Reliable, real-time river flow forecasting in Africa on a time scale of days can provide enormous humanitarian and economic benefits. This study investigates the feasibility of using daily rainfall estimates based on cold cloud duration (CCD) derived from Meteosat thermal infrared imagery as input to a simple rainfall-runoff model and also whether such estimates can be improved by the inclusion of information from numerical weather prediction (NWP) analysis models. The Bakoye catchment in Mali, West Africa has been used as a test area. The data available for the study covered the main months of the rainy season for three years. The rainfall estimates were initially validated against gauge data. Improvements in quality were observed when information relating to African Easterly Wave phase and storm type was included in a multiple linear regression (MR) algorithm. The estimates were also tested by using them as input to a rainfall-runoff model. When contemporaneous calibrations from raingauges were available for calibration, both CCD-only and MR rainfall estimates gave more accurate river flow forecasts than when using raingauge data alone. In the absence of contemporaneous calibrations, the performance was reduced but the MR did better than the CCDonly input in all years. The use of satellite-derived vegetation index did not improve the quality of the river flow forecasts.Key words satellite rainfall estimates; river flow; hydrological model; NWP model; multiple regression; Africa Estimation par satellite des précipitations pour la prévision des débits fluviaux en Afrique. I: Estimations des précipitations et prévisions hydrologiques Résumé Prévoir en Afrique, avec fiabilité et en temps réel, le débit fluvial à échéance de quelques jours, peut apporter d'énormes bénéfices humanitaires et économiques. Cette étude porte sur la possibilité d'utiliser des estimations journalières de précipitation fondées sur la durée de nuages à sommet froid (DNSF) dérivée d'images infrarouge thermique Meteosat, comme entrée d'un modèle pluie-débit. Le but de l'étude est également de savoir si de telles estimations peuvent être améliorées en incluant des informations provenant de modèles numériques de prévision météorologique. Le bassin de Bakoye au Mali, Afrique de l'Ouest, a été utilisé en tant que test dans cette région. Les données disponibles pour l'étude couvrent les principaux mois de la saison pluvieuse durant trois ans. Les estimations des pluies ont été initialement validées par des données pluviométriques au sol. Une amélioration de la qualité a été observée lors de l'incorporation d'informations concernant la phase des ondes d'est africaines et le type d'orage dans un algorithme de régression multiple. Les estimations ont aussi été testées en tant qu'entrées d'un modèle pluie-débit. Lorsque des calibrations pluviométriques simultanées étaient diponibles, les précipitations estimées par le DNSF seul et la régression multiple ont donné des débits fluviaux plus précis que lorsque seules les données pluviométriques o...