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Erschienen in:
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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

22. Groundwater Quality Assessment Using Principal Component and Cluster Analysis

verfasst von : Ahmed Garba, Ahmed Muhd Idris, Jibrin Gambo

Erschienen in: Water Resources Management and Sustainability

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

The application of statistical techniques for the study of groundwater data provides an authentic understanding of aquifer and ecological condition and leads to the recognition of the potential sources that determine the groundwater system. The groundwater quality data generated was analyzed using Principal Component Analysis and Cluster analysis. Principal Component Analysis result yielded five principal factor which accounted for 78.69% total variance dominated by Total Hardness, Total Dissolved Solids, Cu, Cl−, NO3−, Cu, Electrical Conductivity indicating that the major variations are related to human actions and natural processes. Cluster analysis grouped the 20 boreholes into four statistically substantial clusters.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Groundwater Quality Assessment Using Principal Component and Cluster Analysis
verfasst von
Ahmed Garba
Ahmed Muhd Idris
Jibrin Gambo
Copyright-Jahr
2023
Buch
Water Resources Management and Sustainability

Print ISBN: 978-3-031-24505-3

Electronic ISBN: 978-3-031-24506-0

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-24506-0_22