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2023 年年度报告
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水文建模可以成为跨界协议的解决方案吗？
由于殖民分区，非洲的许多河流都是河流国家共有的跨界河流。非洲的跨界河流对河流盆地管理的挑战主要是由于缺乏气象和水文数据限制。许多非洲国家缺乏管理大型河流罪名所需的技术知识和财务资源，例如朱巴，沙贝尔，尼日尔，塞内加尔，津巴布韦，尼罗河，尼罗河和刚果。在有气象和水文数据的发达国家中，科罗拉多州和美国切萨皮克等河流都采用水文模型管理。水文模型需要气象数据作为模型输入数据和水文数据，以进行模型校准和验证。近年来，对全球卫星数据产品的获取为具有有限数据采集功能的发展中国家提供了模型输入数据。该研究开发了索马里，肯尼亚和埃塞俄比亚共享的朱巴河盆地（JRB）的分水岭模型。选择了HSPF（水文仿真程序 - 弗兰（HSPF）进行研究。评估了几种卫星沉淀和蒸散数据产品，呼叫沉淀和Merra-2蒸散产物可提供最佳的模型性能结果。卫星数据产品的采集解决了沉淀和蒸散模型输入数据限制。NASH-SUTCLIFFE效率（NSE），偏差百分比（PBIA）和确定系数（R 2）性能度量等级从非常好的到令人满意。模型模拟了索马里和埃塞俄比亚选定地点的39年每日流数据。模拟流程适合于为河流管理解决方案提供覆盖，并建立低流量和洪水频率分析，以确定河岸国家之间跨界水管理合作的基础。所提出的解决方案在盆地任何地方生成每日河流流量数据。鉴于许多国家在非洲的气象学和水文数据限制，可随时使用的全球卫星应用
塞内加尔的时空温度和降雨模式的40年遥感分析
气候变化的影响在全球范围内显现出来，许多非洲国家（包括塞内加尔）特别脆弱。地面观察和对这些观察结果的有限访问的下降继续阻碍研究范围来理解，计划和减轻气候变化的当前和未来影响。这发生在地球观测（EO）数据，方法和计算能力的快速增长时，这可能会增加数据筛分区域的研究。在这项研究中，我们利用了使用Google Earth Engine利用历史EO数据的卫星遥感数据来研究1981年至2020年塞内加尔的时空降雨和温度模式。我们将chirps降水数据和ERA5-Land重新分析数据集结合在一起，用于遥感分析，并使用Mann – Kendall和Sen的坡度统计测试进行趋势检测。我们的结果表明，从1981年到2020年，塞内加尔的年度温度和降水增加了0.73℃和18毫米。塞内加尔的所有六个农业生态区都表现出统计学上显着的向上降水趋势。然而，卡萨姆斯，费洛，塞内加尔东部，花生盆地和塞内加尔河谷地区在温度上表现出统计学上显着的向上趋势。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。 相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在塞内加尔东部地区的萨拉亚（Saraya），古迪里（Goudiry）和坦巴丘加（Tambacounda）等主要农作物区域的高温也威胁着农作物产量，尤其是玉米，高粱，小米和花生。通过承认和解决气候变化对各种农业生态区的独特影响，决策者和利益相关者可以制定和实施定制的适应策略，这些策略在促进韧性和确保面对不断变化的气候的情况下更加成功，并确保可持续的农业生产。