Published July 1, 2020 | Version v1
Publication Metadata-only

Rainfall Analysis over the Niger Central Hydrological Area, Nigeria: Variability, Trend, and Change point detection

Creators

  • 1. Federal University of Technology
  • 2. Federal University of Technology Minna

Description

Rainfall data are a vital meteorological input to agricultural modelling systems and water resources planning and management studies. In this study, CRU data (CRU_TS 4.01) was used to investigate spatiotemporal variability of rainfall at 33 sub-basins of the Niger Central Hydrological Area (NCHA), Nigeria, over 105 years (1911–2015). For Rainfall variability studies, rainfall variability index, precipitation concentration index, and linear regression model (LRM) were employed. Trend analysis and change point detection were done using nonparametric Mann-Kendall (MK) tests, Standard Normal Homogeneity Test (NSHT), and Pettitt's test (PT), and for spatial analysis of rainfall, kriging interpolation method was used. Rainfall variability index showed that 1983 and 1911 were the wettest and driest years, respectively, while 1921-1930 and 1981-1990 were the wettest and driest decades, respectively. Precipitation concentration index indicated that the NCHA had experienced 61% moderate rainfall and 39% high concentration rainfall. LRM showed that the change in the mean annual rainfall, early rainy season, and the main (or late) rainy season had occurred at the rate of -0.30 mm/year, -0.27 mm/year, and -0.23 mm/year, respectively. MK results showed that except for sub-basins 21 and 22 (which are positive), all other sub-basins have a negative trend signifying a decrease in trends of rainfalls. NSHT and PT suggested 1969 as the probable change point for the whole basin. The decrease in the amount of rainfall (after the change point) indicates a drier condition over the basin. Therefore, farmers and water resources personnel need to focus attention on the management of this vital resource by making the right choice of what and when to plant and managing the water crisis (drought and floods) which emanates from erratic rainfall.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تعد بيانات هطول الأمطار من مدخلات الأرصاد الجوية الحيوية لنظم النمذجة الزراعية ودراسات تخطيط وإدارة الموارد المائية. في هذه الدراسة، تم استخدام بيانات CRU (CRU_TS 4.01) للتحقيق في التباين الزماني المكاني لهطول الأمطار في 33 حوضًا فرعيًا من المنطقة الهيدرولوجية المركزية في النيجر (NCHA)، نيجيريا، على مدى 105 سنوات (1911–2015). بالنسبة لدراسات تقلب هطول الأمطار، تم استخدام مؤشر تقلب هطول الأمطار ومؤشر تركيز هطول الأمطار ونموذج الانحدار الخطي (LRM). تم إجراء تحليل الاتجاه واكتشاف نقطة التغيير باستخدام اختبارات مان كيندال (MK) غير البارامترية، واختبار التجانس العادي القياسي (NSHT)، واختبار بيتيت (PT)، وللتحليل المكاني لهطول الأمطار، تم استخدام طريقة استيفاء كريجينج. أظهر مؤشر تقلب هطول الأمطار أن عامي 1983 و 1911 كانا الأكثر رطوبة وجفافاً على التوالي، في حين أن عامي 1921-1930 و 1981-1990 كانا العقدين الأكثر رطوبة وجفافاً على التوالي. أشار مؤشر تركيز هطول الأمطار إلى أن NCHA قد شهدت هطول أمطار معتدلة بنسبة 61 ٪ وهطول أمطار عالية التركيز بنسبة 39 ٪. أظهرت LRM أن التغير في متوسط هطول الأمطار السنوي، وموسم الأمطار المبكر، وموسم الأمطار الرئيسي (أو المتأخر) قد حدث بمعدل -0.30 ملم/سنة، -0.27 ملم/سنة، و -0.23 ملم/سنة، على التوالي. أظهرت نتائج MK أنه باستثناء الأحواض الفرعية 21 و 22 (الإيجابية)، فإن جميع الأحواض الفرعية الأخرى لها اتجاه سلبي يشير إلى انخفاض في اتجاهات هطول الأمطار. اقترح كل من NSHT و PT عام 1969 كنقطة تغيير محتملة للحوض بأكمله. يشير الانخفاض في كمية الأمطار (بعد نقطة التغيير) إلى حالة أكثر جفافاً فوق الحوض. لذلك، يحتاج المزارعون وموظفو الموارد المائية إلى تركيز الاهتمام على إدارة هذا المورد الحيوي من خلال الاختيار الصحيح لما ومتى يزرعون وإدارة أزمة المياه (الجفاف والفيضانات) التي تنبع من هطول الأمطار غير المنتظم.

