Groundwater recharge favorability modelling by diffuse logic paradigm

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorManzione, Rodrigo Lilla-
Autor(es): dc.creatorSilva, César de Oliveira Ferreira-
Autor(es): dc.creatorPaes, Claudiane Otília-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T16:34:20Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T16:34:20Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-28-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-28-
Data de envio: dc.date.issued2021-07-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.14295/ras.v35i2.30030-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/222879-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/222879-
Descrição: dc.descriptionGeographic information is uncertain, which means that the boundaries between different phenomena are blurred or there is heterogeneity within a class, due to differences between geological, pedological, geomorphological, vegetal features and so on. Methods based on artificial intelligence (AI) provide specific solutions to the fuzzy nature of the real world based on expert-knowledge. The uncertain nature of the processes that control groundwater recharge in watersheds allows these methods to be applied in groundwater management, supporting planning and decision-making related with water use and protection of vulnerable areas. The aim of this work was to define favourable areas for groundwater recharge from variables related variables samples near monitoring wells in a watershed in an outcrop area of the Guarani Aquifer System (GAS). Fuzzy logic was used to define an inference system capable of spatially extrapolating the point data for the entire watershed. The output was a map of favourability to recharge based on variables related to the texture and management of soil, terrain features and vegetation. The synthesis map support both planning and decision making on land use considering hydrological processes in its surface and subsurface interfaces. From the results achieved, the discussion on the importance of ethical choices in the hydrogeology deci-sion-making processes related to the use of AI-based methods is extended.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista “Julio de Mesquita Filho” Faculdade de Ciências e Engenharia (UNESP/FCE)-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista “Julio de Mesquita Filho” Faculdade de Ciências Agronômicas (UNESP/FCA)-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista “Julio de Mesquita Filho” Faculdade de Ciências e Engenharia (UNESP/FCE)-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista “Julio de Mesquita Filho” Faculdade de Ciências Agronômicas (UNESP/FCA)-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2009/05204-8-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2011/07412-7-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2011/11484-3-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2012/07703-4-
Idioma: dc.languagept_BR-
Relação: dc.relationAguas Subterraneas-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial intelligence-
Palavras-chave: dc.subjectFuzzy logic-
Palavras-chave: dc.subjectGeographical spatial data analysis-
Palavras-chave: dc.subjectGuarani Aquifer System-
Palavras-chave: dc.subjectMapping-
Título: dc.titleGroundwater recharge favorability modelling by diffuse logic paradigm-
Título: dc.titleModelagem da favorabilidade à recarga das águas subterrâ-neas pelo paradigma da lógica difusa-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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