(مقارنة بين طريقتي كريكنك البسيط وكريكنك الاعتيادي للتنبؤ بالتوزيع المكاني لنسبة تلوث SO4 في مياه الصرف الصحي في العراق)‎

Other Title(s)

A comparison between the simple kriging and the ordinary kriging methods for predicting the spatial distribution of the percentage of pollution SO4 in wastewater in Iraq

Joint Authors

البياتي، ميس مؤيد عبد المجيد
العنبكي، عدي طه رحيم

Source

مجلة الريادة للمال و الأعمال

Issue

Vol. 2, Issue 4 (31 Dec. 2021), pp.2-15, 14 p.

Publisher

al-Nahrain University College of Business Economics

Publication Date

2021-12-31

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

14

Main Subjects

Economy and Commerce

Topics

Abstract AR

يتناول هذا البحث استخدام الاحصاء الجغرافي في تقدير نسب التلوث غير المقاسة بمياه الصرف الصحي بالمواد الكيميائية الغير عضوية SO4 في محافظات العراق عدا اقليم كردستان باستخدام نماذج كريكنك المفردة في التنبؤ المكاني باستخدام انموذج كريكنك البسيط simple kriging و انموذج كريكنك الاعتيادي ordinary kriging وبالاعتماد على بيانات حقيقية مقاسة مع احداثياتها وباستخدام برنامج Arc 10.4.1 و تقدير قيمة الدالة عند نقطة باستخدام النقاط القريبة .

و باستخدام بعض نماذج دالة شبه الفاريوكرام ( stable, spherical, exponential, Gaussian) و اختيار الاكثر ملائمة منها و رسم الخرائط التنبؤية لمؤشرات التلوث و تم المقارنة بين النماذج بخمسة معايير لمؤشرات خطاء الاستيفاء وهي متوسط الاخطاء (ME) و متوسط الاخطاء المعياري (MSE) و جذر متوسط مربعات الاخطاء (RMSE) و معدل الاخطاء المعياري (ASE) وجذر متوسط مربعات الاخطاء المعياري (RMSSE) و قد توصلت الدراسة الى ان انموذج كريكنك الاعتيادي باستخدام دالة شبه الفاريو كرام من نوع stable كان هو الامثل بالنسبة لبيانات تلوث SO4 و تم تقدير تلوث SO4 في النقاط غير المقاسة (نينوى , صلاح الدين الدجيل، ديالى، كربلاء المنفهان ، كربلاء محرم عيشة،البصرة الفاو ) و بينت الدراسة الى ان تلوث SO4 يزداد كلما اتجهنا الى جنوب العراق

Abstract EN

This search deals with the use of geographical statistics in estimate proportions of unmeasured pollution with chemical inorganic SO4 in governorates of Iraq except Kurdistan regional, by using some univariates kriging models in spatial prediction by using simple kriging model and ordinary kriging model depending on the measured true data with their coordinates by using ARC10.4.1 and estimate the function value in one point from the close points .

by using some semivariogram models (stable, spherical, exponential and Gaussian).and by using the more fitting from them.

And by predictive mapping for pollution indications.

the comparison was made by five criteria for spatial error indications those are (mean error, root mean square error , mean standardized error ,root mean square standardized error ,average standard error)the study found that ordinary kriging model by using semivariogram function of stable type was the best model for pollution data SO4.the SO4 pollution has been estimated in the un measured points(Ninawa , Salah Al-diyn Al-djyl ,Diyala , Karbala Al-Manfhan , Karbala Muharram eayshih ,Basra Al-Faw) the study showed that SO4 pollution increase whenever we go towards south of Iraq

American Psychological Association (APA)

البياتي، ميس مؤيد عبد المجيد والعنبكي، عدي طه رحيم. 2021. (مقارنة بين طريقتي كريكنك البسيط وكريكنك الاعتيادي للتنبؤ بالتوزيع المكاني لنسبة تلوث SO4 في مياه الصرف الصحي في العراق). مجلة الريادة للمال و الأعمال،مج. 2، ع. 4، ص ص. 2-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1357311

Modern Language Association (MLA)

البياتي، ميس مؤيد عبد المجيد والعنبكي، عدي طه رحيم. (مقارنة بين طريقتي كريكنك البسيط وكريكنك الاعتيادي للتنبؤ بالتوزيع المكاني لنسبة تلوث SO4 في مياه الصرف الصحي في العراق). مجلة الريادة للمال و الأعمال مج. 2، ع. 4 (كانون الأول 2021)، ص ص. 2-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1357311

American Medical Association (AMA)

البياتي، ميس مؤيد عبد المجيد والعنبكي، عدي طه رحيم. (مقارنة بين طريقتي كريكنك البسيط وكريكنك الاعتيادي للتنبؤ بالتوزيع المكاني لنسبة تلوث SO4 في مياه الصرف الصحي في العراق). مجلة الريادة للمال و الأعمال. 2021. مج. 2، ع. 4، ص ص. 2-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1357311

Data Type

Journal Articles

Language

Arabic

Notes

يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 15

Record ID

BIM-1357311