Groundwater Exploration Using Multi-Criteria Decision Analysis Method and Analytical Process in the Muda River Basin, Kedah, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater serves as a critical freshwater resource in the Muda River Basin, Kedah, Malaysia, where increasing demand has exceeded the capacity of the surface water supply. This study delineates Groundwater Potential Zones (GWPZs) using a Geographic Information System (GIS) integrated with Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA). Eight geoenvironmental factors─slope, lithology, drainage density, lineament density, soil media, soil thickness, rainfall, and land use─were selected as decision criteria. The Analytic Hierarchy Process (AHP) was employed to assign relative weights to each factor, ensuring consistency ratio (CR < 0.1). The weighted thematic maps were overlaid using a weighted linear combination in GIS to generate a groundwater potential index. The resulting map was classified into five zones, ranging from very low to very high potential. Validation against discharge data from 22 wells yielded an accuracy of 77%, confirming the model’s reliability. Results indicate that lithology, rainfall, and slope are the most influential parameters, with moderate-to-high potential zones covering nearly half of the basin. This integrated approach demonstrates that GIS-based AHP is a robust, cost-effective tool for groundwater exploration and sustainable water resource management under tropical monsoon conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».