Interpolation methods for spatial distribution of groundwater mapping electrical conductivity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out to develop a conceptual framework for determining the best interpolation method which mainly is employed to calculate the variability maps of electrical conductivity (EC) in neighboring regions. The considered case study is parts of the Khorasan Razavi province, Iran (including five aquifers Kashmar, Fariman, Doruneh, Sarakhs and Joveyn). In the first step, the empirical variogram (semi-variogram) was computed for the study area. The methods of the variability of a variable with spatial or temporal distance were considered to measure the semi-variogram function. In the next step, the best variogram model (e.g. spherical, exponential or Gaussian) was considered in the Geographic Information System (GIS) environment and f for the Environmental Sciences (GS+) software. By plotting the semi-variogram in GS + program based on different method as Global Polynomial Interpolation (GPI), Inverse distance weighing (IDW), Radial basis function (RBF), Kriging method, Global Polynomial Interpolation (GPI), Local Polynomial Interpolation (LPI), the best variogram model fitted to spatial structure of the EC. Finally, by considering the acceptable range for different parameters which impact on EC and evaluating their impacts by scaling, the best interpolation method has been selected for that area for employing their neighborhood basin. Result indicated that the precipitation located within the range of 140 to 180 mm, RBI has the priority. This process is continued for all 14 parameters and eventually one method gets the most points.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle