Trend analysis and learning-based groundwater level modelling over a tropical river basin
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater trend analysis and modelling is challenging due to partially explicable factors and unexplained human influence. The Hurst index, sequential Mann–Kendall, and classical Mann–Kendall test offer a comprehensive groundwater trend analysis. A learning-based approach is developed to model groundwater levels using climatological variables of rainfall and temperature. Twenty-four locations were considered over Periyar river basin of Kerala, India, for the years 1996–2019, and during January, April, August, and November (JAAN) months. Significant trends were observed at 14 locations in at least one of the JAAN months, which is about 58%. Of these, eight locations exhibited positive trend, signalling a decline in groundwater supplies. The developed model yielded notable improvements in precision with 50%, 79%, 75%, and 83% of the locations in month-wise order. To gauge the model performance, observed and predicted location clusters obtained using k-means clustering are juxtaposed for the years 2017–2019, on both individual and average basis. This assessment indicated only one well transitioning in August, with the average approach resulting in a closer match to the original clustering for most of the wells. These findings will benefit future stakeholders and policymakers in optimising resource management strategies over the basin and wider.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».