EGU26: Suspended Sediment Fluxes and Decadal Trends in the Humid Tropics: Machine Learning Reconstruction and Coupled Modelling in Upper Blue Nile Tributaries (06. Mai 2026)

Mittels Machine-Learning-Methoden — insbesondere Quantile Regression Forests (QRF) — werden kontinuierliche tägliche Sedimentgraphen (1990–2020) für zwei Einzugsgebiete im Oberen Blauen Nil-Becken rekonstruiert und erstmals zur Kalibrierung des gekoppelten hydro-sedimentologischen Modells WASA-SED genutzt. Dekadische Analysen offenbaren dabei gegensätzliche Entwicklungen: Während im Gilgel-Abay-Einzugsgebiet intensivere Niederschläge den Abfluss stark erhöhten, aber die Sedimentfrachten zuletzt sanken, stiegen im Gumara-Einzugsgebiet sowohl Abfluss als auch Sedimentfrachten deutlich — maßgeblich bedingt durch Feuchtgebietsverlust und Urbanisierung.

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