اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدالتنبؤ بسرعة الرياح الشهرية في محطة طرطوس باستخدام منهجية بوكس - جنكنز
Forecasting Monthly Wind Velocity in Tartous station using Box-Jenkins Methodology
1477
1 38
0.0
(
0
)
نشر من قبل
جامعة تشرين ورقة بحثية
تاريخ النشر
2018
مجال البحث
الهندسة المائية و الري
والبحث باللغة
العربية
تأليف
آمال حيدر( باحث )
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
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.
The velocity and direction of the wind greatly affect marine navigation and the movement of merchant ships in harbors, It also affects the rapid movement of pollutants into the air from industrial cities to agricultural and residential areas. The importance of the research comes from forecasting monthly wind velocity in the Tartous station and to achieve this goal the data of time series for the monthly wind velocity at Tartous station in Tartous governorate The methodology of "Box – Jenkins" been used in the study, this methodology relies on finding future forecasts from original data series. Also, the applications “MINITAB, EXCEL” have been used to obtain the results of the study. As a result, the study found that wind velocity value in the ' Tartous station' decreasing, this decline amounted to 0.002 km/h per month during the monitoring period. Also, the appropriate (SARIMA) model for the series was build after it passed the various statistical tests are required, and founded that SARIMA(1,0,0)(1,1,1)12 model is a good representation of the data and the SARIMA(1,0,1)(1,1,0)12 model is the right model to forecast future monthly wind.
المراجع المستخدمة
KAVASSERI، R. G.;SEETHARAMAN، K. Day-ahead Wind Speed Forecasting Using F-ARIMA Models. North Dakota State University ، 2009
WANG، H.; YAN، J.; LIU، Y.; HAN، SH.; ZHAO، J. Multi-Step-Ahead Method For Wind Speed Prediction Correction Based on Numerical Weather Prediction and Historical Measurement Data. 2017
FALK، M.; MAROHN، F.; MICHEL، R.; HOFMANN، D.; MACKE، M. A First Course on Time Series Analysis. Chair of Statistics، University of Wurzburg، 2006. 58-76
قيم البحث
اقرأ أيضاً
التعرف على نمط تغير الانتاجية من أجل بناء نموذج يساعد على التنبؤ بقيم الانتاجية, و قد تم الاعتماد على منهجية بوكس و جينكنز من خلال تطبيق الأساليب و الاختبارات الإحصائية المتعلقة بالسلاسل الزمنية مثل اختبار ADF , PP, KPSS وQ statلنكتشف أن السلسلة غير
مستقرة, و لتصبح السلسلة مستقرة تم أخذ الفرق الأول و تم التأكد من استقرارها باعتماد الاختبارات السابقة نفسها, و بعدها تم ترشيح مجموعة من النماذج المعبرة عن السلسلة الزمنية بالاعتماد على شكل انتشار دالتي الارتباط الذاتي ACF و الارتباط الذاتي الجزئي PACF, و بعد المفاضلة بين عدة نماذج مرشحة تم اختيار أفضلها بتطبيق بعض المعايير الاحصائية مثل MSE , BIC, تم اختيار أفضل نموذج معبر عن السلسلة الزمنية و هو النموذج ARIMA(1,1,1). و تم التأكد من معنوية معاملاته باستخدام اختبار LjungBox , و بعدها تم التنبؤ بإنتاجية العمل لمدة ثلاثين يوم عمل قادمة.
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.
تعد التغذية الكهربائية الموثوقة و المستمرة ضرورية في ظل وظائف المجتمع الحالي المعقدة. نتيجةً للاستهلاك المتزايد و توسع شبكات التوزيع الكهربائية، فإن نظم القدرة الكهربائية تعمل بشكل قريب من حدودها الفنية، و بالتالي تتزايد احتمالية حدوث حالات التحميل ا
لزائد، فشل التجهيزات و التعتيم. أكثر من ذلك، فإننا نواجه مشكلة أخرى تتجسد في عدم القدرة على تخزين الطاقة الكهربائية بشكل فعال و بالتالي يجب أن يتم توليد الطاقة الكهربائية عند الحاجة لها فقط.
و نظراً لما يواجهه العالم من نضوب الموارد النفطية و الصعوبات المرتبطة بتأمين مصادر أخرى لتوليد الطاقة الكهربائية فإن عملية التنبؤ بالحمل الكهربائي تشكل عاملاً حاسماً في منظومة القدرة الكهربائية سواء من الناحية الاقتصادية، أو من الناحية الفنية على مستويي التشغيل و التخطيط.
يقدم هذا البحث منظومة تنبؤ بالحمل الكهربائي قصير الأمد بالاعتماد على الشبكات العصبونية، مع محاكاة ضمن بيئة ماتلاب بالإضافة إلى واجهة بيانية للمنظومة اعتماداً على بيانات الأحمال السابقة و محددات الطقس في محافظة طرطوس.
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 تت
ميز 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.
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.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
