9786209852428 - Python-gestützte multivariate Analyse für eine nachhaltige Bewässerung di K N, Jakir Hussain; B R, Jagadeesh; Channavar, Vijayakumari R. (11 risultati)

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Python-gestützte multivariate Analyse für eine nachhaltige Bewässerung | Jakir Hussain K N (u. a.) | Taschenbuch | 56 S. | Deutsch | 2026 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786209852428 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

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Paperback. Condizione: new. Paperback. In diesem Buch wird ein integriertes, auf Python basierendes multivariates System zur umfassenden Bewertung der Grundwasserqualitaet vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf der Eignung fuer Bewaesserungszwecke liegt. Am Beispiel des noerdlichen Ranebennur taluk im Distrikt Haveri, Karnataka, wird die hydrochemische Analyse von 150 Grundwasserproben mit einer bibliometrischen UEberpruefung und fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens kombiniert, um Beobachtungen im Feld mit globalen Forschungstrends zu verknuepfen. Schluesselparameter wie pH-Wert, EC-Wert, TDS-Wert, SAR-Wert, TH-Wert, MAR-Wert, Kelley-Index und Indizes fuer die Bewaesserungswasserqualitaet werden analysiert, um die Gefahren von Salzgehalt, Sodizitaet und Bodendurchlaessigkeit zu bewerten. Die Ergebnisse deuten auf eine erhebliche raeumliche Variabilitaet hin, wobei das Grundwasser von frisch bis brackig reicht und die Mehrheit der Proben nach den ueblichen Gefahrendiagrammen als maessig geeignet bis ungeeignet fuer die Bewaesserung eingestuft wird. Die bibliometrischen Erkenntnisse zeigen die sich entwickelnden Forschungsprioritaeten bei der Bewirtschaftung der Grundwasserqualitaet, waehrend Vorhersagemodelle wie PCR, LASSO, Ridge Regression und SVMR die Staerken und Grenzen datengesteuerter Ansaetze aufzeigen, insbesondere bei komplexen Indizes. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In diesem Buch wird ein integriertes, auf Python basierendes multivariates System zur umfassenden Bewertung der Grundwasserqualität vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf der Eignung für Bewässerungszwecke liegt. Am Beispiel des nördlichen Ranebennur taluk im Distrikt Haveri, Karnataka, wird die hydrochemische Analyse von 150 Grundwasserproben mit einer bibliometrischen Überprüfung und fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens kombiniert, um Beobachtungen im Feld mit globalen Forschungstrends zu verknüpfen. Schlüsselparameter wie pH-Wert, EC-Wert, TDS-Wert, SAR-Wert, TH-Wert, MAR-Wert, Kelley-Index und Indizes für die Bewässerungswasserqualität werden analysiert, um die Gefahren von Salzgehalt, Sodizität und Bodendurchlässigkeit zu bewerten. Die Ergebnisse deuten auf eine erhebliche räumliche Variabilität hin, wobei das Grundwasser von frisch bis brackig reicht und die Mehrheit der Proben nach den üblichen Gefahrendiagrammen als mäßig geeignet bis ungeeignet für die Bewässerung eingestuft wird. Die bibliometrischen Erkenntnisse zeigen die sich entwickelnden Forschungsprioritäten bei der Bewirtschaftung der Grundwasserqualität, während Vorhersagemodelle wie PCR, LASSO, Ridge Regression und SVMR die Stärken und Grenzen datengesteuerter Ansätze aufzeigen, insbesondere bei komplexen Indizes.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Deutsch.

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