التحليل التوافقي لمعدلات درجات الحرارة الشهرية في حلب

 التحليل التوافقي لمعدلات درجات الحرارة الشهرية في حلب

 

أميرة عبيدو

قسم الإحصاء والبرمجة, كلية الاقتصاد, جامعة حلب.

فواز الموسى

قسم الجغرافية، كلية الآداب والعلوم الإنسانية، جامعة حلب 

 إياد الحمّادة

طالب دراسات عليا (دكتوراه) قسم الإحصاء والبرمجة، كلية الاقتصاد، جامعة حلب

مجلة بحوث جامعة حلب  -  سلسلة العلوم الاقتصادية والقانونية -  العدد 80 - 2012م

 

الملخص

يهدف البحث إلى بناء نموذج لمعدلات درجات الحرارة الشهرية في حلب باستخدام التحليل التوافقي (الطيفي harmonic analysis) من أجل التنبؤ بالقيم المستقبلية لمعدلات درجات الحرارة, فقد أظهرت نتائج التحليل التوافقي أن هناك نمطاً دورياً لسلوك متوسطات درجة الحرارة الشهرية في مدينة حلب, حيث إن 80% من متوسطات درجة الحرارة الشهرية في مدينة حلب فُسّر بمركبة واحدة من مركبات سلسلة فورييه, و يوضح تطبيق النموذج للتوقع بمتوسطات درجات الحرارة جودة هذا النموذج، وإن الاتجاه العام الخطي ذي تغيرات ثابتة.

مقدمة:

يعد التنبؤ بمتوسطات درجات الحرارة الشهرية مهمّا للفرد وللعديد من القطاعات الحكومية والشعبية. لذا سعى البحث لبناء نموذج تنبؤ بمتوسط درجات الحرارة الشهرية لمدينة حلب وذلك باستخدام التحليل التوافقي. الهدف من استخدام التحليل التوافقي هو الكشف عن طبيعة النمط الدوري لسلوك متوسطات درجة الحرارة الشهرية عبر سلسلة زمنية طويلة متمثلة في492 شهراً تمتد من كانون الثاني 1965م إلى كانون الأول 2005م، ومن ثم توظيف ذلك للخروج بنموذج انحدار غير خطي توافقي للتنبؤ بمتوسطات درجة الحرارة الشهرية لمدينة حلب.

الكلمات المفتاحية: التحليل التوافقي, درجات الحرارة, التنبؤ.

تمثل التنبؤات الجوية قصيرة وطويلة المدى أهمية كبيرة لكثير من نواحي الحياة سواء منها تلك التي تخص الفرد أو تلك التي تخص المجتمع بقطاعاته المختلفة.

لذلك نجد أن التنبؤات الجوية من أهم الأهداف لعمل المختصين في الدراسات المناخية.

إن بناء التنبؤات الجوية بأنواعها المختلفة يعتمد على أساليب عديدة أهمها:

1- التنبؤ الجوى السينوبتكي synoptic forecast: هذا النوع يعتمد على خرائط طقسية لمنطقة واسعة بنيت بناء على معلومات طقس يومية لسنوات عديدة. يتم في هذا النوع من التنبؤ صياغة قوانين تجريبية بنيت اعتماداً على أنماط تلك الخرائط، وذلك لوضع التنبؤات الجوية لمكان معين في زمن معين. وغالبا ما يستخدم هذا النوع لخدمة التنبؤات الجوية قصيرة المدى التي تمتد ما بين يوم إلى خمسة أيام.

2- التنبؤ الجوى العددي numerical weather forecast: وتعتمد هذه الطريقة على حقائق فيزيائية جوية أهمها أن غازات الغلاف الجوي تتبع قوانين فيزيائية معروفة [1], يمكن استخدامها للتوقع بحالة الغلاف الجوي المستقبلية بمجرد معرفة بعض الحقائق الفيزيائية المرتبطة بالوضع الحالي للغلاف الجوي, وبما أن تلك الطريقة تعتمد على متغيرات عديدة، وتحتاج إلى معادلات فيزيائية ورياضية عديدة توضح نوع التفاعل بين تلك المتغيرات ونتائج ذلك التفاعل؛ فقد تطورت تلك الطريقة بتطور الحواسيب الإلكترونية في العقود الثلاثة الأخيرة.

