Python-gestützte multivariate Analyse für eine nachhaltige Bewässerung

In diesem Buch wird ein integriertes, auf Python basierendes multivariates System zur umfassenden Bewertung der Grundwasserqualität vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf der Eignung für Bewässerungszwecke liegt. Am Beispiel des nördlichen Ranebennur taluk im Distrikt Haveri, Karnataka, wird die hydrochemische Analyse von 150 Grundwasserproben mit einer bibliometrischen Überprüfung und fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens kombiniert, um Beobachtungen im Feld mit globalen Forschungstrends zu verknüpfen. Schlüsselparameter wie pH-Wert, EC-Wert, TDS-Wert, SAR-Wert, TH-Wert, MAR-Wert, Kelley-Index und Indizes für die Bewässerungswasserqualität werden analysiert, um die Gefahren von Salzgehalt, Sodizität und Bodendurchlässigkeit zu bewerten. Die Ergebnisse deuten auf eine erhebliche räumliche Variabilität hin, wobei das Grundwasser von frisch bis brackig reicht und die Mehrheit der Proben nach den üblichen Gefahrendiagrammen als mäßig geeignet bis ungeeignet für die Bewässerung eingestuft wird. Die bibliometrischen Erkenntnisse zeigen die sich entwickelnden Forschungsprioritäten bei der Bewirtschaftung der Grundwasserqualität, während Vorhersagemodelle wie PCR, LASSO, Ridge Regression und SVMR die Stärken und Grenzen datengesteuerter Ansätze aufzeigen, insbesondere bei komplexen Indizes.