التنبؤ المستقبلي بمساحة و إنتاج القمح المروي في محافظة درعا : باستخدام نموذج ARIMA

Other Title(s)

Future forecast of the area and production of irrigated wheat in Daraa Governorate : using the arima model summary

Author

فريجات، نواف

Source

مجلة جامعة دمشق للعلوم الزراعية

Issue

Vol. 38, Issue 2 (30 Jun. 2022), pp.114-140, 27 p.

Publisher

Damascus University

Publication Date

2022-06-30

Country of Publication

Syria

No. of Pages

27

Main Subjects

Agriculture

Abstract 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.

Abstract 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.

American Psychological Association (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

Modern Language Association (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

American Medical Association (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

Data Type

Journal Articles

Language

Arabic

Notes

يتضمن هوامش.

Record ID

BIM-1491633