Translated Description (French)

Les données sur les précipitations constituent un apport météorologique essentiel aux systèmes de modélisation agricole et aux études de planification et de gestion des ressources en eau. Dans cette étude, les données CRU (CRU_TS 4.01) ont été utilisées pour étudier la variabilité spatio-temporelle des précipitations dans 33 sous-bassins de la zone hydrologique centrale du Niger (NCHA), au Nigéria, sur 105 ans (1911–2015). Pour les études de variabilité des précipitations, l'indice de variabilité des précipitations, l'indice de concentration des précipitations et le modèle de régression linéaire (LRM) ont été utilisés. L'analyse des tendances et la détection des points de changement ont été effectuées à l'aide de tests non paramétriques de Mann-Kendall (MK), du test d'homogénéité normale standard (NSHT) et du test de Pettitt (PT), et pour l'analyse spatiale des précipitations, une méthode d'interpolation par krigeage a été utilisée. L'indice de variabilité des précipitations a montré que 1983 et 1911 étaient les années les plus humides et les plus sèches, respectivement, tandis que 1921-1930 et 1981-1990 étaient les décennies les plus humides et les plus sèches, respectivement. L'indice de concentration des précipitations a indiqué que la NCHA avait connu 61 % de précipitations modérées et 39 % de précipitations à forte concentration. LRM a montré que le changement dans les précipitations annuelles moyennes, la saison des pluies précoce et la saison des pluies principale (ou tardive) s'était produit au rythme de -0,30 mm/an, -0,27 mm/an et -0,23 mm/an, respectivement. Les résultats de MK ont montré qu'à l'exception des sous-bassins 21 et 22 (qui sont positifs), tous les autres sous-bassins ont une tendance négative signifiant une diminution des tendances des précipitations. NSHT et PT ont suggéré 1969 comme point de changement probable pour l'ensemble du bassin. La diminution de la quantité de pluie (après le point de changement) indique un état plus sec sur le bassin. Par conséquent, les agriculteurs et le personnel des ressources en eau doivent se concentrer sur la gestion de cette ressource vitale en faisant le bon choix de quoi et quand planter et gérer la crise de l'eau (sécheresse et inondations) qui émane de précipitations irrégulières.

Translated Description (Spanish)

Los datos de precipitaciones son un insumo meteorológico vital para los sistemas de modelización agrícola y los estudios de planificación y gestión de los recursos hídricos. En este estudio, los datos de CRU (CRU_TS 4.01) se utilizaron para investigar la variabilidad espaciotemporal de las precipitaciones en 33 subcuencas del Área Hidrológica Central del Níger (NCHA), Nigeria, durante 105 años (1911–2015). Para los estudios de variabilidad de la lluvia, se emplearon el índice de variabilidad de la lluvia, el índice de concentración de la precipitación y el modelo de regresión lineal (LRM). El análisis de tendencias y la detección de puntos de cambio se realizaron utilizando pruebas no paramétricas de Mann-Kendall (MK), Prueba de Homogeneidad Normal Estándar (NSHT) y Prueba de Pettitt (PT), y para el análisis espacial de la precipitación, se utilizó el método de interpolación de kriging. El índice de variabilidad de las precipitaciones mostró que 1983 y 1911 fueron los años más húmedos y secos, respectivamente, mientras que 1921-1930 y 1981-1990 fueron las décadas más húmedas y secas, respectivamente. El índice de concentración de precipitaciones indicó que la NCHA había experimentado un 61% de precipitaciones moderadas y un 39% de precipitaciones de alta concentración. LRM mostró que el cambio en la precipitación media anual, la temporada de lluvias temprana y la temporada de lluvias principal (o tardía) se había producido a una tasa de -0.30 mm/año, -0.27 mm/año y -0.23 mm/año, respectivamente. Los resultados de MK mostraron que, a excepción de las subcuencas 21 y 22 (que son positivas), todas las demás subcuencas tienen una tendencia negativa que significa una disminución en las tendencias de las precipitaciones. NSHT y PT sugirieron 1969 como el punto de cambio probable para toda la cuenca. La disminución en la cantidad de lluvia (después del punto de cambio) indica una condición más seca sobre la cuenca. Por lo tanto, los agricultores y el personal de recursos hídricos deben centrar la atención en la gestión de este recurso vital tomando la decisión correcta de qué y cuándo plantar y gestionando la crisis del agua (sequía e inundaciones) que emana de las lluvias erráticas.

