Name: Analyse multivarie base sur Python pour une gestion durable de l'eau d'irrigation: DE (en Francés)
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ISBN: 9786209857546

portada Analyse multivarie base sur Python pour une gestion durable de l'eau d'irrigation: DE (en Francés)

Analyse multivarie base sur Python pour une gestion durable de l'eau d'irrigation: DE (en Francés)

Formato

Libro Físico

Editorial

OmniScriptum

Año

2026

Idioma

Francés

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22x15 cm

ISBN13

9786209857546

Analyse multivarie base sur Python pour une gestion durable de l'eau d'irrigation: DE (en Francés)

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Reseña del libro "Analyse multivarie base sur Python pour une gestion durable de l'eau d'irrigation: DE (en Francés)"

Ce livre prsente un cadre multivari intgr pilot par Python pour l'valuation complte de la qualit des eaux souterraines, en mettant l'accent sur l'aptitude l'irrigation. En utilisant le taluk de Northern Ranebennur du district de Haveri, Karnataka, comme tude de cas, il combine l'analyse hydrochimique de 150 chantillons d'eau souterraine avec une revue bibliomtrique et des techniques avances d'apprentissage automatique pour relier les observations l'chelle du terrain avec les tendances de la recherche mondiale. Des paramtres cls tels que le pH, l'EC, le TDS, le SAR, le TH, le MAR, l'indice de Kelley et les indices de qualit de l'eau d'irrigation sont analyss pour valuer les risques de salinit, de sodicit et de permabilit du sol. Les rsultats indiquent une variabilit spatiale significative, avec des eaux souterraines allant de fraches saumtres et une majorit d'chantillons classs comme modrment appropris ou inappropris pour l'irrigation selon les diagrammes de risques standard. Les perspectives bibliomtriques rvlent l'volution des priorits de recherche en matire de gestion de la qualit des eaux souterraines, tandis que les modles prdictifs tels que PCR, LASSO, Ridge Regression et SVMR mettent en vidence les forces et les limites des approches bases sur les donnes, en particulier pour les indices complexes.