Analisi multivariata basata su Python per un uso sostenibile dell'acqua per l'irrigazione (Italian Edition). Dieser Artikel ist nicht verfügbar.Analisi multivariata basata su Python per un uso sostenibile dell'acqua per l'irrigazione (Italian Edition)

Questo libro presenta una struttura multivariata integrata guidata da Python per la valutazione completa della qualità delle acque sotterranee, con particolare attenzione all'idoneità all'irrigazione. Utilizzando il taluk settentrionale di Ranebennur del distretto di Haveri, Karnataka, come caso di studio, combina l'analisi idrochimica di 150 campioni di acque sotterranee con una revisione bibliometrica e tecniche avanzate di apprendimento automatico per collegare le osservazioni sul campo con le tendenze della ricerca globale. I parametri chiave, tra cui pH, EC, TDS, SAR, TH, MAR, indice di Kelley e indici di qualità dell'acqua di irrigazione, sono analizzati per valutare i rischi di salinità, sodicità e permeabilità del suolo. I risultati indicano una significativa variabilità spaziale, con acque sotterranee che variano da dolci a salmastre e una maggioranza di campioni classificati come moderatamente adatti o inadatti all'irrigazione secondo i diagrammi di pericolosità standard. Gli approfondimenti bibliometrici rivelano l'evoluzione delle priorità di ricerca nella gestione della qualità delle acque sotterranee, mentre i modelli predittivi come PCR, LASSO, Ridge Regression e SVMR evidenziano i punti di forza e i limiti degli approcci basati sui dati, in particolare per gli indici complessi.

Dr. Jakir Hussain K. N., bolseiro de doutoramento no Departamento de Ciências do Solo e Química Agrícola da Universidade de Ciências Agrícolas, Dharwad. A sua investigação centra-se na qualidade das águas subterrâneas, na avaliação da água de irrigação e na modelação multivariada utilizando Python. Publicou trabalhos de investigação sobre análise hidroquímica e gestão sustentável da água.