ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

نمذجة التدفقات الشهرية لنبع السن في الساحل السوري باستخدام تحليل السلاسل الزمنية

Modeling the monthly flows of AL-SIN Spring in the Syrian Coast by using the time series analysis

1234   1   51   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2018
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

تعتمد دراسة و تصميم المآخذ المائية للينابيع على تحليل السلاسل الزمنية للقياسات التاريخية من خلال التنبؤ بأحجام المياه الواردة أو المتوقع ورودها مستقبلاً. يهدف البحث إلى نمذجة تدفقات المياه الشهرية لنبع السن في الساحل السوري و التنبؤ المستقبلي بهذه التدفقات، باعتماد نماذج "بوكس– جنكنز" في تحليل بيانات السلسلة الزمنية، لارتفاع درجة الدقة في تنبؤاتها. اعتمدنا بيانات تدفقات المياه الشهرية و بالتالي حجوم المياه الشهرية لـ 101 شهراً من حزيران 2008 حتى تشرين الأول 2016م، و بعد إجراء عمليات استقرار السلسلة في التباين و المتوسط و إزالة الموسمية و تنفيذ الاختبارات المطلوبة على بواقي النموذج، تبيّن أن أفضل نموذج يمثل البيانات هو SARIMA(2,0,1) (2,1,0)12، و تم تقسيم البيانات إلى 81 شهراً لبناء النموذج و 20 شهراً لاختباره، و اعتماداً على أصغر قيمة للمتوسط الموزون للمعايير RMSE, MAP, MAE، فإن أفضل نموذج للتنبؤ هو النموذج SARIMA(3,1,0) (1,1,0)12، و قد أعطى النموذج تنبؤات قريبة من حجوم المياه الشهرية في النبع المقيسة فعلياً.


ملخص البحث
تهدف هذه الدراسة إلى نمذجة التدفقات الشهرية لنبع السن في الساحل السوري باستخدام تحليل السلاسل الزمنية، وذلك من خلال اعتماد نماذج بوكس-جنكنز لتحليل البيانات التاريخية. تم استخدام بيانات تدفقات المياه الشهرية لمدة 101 شهر من يونيو 2008 حتى أكتوبر 2016. بعد إجراء عمليات استقرار السلسلة الزمنية وإزالة الموسمية، تم اختبار عدة نماذج وتبين أن النموذج الأمثل هو SARIMA(2,0,1)(2,1,0)12. تم تقسيم البيانات إلى 81 شهرًا لبناء النموذج و20 شهرًا لاختباره. أظهرت النتائج أن النموذج المقترح يعطي تنبؤات قريبة من القيم الفعلية لتدفقات المياه الشهرية. تم استخدام معايير RMSE وMAP وMAE لتقييم دقة النموذج. الدراسة تبرز أهمية استخدام نماذج بوكس-جنكنز في تحليل البيانات الهيدرولوجية واتخاذ القرارات المتعلقة بإدارة الموارد المائية.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: تعتبر هذه الدراسة خطوة مهمة في مجال تحليل السلاسل الزمنية لتدفقات المياه، حيث تقدم نموذجًا دقيقًا لتنبؤ التدفقات الشهرية لنبع السن. ومع ذلك، يمكن تحسين الدراسة من خلال استخدام مجموعة أكبر من البيانات لتغطية فترات زمنية أطول، مما قد يزيد من دقة التنبؤات. كما يمكن تعزيز الدراسة بإضافة تحليل للعوامل المناخية والبيئية الأخرى التي قد تؤثر على تدفقات المياه. بالإضافة إلى ذلك، يمكن مقارنة النتائج مع نماذج تنبؤية أخرى للتحقق من فعالية النموذج المستخدم.
أسئلة حول البحث
  1. ما هو الهدف الرئيسي من الدراسة؟

    الهدف الرئيسي هو نمذجة التدفقات الشهرية لنبع السن في الساحل السوري باستخدام تحليل السلاسل الزمنية ونماذج بوكس-جنكنز.

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

    تم تحليل بيانات تدفقات المياه الشهرية لمدة 101 شهر من يونيو 2008 حتى أكتوبر 2016.

  3. ما هو النموذج الأمثل الذي تم اختياره في الدراسة؟

    النموذج الأمثل الذي تم اختياره هو SARIMA(2,0,1)(2,1,0)12.

