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Différentiation hydrogéochimique entre les nappes superficielles des alterites et profondes du socle fissur dans le bassin versant de Kolondièba (sud du Mali): approche statistique par la methode SOM des reseaux de neurones

机译:Kolondièba流域(马里南部)裂隙基底的蚀变层与深表层之间的水文地球化学区分:使用神经网络的SOM方法进行统计的方法

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摘要

The Kolondieba watershed (3010 km2, sub-watershed of Bani, the main tributary of the Niger River in Mali, in the Soudanian area), was designed under the International Program RIPIECSA (interdisciplinary and participatory research on Interactions between Ecosystems, Climate and Societies in West Africa) to understand the impact of climate variability on the balance of water flow. The objective of this work is to characterize the hydrogeochemical characteristics of groundwater (alterite and bedrock fractured aquifer) to better understand their contribution in the flow production. The statistical method of ordination SOM (Self Organizing Maps) of neural networks was used to discriminate individuals by identifying nonlinear relationships impossible to obtain with conventional methods of ordination. No significant chemical peculiarity can be found due to high chemical variability internal to each aquifer considered, reflecting on a disconnection between the different alterite groundwater on one hand and, on the other, between the fractures of the crystalline basement.
机译:Kolondieba流域(3010平方公里,苏尼丹地区马里尼日尔河的主要支流巴尼子流域),是根据国际计划RIPIECSA设计的(生态系统,气候与社会之间相互作用的跨学科和参与性研究)西非)以了解气候变化对水流量平衡的影响。这项工作的目的是表征地下水(铝镁石和基岩裂隙含水层)的水文地球化学特征,以更好地了解它们在流动生产中的作用。神经网络的排序统计方法(SOM)通过识别传统排序方法无法获得的非线性关系来区分个体。由于所考虑的每个含水层内部都具有很高的化学变异性,因此未发现明显的化学特性,一方面反映出不同的蚀变地下水之间以及另一方面结晶基底的断裂之间存在断层。

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