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Monitoring and Analysis of Groundwater Recharge Dynamic

  • 2025
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:

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Abstract

Dieses Kapitel befasst sich mit dem kritischen Thema der Grundwasserknappheit und ihren Auswirkungen auf Städte wie Nashik, Indien. Sie unterstreicht die dringende Notwendigkeit präziser Vorhersagen des Grundwasserspiegels, um die Wasserknappheit zu mildern. Die Autoren nutzen maschinelle Lerntechnologien, insbesondere SARIMA-Modelle, um Niederschlagsdaten zu analysieren und die Grundwasserwiederaufladung vorherzusagen. Die Methodik umfasst Datenerfassung, Vorverarbeitung, Stationaritätsprüfungen und Modellschulungen, um genaue Vorhersagen zu gewährleisten. Die Ergebnisse beinhalten Vorhersagen über Niederschlags- und Grundwasserspiegel für die nächsten vier Jahre, wobei ein R-Wert von 0,75 für Niederschlagsprognosen erreicht wird. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die umfassenderen Auswirkungen dieser Erkenntnisse auf das nachhaltige Management von Wasserressourcen, wobei die Bedeutung des Verständnisses der Dynamik des Grundwassers und des Wiederauffüllungspotenzials betont wird. Diese detaillierte Analyse liefert wertvolle Erkenntnisse für Fachleute, die Wasserknappheit bekämpfen und die Grundwassermanagementpraktiken verbessern wollen.

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Titel
Monitoring and Analysis of Groundwater Recharge Dynamic
Verfasst von
Megha Jain
Mukund Madhav Sharma
Copyright-Jahr
2025
Verlag
Springer Nature Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-96-9841-7_8
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