Evaluación de la calidad de las aguas subterráneas para la agricultura utilizando técnicas de aprendizaje índice y...

Área de la Ciencia:

• La hidrogeología es la hidrogeología.
• Ciencias ambientales Ciencias ambientales.
• Gestión de los recursos hídricos Gestión de los recursos hídricos

Sus antecedentes:

• El agua subterránea es crucial para el riego en Ouled Djellal, Argelia.
• Los estudios existentes sobre la calidad y sostenibilidad del agua subterránea en la región son limitados.
• Evaluar y predecir la idoneidad de las aguas subterráneas para el riego es vital para la agricultura regional.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco analítico integrado para evaluar y predecir la calidad del agua subterránea para riego.
• Para combinar técnicas estadísticas multivariadas, índices de riego y modelos de aprendizaje automático.
• Aplicar la predicción empírica de regresión de Kriging Bayesiano (EBKRP) para una predicción espacial precisa de los índices de riego.

Principales métodos:

• Técnicas estadísticas multivariadas: Análisis de Componentes Principales (PCA) y Clasificación Ascendente Jerárquica (HAC).
• Índices de riego: IWQI, SAR, Na%, SSP, PS y RSC.
• Modelos de aprendizaje automático: red neuronal artificial (ANN), máquina vectorial de soporte (SVM) y regresión lineal múltiple (MLR).
• Predicción espacial utilizando la predicción de regresión Kriging Bayesiana Empirical (EBKRP).

Principales resultados:

• La calidad del agua subterránea varía de moderada a pobre para fines de riego.
• La salinidad y la sodicidad son los principales factores que afectan a la idoneidad de las aguas subterráneas.
• El modelo de la Red Neural Artificial (ANN) demostró una precisión predictiva superior (R2 = 0,97, RMSE = 1,50).

Conclusiones:

• El marco integrado propuesto evalúa y predice efectivamente la calidad de las aguas subterráneas para el riego.
• El modelo ANN muestra una alta capacidad para modelar interacciones hidroquímicas complejas.
• Este enfoque ofrece un avance metodológico para la gestión del agua subterránea en regiones áridas con escasez de datos, ayudando a la planificación del riego.