Mapping of regional potential groundwater springs using Logistic Regression statistical method


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Increasing demand for fresh water extraction in the semi-arid regions necessitates the exploration of groundwater spring potential areas notwithstanding the importance of both conservation and management aspects for planning development. Potential map of groundwater springs reduces the costs of horizontal well drilling that provides useful tool for engineers to locate probable region for groundwater existence. The objective of this study is to establish a model of the potential map of groundwater spring occurrences. A statistical and probabilistic Logistic Regression (LR) model was developed in association with the specified spring location and effective occurrence factors. The most statistically significant effective factors on spring occurrences were selected to zone groundwater spring potential areas. The proposed model was evaluated statistically. Results showed a satisfactory prediction for the proposed model. The outcome of this study facilitates the low-cost utilization of groundwater resources when policy makers need strategic development planning.

Об авторах

Jalal Zandi

Department of Watershed Management, College of Natural Resources Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: jalal.zandi2010@gmail.com
Иран, Mazandaran

Pezhman Ghazvinei

Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering; Young Researchers and Elite Club, Parand Branch

Email: jalal.zandi2010@gmail.com
Малайзия, Kuala Lumpur, 50603; Kuala Lumpur

Roslan Hashim

Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering; Institute of Ocean and Earth Sciences

Email: jalal.zandi2010@gmail.com
Малайзия, Kuala Lumpur, 50603; Kuala Lumpur, 50603

Khamaruzaman Yusof

Department of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Engineering

Email: jalal.zandi2010@gmail.com
Малайзия, Kuala Lumpur

Junaidah Ariffin

Fluvial and River Engineering Dynamics Group, Institute of Infrastructure Engineering and Sustainability Management, Faculty of Civil Engineering

Email: jalal.zandi2010@gmail.com
Малайзия, Kuala Lumpur

Shervin Motamedi

Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering; Institute of Ocean and Earth Sciences

Email: jalal.zandi2010@gmail.com
Малайзия, Kuala Lumpur, 50603; Kuala Lumpur, 50603

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».