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Synopsis
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.
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Python-gesttzte multivariate Analyse fr eine nachhaltige Bewsserung (Paperback)
Print on DemandSeller: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.
Seller rating 5 out of 5 stars
Paperback. Condition: new. Paperback. In diesem Buch wird ein integriertes, auf Python basierendes multivariates System zur umfassenden Bewertung der Grundwasserqualitaet vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf der Eignung fuer Bewaesserungszwecke liegt. Am Beispiel des noerdlichen Ranebennur taluk im Distrikt Haveri, Karnataka, wird die hydrochemische Analyse von 150 Grundwasserproben mit einer bibliometrischen UEberpruefung und fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens kombiniert, um Beobachtungen im Feld mit globalen Forschungstrends zu verknuepfen. Schluesselparameter wie pH-Wert, EC-Wert, TDS-Wert, SAR-Wert, TH-Wert, MAR-Wert, Kelley-Index und Indizes fuer die Bewaesserungswasserqualitaet werden analysiert, um die Gefahren von Salzgehalt, Sodizitaet und Bodendurchlaessigkeit zu bewerten. Die Ergebnisse deuten auf eine erhebliche raeumliche Variabilitaet hin, wobei das Grundwasser von frisch bis brackig reicht und die Mehrheit der Proben nach den ueblichen Gefahrendiagrammen als maessig geeignet bis ungeeignet fuer die Bewaesserung eingestuft wird. Die bibliometrischen Erkenntnisse zeigen die sich entwickelnden Forschungsprioritaeten bei der Bewirtschaftung der Grundwasserqualitaet, waehrend Vorhersagemodelle wie PCR, LASSO, Ridge Regression und SVMR die Staerken und Grenzen datengesteuerter Ansaetze aufzeigen, insbesondere bei komplexen Indizes. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786209852428
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Python-gestützte multivariate Analyse für eine nachhaltige Bewässerung (German Edition)
Seller: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Seller rating 4 out of 5 stars
Condition: New. Seller Inventory # I-9786209852428
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Python-gest?tzte multivariate Analyse f?r eine nachhaltige Bew?sserung
Seller: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
Seller rating 5 out of 5 stars
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Python-gest?tzte multivariate Analyse f?r eine nachhaltige Bew?sserung
Seller: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, United Kingdom
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Python-gestützte multivariate Analyse für eine nachhaltige Bewässerung
Published by
Verlag Unser Wissen Mär 2026, 2026
ISBN 10: 6209852424
ISBN 13: 9786209852428
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Taschenbuch
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 56 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9786209852428
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Python-gest?tzte multivariate Analyse f?r eine nachhaltige Bew?sserung (German Edition)
Seller: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Seller rating 4 out of 5 stars
Condition: New. Seller Inventory # 26406469311
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Python-gest?tzte multivariate Analyse f?r eine nachhaltige Bew?sserung (German Edition)
Print on DemandSeller: Majestic Books, Hounslow, United Kingdom
Seller rating 4 out of 5 stars
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Python-gest?tzte multivariate Analyse f?r eine nachhaltige Bew?sserung (German Edition)
Print on DemandSeller: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germany
Seller rating 4 out of 5 stars
Condition: New. PRINT ON DEMAND. Seller Inventory # 18406469301
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Python-gesttzte multivariate Analyse fr eine nachhaltige Bewsserung (Paperback)
Print on DemandSeller: CitiRetail, Stevenage, United Kingdom
Seller rating 5 out of 5 stars
Paperback. Condition: new. Paperback. In diesem Buch wird ein integriertes, auf Python basierendes multivariates System zur umfassenden Bewertung der Grundwasserqualitaet vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf der Eignung fuer Bewaesserungszwecke liegt. Am Beispiel des noerdlichen Ranebennur taluk im Distrikt Haveri, Karnataka, wird die hydrochemische Analyse von 150 Grundwasserproben mit einer bibliometrischen UEberpruefung und fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens kombiniert, um Beobachtungen im Feld mit globalen Forschungstrends zu verknuepfen. Schluesselparameter wie pH-Wert, EC-Wert, TDS-Wert, SAR-Wert, TH-Wert, MAR-Wert, Kelley-Index und Indizes fuer die Bewaesserungswasserqualitaet werden analysiert, um die Gefahren von Salzgehalt, Sodizitaet und Bodendurchlaessigkeit zu bewerten. Die Ergebnisse deuten auf eine erhebliche raeumliche Variabilitaet hin, wobei das Grundwasser von frisch bis brackig reicht und die Mehrheit der Proben nach den ueblichen Gefahrendiagrammen als maessig geeignet bis ungeeignet fuer die Bewaesserung eingestuft wird. Die bibliometrischen Erkenntnisse zeigen die sich entwickelnden Forschungsprioritaeten bei der Bewirtschaftung der Grundwasserqualitaet, waehrend Vorhersagemodelle wie PCR, LASSO, Ridge Regression und SVMR die Staerken und Grenzen datengesteuerter Ansaetze aufzeigen, insbesondere bei komplexen Indizes. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786209852428
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Python-gestützte multivariate Analyse für eine nachhaltige Bewässerung
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Verlag Unser Wissen Mär 2026, 2026
ISBN 10: 6209852424
ISBN 13: 9786209852428
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9786209852428