التنبؤ بسرعة الرياح الشهرية في محطة طرطوس باستخدام منهجية بوكس - جنكنز

Authors

  • آمال حيدر

Abstract

تؤثر سرعة الرياح واتجاهها بشكل كبير على الملاحة البحرية وحركة السفن التجارية في المرافئ، كما تؤثر على سرعة انتقال الملوثات في الهواء من المدن الصناعية إلى المناطق الزراعية والسكنية.

تأتي أهمية البحث من إمكانية التنبؤ بسرعة الرياح الشهرية في محطة طرطوس، ولتحقيق هذا الهدف فقد استُخدمت بيانات السلسلة الزمنية لمعدل سرعة الرياح الشهرية في محطة طرطوس للفترة بين عامي1998-2003، وقد 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 وقد 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، وكان النموذج SARIMA(1,0,0)(1,1,1)12  هو النموذج المناسب لتمثيل البيانات والنموذج  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. 

Downloads

Published

2018-11-06

How to Cite

1.
حيدر آ. التنبؤ بسرعة الرياح الشهرية في محطة طرطوس باستخدام منهجية بوكس - جنكنز. Tuj-eng [Internet]. 2018Nov.6 [cited 2025Jan.24];40(3). Available from: https://journal.tishreen.edu.sy/index.php/engscnc/article/view/4489

Issue

Vol. 40 No. 3 (2018): العلوم الهندسية

Section

Articles

License

Copyright (c) 2018 ttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

The authors retain the copyright and grant the right to publish in the magazine for the first time with the transfer of the commercial right to Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series

 Under a CC BY- NC-SA 04 license that allows others to share the work with of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors can use a copy of their articles in their scientific activity, and on their scientific websites, provided that the place of publication is indicted in  Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series   .  The Readers have the right to send, print and subscribe to the initial version of the article, and the title of  Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series     Publisher

journal uses a CC BY-NC-SA license which mean

You are free to:

  • Adapt — remix, transform, and build upon the material
  •  
  • The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

 

  • Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
  • NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
  • ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
  • No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.