Jagadeesh B R / Jakir Hussain K N / Vijayakumari R. Channavar
Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Niniejsza książka przedstawia zintegrowaną, opartą na Pythonie, wielowymiarową strukturę do kompleksowej oceny jakości wód gruntowych, ze szczególnym uwzględnieniem przydatności do nawadniania. Wykorzystując północną talukę Ranebennur w dystrykcie Haveri w stanie Karnataka jako studium przypadku, łączy analizę hydrochemiczną 150 próbek wód gruntowych z przeglądem bibliometrycznym i zaawansowanymi technikami uczenia maszynowego w celu powiązania obserwacji w terenie z globalnymi trendami badawczymi. Kluczowe parametry, w tym pH, EC, TDS, SAR, TH, MAR, indeks Kelleya i wskaźniki jakości wody do nawadniania są analizowane w celu oceny zagrożeń związanych z zasoleniem, sodowością i przepuszczalnością gleby. Wyniki wskazują na znaczną zmienność przestrzenną, przy czym wody gruntowe wahają się od słodkich do słonawych, a większość próbek sklasyfikowano jako umiarkowanie odpowiednie lub nieodpowiednie do nawadniania zgodnie ze standardowymi diagramami zagrożeń. Spostrzeżenia bibliometryczne ujawniają zmieniające się priorytety badawcze w zarządzaniu jakością wód podziemnych, podczas gdy modele predykcyjne, takie jak PCR, LASSO, Ridge Regression i SVMR, podkreślają mocne strony i ograniczenia podejść opartych na danych, szczególnie w przypadku złożonych wskaźników.
