GWAP: Preditor da Idade da Água Subterrânea, versão 1.0
Autor (s): Abdullah Azhar, Indrasis Chakraborty, Ate Visser, Yang Liu, Jory Chapin Lerback, Erik Oerter
Instalação
- Python Env
- Primeiro
pip install -r requirements.txt - Então Pip Instale -e
Detalhes do projeto
- As idades das águas subterrâneas fornecem informações sobre as taxas de recarga, as velocidades de fluxo e a vulnerabilidade aos contaminantes. A capacidade de prever as idades das águas subterrâneas com base em parâmetros mais acessíveis via Machine Learning (ML) promoveria nossa capacidade de orientar o gerenciamento sustentável dos recursos das águas subterrâneas. Neste trabalho, os modelos de ML foram treinados e testados em um grande conjunto de dados de concentrações de trítio (n = 2410) e idades de água subterrânea de trítio-hélio (n = 1157) do vale central da Califórnia, uma grande bacia de água subterrânea com uso da terra complexa, irrigação, irrigação, e práticas de gerenciamento de água. O conjunto de dados coletado pelo California Waterboards para o programa de Monitoramento e Avaliação Ambiental (GAMA) de água subterrânea (GAMA) e pode ser baixado em https://gamagroundwater.waterboards.ca.gov/gama/gamamap/public/.
Estrutura de código
- O código principal é escrito no Jupyter Notebook, main_notebook.ipynb
- Códigos de preparação e aumento de dados: data_augmentation.py, data_import_preparation.py, data_prep_imputação_normalizing.py
- Códigos de regressor e classificador: Decision_tree_regressor.py, Decision_tree_classifier.py
- Códigos de pós -processamento: parcial_dependence.py, subpots_script.py, z_score_norm.py
Número do CP: CP02868
