Due to quick population growth and urbanisation in Kumasi, Ghana, groundwater depletion is accelerating, and land cover changes reduce the rate of natural infiltration. A promising measure to combat rapid aquifer depletion is implementing Managed Aquifer Recharge (MAR), by rooftop rainwater harvesting and pumping this into wells. The objective of this paper is to delineate the (qualitative) impact of precipitation through Managed Aquifer Recharge on the groundwater level, by analyzing groundwater level changes of sites with and without MAR around Kumasi. To achieve this, multiple groundwater level and flow models have been constructed over different time periods with varying temporal resolutions to show the short- and long-term effect of precipitation on the groundwater level on sites with and without MAR. A rapid increase of groundwater level is observed during rain events, followed by a decelerating curve of infiltration towards areas with lower elevations. This dissipation is much faster in areas with high hydraulic conductivity (hours) than with low hydraulic conductivity (weeks). The groundwater level is recharged by MAR less in the dry season than in the wet seasons. MAR has a highly positive influence on the groundwater recharge. It will be most crucial to implement MAR in high elevations, where the overburden has low hydraulic conductivity, as natural recharge is limited here. The lack of soil and hydraulic head data limited the reliability of the models. Therefore, it is recommended to extend the database in these and additional research areas, aiming to differentiate the effect of MAR and the natural infiltration on the hydraulic head level.

Om goed te kunnen voorspellen waar, wanneer en hoeveel het gaat regenen is het belangrijk om satellietbeelden, weermodellen en grondmetingen te combineren. Het in 2007 opgezette project 'The Trans-African Hydro-Meteorological Obsevatory' (TAHMO) heeft de afgelopen jaren 500 goedkope weerstations geplaatst, verspreid over 21 landen in Sub-Sahara Afrika en wil uitbreiden naar 20.000 weerstations. De grondmetingen die met de al geplaatste weerstations zijn gedaan, kunnen gebruikt worden om weermodellen te ontwikkelen en te verbeteren.

Over de te verwachten regenval in Afrika is nog weinig bekend. Vaak wordt regen gemodelleerd met een Poissonproces. Daarom is vanuit ‘Delft Global Initiative’ de vraag gekomen of het Poissonproces een goed model kan zijn voor regenval in Afrika.

In dit onderzoek hebben we regendata van één weerstation gebruikt dat tijdens de moesson gegevens heeft verzameld op Mafia eiland, een eiland zo'n 20 kilometer voor de kust van Tanzania.

Een Poissonproces kan homogeen of inhomogeen zijn en we hebben de data op beide processen getoetst. Voor het homogene Poissonproces zijn veel verschillende toetsen te vinden in de literatuur. De Monte Carlo simulaties zijn gebaseerd is op de geïntegreerde verdelingsfunctie en gebruikt om de p-waarde te bepalen. Voor alle regen samen in de gehele observatieperiode was de p-waarde 0 en daarom kan de regen niet met een homogeen Poissonproces worden beschreven.

Voor de inhomogeen Poissonproces benadering hebben we ervoor gekozen om de intensiteit van de regen te benaderen met een stuksgewijs constante intensiteit. Met taut string werd de regen opgedeeld in 474 deelperiodes met een constante intensiteit die per deelperiode verschilt. Voor iedere deelperiode is getoetst of de regen met een homogeen Poissonproces kan worden beschreven. De p-waarde is voor iedere deelperiode bepaald met Monte Carlo simulaties en we werken met een significantieniveau van 5%. Voor 448 van de 474 deelperiodes kan de regen met een homogeen Poissonproces worden beschreven.

Een inhomogeen Poissonproces met stuksgewijs constante intensiteit lijkt daarom een redelijk bruikbaar model om de regen op Mafia eiland mee te beschrijven. Of dit model ook bruikbaar is voor alle andere weerstations van TAHMO zullen toekomstige studies moeten uitwijzen.