Analysis of natural water resources formation and distribution conditions in Central Ethiopia

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Water is the most important natural resource that ensures Earth’s ecological system operation. The variability of the resource potential of the hydrosphere has a significant, if not decisive, impact on the socio-economic development of the world including Ethiopia in general and its central regions in particular where surface water is the main source of water supply. Growing urbanization, industrialization and agricultural development have increased the demand for multipurpose water supply in the agricultural, industrial and energy sectors of Ethiopia. Due to the increased water demand during the dry seasons of the year the country faces severe water shortages, while the amount of surface water  during the rainy sea sons quite accommodates modern demands. The purpose of this study is to analyze the natural formation and distribution conditions of surface and groundwater resource potential in Central Ethiopia as well as to identify the most promising sites for groundwater prospecting and exploration. Having processed and analyzed the materials using Google Earth Engine cloud technologies and a number of software packages, it was determined that the structural and tectonic development of the territory caused by the region’s confinement to the East African Rift Zone, plays a decisive role in the formation of natural conditions both in Ethiopia as a whole and in its central part in the distribution of natural water resources. The relief, climatic features, and main geomorphological and geological structures are the result of past and ongoing tectonic pro cesses. Understanding of surface and groundwater formation and distribution conditions in the region, significant volume of source material, and the use of modern processing means create the basis for a quantitative assessment of surface water resources and the delineation of the most water-abundant areas of the subsoil.

