Analiza wielowymiarowa oparta na j¿zyku Python w s¿u¿bie zrównowa¿onego gospodarowania wod¿ do nawadniania

Niniejsza ksi¿¿ka przedstawia zintegrowan¿, opart¿ na Pythonie, wielowymiarow¿ struktur¿ do kompleksowej oceny jako¿ci wód gruntowych, ze szczególnym uwzgl¿dnieniem przydatno¿ci do nawadniania. Wykorzystuj¿c pó¿nocn¿ taluk¿ Ranebennur w dystrykcie Haveri w stanie Karnataka jako studium przypadku, ¿¿czy analiz¿ hydrochemiczn¿ 150 próbek wód gruntowych z przegl¿dem bibliometrycznym i zaawansowanymi technikami uczenia maszynowego w celu powi¿zania obserwacji w terenie z globalnymi trendami badawczymi. Kluczowe parametry, w tym pH, EC, TDS, SAR, TH, MAR, indeks Kelleya i wskäniki jako¿ci wody do nawadniania s¿ analizowane w celu oceny zagro¿e¿ zwi¿zanych z zasoleniem, sodowo¿ci¿ i przepuszczalno¿ci¿ gleby. Wyniki wskazuj¿ na znaczn¿ zmienno¿¿ przestrzenn¿, przy czym wody gruntowe wahaj¿ si¿ od s¿odkich do s¿onawych, a wi¿kszo¿¿ próbek sklasyfikowano jako umiarkowanie odpowiednie lub nieodpowiednie do nawadniania zgodnie ze standardowymi diagramami zagro¿e¿. Spostrze¿enia bibliometryczne ujawniaj¿ zmieniaj¿ce si¿ priorytety badawcze w zarz¿dzaniu jako¿ci¿ wód podziemnych, podczas gdy modele predykcyjne, takie jak PCR, LASSO, Ridge Regression i SVMR, podkre¿laj¿ mocne strony i ograniczenia podej¿¿ opartych na danych, szczególnie w przypadku z¿o¿onych wskäników.