Análise multivariada com Python para a gestão sustentável da água de irrigação

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.