Name: Python-gesttzte multivariate Analyse fr eine nachhaltige Bewsserung: DE (en Alemán)
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ISBN: 9786209852428

portada Python-gesttzte multivariate Analyse fr eine nachhaltige Bewsserung: DE (en Alemán)

Python-gesttzte multivariate Analyse fr eine nachhaltige Bewsserung: DE (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Editorial

OmniScriptum

Año

2026

Idioma

Alemán

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

8.66x5.91 in

ISBN13

9786209852428

Python-gesttzte multivariate Analyse fr eine nachhaltige Bewsserung: DE (en Alemán)

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Reseña del libro "Python-gesttzte multivariate Analyse fr eine nachhaltige Bewsserung: DE (en Alemán)"

In diesem Buch wird ein integriertes, auf Python basierendes multivariates System zur umfassenden Bewertung der Grundwasserqualitt vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf der Eignung fr Bewsserungszwecke liegt. Am Beispiel des nrdlichen Ranebennur taluk im Distrikt Haveri, Karnataka, wird die hydrochemische Analyse von 150 Grundwasserproben mit einer bibliometrischen berprfung und fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens kombiniert, um Beobachtungen im Feld mit globalen Forschungstrends zu verknpfen. Schlsselparameter wie pH-Wert, EC-Wert, TDS-Wert, SAR-Wert, TH-Wert, MAR-Wert, Kelley-Index und Indizes fr die Bewsserungswasserqualitt werden analysiert, um die Gefahren von Salzgehalt, Sodizitt und Bodendurchlssigkeit zu bewerten. Die Ergebnisse deuten auf eine erhebliche rumliche Variabilitt hin, wobei das Grundwasser von frisch bis brackig reicht und die Mehrheit der Proben nach den blichen Gefahrendiagrammen als mig geeignet bis ungeeignet fr die Bewsserung eingestuft wird. Die bibliometrischen Erkenntnisse zeigen die sich entwickelnden Forschungsprioritten bei der Bewirtschaftung der Grundwasserqualitt, whrend Vorhersagemodelle wie PCR, LASSO, Ridge Regression und SVMR die Strken und Grenzen datengesteuerter Anstze aufzeigen, insbesondere bei komplexen Indizes.

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