ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > مشاكل استهلاك الكهرباء في السو...>الوصف

مشاكل استهلاك الكهرباء في السودان وعلاقته بنمو السكان <br>: دراسة إحصائية تحليلية، السودان 1992-2018

المصدر: المجلة العربية للنشر العلمي
الناشر: مركز البحث وتطوير الموارد البشرية - رماح
المؤلف الرئيسي: الصابونابي، النعمان (مؤلف)
المجلد/العدد: ع13
محكمة: نعم
الدولة: الأردن
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: نوفمبر
الصفحات: 458 - 492
ISSN: 2663-5798
رقم MD: 1435497
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
النمو السكاني | الطاقة الكهربائية | خصائص السكان | الحزم الإحصائية
كلمات المؤلف المفتاحية:
استهلاك الكهرباء | نمو السكان
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: تنبع أهمية دراسة مشاكل الطاقة الكهربائية من كونها المصدر الرئيس في أي تنمية سواء كانت صناعية أو زراعية أو غير ذلك. وهي تلعب الدور الحاسم في تنمية القطاعات المختلفة، ويقاس تقدم الشعوب بمقدار استخدام الطاقة الكهربائية. هدفت هذه الدراسة إلى تقدير إحصائي لحجم إنتاج واستهلاك الكهرباء وارتباطه بخصائص السكان ونموهم في الفترة 1992-2018. كما هدفت إلى الوصول لبعض أسباب القصور المزمن في استهلاك الكهرباء في السودان وذلك من خلال تحليل بيانات ثانوية تم جمعها من سجلات الدفع المقدم من سجلات التوزيع والإمدادات بالخرطوم لكل السودان التي غطت الفترة 1992 وحتى 2017 في شكل سلسلة زمنية سنوية، بالإضافة إلى سلسلة أخرى شهرية للفترة يناير 2006 وحتى ديسمبر 2018 لكل السودان أيضا من نفس المصدر. تم تدريج بنوعيها بمساعدة برنامج الحزم الإحصائية SPSS استخدمت الدراسة النماذج الإحصائية الوصفية والاستدلالية في تحليل البيانات أهمها التحليل اللوجتي والسلاسل الزمنية. أهم النتائج التي توصلت إليها الدراسة هي أن العلاقة بين استهلاك الكهرباء والسكان علاقة معقدة ومرتبكة والسبب في ذلك النزوح الكثيف من الريف إلى المدينة بسبب الحروب الأهلية والنزاعات. وأن سمة ارتباط قوي جدا بين الزيادة في استهلاك الكهرباء والزيادة السكانية في المدن نتيجة النزوح، كما أن اختبار F أكد أن النتائج معنوية عند مستوي المعنوية (0.01=P) في المعادلة اللوجتية المستخلصة. تحليل نموذج أريما في السلاسل الزمنية أوضح أن النموذج الأفضل للتنبؤ باستهلاك الكهرباء في السودان في ظل تأثير النمو السكاني هو نموذج (2-1-7) .ARIMA أوصت الدراسة بضرورة وقف النزاعات المسلحة وتخفيف حدة النزوح الكثيف الذي حول ملايين الأسر من الريف إلى المدن الكبرى مثل الخرطوم ومدني وعطبرة وسنار وبور تسودان. كذلك أوصت بضرورة تخفيض حجم الهدر بتغيير الكيبلات القديمة والتي أصبحت غير قادرة على التحميل الزائد في الأحياء مع ترشيد الاستهلاك من خلال مراقبة فتح وقفل الكهرباء في الشوارع والأماكن العامة. كما أوصت باستخدام نموذج (2-1-7) ARIMA للتنبؤ باستهلاك الكهرباء في المستقبل.

The concern of studying problems of electricity stems from the fact that it is the main source of development in both industrial and agricultural sectors and people progress is The study this study aimed at estimating, measured by the extent of use of electricity. consumption of electricity and its relation with population characteristics in Sudan 1992-2018. The study also aimed at uncovering the underlying causes of the chronic shortage in electricity consumption in Sudan. It utilized secondary data representing time series recoded by electricity authorities from consumer advanced and late payment receipts for the periods 1992-2017 and 2006-2018. Data were entered and analyzed in SPSS program statistical package. The study utilized both descriptive and inferential models; notably, logit system and time series analysis. Some of the most important results are: The relationship between electricity consumption and population by massive population displacement from rural to urban movements is complicated areas. There exists a very strong correlation between population growth and electricity consumption with a statistical significance of 1% shown by the F test in the logit system. The time series ARIMA procedure indicated that the most appropriate model for forecasting electricity consumption is ARIMA (2, 1, 7). The study recommended immediate stoppage of armed conflicts and the reduction of the amount of electric waste through rational consumption strategy and the change of the old electric cables in the home sector. The study also recommended utilization of ARIMA (2, 1, 7) in forecasting electricity consumption.
ISSN: 2663-5798

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.