ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

بناء نموذج للتنبؤ بالهطل المطري السنوي في محطة حصن سليمان باستخدام النمذجة الرياضية

Building a forecasting model for annual rainfall in Husn Suleiman station using mathematical modeling

1900   1   65   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2016
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

نظراً لأهمية المياه و ازدياد الحاجة إليها في الوقت الحاضر نتيجةً للتطور الكبير الحاصل في جميع مجالات الحياة الاقتصادية و الاجتماعية, و باعتبار التقييم و التخطيط و إدارة المصادر المائية أحد المواضيع الهامة في الحياة البشرية و بالأخص في المناطق التي تتميز بندرة الهطولات المطرية أو التي يكون فيها التوزيع المطري رديئاً أو غير منتظم بحيث لا يمكن استخدامه للأغراض المختلفة. من هنا أتت أهمية البحث في التنبؤ بالهطل المطري في محطة حصن سليمان, و لتحقيق هذا الهدف فقد استُخدمت بيانات السلسلة الزمنية لمعدل الهطل المطري السنوي في محطة حصن سليمان الواقعة في محافظة طرطوس على خط الطول 36°15' و خط العرض 34°56' للفترة بين عامي 1959-2011, و قد استُخدمت في الدراسة منهجية بوكس – جنكنز التي تعتمد على إيجاد التنبؤات المستقبلية لسلسلة البيانات الأصلية. كما تم استخدام البرامج Minitab و Excel في الجانب الإحصائي و إعداد نتائج الدراسة. توصلت الدراسة إلى أن الهطل المطري في محطة حصن سليمان متناقص و قد بلغ هذا التناقص 3,7 ملم في العام خلال فترة الرصد, كما توصلت إلى بناء نموذج (ARIMA) المناسب للسلسلة بعد أن اجتاز مختلف الاختبارات الإحصائية المطلوبة، و كان النموذج (ARIMA(1,0,0 هو النموذج المناسب لتمثيل البيانات و النموذج (ARIMA(4,1,5 هو النموذج المناسب للتنبؤ بالهطل المطري المستقبلي.


ملخص البحث
تتناول هذه الدراسة بناء نموذج للتنبؤ بالهطل المطري السنوي في محطة حصن سليمان باستخدام النمذجة الرياضية. تم استخدام بيانات السلسلة الزمنية لمعدل الهطل المطري السنوي في محطة حصن سليمان الواقعة في محافظة طرطوس للفترة بين عامي 1959-2011. اعتمدت الدراسة على منهجية بوكس-جنكنز لإيجاد التنبؤات المستقبلية للهطل المطري. استخدمت برامج Minitab وExcel في الجانب الإحصائي وإعداد نتائج الدراسة. توصلت الدراسة إلى أن الهطل المطري في محطة حصن سليمان في تناقص بمعدل 3.7 ملم سنوياً خلال فترة الرصد. تم بناء نموذج ARIMA المناسب للسلسلة الزمنية، حيث كان النموذج ARIMA(1,0,0) هو الأنسب لتمثيل البيانات، والنموذج ARIMA(4,1,5) هو الأنسب للتنبؤ بالهطل المطري المستقبلي. أكدت الدراسة على أهمية استخدام معايير أداء التنبؤ مثل RMSE وMAE وMAPE لاختيار النموذج الأفضل. كما أوصت الدراسة باستخدام الشبكات العصبية الصناعية (ANN) لمقارنة نتائجها مع منهجية بوكس-جنكنز.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: تعتبر هذه الدراسة من الدراسات الهامة في مجال التنبؤ بالهطل المطري، حيث استخدمت منهجية بوكس-جنكنز المعروفة بدقتها في تحليل السلاسل الزمنية. ومع ذلك، يمكن الإشارة إلى بعض النقاط التي قد تعزز من قوة الدراسة. أولاً، كان من الممكن تضمين المزيد من المتغيرات المناخية الأخرى التي قد تؤثر على الهطل المطري، مثل درجات الحرارة والرطوبة. ثانياً، قد يكون من المفيد مقارنة نتائج نموذج ARIMA مع نماذج أخرى مثل الشبكات العصبية الصناعية (ANN) أو نماذج الانحدار الذاتي المتكامل (SARIMA) للحصول على صورة أشمل. أخيراً، يمكن توسيع الدراسة لتشمل محطات أخرى في المنطقة للحصول على نتائج أكثر تعميمًا.
أسئلة حول البحث
  1. ما هو الهدف الرئيسي من الدراسة؟

    الهدف الرئيسي من الدراسة هو بناء نموذج للتنبؤ بالهطل المطري السنوي في محطة حصن سليمان باستخدام النمذجة الرياضية ومنهجية بوكس-جنكنز.

  2. ما هي الفترة الزمنية التي تم تحليلها في الدراسة؟

    تم تحليل بيانات الهطل المطري السنوي للفترة بين عامي 1959-2011.

  3. ما هي النتائج الرئيسية التي توصلت إليها الدراسة؟

    توصلت الدراسة إلى أن الهطل المطري في محطة حصن سليمان في تناقص بمعدل 3.7 ملم سنوياً، وأن النموذج ARIMA(1,0,0) هو الأنسب لتمثيل البيانات، والنموذج ARIMA(4,1,5) هو الأنسب للتنبؤ بالهطل المطري المستقبلي.

  4. ما هي التوصيات التي قدمتها الدراسة؟

    أوصت الدراسة باستخدام معايير أداء التنبؤ مثل RMSE وMAE وMAPE لاختيار النموذج الأفضل، واستخدام الشبكات العصبية الصناعية (ANN) لمقارنة نتائجها مع منهجية بوكس-جنكنز.


المراجع المستخدمة
KILSBY, C. G.;COWPERTWAIT, P.S.P; O'CONNELL, P.E.; JONES, P.D.Predicting Rainfall Statistics in England and Wales Using Atmospheric Circulation Variables. International Journal of Climatology, 1997, 523-539
PEKAROVA, P.; PEKAR, J. Long – Term Discharge Prediction For The TurnuSeverin Station (The Danube) Using a Linear Autoregressive Model. Bratislava University Slovak, 2005,7-12
ZAKARIA, S.; AL-ANSARI, N.; KNUTSSON, S.; AL-BADRANY, TH. Arima Models for Weekly Rainfall in the semi-arid Sinjar District at Iraq. Journal of Earth Sciences and Geotechnical Engineering, vol.2, no.3, 2012, 25-55
قيم البحث

