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Updated: Aug 14, 2026

Sampling Soils in a Heterogeneous Research Plot
Published on: January 7, 2019
基于机器学习的深层和浅层地下水井的分类在河北平原北中国
Hang Zhou1, Chu Wu2, Baoqi Li1
1Key Laboratory of Roads and Railway Engineering Safety Control (Shijiazhuang Tiedao University), Ministry of Education, Shijiazhuang, 050043, China.
机器学习准确地分类了河北平原超过88万个地下水井. 随机森林模型区分了深井和浅井,有助于地下水管理和提取量评估.
科学领域:
- 水文地质学 水文地质学
- 机器学习 机器学习
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 有效的地下水管理需要准确地确定从含水层中提取的数量.
- 将井分为深井或浅井是量化地下水提取的关键第一步.
- 河北平原面临着管理地下水过度开采的挑战,原因是深度不明的众多井.
研究的目的:
- 应用机器学习技术来对河北平原深度不明的地下水井进行分类.
- 为了确定最准确的机器学习算法用于井的分类.
- 提供关于深井和浅井分布及其与地下水盐度的关系的见解.
主要方法:
- 使用水文地质数据对881,872个地下水井的评估.
- 应用四种机器学习算法:随机森林,支持向量机,物流回归和天真贝叶斯.
- 使用已知深度井的数据集验证模型准确性.
主要成果:
- 随机森林算法实现了最高的分类准确率91.23%.
- 随机森林模型将43.51%的深度未知井分为深井,56.49%分为浅井.
- 盐度超过2g/L的地区的地下水井主要被归类为深井.
结论:
- 机器学习,特别是随机森林,提供了一个非常准确的方法来根据深度对地下水井进行分类.
- 分类结果为评估从深层和浅层含水层中提取的数量提供了关键数据.
- 调查结果支持有关地下水井退役和可持续地下水资源管理的明智决策.
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