Prédiction de l’aptitude des eaux souterraine à l’irrigation à l’aide de modèle de réseau neuronal (ANNs) plaine de Khemis Miliana

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Les ressources en eau limitées sont l'un des défis majeurs auxquels l'Algérie estconfrontée au cours des années actuelles, ainsi, la présente étude vise à évaluer laqualité des eaux souterraines à des fins d'irrigation en prédisant son aptitude àl'irrigation, une analyse plus approfondie a été réalisée pour évaluer l'indice dequalité de l'eau souterraine d'irrigation (IGWQI) grâce à des approches spatiales età un modèle de réseau de neurones artificiels (ANN).Les résultats ont indiqué queles valeurs IGWQI calculées variaient entre 36 et 75. Environ 44% de la surfaceétaient classés comme eau à haute restriction, tandis que 54% de la surface deseaux souterraines étaient classées comme eau à restriction moyenne pourl'irrigation. Les résultats de l'IGWQI ont montré un écart type de 10,32 avec deseaux souterraines à restriction moyenne qui domine. Le résultat confirme que lemodèle ANN est le meilleur outil appliqué pour prédire l'aptitude des eauxsouterraines à des fins d'irrigation dans la plaine alluviale de Khemis Miliana.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

03a3a957-41c5-4562-b4e9-045051363855

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

942778_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"سمية بونياتي","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"غريب بن يوسف","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"فاطمة الزهراء لعيداوي","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

French

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Prédiction de l’aptitude des eaux souterraine à l’irrigation à l’aide de modèle de réseau neuronal (ANNs) plaine de Khemis Miliana

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كلمات الباحثين

eaux souterraine

إشراف وإعداد

الإشراف

غريب بن يوسف

الإعداد

سمية بونياتي, فاطمة الزهراء لعيداوي

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