Published July 1, 2017
| Version v1
Publication
Open
Monitoring drought in Ghana using TAMSAT‐ALERT: a new decision support system
- 1. University of Oxford
- 2. Ghana Meteorological Agency
Description
Approximately 886 million people in Africa rely on agriculture as their main means of survival. They are therefore susceptible to changes in seasonal rains from year to year that can result in agricultural drought. Agricultural drought is determined by low soil moisture content. Soil moisture responds to rainfall, but also depends on many other factors, including the soil characteristics and, crucially, on the past soil moisture. Here we demonstrate that predictive skill can be gained from knowledge of the current state of the land surface – how wet or dry the soil is – as the growing season evolves. This skill arises from the land surface memory – the soil moisture content at a particular time depends to a large extent on the historical soil moisture. By forcing a land surface model with observed data up to a 'present day' and then forward in time with climatological data (to represent the range of possible future conditions) we show that it is possible to be confident of an ensuing agricultural drought several weeks before the end of the growing season. This system is illustrated using results from an operational trial for Tamale in northern Ghana.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يعتمد ما يقرب من 886 مليون شخص في أفريقيا على الزراعة كوسيلة رئيسية للبقاء على قيد الحياة. وبالتالي فهي عرضة للتغيرات في الأمطار الموسمية من سنة إلى أخرى والتي يمكن أن تؤدي إلى الجفاف الزراعي. يتحدد الجفاف الزراعي بمحتوى رطوبة التربة المنخفض. تستجيب رطوبة التربة لهطول الأمطار، ولكنها تعتمد أيضًا على العديد من العوامل الأخرى، بما في ذلك خصائص التربة، والأهم من ذلك، على رطوبة التربة السابقة. هنا نوضح أنه يمكن اكتساب المهارة التنبؤية من معرفة الحالة الراهنة لسطح الأرض – مدى رطوبة التربة أو جفافها – مع تطور موسم النمو. تنشأ هذه المهارة من ذاكرة سطح الأرض – يعتمد محتوى رطوبة التربة في وقت معين إلى حد كبير على رطوبة التربة التاريخية. من خلال فرض نموذج سطح الأرض مع البيانات المرصودة حتى "يومنا هذا" ثم المضي قدمًا في الوقت المناسب مع البيانات المناخية (لتمثيل نطاق الظروف المستقبلية المحتملة)، نظهر أنه من الممكن أن نكون واثقين من الجفاف الزراعي اللاحق قبل عدة أسابيع من نهاية موسم النمو. يتم توضيح هذا النظام باستخدام نتائج تجربة تشغيلية لتامالي في شمال غانا.Translated Description (French)
Environ 886 millions de personnes en Afrique dépendent de l'agriculture comme principal moyen de survie. Ils sont donc sensibles aux changements de pluies saisonnières d'année en année qui peuvent entraîner une sécheresse agricole. La sécheresse agricole est déterminée par une faible teneur en humidité du sol. L'humidité du sol répond aux précipitations, mais dépend également de nombreux autres facteurs, y compris les caractéristiques du sol et, surtout, de l'humidité passée du sol. Ici, nous démontrons qu'une compétence prédictive peut être acquise à partir de la connaissance de l'état actuel de la surface terrestre – à quel point le sol est humide ou sec – à mesure que la saison de croissance évolue. Cette compétence découle de la mémoire de la surface du sol – la teneur en humidité du sol à un moment donné dépend dans une large mesure de l'humidité historique du sol. En forçant un modèle de surface terrestre avec des données observées jusqu'à un « jour présent », puis en avançant dans le temps avec des données climatologiques (pour représenter l'éventail des conditions futures possibles), nous montrons qu'il est possible d'être confiant d'une sécheresse agricole qui s'ensuivrait plusieurs semaines avant la fin de la saison de croissance. Ce système est illustré à l'aide des résultats d'un essai opérationnel pour Tamale dans le nord du Ghana.Translated Description (Spanish)
Aproximadamente 886 millones de personas en África dependen de la agricultura como su principal medio de supervivencia. Por lo tanto, son susceptibles a los cambios en las lluvias estacionales de un año a otro que pueden resultar en sequía agrícola. La sequía agrícola está determinada por el bajo contenido de humedad del suelo. La humedad del suelo responde a la lluvia, pero también depende de muchos otros factores, incluidas las características del suelo y, lo que es más importante, de la humedad del suelo en el pasado. Aquí demostramos que la habilidad predictiva se puede obtener del conocimiento del estado actual de la superficie de la tierra, qué tan húmedo o seco está el suelo, a medida que evoluciona la temporada de crecimiento. Esta habilidad surge de la memoria de la superficie terrestre: el contenido de humedad del suelo en un momento determinado depende en gran medida de la humedad histórica del suelo. Al forzar un modelo de superficie terrestre con datos observados hasta un "día actual" y luego avanzar en el tiempo con datos climatológicos (para representar el rango de posibles condiciones futuras), mostramos que es posible confiar en una sequía agrícola subsiguiente varias semanas antes del final de la temporada de crecimiento. Este sistema se ilustra utilizando los resultados de un ensayo operativo para Tamale en el norte de Ghana.Files
wea.3033.pdf
Files
(16.0 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:a4eebd720746b3df63de2542c48b6c3f
|
16.0 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- رصد الجفاف في غانا باستخدام TAMSAT-ALERT: نظام جديد لدعم القرار
- Translated title (French)
- Surveillance de la sécheresse au Ghana à l'aide de TAMSAT‐ALERT : un nouveau système d'aide à la décision
- Translated title (Spanish)
- Monitoreo de la sequía en Ghana mediante TAMSAT‐ALERT: un nuevo sistema de apoyo a la toma de decisiones
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2726166759
- DOI
- 10.1002/wea.3033
References
- https://openalex.org/W1491668003
- https://openalex.org/W1985592449
- https://openalex.org/W1999285260
- https://openalex.org/W2097896815
- https://openalex.org/W2147654971