  4. ما هي المعايير المستخدمة لتقييم دقة النموذج؟

    المعايير المستخدمة لتقييم دقة النموذج هي RMSE وMAP وMAE.


المراجع المستخدمة
Springflow Simulator Manual Vers. 1.0.2, 2007. ACSAD-BGR TECHNICALCOOPERATION PROJECT - NO.: 2004.2032.3, Management, Protection and Sustainable Use of Groundwater and Soil Resources
NELSON, G. R., Applied Time Series Analysis For Managerial Forecasting, Holden- Day, Inc. 1973, 78-91
Box, G. M. P. and PIERCE, D. A., Distribution of Residual Autocorrelation in Autoregressive Integrated Moving Average Time Series Models, John Wiley & Sons. 1970, 115-132
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تعتمد دراسة و تصميم السدود المائية بشكل رئيس على التنبؤات بأحجام المياه الجارية في الأنهار أو المتوقع ورودها مستقبلاً، باستخدام تحليل السلاسل الزمنية للقياسات التاريخية. يهدف البحث إلى إعداد دراسة إحصائية لحجوم المياه الشهرية الواردة في نهر الروس في الساحل السوري و التنبؤ المستقبلي بهذه الحجوم. و اعتمدت نماذج "بوكس– جنكنز" في تحليل بيانات السلسلة الزمنية، و ذلك لارتفاع درجة الدقة في تنبؤاتها. اعتمدنا بيانات حجوم المياه الشهرية لمدة 15 عاماً، و بعد إجراء الاختبارات المطلوبة على بواقي النموذج، تبيّن أن أفضل نموذج يمثل البيانات هو SARIMA(0,1,2) (1,2,1)12، و بعد تقسيم البيانات إلى 14 سنة لبناء النموذج و سنة واحدة لاختباره و اعتماداً على أصغر قيمة للمتوسط الموزون للمعايير RMSE, MAP, MAE، فإن أفضل نموذج للتنبؤ هو النموذج SARIMA(1,1,0) (0,1,1)12، و قد أعطى النموذج تنبؤات قريبة من حجوم المياه الشهرية الواردة في النهر المقيسة فعلياً.
يتشكل نبع السن عند أقدام الجبال الساحلية ويصبّ في البحر المتوسط قرب قرية عرب الملك. و تُستخدم مياهه حالياً لأغراض الشرب و الري و الصناعة، و يذهب ما يفيض منه إلى البحر. يهدف البحث إلى تحديد مدى استجابة غزارة النبع اليومية للهطولات المطرية اليومية، و إيجاد معادلة تصريف الانحسار للتنبؤ بمعدلات تصريف النبع و حجوم الجريان بعد أي زمن محدد من بداية الجريان القاعدي للنبع، الأمر الذي يسمح بإدارة و استثمار الموارد المائية المتاحة من خلال التصميم الأمثل لمآخذ المياه من الينابيع بشكل عام. تترلوح استجابة غزارة نبع السن اليومية بين (3-5) يوم أيام للهطولات المطرية اليومية المتقطعة المتوسطة و الغزيرة الشدة نسبياً. فتسبب زيادة لغزارة النبع تتراوح بين (0.5-1 m3/sec). و يميل التصريف السنوي للنبع إلى الانخفاض بمعدل 0.0975 m3/sec و ذلك خلال الفترة (1974-2016)م. بينما خلال فترة (2016-1994) تزداد قيمة التصاريف الشهرية الأصغرية بمقدار 0.1284 m3/sec، و تنخفض قيمة التصاريف الشهرية الأعظمية بمقدار 0.0752 m3/sec. يُوصى باعتماد تحليل منحنيات الانحسار في الينابيع للتنبؤ بالتصريف الأمثل لها خلال أزمنة محددة.
