التنبؤ المستقبلي بمساحة و إنتاج القمح المروي في محافظة درعا : باستخدام نموذج ARIMA
العناوين الأخرى
Future forecast of the area and production of irrigated wheat in Daraa Governorate : using the arima model summary
المؤلف
المصدر
مجلة جامعة دمشق للعلوم الزراعية
العدد
المجلد 38، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2022)، ص ص. 114-140، 27ص.
الناشر
تاريخ النشر
2022-06-30
دولة النشر
سوريا
عدد الصفحات
27
التخصصات الرئيسية
الملخص AR
يهدف البحث إلى تحليل السلسلة الزمنية المتعلقة بمساحة و إنتاج القمح المروي في محافظة درعا، بين عامي 1990-2018 مـن أجـل تقـدير نمـوذج يساعد على التنبؤ، و تخطيط، و رسـم السياسات الإنتاجيـة، و ذلك باستخدام منهجيـة Box-Jenkins و نمـاذج ARIMA، التي تجمع بين أسلوبي الانحدار الذاتي و المتوسط المتحرك للسلسلة الزمنية، حيث يمتاز هذا النموذج بدقة و مرونة عالية في تحليل السلاسل الزمنية، و قد تم تطبيق الأساليب الإحصائية المتعلقة بالسلاسل الزمنية، و تم إجراء اختبارات الاستقرار باستخدام اختبار ديكي فولر ADF، و باستخدام معاملات دالة الارتباط الذاتي ACF، و الارتباط الذاتي الجزئي PACF.
تبين من نتائج التحليل أن السلسلة الزمنية؛ هي أفضل نموذج للتنبؤ بمساحة و إنتاج محصول القمح المروي في منطقة الدراسة، (210) ARIMA (3, 1,1) ARIMA و ذلك بناء على نتائج دالتـي الارتبـاط الذاتي و الارتبـاط الذاتي الجزئي و المعايير الإحصائية المستخدمة.
و هنالك توقع بأن تزيد كل من المساحة المزروعة بمحصول القمح المروي و كذلك الإنتاج في العام 2023 بنسبة زيادة قد تبلغ نحو 0.46%، 5.06% لكل منهما على الترتيب و ذلك مقارنة بالعام 2018.
الملخص EN
The research aims to analyze the time series related to the area and production of irrigated wheat in Daraa governorate, between 1990 2018 in order to estimate a model that helps predicting, planning, and drawing production policies, using Box-Jenkins methodology and ARIMA models, which combine the self-regression and average methods Time series moving, as this model is characterized by high accuracy and flexibility in analyzing time series.
Statistical methods related to time series have been applied.
Stability tests were performed using the Dicky-Fuller test ADF, and using the autocorrelation function parameters ACF, and the partial autocorrelation PACF.
The results of the analysis show that the time series : ARIMA (1, 1, 0) ARIMA (1,1) is the best model for predicting the area and production of irrigated wheat crop in the study area, based on the results of the autocorrelation and partial self-correlation functions and the used statistical criteria.
It is expected that both the area planted with the irrigated wheat crop and the production in 2023 will increase by about 0.46% and 5.06% each, respectively, compared to 2018.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
فريجات، نواف. 2022. التنبؤ المستقبلي بمساحة و إنتاج القمح المروي في محافظة درعا : باستخدام نموذج ARIMA. مجلة جامعة دمشق للعلوم الزراعية،مج. 38، ع. 2، ص ص. 114-140.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1491633
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
فريجات، نواف. التنبؤ المستقبلي بمساحة و إنتاج القمح المروي في محافظة درعا : باستخدام نموذج ARIMA. مجلة جامعة دمشق للعلوم الزراعية مج. 38، ع. 2 (2022)، ص ص. 114-140.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1491633
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
فريجات، نواف. التنبؤ المستقبلي بمساحة و إنتاج القمح المروي في محافظة درعا : باستخدام نموذج ARIMA. مجلة جامعة دمشق للعلوم الزراعية. 2022. مج. 38، ع. 2، ص ص. 114-140.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1491633
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
العربية
الملاحظات
يتضمن هوامش.
رقم السجل
BIM-1491633
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر