Jagadeesh B R / Jakir Hussain K N / Vijayakumari R. Channavar
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Este livro apresenta uma estrutura multivariada integrada orientada para Python para uma avaliação abrangente da qualidade das águas subterrâneas com um forte enfoque na adequação à irrigação. Utilizando o Northern Ranebennur taluk do distrito de Haveri, Karnataka, como um estudo de caso, combina a análise hidroquímica de 150 amostras de águas subterrâneas com revisão bibliométrica e técnicas avançadas de aprendizagem automática para ligar observações à escala do terreno com tendências globais de investigação. Os principais parâmetros, incluindo pH, CE, TDS, SAR, TH, MAR, Índice de Kelley e índices de qualidade da água de irrigação, são analisados para avaliar os riscos de salinidade, sodicidade e permeabilidade do solo. Os resultados indicam uma variabilidade espacial significativa, com águas subterrâneas que variam de doce a salobra e uma maioria de amostras classificadas como moderadamente adequadas a inadequadas para irrigação sob diagramas de perigo padrão. Os conhecimentos bibliométricos revelam a evolução das prioridades de investigação na gestão da qualidade das águas subterrâneas, enquanto os modelos preditivos como PCR, LASSO, Ridge Regression e SVMR destacam os pontos fortes e as limitações das abordagens baseadas em dados, particularmente para índices complexos.