Sobre autores

A. Yoshe

Irkutsk National Research Technical University; Arba Minch University

Email: kitanbo@gmail.com
ORCID ID: 0000-0002-3792-5854

L. Auzina

Irkutsk National Research Technical University

Email: lauzina@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-4702-7863

Bibliografia

  1. Hsu Y.J., Fu Y., Bürgmann R., Hsu S.Y., Lin C.C., Tang C.H., et al. Assessing seasonal and interannual water stor age variations in Taiwan using geodetic and hydrological data. Earth and Planetary Science Letters. 2020;550:116532. https://doi.org/10.1016/j.epsl.2020.116532.
  2. Du C., Sun F., Yu J., Liu X., Chen Y. New interpretation of the role of water balance in an extended Budyko hypothe sis in arid regions. Hydrology and Earth System Sciences. 2016;20(1):393-409. https://doi.org/10.5194/hess-20-393-2016.
  3. Bouaziz L.J.E., Steele-Dunne S.C., Schellekens J., Weerts A.H., Stam J., Sprokkereef E., et al. Improved under standing of the link between catchment-scale vegetation accessible storage and satellite-derived soil water index. Water Resources Research. 2020;56(3):e2019WR026365. https://doi.org/10.1029/2019WR026365.
  4. Yoshe A.K. Water availability identification from GRACE dataset and GLDAS hydrological model over data-scarce riv er basins of Ethiopia. Hydrological Sciences Journal. 2024;69(6):721-745. https://doi.org/10.1080/02626667.2024.2333852.
  5. Goldblatt R., You W., Hanson G., Khandelwal A.K. Detecting the boundaries of urban areas in India: a dataset for pixel-based image classification in Google Earth Engine. Remote Sensing. 2016;8(8):634. https://doi.org/10.3390/rs8080634.
  6. Mekonnen M.M., Hoekstra A.Y. Four billion people facing severe water scarcity. Science Advances. 2016;2(2):e1500323. https://doi.org/10.1126/sciadv.1500323.
  7. Auzina L.I. Forecasting groundwater rise in the historic downtown area of Irkutsk city. Earth sciences and subsoil use. 2022;45(2):172-183. https://doi.org/10.21285/2686-9993-2022-45-2-172-183. EDN: POJFVK.
  8. Salman M.A. United nations general assembly resolution: international decade for action, water for life, 2005–2015. Water International. 2005;30(3):415-418. https://doi.org/10.1080/02508060508691884.
  9. Li J., Yang J., Liu M., Ma Z., Fang W., Bi J. Quality matters: pollution exacerbates water scarcity and sectoral output risks in China. Water Research. 2022;224:119059. https://doi.org/10.1016/j.watres.2022.119059.
  10. Wang M., Bodirsky B.L., Rijneveld R., Beier F., Bak M.P., Batool M., et al. A triple increase in global river basins with water scarcity due to future pollution. Nature Communication. 2024;15(1):880. https://doi.org/10.1038/s41467-024-44947-3.
  11. Uddin M.G., Nash S., Olbert A.I. A review of water quality index models and their use for assessing surface water quality. Ecological Indicators. 2021;122:107218. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.107218.
  12. Fu Y., Wu Q. Recent emerging shifts in precipitation intensity and frequency in the global tropics observed by satellite precipitation data sets. Geophysical Research Letters. 2024;51(15):e2023GL107916. https://doi.org/10.1029/2023GL107916.
  13. Dao P.U., Heuzard A.G., Le T.X.H., Zhao J., Yin R., Shang C., et al. The impacts of climate change on groundwater quality: a review. Science of the Total Environment. 2024;912:169241. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.169241.
  14. Bartczak A., Krzemiński M., Araźny A. Changes in evaporation patterns and their impact on Climatic Water Bal ance and river discharges in central Poland, 1961–2020. Regional Environmental Change. 2024;24(130). https://doi.org/10.1007/s10113-024-02296-3.
  15. Wang M., Zhang Y., Lu Y., Gong X., Gao L. Detection and attribution of reference evapotranspiration change (1951–2020) in the Upper Yangtze River Basin of China. Journal of Water and Climate Change. 2021;12(6):2624-2638. https://doi.org/10.2166/wcc.2021.011.
  16. Vörösmarty C.J., Green P., Salisbury J., Lammers R.B. Global water resources: vulnerability from climate change and population growth. Science. 2000;289(5477):284-288. https://doi.org/10.1126/science.289.5477.284.
  17. Punia A., Singh S.K., Bharti R. Chapter 3 – Effect of climate change on urban water availability and its remediation in different continents. In: Srivastav A.L., Madhav S., Bhardwaj A.K., Valsami-Jones E. (eds). Current directions in water scarcity research. Vol. 6: Urban water crisis and management. Strategies for sustainable development. Elsevier; 2022, p. 45-63. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-91838-1.00002-6.
  18. Marsz A.A., Sobkowiak L., Styszyńska A., Wrzesiński D. Causes and course of climate change and its hydrological consequences in the Greater Poland region in 1951–2020. Quaestiones Geographicae. 2022;41(3):183-206. https://doi.org/10.2478/quageo-2022-0033.
  19. Wubneh M.A., Worku T.A., Chekol B.Z. Climate change impact on water resources availability in the Kiltie water shed, Lake Tana sub-basin, Ethiopia. Heliyon. 2023;9(3):e13941. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e13941.
  20. Gbohoui Y.P., Paturel J.E., Tazen F., Mounirou L.A., Yonaba R., Karambiri H., et al. Impacts of climate and envi ronmental changes on water resources: a multi-scale study based on Nakanbé nested watersheds in West African Sahel. Journal of Hydrology: Regional Studies. 2021;35:100828. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2021.100828.
  21. Lobatskaya R.M., Auzina L.I., Zhang Y., Vanteeva M.A., Saprykina M.I., Semilet A.A., et al. Comparative analysis of Cenozoic volcanism in the East China block and Tunkinsky rift zone of the Baikal rift system. Earth sciences and subsoil use. 2020;43(1):121-131. (In Russ.). https://doi.org/10.21285/2686-9993-2020-43-1-121-131. EDN: GDUDFM.
  22. Surmaajav D. Features of the thermal water phenomena in the Khangai arch uplift (Mongolia). Earth sciences and subsoil use. 2019;42(4):529-538. (In Russ.). https://doi.org/10.21285/2686-9993-2019-42-4-529-538. EDN: RUHRSY.
  23. Eppelbaum L.V., Ben-Avraham C., Katz Y.I., Cloting S., Kaban M.K. Giant quasi-ring mantle structure in the Afri can-Arabian junction zone: data from a complex of geological and geophysical researchs. Geotektonika. 2021;1:662-693. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S0016853X21010057. EDN: SGRGEM.
  24. Avand M., Janizadeh S., Bui D.T., Pham V.H., Ngo P.T.T., Nhu V.H. A tree-based intelligence ensemble approach for spatial prediction of potential groundwater. International Journal of Digital Earth. 2020;13(12):1408-1429. https://doi.org/10.1080/17538947.2020.1718785.
  25. Chen C., Zou X., Singh A.K., Zhu X., Zhang W., Yang B., et al. Effects of hillslope position on soil water infiltra tion and preferential flow in tropical forest in southwest China. Journal of Environmental Management. 2021;299:113672. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.113672.
  26. Yoshe A.K. Integrated approach for groundwater potential exploration in Abbay River Basin, East Africa. Sustain able Water Resources Management. 2024;10(93). https://doi.org/10.1007/s40899-023-01026-7.
  27. Chen C.-H., Wang C.-H., Hsu Ya-J., Yu S.-B., Kuo L.-Ch. Correlation between groundwater level and altitude variations in land subsidence area of the Choshuichi Alluvial Fan, Taiwan. Engineering Geology. 2010;115(1-2):122-131. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2010.05.011.
  28. Wang H., Gao J.E., Zhang M., Li X., Zhang S., Jia L.Z. Effects of rainfall intensity on groundwater recharge based on simulated rainfall experiments and a groundwater flow model. Catena. 2015;127:80-91. https://doi.org/10.1016/j.ca-tena.2014.12.014.
  29. Seleshi Y., Zanke U. Recent changes in rainfall and rainy days in Ethiopia. International Journal of Climatology. 2004; 24(8):973-983. https://doi.org/10.1002/joc.1052.
  30. Wu W.-Y., Lo M.-H., Wada Y., Famiglietti J.S., Reager J.T., Yeh P.J.-F., et al. Divergent effects of climate change on future groundwater availability in key mid-latitude aquifers. Nature Communications. 2020;11(1):3710. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17581-y.
  31. Shaikh A.A., Pathan A.I., Waikhom S.I., Rathod P. Comparison of watershed delineation and drainage network us ing ASTER and CARTOSAT DEM of Surat City, Gujarat. In: Intelligent Computing & Optimization. ICO 2021. Lecture Notes in Networks and Systems. Cham: Springer; 2022, vol. 371, p. 788-800. https://doi.org/10.1007/978-3-030-93247-3_75.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».