Data Mining bei der Bewertung der Anfälligkeit von Aquiferen
Anwendung des K-means-Algorithmus für die Bewertung der Anfälligkeit des Karstbeckens von Almendares-Vento.
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Karten der Verschmutzungsanfälligkeit von Grundwasserleitern sind Teil eines Frühwarnsystems, das eine Verschlechterung der Grundwasserqualität verhindern soll. Gewichtete Index-Overlay-Methoden werden häufig für die Kartierung der Anfälligkeit von Grundwasserleitern verwendet, weisen jedoch eine Reihe von Nachteilen auf, die auf die Notwendigkeit alternativer Methoden hinweisen, die bei der Verarbeitung der zu verwendenden Parameter möglichst wenige A-priori-Überlegungen erfordern und eine genauere Interpretation der Endergebnisse ermöglichen. Ziel dieser Untersuchung war es, die Anf...
Karten der Verschmutzungsanfälligkeit von Grundwasserleitern sind Teil eines Frühwarnsystems, das eine Verschlechterung der Grundwasserqualität verhindern soll. Gewichtete Index-Overlay-Methoden werden häufig für die Kartierung der Anfälligkeit von Grundwasserleitern verwendet, weisen jedoch eine Reihe von Nachteilen auf, die auf die Notwendigkeit alternativer Methoden hinweisen, die bei der Verarbeitung der zu verwendenden Parameter möglichst wenige A-priori-Überlegungen erfordern und eine genauere Interpretation der Endergebnisse ermöglichen. Ziel dieser Untersuchung war es, die Anfälligkeit des Grundwassers für Verunreinigungen im Almendares-Vento-Karstbecken in der Provinz Havanna, Kuba, mit Hilfe der Clusteranalyse-Data-Mining-Technik zu bewerten und die Ergebnisse mit denen zu vergleichen, die durch Anwendung der RISK-Methode, einer gewichteten Indexüberlagerungsmethode für die Untersuchung von Karstgrundwasserleitern, erzielt wurden.
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