффективности, приведенные в исходных исследованиях, стоимость и осуществимость, способность отражать сложность процессов, соответствующие пространственные и временные масштабы, а также применимость к региональному контексту. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Раскрытие информации

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в связи с данным обзором.

Благодарности

Авторы благодарят своих коллег и компанию VM Group Multiservices за предоставление критических замечаний к ранним версиям рукописи и финансирование данной статьи.

Ссылки

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.

Перепечатки и разрешения

Изменение землепользования изменение растительного покрова гидрологическое моделирование дистанционное зондирование методы исследования подземных вод статистические подходы машинное обучение