اقرأ أيضاً

يعدّ الهطل المطري أحد أكثر عناصر الدورة الهيدرولوجية صعوبة و تعقيداً من حيث الفهم و النمذجة، بسبب تعقيد العمليات الجوية التي تولد الأمطار. تأتي أهمية البحث من العلاقة المباشرة لكميات الأمطار الهاطلة بالأنشطة الاقتصادية و الاجتماعية للسكان، و مجالات ا لتخطيط لإدارة الموارد المائية، لا سيما ما يتعلق منها بعملية التنمية الزراعية. يهدف البحث إلى إلقاء الضوء على كميات الأمطار الهاطلة في محطة طرطوس الواقعة في الجزء الجنوبي من الساحل السوري، و تطبيق نموذج من نماذج بوكس- جنكنز للتنبؤ بكمياتها المستقبلية. تم اختبار نماذج متعددة لـ ARIMA، و أخضعت النماذج لجميع الاختبارات المطلوبة، و قد تبين أن أفضلها كان النموذج ذي المعالم (ARIMA(3,0,4. جرى أثناء الاختبار تقسيم البيانات إلى 43 سنة لبناء النموذج، و ثماني سنوات لاختباره، و قد أعطت نتائج الاختبار دقةً عاليةً في الأداء، كما استخدم النموذج للتنبؤ بقيم الأمطار السنوية لعشرين سنة قادمة.
تؤثر سرعة الرياح و اتجاهها بشكل كبير على الملاحة البحرية و حركة السفن التجارية في المرافئ، كما تؤثر على سرعة انتقال الملوثات في الهواء من المدن الصناعية إلى المناطق الزراعية و السكنية. تأتي أهمية البحث من إمكانية التنبؤ بسرعة الرياح الشهرية في محطة طرطوس، و لتحقيق هذا الهدف فقد استُخدمت بيانات السلسلة الزمنية لمعدل سرعة الرياح الشهرية في محطة طرطوس للفترة بين عامي1998-2003، و قد استُخدمت في الدراسة منهجية بوكس – جنكنز التي تعتمد على إيجاد التنبؤات المستقبلية لسلسلة البيانات الأصلية. كما تم استخدام البرامج Minitab و Excel للحصول على نتائج الدراسة. توصلت الدراسة إلى أن سرعة الرياح في محطة طرطوس متناقصة و قد بلغ هذا التناقص 0.002 كم/سا في الشهر خلال فترة الرصد، كما توصلت إلى بناء نموذج (SARIMA) المناسب للسلسلة بعد أن اجتاز مختلف الاختبارات الإحصائية المطلوبة، و كان النموذج SARIMA(1,0,0)(1,1,1)12 هو النموذج المناسب لتمثيل البيانات و النموذج SARIMA(1,0,1)(1,1,0)12 هو النموذج المناسب للتنبؤ بسرعة الرياح الشهرية المستقبلية.
يتضمن البحث مجموعة من النماذج الرياضية المحاكية للنشاطات الأساسية لأنواع مختلفة من أنشطة المصارف. يتم تحديد الصيغ الرياضية الموافقة لشكل التدفقات الداخلة إلى المصرف و التدفقات النقدية الخارجة. يتم العمل على دراسة الحالات المختلفة للمصارف و دراسة شر وط استقرارية عمل المصرف بالنظر لحجم التدفقات الداخلة و الخارجة. و يتم تحديد العوامل المؤثرة على تحقيق شروط الاستقرارية. إن الصيغ المنجزة في البحث من شأنها أن تسمح بالمزيد من المرونة في مناقشة و تحليل العمليات المصرفية مما يساعد في استشفاف فترات الاقتراب من الأزمة و التنبيه إلى الحالة الإجمالية للمصرف، و هذا يمنح وقتا إضافيا ثمينا للتحكم بالتدفقات النقدية و اتخاذ القرار اللازم قبل تشكل الأزمة. نتطرق لتحليل الاساليب الأساسية المعتمدة في منظومات النشاط المالي و المصرفي، و التي تتمثل في نظام التأمين – و العقارات - و التمويل و الاستثمار. نعبر عن العمليات الجارية بصيغ رياضية محاكية. نناقش ظروف عمل المصارف بالنظر إلى تغير معاملات الصيغ الرياضية. نتطرق إلى نمذجة الاستثمارات المالية وفق النظام الإسلامي.
التنبّؤ بالطقس و خاصةً الأمطار، هي واحدة من المهام العملية الأكثر تحدياً و أهمية، و التي تقوم بها خدمات الأرصاد الجوية في جميع أنحاء العالم، علاوة على كونه إجراء معقد يتطلب مجالات متخصصة و متعددة من الخبرات. في هذه الورقة، أقترح نموذج الشبكات العصبي َّة (ANNs) مع تحويل المويجات كأداة للتنبؤ بالأمطار الشّهرية بشكل متتالي بالاعتماد على البيانات السابقة لهطول الأمطار (1933-2009)، المأخوذة من محطة حمص للأرصاد الجوية. حيث تم تحليل السلسلة الزمنية للأمطار إلى معاملاتها التفصيلية و التقريبية على ثلاث مستويات باستخدام تحويل المويجات المتقطع (Discrete Wavelet Transform (DWT، و استخدمت الشَّبكة العصبيَّة أمامية التغذية مع خوارزمية الانتشار العكسي في عملية التعلم و التنبّؤ. توصلت الدراسة إلى أن الشبكة العصبية WNN ذات الهيكلية (1-8-8-8-5)، قادرة على التنبؤ بالأمطار الشهرية في محطة حمص على المدى الطويل بمعامل تحديد وجذر متوسط مربعات الأخطاء (7.74mm,0.98) على الترتيب. تقدم تقنية تحويل المويجات ميزة مفيدة قائمة على تحليل البيانات، مما يحسن من أداء النموذج، و تطبق هذه التقنية في نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية للأمطار لأنها بسيطة، كما يمكن تطبيق هذه التقنية لنماذج أخرى.
إن تطوير العنفة الغازية يحتاج لدراسة و تطوير كل مكون من مكوناتها و في هذا البحث سنركز على دراسة الضاغط المستخدم في العنفات الغازية. و حتى نتمكن من دراسته سنقوم باستخدام النمذجة الرياضية التي تهدف إلى إيجاد وصف رياضي للنظام المدروس و دراسة السلوك ا لديناميكي لهذا النظام بهدف تحسين أدائه، يتم استخدام النمذجة الرياضية من أجل توفير الوقت و الكلفة عند تحسين و تطوير المنتجات أو في حالة خلق منتوجات جديدة من خلال المحاكاة التي تغنينا عن محطات الاختبار المكلفة و المضيعة للوقت. كما تساعدنا في توضيح الظواهر الفيزيائية أو التأثيرات غير المرغوب فيها و تمكننا من تحديد البارامترات الكاملة المطلوبة عند التصميم و بشكل دقيق.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا