Groundwater vulnerability assessment with using GIS in Hamadan–Bahar plain, Iran
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vulnerability assessment to delineate areas that are more susceptible to contamination from anthropogenic sources has become an important element for sensible resource management and land use planning. It has been recognized for its ability to delineate areas that are more likely than others to become contaminated as a result of anthropogenic activities near the earth’s surface. The main methods of mapping and assessing intrinsic vulnerability in porous media are the following: SI, GOD, SINTACS and DRASTIC. The basic purpose of these maps is to divide an area into more classes, each of which will represent a different dynamic for a specific purpose and use. These models have been used to map groundwater vulnerability to pollution in Hamadan–Bahar aquifer. The results showed in models of DRASTIC, SI, GOD and SINTACS, respectively, 7.1, 44.21, 29.56 and 20.16 percent of the areas are high potential vulnerabilities. According to the model DRASTIC at study area, 33.6% of has a low class of groundwater vulnerability to contamination, whereas a total of 29.4% of the study area has a moderate vulnerability. The final results indicate that the aquifer system in the interested area is relatively protected from contamination on the groundwater surface. The correlation between models shows that DRASTIC model has the highest CI, which is 141, and the GOD model has the highest CI, which is 139. Also, the highest CI for SINTACS and SI is 137 and 136, respectively. Therefore, DRASTIC model is the best model among these models for predicting groundwater vulnerability in Hamadan–Bahar plain aquifer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».