379 jeux de données trouvés

Ce jeu de données comprend des mesures d'humidité du sol et de température collectées à l'aide des enregistreurs de données TOMST (https://tomst.com/web/en/systems/tms/tms-4/) dans plusieurs endroits en Afrique ainsi qu'à Cuba. Le jeu de données contient trois mesures de température proches de la surface : à 12 cm au-dessus de la surface du sol (Temp: +12 cm), à la surface du sol (Temp: 0 cm) et juste sous la surface (Temp: -6 cm). Les mesures d'humidité du sol sont recueillies à une profondeur de 15 cm sous le sol en utilisant la technique de Transmittance par Domaine Temporel. Les enregistreurs TOMST enregistrent les mesures d'humidité du sol sous forme de signaux électriques bruts, qui doivent être convertis en contenu d'humidité volumétrique du sol grâce à une approche de calibration. Actuellement, nous utilisons une courbe de calibration globale (indépendante de la texture du sol) pendant que nous calibrons les enregistreurs pour différentes textures. Le jeu de données inclus ici contient les lectures brutes des capteurs, qui peuvent être calibrées en utilisant le guide de calibration TMS https://tomst.com/web/wp-content/uploads/2023/05/TMS-calibration-handbook.pdf.

Utilisation : Ce jeu de données est destiné à des applications en hydrologie pour surveiller les conditions d'humidité du sol à long terme, les sécheresses agricoles (déficit en eau des végétaux), valider les observations d'humidité du sol et d'évapotranspiration issues de la télédétection, et des modèles de bilan hydrique du sol. Dans certains cas, les données sont également utilisées pour évaluer l'adéquation de ce type de capteur pour la planification de l'irrigation et la conservation de l'eau. Nous avons déployé ces enregistreurs pour évaluer si les données de haute résolution (250 m) de la Productivité de l'Eau via l'accès ouvert de données dérivées de télédétection de la FAO (WaPOR) peuvent contribuer à un suivi pertinent et opportun des sécheresses à micro-échelle, et comment les indices de sécheresse calculés à partir des données de WaPOR correspondent aux tendances de l'humidité du sol à l'échelle des champs.

Description des champs de données : Le jeu de données est fourni sous forme de série temporelle contenant les champs de données suivants :

Temp: -6 cm Température du sol mesurée par l'enregistreur à 6 cm sous la surface du sol.

Temp: 0 cm Température de l'air/sol mesurée par l'enregistreur à la surface du sol.

Temp: +12 cm Température de l'air mesurée par l'enregistreur à 12 cm au-dessus de la surface du sol.

Raw sensor reading Ceci est le signal électrique de l'humidité du sol mesuré par le capteur, qui doit être converti en une valeur de contenu volumétrique d'humidité du sol.

Calibrated vmc Il s'agit du contenu volumétrique d'humidité obtenu en calibrant la lecture brute du capteur. Les valeurs sont obtenues en utilisant l'équation de Kopecky et al., (2021) https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.143785.

Logger_id Le numéro de série de l'enregistreur de données.

Latitude, Longitude Les coordonnées où se trouve le capteur.

Date installed in the field: La date à laquelle le capteur a été installé dans le champ.

Ce jeu de données comprend des mesures d'humidité du sol et de température collectées à l'aide des enregistreurs de données TOMST (https://tomst.com/web/en/systems/tms/tms-4/) dans plusieurs endroits en Afrique ainsi qu'à Cuba. Le jeu de données contient trois mesures de température proches de la surface : à 12 cm au-dessus de la surface du sol (Temp: +12 cm), à la surface du sol (Temp: 0 cm) et juste sous la surface (Temp: -6 cm). Les mesures d'humidité du sol sont recueillies à une profondeur de 15 cm sous le sol en utilisant la technique de Transmittance par Domaine Temporel. Les enregistreurs TOMST enregistrent les mesures d'humidité du sol sous forme de signaux électriques bruts, qui doivent être convertis en contenu d'humidité volumétrique du sol grâce à une approche de calibration. Actuellement, nous utilisons une courbe de calibration globale (indépendante de la texture du sol) pendant que nous calibrons les enregistreurs pour différentes textures. Le jeu de données inclus ici contient les lectures brutes des capteurs, qui peuvent être calibrées en utilisant le guide de calibration TMS https://tomst.com/web/wp-content/uploads/2023/05/TMS-calibration-handbook.pdf.

Utilisation : Ce jeu de données est destiné à des applications en hydrologie pour surveiller les conditions d'humidité du sol à long terme, les sécheresses agricoles (déficit en eau des végétaux), valider les observations d'humidité du sol et d'évapotranspiration issues de la télédétection, et des modèles de bilan hydrique du sol. Dans certains cas, les données sont également utilisées pour évaluer l'adéquation de ce type de capteur pour la planification de l'irrigation et la conservation de l'eau. Nous avons déployé ces enregistreurs pour évaluer si les données de haute résolution (250 m) de la Productivité de l'Eau via l'accès ouvert de données dérivées de télédétection de la FAO (WaPOR) peuvent contribuer à un suivi pertinent et opportun des sécheresses à micro-échelle, et comment les indices de sécheresse calculés à partir des données de WaPOR correspondent aux tendances de l'humidité du sol à l'échelle des champs.

Description des champs de données : Le jeu de données est fourni sous forme de série temporelle contenant les champs de données suivants :

Temp: -6 cm Température du sol mesurée par l'enregistreur à 6 cm sous la surface du sol.

Temp: 0 cm Température de l'air/sol mesurée par l'enregistreur à la surface du sol.

Temp: +12 cm Température de l'air mesurée par l'enregistreur à 12 cm au-dessus de la surface du sol.

Raw sensor reading Ceci est le signal électrique de l'humidité du sol mesuré par le capteur, qui doit être converti en une valeur de contenu volumétrique d'humidité du sol.

Calibrated vmc Il s'agit du contenu volumétrique d'humidité obtenu en calibrant la lecture brute du capteur. Les valeurs sont obtenues en utilisant l'équation de Kopecky et al., (2021) https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.143785.

Logger_id Le numéro de série de l'enregistreur de données.

Latitude, Longitude Les coordonnées où se trouve le capteur.

Date installed in the field: La date à laquelle le capteur a été installé dans le champ.

Reports and datasets generated as part of the Climate Risk Informed Decision Analysis (CRIDA) implemented in the Chimanimani Districts, in response to Cyclone Idai and to build resilience of local communities to climate change impacts.

Zimbabwe is exposed to multiple weather-related hazards, suffering from frequent periodic cyclones, droughts, floods, and related epidemics and landslides. On 15 March 2019, tropical Cyclone Idai hit eastern Zimbabwe, and at least 172 deaths were reported, more than 186 people were injured and 327 were missing, while over 270,000 people were affected across nine districts, particularly in Chimanimani and Chipinge. Of those affected, 20,002 households (61.5%) or 100,106 people (74.2% of the 2012 population) were in Chimanimani. Meanwhile, ecosystem damage also occurred where boulders and mud were dumped downhill, affecting wildlife habitats, water quality, tourism activities and usability of land resources. The cyclone’s aftermath has therefore increased environmental risks, which will in turn affect local adaptation. Loss of vegetation cover means the natural defense against future flood waters and landslides is no longer available. Similar events in future are therefore likely to cause even more destruction. The overall objective of the initiative is therefore to reduce the vulnerability of communities in the Chimanimani and Chipinge Districts to natural disasters, such as floods, droughts and landslides; and to enhance water resource management as well as ecosystem services in response to the uncertainty of future climate change. The project is designed to approach the water-related risk and vulnerability through an integrated strategy that targets several aspects of disaster risk reduction, and provides scalable implementation of the project through a modular pathway and the development of case studies in target flood and landslide prone areas.

