GWAP: prédicteur de l'âge de l'eau souterraine, version 1.0
Auteur (s): Abdullah Azhar, Indrasis Chakraborty, a mangé Visser, Yang Liu, Jory Chapin Lerback, Erik Oerter
Installation
- Python env
- First
pip install -r requirements.txt - Puis pip install -e
Détail du projet
- Les âges des eaux souterraines donnent un aperçu des taux de recharge, des vitesses d'écoulement et de la vulnérabilité aux contaminants. La capacité de prédire les âges des eaux souterraines basées sur des paramètres plus accessibles via l'apprentissage automatique (ML) ferait progresser notre capacité à guider la gestion durable des ressources en eau souterraine. Dans ce travail, les modèles ML ont été formés et testés sur un grand ensemble de données de concentrations de tritium (n = 2410) et d'âges des eaux souterraines de l'hélium Tritium (n = 1157) de la vallée centrale de Californie, un grand bassin d'eau souterraine avec une utilisation complexe des terres, l'irrigation, et les pratiques de gestion de l'eau. L'ensemble de données collecté par le programme California Waterboards pour le programme de surveillance et d'évaluation ambiante des eaux souterraines (GAMA) et peut être téléchargé à partir de https://gamagroundwater.waterboards.ca.gov/gama/gamamap/public/.
Structure de code
- Le code principal est écrit dans Jupyter Notebook, main_notebook.ipynb
- Codes de préparation et d'augmentation des données: data_augmentation.py, data_import_preparation.py, data_prep_imputation_ormalisation.py
- Codes de régresseur et de classificateur: décision_tree_regressor.py, décision_tree_classifier.py
- Codes de postprocession: partial_dependence.py, subplots_script.py, z_score_norm.py
Numéro CP: CP02868
