GWAP: predictor de edad de agua subterránea, versión 1.0
Autor (s): Abdullah Azhar, Indrasis Chakraborty, Ate Visser, Yang Liu, Jory Chapin Lerback, Erik Oerter
Instalación
- Envir
- First
pip install -r requirements.txt - Luego PIP install -e
Detalle del proyecto
- Las edades de agua subterránea proporcionan información sobre las tasas de recarga, las velocidades de flujo y la vulnerabilidad a los contaminantes. La capacidad de predecir las edades de las aguas subterráneas basadas en parámetros más accesibles a través del aprendizaje automático (ML) avanzaría nuestra capacidad de guiar la gestión sostenible de los recursos de aguas subterráneas. En este trabajo, los modelos ML fueron entrenados y probados en un gran conjunto de datos de concentraciones de tritio (n = 2410) y edades de agua subterránea tritio-diente (n = 1157) del valle central de California, una gran cuenca de agua subterránea con uso complejo de la tierra, riego,, riego, y prácticas de gestión del agua. El conjunto de datos recopilado por las tablas de agua de California para el programa de Monitoreo y Evaluación Ambiental del Agua Subterránea (GAMA) y se puede descargar desde https://gamagroundwater.waterboards.ca.gov/gama/gamamap/public/.
Estructura de código
- El código principal está escrito en el cuaderno Jupyter, main_notebook.ipynb
- Códigos de preparación y aumento de datos: data_augmentation.py, data_import_preparation.py, data_prep_imputation_normalizing.py
- Códigos de regresor y clasificador: decision_tree_regressor.py, decision_tree_classifier.py
- Códigos de posprocesamiento: parcial_dependence.py, subplots_script.py, z_score_norm.py
Número de CP: CP02868
