التنبؤ بالمعدلات الشهرية لدرجات الحرارة في مدينة مصراتة باستخدام نماذج السلاسل الزمنية الموسمية دراسة تطبيقية خلال الفترة 2012-2026
DOI:
https://doi.org/10.61952/jlabw.v1i4.307الكلمات المفتاحية:
السلاسل الزمنية، التنبؤ، النموذج الموسمي المضاعف، درجات الحرارةالملخص
يعتبر تباين درجات الحرارة العالمية موضوعًا محوريًا في أبحاث تغير المناخ، ويعد التنبؤ بشذوذ درجات الحرارة المستقبلية أمرا بالغ الأهمية لوضع استراتيجيات للتخفيف من المخاطر المرتبطة بالمناخ. ولتحسين التنبؤ بالاتجاه طويل الأمد لتغير درجات الحرارة العالمية،
في هذا البحث تم تطبيق منهجية بوكس – جنكنز (Box & Jenkins) لتحليل السلاسل الزمنية الموسمية على سلسلة معدلات درجات الحرارة لمدينة مصراتة خلال الفترة (2024-2012) وقد استخدمت هذه المنهجية بهدف بناء نموذج تنبئي يمثل بيانات الدراسة بدقة عالية معتمدا على معايير إحصائية دقيقة لاختيار النموذج المناسب حيث تم اختيار النموذج وفقا لمعيار اّكاكي للمعلومات (AIC) ومعيار معلومات بيزيان (BIC). وقد أظهرت نتائج التطبيق أن النموذج الأنسب و الأكثر كفائه في تمثيل بيانات السلسلة الزمنية هو النموذج الموسمي المضاعف من الرتبة .
وبناء على هذا النموذج تم تقدير معدلات درجات الحرارة الشهرية المتوقعة لعامي (2026-2025) وقد بينت القيم المقدرة وجود تناسق و تطابق ملحوظ مع القيم الفعلية للسلسلة الزمنية مما يؤكد كفاءة النموذج في التنبؤ بالمستقبل
كما تبرز الدارسة أهمية استخدام منهجية بوكس – جنكنز في تحليل الظواهر المناخية ذات الطابع الدوري الموسمي.
المراجع
- Akaike, H. (1974) , “A new look at the statistical model Identification” , IEEE Transactions on Automatic Control , Vol.19, No.6 , PP. 716-723.
- Amjad, M., Khan, A., Fatima, K., Ajaz, O., Ali, S., & Main, K. (2022). Analysis of temperature variability, trends and prediction in the Karachi region of Pakistan using ARIMA models. Atmosphere.
- Anderson, O.D. (1976), “Time series analysis and forecasting” , Butter Worths, London and Boston .
- Kar, S. K., Sharma, A., Kar, S., & Dey, A. (2024). Impact on Agricultural Crop Production Under Climate Change Scenario. Springer EBooks.
- Lai, Y., & Dzombak, D. A. (2020). Use of the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to forecast Near-Term regional temperature and precipitation. Weather and Forecasting.
- Shivanna, K. R. (2022). Climate change and its impact on biodiversity and human welfare.
- Thottadi, B. P., & Singh, S. P. (2024). Climate-smart agriculture (CSA) adaptation, adaptation determinants and extension services synergies: a systematic review. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change.