هدفت هذه الدراسة إلى تحليل واقع الأسهم في بورصة عمـان فـي قطـاع البنـوك باستخدام نموذج تحليل السلاسل الزمنية، وذلك من خلال تحقيق الأهداف التالية : ١ -تحليل اتجاه الأسهم في بورصة عمان للأوراق المالية في قطاع البنـوك باسـتخدام نموذج تحليل السلاسل ال زمنية . ٢ -الحصول على سوق كفء بتطبيق الشروط الموجودة في السوق. ٣ -تحليل واقع الاتجاه العام لأسعار الأسهم في بورصة عمان للأوراق المالية وذلك مـن خـلال معدل دوران الأسهم وعلى مدى اثني عشر شهراً لمدى ثماني سـنوات مـن (٢٠٠٠-٢٠٠٧ (لإيجاد المتغيرات المؤثرة في الأداء. ٤ -التوصل إلى تحديد أهم مكونات السلسلة الزمنية التي تـتـأثر بها أسعار الأسهم في بورصة عمان للأوراق المالية (الموسمية، والدورية، والعشوائية) مع تحديد أي مـن هذه المكونات التي تخضع لها التغيرات السعرية للأسهم. ٥ -محاولة تحديد التوجه العام لاتجاه السلسلة الزمنية لأسعار الأسهم للفترة القادمة مـن خلال استخدام نموذج المكونات الأساسية. وقد قامت هذه الدراسة على ثلاث فرضيات رئيسة، وتكونت عينة الدراسة من البنوك المدرجة في بورصة عمان والمكونة من (١٧ (بنكاً، وتم استخدام برنامج الإكسـل لتحليـل بيانات معدل دوران الأسهم في بورصة عمان للتوصل إلى النتائج . وقد توصلت الدراسة إلى العديد من الاستنتاجات أهمها : - أظهرت النتائج إلى أن تأثر معدل دوران الأسهم في قطاع البنوك المدرجة في بورصـة عمان بالمتغيرات غير المنتظمة كان واضحاً، إضافة إلى تأثير التغيرات المتعلقة بالاتجاه العام والمتغيرات الموسمية والمتغيرات الدورية . - أظهرت النتائج أن حجم التداول يلعب دوراً كبيراً في تغيير مسار اتجاه الأسـعار، ففـي حالة ارتفاع الأسعار فإن زيادة حجم التداول شيء مطلوب، أما في حالة انخفاض الأسعار فإن المرغوب فيه هو خفض حجم التداول . وبناء على ما تقدم من استنتاجات، قدمت الباحثة مجموعة من التوصـيات المناسـبة لاستخدام نموذج تحليل السلاسل الزمنية في تحليل واقع الأسهم في بورصة عمان.
حظيت نمذجة وتوقع السلاسل الزمنية بأهمية كبيرة في العديد من المجالات التطبيقية كالتنبؤ بالطقس وأسعار العملات ومعدلات استهلاك الوقود والكهرباء، إن توقع السلاسل الزمنية من شأنه أن يزود المنظمات والشركات بالمعلومات الضرورية لاتخاذ القرارات الهامة، وبسبب أهمية هذا المجال من الناحية التطبيقية فإن الكثير من الأعمال البحثية التي جرت ضمنه خلال السنوات الماضية، إضافةً إلى العدد الكبير من النماذج والخوارزميات التي تم اقتراحها في أدب البحث العلمي والتي كان هدفها تحسين كل من الدقة والكفاءة في نمذجة وتوقع السلاسل الزمنية.
تقع منطقة البحث في الساحل السوري بين نهري السن و الروس. و يهدف البحث إلى دراسة الخصائص الهيدروجيولوجية للطبقة الحاملة للمياه الجوفية الحرة في منطقة البحث، و تقويم ظروف توضعها، حيث اعتمد البحث على شبكة رصدٍ تتألف من 36 بئراً للمراقبة تخترق الطبقة الحا ملة الجوفية الحرة، و استمرّت القياسات فيها خلال الفترة (تشرين الأول 2016 حتى أيلول 2017). تتراوح أعماق المياه الجوفية الحرة في منطقة البحث بين 0.5-11.5 m، و تصل أحياناً خلال فترة الجفاف إلى 13.5m، بينما تكون قريبة من سطح الأرض شتاءً و تصل إلى 0.1m في بعض الآبار. كما تتراوح الناقلية الكهربائية للمياه الجوفية بين (550-3700) µs حيث تزداد كلما اتجهنا غرباً و تبلغ 9000 µs و أكثر في الآبار القريبة من البحر خلال فترة الجفاف. تنخفض مناسيب المياه الجوفية إلى مستوى أدنى من منسوب سطح البحر في الآبار القريبة من الشاطئ مما يحقق الشروط الهيدروديناميكية لاندساس مياه البحر ضمن الطبقة الحاملة للمياه الجوفية الحرة.
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