The Global Gravity-based Groundwater Product (G3P) provides groundwater storage anomalies (GWSA) from a cross-cutting combination of GRACE/GRACE-FO-based terrestrial water storage (TWS) and storage compartments of the water cycle (WSCs) that are part of the Copernicus portfolio. The data set comprises gridded anomalies of groundwater, TWS, and the WSCs glacier, snow, soil moisture and surface water bodies plus layers containing uncertainty information for the individual data products. All WSCs are spatially filtered with a Gaussian filter to be compatible with TWS. Spatial coverage is global, except Greenland and Antarctica, with 0.5-degree resolution. Temporal coverage is from April 2002 to September 2023 with monthly temporal resolution. Gridded data sets are available as NetCDF files containing variables for the parameter value as anomaly in mm equivalent water height and the parameter’s uncertainty as mm equivalent water height.

The latest version of the data is visualized at the GravIS portal: https://gravis.gfz-potsdam.de/gws. From GravIS, the data is also available as area averages for several large river basins and aquifers, as well as for climatically similar regions.

G3P was funded by the EU Horizon 2020 programme in response to the call LC-SPACE-04-EO-2019-2020 “Copernicus evolution – Research activities in support of cross-cutting applications between Copernicus services” under grant agreement No. 870353.

Une compilation de mesures secondaires de la qualité des eaux de surface et souterraines, rassemblées afin de caractériser l’hydro-chimie, les contaminants, les isotopes et les paramètres bactériologiques dans la partie éthiopienne du bassin du lac Turkana. Cet ensemble de données sert de base à des analyses statistiques et géospatiales pour éclairer une gestion durable des ressources en eau.

Ce jeu de données contient les documents officiels liés au lancement de la plateforme IHP-WINS (Système d’Information sur l’Eau du Programme Hydrologique International), qui a eu lieu le 28 avril 2023. Il comprend la brochure de lancement, la présentation utilisée lors de l'événement, ainsi que l'enregistrement complet du webinaire. Ces ressources offrent un aperçu des objectifs, des fonctionnalités et de la pertinence de la plateforme pour soutenir le partage de données, la science ouverte et la gestion collaborative des ressources en eau. Ce jeu de données constitue une référence pour les parties prenantes, partenaires et contributeurs souhaitant mieux comprendre la vision et les applications pratiques de l’IHP-WINS.

The global crises of biodiversity and cultural diversity are interdependent, especially so in rivers. While we know that 84% of the freshwater fauna has disappeared between 1970 and 2014, the loss in cultural diversity connected to the river and its floodplain (e.g., spiritual linkages, traditional use forms, adapted architecture, etc.) is as yet un-known. This book makes a first attempt to deal with biological and cultural diversities altogether, depicting the bio-cul-tural diversities, historical human-river relation-ships, threats, and practical examples of how to mitigate the crisis in riverscapes. More than 120 authors present interdisciplinary studies from river systems all over the world, and explore overarching issues on river ma-nagement in the Anthropocene.

Reconnaissant la valeur des systèmes aquatiques transfrontaliers et le fait que beaucoup d’entre eux continuent de se dégrader et sont gérés de manière fragmentée, le Programme d’Évaluation des Eaux Transfrontalières du Fonds pour l’Environnement Mondial (GEF TWAP) a été développé. Ce programme vise à fournir une évaluation de base qui identifie et évalue les changements dans ces systèmes aquatiques dus aux activités humaines et aux processus naturels, ainsi que les conséquences de ces changements sur les populations humaines dépendantes. Ce projet est la première évaluation comparative véritablement mondiale des aquifères, des lacs, des rivières et des grands écosystèmes marins transfrontaliers, ainsi qu'une évaluation thématique de l’océan ouvert, via des partenariats institutionnels qui espèrent encourager de futures évaluations mondiales. Les résultats du projet visent à aider le GEF et d'autres organisations internationales à établir des priorités pour soutenir la conservation des systèmes aquatiques transfrontaliers. Plus d'informations sur TWAP, y compris les rapports finaux, peuvent être trouvées sur www.geftwap.org

Ce portail donne accès aux résultats cartographiques du composant eau souterraine du Programme d'Évaluation des Eaux Transfrontalières. Les données présentées dans ce portail ont été fournies par des experts nationaux des pays participant au projet TWAP sur les eaux souterraines. Il comprend également les résultats d'analyses de scénarios utilisant le modèle mondial WaterGAP (Université de Francfort, Allemagne) et une étude sur les systèmes d'eaux souterraines des petits États insulaires en développement, également appelés SIDS (Université Simon Fraser, Canada). Plus d'informations sur TWAP Groundwater, y compris des rapports sur la méthodologie et les résultats, peuvent être trouvées sur www.twap.isarm.org

Les ensembles de données à grande échelle sont essentiels en science hydrologique pour soutenir les études de modélisation et les évaluations globales. Le présent ensemble de données compile toutes les données sur la qualité des eaux douces disponibles sous une politique de données ouvertes (CC BY 4.0 ou équivalent) dans la base de données GEMStat dédiée à la qualité de l’eau à l’échelle mondiale (www.gemstat.org). Il comprend plus de 20 000 000 de mesures sur 608 paramètres de qualité de l'eau, couvrant 13 660 stations dans 37 pays sur la période de 1906 à 2023.

GEMStat est géré par le programme GEMS/Water du Programme des Nations Unies pour l’Environnement (PNUE) et hébergé au Centre International pour les Ressources en Eau et les Changements Globaux (ICWRGC) et à l’Institut Fédéral Allemand d’Hydrologie (BfG). Les données de GEMStat sont fournies par les Services Hydrologiques Nationaux des États membres de l’ONU.

The CRIDA approach provides a crucial framework to enable water managers and policy makers to assess the impact of climate uncertainty and change on their water resources and work towards effective adaptation strategies. This multi-step process embraces a participatory, bottom-up approach to identify water security hazards, and is sensitive to indigenous and gender-related water vulnerabilities. By engaging local communities in the design of the analysis, the information provided by scientific modeling and climate analysis can be tailored and thus provide more useful answers to the challenges they are facing. They are also providing a more informed starting point to assess the different options for adaptation, and design robust adaptation pathways, in line with the local needs.

This publication aims to bridge the gap between climate and disasters, in the face of the uncertainties that climate change poses to water managers and policymakers. Composed of a compilation of worldwide case studies, it provides examples of innovative water management and climate risk assessment approaches. The publication also highlights the National Determined Contributions (NDCs) and National Adaptation Plans (NAPs) with the aim of identifying links between these high-level frameworks, DRR and water issues, and describing how the policy-practice linkages can be turned into action.

Cette publication a défini un cadre stratégique pour intégrer la science ouverte dans l'hydrologie, illustrant son véritable potentiel pour améliorer la transparence, la collaboration et l'accessibilité de la recherche dans les pratiques de gestion de l'eau. Les six piliers — données ouvertes, open source, publication ouverte, infrastructure ouverte, éducation ouverte et participation ouverte — constituent la structure du cadre d'hydrologie ouverte conçu pour promouvoir la transparence et la reproductibilité.

This publication reviews the current state-of-the-art of AI and Machine Learning (ML) applications within water management, introducing some of the main concepts and providing the reader with a general understanding of different technologies and concepts. Further, it features examples of the most influential applications of AI within water management and highlights the ethical challenges when streamlining AI for water resources management.

This dataset is part of the mWater data for Kenya. It includes wells, boreholes, tube wells, and springs. Altitude data have been corrected by removing negative values and turning 0 values to NULL where applicable.

This dataset is part of the mWater data for Ethiopia. It includes wells, boreholes, tubewells, and springs. Altitude data have been corrected by removing negative values and turning 0 values to NULL where applicable.