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Analisi multivariata basata su Python per un uso sostenibile dell'acqua per l'irrigazione

by Jakir Hussain K. N. , Jagadeesh B. R. , Vijayakumari R. Channavar
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9786209860102
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Edizioni Sapienza
  • Publisher Imprint: Edizioni Sapienza
  • Publication Date:
  • Pages: 56
  • Original Price: USD 56.0
  • Language: Italian
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 87 grams
  • BISAC Subject(s): Life Sciences / Horticulture

Questo libro presenta una struttura multivariata integrata guidata da Python per la valutazione completa della qualit� delle acque sotterranee, con particolare attenzione all'idoneit� all'irrigazione. Utilizzando il taluk settentrionale di Ranebennur del distretto di Haveri, Karnataka, come caso di studio, combina l'analisi idrochimica di 150 campioni di acque sotterranee con una revisione bibliometrica e tecniche avanzate di apprendimento automatico per collegare le osservazioni sul campo con le tendenze della ricerca globale. I parametri chiave, tra cui pH, EC, TDS, SAR, TH, MAR, indice di Kelley e indici di qualit� dell'acqua di irrigazione, sono analizzati per valutare i rischi di salinit�, sodicit� e permeabilit� del suolo. I risultati indicano una significativa variabilit� spaziale, con acque sotterranee che variano da dolci a salmastre e una maggioranza di campioni classificati come moderatamente adatti o inadatti all'irrigazione secondo i diagrammi di pericolosit� standard. Gli approfondimenti bibliometrici rivelano l'evoluzione delle priorit� di ricerca nella gestione della qualit� delle acque sotterranee, mentre i modelli predittivi come PCR, LASSO, Ridge Regression e SVMR evidenziano i punti di forza e i limiti degli approcci basati sui dati, in particolare per gli indici complessi.

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