ISBN: 9786209857546 - analyse multivariée basée sur python pour une gestion durable de l'eau d'irrigation (8 risultati)

Condizione: New.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Analyse multivariée basée sur Python pour une gestion durable de l'eau d'irrigation | Jakir Hussain K N (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2026 | Editions Notre Savoir | EAN 9786209857546 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

PAP. Condizione: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.

PAP. Condizione: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 56 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ce livre présente un cadre multivarié intégré piloté par Python pour l'évaluation complète de la qualité des eaux souterraines, en mettant l'accent sur l'aptitude à l'irrigation. En utilisant le taluk de Northern Ranebennur du district de Haveri, Karnataka, comme étude de cas, il combine l'analyse hydrochimique de 150 échantillons d'eau souterraine avec une revue bibliométrique et des techniques avancées d'apprentissage automatique pour relier les observations à l'échelle du terrain avec les tendances de la recherche mondiale. Des paramètres clés tels que le pH, l'EC, le TDS, le SAR, le TH, le MAR, l'indice de Kelley et les indices de qualité de l'eau d'irrigation sont analysés pour évaluer les risques de salinité, de sodicité et de perméabilité du sol. Les résultats indiquent une variabilité spatiale significative, avec des eaux souterraines allant de fraîches à saumâtres et une majorité d'échantillons classés comme modérément appropriés ou inappropriés pour l'irrigation selon les diagrammes de risques standard. Les perspectives bibliométriques révèlent l'évolution des priorités de recherche en matière de gestion de la qualité des eaux souterraines, tandis que les modèles prédictifs tels que PCR, LASSO, Ridge Regression et SVMR mettent en évidence les forces et les limites des approches basées sur les données, en particulier pour les indices complexes.…

Paperback. Condizione: new. Paperback. Ce livre presente un cadre multivarie integre pilote par Python pour l'evaluation complete de la qualite des eaux souterraines, en mettant l'accent sur l'aptitude a l'irrigation. En utilisant le taluk de Northern Ranebennur du district de Haveri, Karnataka, comme etude de cas, il combine l'analyse hydrochimique de 150 echantillons d'eau souterraine avec une revue bibliometrique et des techniques avancees d'apprentissage automatique pour relier les observations a l'echelle du terrain avec les tendances de la recherche mondiale. Des parametres cles tels que le pH, l'EC, le TDS, le SAR, le TH, le MAR, l'indice de Kelley et les indices de qualite de l'eau d'irrigation sont analyses pour evaluer les risques de salinite, de sodicite et de permeabilite du sol. Les resultats indiquent une variabilite spatiale significative, avec des eaux souterraines allant de fraiches a saumatres et une majorite d'echantillons classes comme moderement appropries ou inappropries pour l'irrigation selon les diagrammes de risques standard. Les perspectives bibliometriques revelent l'evolution des priorites de recherche en matiere de gestion de la qualite des eaux souterraines, tandis que les modeles predictifs tels que PCR, LASSO, Ridge Regression et SVMR mettent en evidence les forces et les limites des approches basees sur les donnees, en particulier pour les indices complexes. 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 VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Französisch.