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تحليل هطول الأمطار على المنطقة الهيدرولوجية المركزية في النيجر، نيجيريا: الكشف عن التباين والاتجاه ونقطة التغيير
Translated title (French)
Analyse des précipitations sur la zone hydrologique centrale du Niger, Nigeria : Détection de la variabilité, de la tendance et du point de changement
Translated title (Spanish)
Análisis de las precipitaciones en la zona hidrológica central del Níger, Nigeria: detección de la variabilidad, la tendencia y los puntos de cambio

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3038089592
DOI
10.1016/j.sciaf.2020.e00419

Is supplement to
https://openalex.org/W4310365264 (Other)
https://openalex.org/W4299285283 (Other)
https://openalex.org/W4249095017 (Other)
https://openalex.org/W3217705260 (Other)
https://openalex.org/W3019989549 (Other)
https://openalex.org/W2911676529 (Other)
https://openalex.org/W2793287550 (Other)
https://openalex.org/W2072395143 (Other)
https://openalex.org/W2044987862 (Other)
https://openalex.org/W2034326811 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Nigeria

References

  • https://openalex.org/W1541680250
  • https://openalex.org/W1899205596
  • https://openalex.org/W1979583227
  • https://openalex.org/W1979617073
  • https://openalex.org/W1982284907
  • https://openalex.org/W1991273147
  • https://openalex.org/W1991477936
  • https://openalex.org/W1995880739
  • https://openalex.org/W1999335560
  • https://openalex.org/W2000571459
  • https://openalex.org/W2007818389
  • https://openalex.org/W2008300136
  • https://openalex.org/W2022872275
  • https://openalex.org/W2028389956
  • https://openalex.org/W2032359927
  • https://openalex.org/W2038372526
  • https://openalex.org/W2039043540
  • https://openalex.org/W2041647446
  • https://openalex.org/W2047322249
  • https://openalex.org/W2055082824
  • https://openalex.org/W2063455368
  • https://openalex.org/W2070337735
  • https://openalex.org/W2096398561
  • https://openalex.org/W2107218992
  • https://openalex.org/W2122082796
  • https://openalex.org/W2124379907
  • https://openalex.org/W2124819421
  • https://openalex.org/W2133488074
  • https://openalex.org/W2159193992
  • https://openalex.org/W2165386375
  • https://openalex.org/W2172697690
  • https://openalex.org/W2318680928
  • https://openalex.org/W2346665638
  • https://openalex.org/W2346678715
  • https://openalex.org/W2395400268
  • https://openalex.org/W2404371196
  • https://openalex.org/W2574853403
  • https://openalex.org/W2765656145
  • https://openalex.org/W2777384663
  • https://openalex.org/W2793126531
  • https://openalex.org/W2796034401
  • https://openalex.org/W2804568578
  • https://openalex.org/W2888586954
  • https://openalex.org/W2913892943
  • https://openalex.org/W2944848462
  • https://openalex.org/W2975053519
  • https://openalex.org/W4229562638
  • https://openalex.org/W74314411