Isbn: 9786209865220 - análise multivariada com python para a gestão sustentável da água de irrigação (9 risultati)

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Análise multivariada com Python para a gestão sustentável da água de irrigação | Jakir Hussain K N (u. a.) | Taschenbuch | Portugiesisch | 2026 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786209865220 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Paperback. Condizione: new. Paperback. Este livro apresenta uma estrutura multivariada integrada orientada para Python para uma avaliacao abrangente da qualidade das aguas subterraneas com um forte enfoque na adequacao a irrigacao. Utilizando o Northern Ranebennur taluk do distrito de Haveri, Karnataka, como um estudo de caso, combina a analise hidroquimica de 150 amostras de aguas subterraneas com revisao bibliometrica e tecnicas avancadas de aprendizagem automatica para ligar observacoes a escala do terreno com tendencias globais de investigacao. Os principais parametros, incluindo pH, CE, TDS, SAR, TH, MAR, Indice de Kelley e indices de qualidade da agua de irrigacao, sao analisados para avaliar os riscos de salinidade, sodicidade e permeabilidade do solo. Os resultados indicam uma variabilidade espacial significativa, com aguas subterraneas que variam de doce a salobra e uma maioria de amostras classificadas como moderadamente adequadas a inadequadas para irrigacao sob diagramas de perigo padrao. Os conhecimentos bibliometricos revelam a evolucao das prioridades de investigacao na gestao da qualidade das aguas subterraneas, enquanto os modelos preditivos como PCR, LASSO, Ridge Regression e SVMR destacam os pontos fortes e as limitacoes das abordagens baseadas em dados, particularmente para indices complexos. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …

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

Paperback. Condizione: new. Paperback. Este livro apresenta uma estrutura multivariada integrada orientada para Python para uma avaliacao abrangente da qualidade das aguas subterraneas com um forte enfoque na adequacao a irrigacao. Utilizando o Northern Ranebennur taluk do distrito de Haveri, Karnataka, como um estudo de caso, combina a analise hidroquimica de 150 amostras de aguas subterraneas com revisao bibliometrica e tecnicas avancadas de aprendizagem automatica para ligar observacoes a escala do terreno com tendencias globais de investigacao. Os principais parametros, incluindo pH, CE, TDS, SAR, TH, MAR, Indice de Kelley e indices de qualidade da agua de irrigacao, sao analisados para avaliar os riscos de salinidade, sodicidade e permeabilidade do solo. Os resultados indicam uma variabilidade espacial significativa, com aguas subterraneas que variam de doce a salobra e uma maioria de amostras classificadas como moderadamente adequadas a inadequadas para irrigacao sob diagramas de perigo padrao. Os conhecimentos bibliometricos revelam a evolucao das prioridades de investigacao na gestao da qualidade das aguas subterraneas, enquanto os modelos preditivos como PCR, LASSO, Ridge Regression e SVMR destacam os pontos fortes e as limitacoes das abordagens baseadas em dados, particularmente para indices complexos. 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. Portugiesisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este livro apresenta uma estrutura multivariada integrada orientada para Python para uma avaliação abrangente da qualidade das águas subterrâneas com um forte enfoque na adequação à irrigação. Utilizando o Northern Ranebennur taluk do distrito de Haveri, Karnataka, como um estudo de caso, combina a análise hidroquímica de 150 amostras de águas subterrâneas com revisão bibliométrica e técnicas avançadas de aprendizagem automática para ligar observações à escala do terreno com tendências globais de investigação. Os principais parâmetros, incluindo pH, CE, TDS, SAR, TH, MAR, Índice de Kelley e índices de qualidade da água de irrigação, são analisados para avaliar os riscos de salinidade, sodicidade e permeabilidade do solo. Os resultados indicam uma variabilidade espacial significativa, com águas subterrâneas que variam de doce a salobra e uma maioria de amostras classificadas como moderadamente adequadas a inadequadas para irrigação sob diagramas de perigo padrão. Os conhecimentos bibliométricos revelam a evolução das prioridades de investigação na gestão da qualidade das águas subterrâneas, enquanto os modelos preditivos como PCR, LASSO, Ridge Regression e SVMR destacam os pontos fortes e as limitações das abordagens baseadas em dados, particularmente para índices complexos.…