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J-GLOBAL ID：202202269495013218   整理番号：22A0891447

ハイブリッドBayes人工知能アプローチを用いた半乾燥地域における地下水硝酸塩濃度の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of groundwater nitrate concentration in a semiarid region using hybrid Bayesian artificial intelligence approaches

著者 (9件)： Alkindi Khalifa M. (UNESCO Chair on Aflaj Studies, Archaeohydrology, University of Nizwa, Nizwa, Oman) ,  Mukherjee Kaustuv (Department of Geography, Chandidas Mahavidyalaya, Birbhum, WB, India) ,  Pandey Manish (University Center for Research & Development (UCRD), Chandigarh University, Mohali, Punjab, India) ,  Pandey Manish (Department of Civil Engineering, University Institute of Engineering, Chandigarh University, Mohali, Punjab, India) ,  Arora Aman (Department of Geography, Faculty of Natural Sciences, Jamia Millia Islamia, New Delhi, Delhi, India) ,  Janizadeh Saeid (Department of Watershed Management Engineering and Sciences, Faculty in Natural Resources and Marine Science, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Pham Quoc Bao (Institute of Applied Technology, Thu Dau Mot University, Binh Duong Province, Vietnam) ,  Anh Duong Tran (Ho Chi Minh City University of Technology (HUTECH) 475A, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Ahmadi Kourosh (Department of Forestry, Faculty in Natural Resources and Marine Science, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran)
資料名： Environmental Science and Pollution Research  (Environmental Science and Pollution Research)
巻： 29  号： 14  ページ： 20421-20436  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4325A  ISSN： 0944-1344  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 硝酸塩は,主要な汚染源が都市下水と農業活動である地下水の主要な汚染物質である。本研究では,Bayes一般化線形モデル(BGLM),Bayes正則化ニューラルネットワーク(BRNN),Bayes付加回帰木(BART),およびベイズリッジ回帰(BRR)のようなBayesアプローチを用いて,イラン,Fars省,半乾燥地域における地下水硝酸塩汚染をモデル化した。11の地下水(GW)硝酸塩調整因子を,予測モデリングのための入力パラメータとして取り入れた。結果は,本研究で使用したBayesモデルが,地下水硝酸塩をモデル化するのにすべて適格であり,R2=0.83のBARTモデルが他のモデルよりも効率的であることを示した。可変重要性の結果は,カリウム(K)がモデルにおいて最も重要であり,降雨,高度,地下水深さ,および住宅地域からの距離がそれに続いたことを示した。本研究の結果は,硝酸塩汚染の源を制御および低減するための意思決定プロセスを支援することができる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *濃度 ,  降雨 ,  汚染 ,  ニューラルネットワーク ,  汚染物質 ,  *硝酸塩 ,  汚染源 ,  モデリング ,  *人工知能 ,  住居地区 ,  モデル ,  正則化 ,  都市下水 ,  *半乾燥地帯
準シソーラス用語： 回帰木 ,  硝酸塩汚染 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayesアプローチ ,  地下水硝酸塩汚染 ,  Bayes加算回帰木 ,  汚染モニタリング

分類 (1件)： 水質汚濁一般  (SB02010U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  半乾燥地域 ,  地下水 ,  硝酸塩 ,  予測