| المستخلص: |
This research aims to analysis time scries by using (Box-Jcnkins) methods (Identification, Estimation, Diagnostic checking of model, Forecasting) to find the best forecasting model to the average of the monthly temperature in the period (2007-2012) at Aden city. From the estimated autocorrelation and partial autocorrelation coefficients it is found that the time series of the average of the monthly temperature is not stationary because the series repeated itself every (12) months because there were seasonality and trend effect, therefore to make this series stationary , the first difference is taken to remove the seasonality and trend effect. The result of data analysis show that the proper and suitable is ARIMA(2,1,1) .The suggested model is applicable and gives accurate predictions also the forecasting value represented the scours time series data that deal to the efficiency of the model. According to this methods, research forecast the average of the monthly temperature next 3 years in monthly basis.
يهدف هذا البحث إلى تحليل السلاسل الزمنية باستخدام نماذج (Box-Jenkins) في عبر مراحل التحليل (التشخيص، التقدير، اختبار ملائمة النموذج، التنبؤ). لإيجاد نموذج للتنبؤ بمعدلات درجات الحرارة الشهرية في محافظة عدن اعتمادا على البيانات الشهرية للفترة (2007 – 2012). ومن خلال تقدير معاملات الارتباط الذاتي والجزئي تبين أن السلسلة الزمنية لمعدلات درجات الحرارة الشهرية غير ساكنة فالسلسلة تعيد نفسها كل (12) شهرا مما يعني وجود مؤثرات موسمية إضافة إلى مؤثرات الاتجاه العام والعشوائية. ولجعلها ساكنة تم اخذ الفرق الأول لها. كما أمكن تحديد النموذج الملائم لهذه السلسلة وهو نموذج ARIMA (2, 1, 1). وقد تم التأكد من ملائمة ودقة وكفاءة هذا النموذج العالية في التنبؤ بالقيم المستقبلية لمعدلات درجات الحرارة الشهرية حيث كانت القيم التنبؤية متناسقة مع قيم السلسلة الأصلية، ومن هذا المنطلق تم عمل تنبؤات بالقيم المستقبلية لدرجات الحرارة الشهرية لغاية 2015
|