3- التنبؤ الإحصائيstatistical prediction : في هذا الأسلوب تستخدم البيانات الجوية لفترات سابقة للتنبؤ بحالات الطقس المستقبلية، وذلك لكشف الأنماط الجوية وتكرارها ودوريتها للمساعدة على توقع حالات الطقس المستقبلية. ويتضح من اسم هذا الأسلوب أنه يعتمد على الأساليب الإحصائية وبالذات أساليب تحليل السلاسل الزمنية [2], وهذا النوع من التنبؤات يحتاج إلى سجلات مناخية طويلة يفضل أن لا تقل عن ثلاثين سنة, وغالباً ما يستخدم هذا الأسلوب للتوقعات الجوية طويلة المدى، مثل التنبؤات الفصلية للتنبؤ بقيم متغير واحد من المتغيرات الجوية، مثل متوسط درجة الحرارة العظمى أو الصغرى في أحد الشهور، أو كمية المطر في أحد الفصول أو في سنة معينة, وإن هذا النوع يطبق في التنبؤات الطويلة المدى والفصليةlong range and seasonal forecasts ، فإن الدقة المطلوبة فيه تكون أقل من الدقة المطلوبة في الأسلوبين السابقين, بل إنه في بعض الأحيان يكتفى بأن يذكر أن المتغير المدروس سوف يكون أقل أو أكبر أو مماثلاً لمتوسط حسابي معتمد, كأن يقال إن متوسط كمية الأمطار المتوقعة هذا الشتاء في إقليم معين سوف تكون أقل من متوسط الأمطار أو أكثر من أو مقارب لمتوسط كمية الأمطار الشتوية لذلك الإقليم.

مشكلة البحث وأهميته

تبرز مشكلة البحث من دراسة معدلات درجات الحرارة في حلب في النقطتين التاليتين:

1-     زيادة معدلات درجات الحرارة السنوية بمنطقة الدراسة حقيقية أم لا؟

2-  هل من نموذج يبين سلوك وتغيرات معدلات درجات الحرارة السنوي في منطقة الدراسة, أم أن هذه التغيرات عشوائية ؟

تأتي أهمية البحث من كون تغيرات معدلات درجات الحرارة مؤثرة على مجمل النواحي الاقتصادية والاجتماعية...، إن التنبؤات الجوية ومن ضمنها توقع متوسط درجة الحرارة الشهرية لأي مكان في العالم مهمٌ جداً للمخططين وصانعي القرار في العديد من المجالات، مثل المجالات الزراعية والسياحية والصناعية والعسكرية وغيرها من المجالات [3], ومدينة حلب وما حولها من مدن صغيرة وقرى تحوي عدداً كبيرا من السكان، وفيها كثافة في العديد من النشاطات المختلفة والتي تحتاج إلى توقعات فصلية وشهرية لدرجة الحرارة [4]، وذلك للمساعدة على التخطيط السليم في تلك المجالات. ولحسن الحظ السجل المناخي لمدينة حلب، مقارنة بالسجلات المناخية لمدن سورية أخرى، يمتد لفترة زمنية طويلة من دون انقطاع بعكس سلسلة دمشق مثلاً بالإضافة لتغيير موقع المحطة من مكان لآخر.

أهداف البحث

يهدف البحث إلى بناء نموذج رياضي للتوقع بمتوسطات درجات الحرارة لكل شهر من أشهر السنة لمدينة حلب اعتماداً على بيانات متوسطات درجة الحرارة الشهرية لفترة زمنية طويلة تمتد ما بين 1965م إلى 2009م. و يمكن تقسيم هذا الهدف إلى أهداف رئيسة ثلاثة هي:

1-  كشف النمط الدوري الممكن لسلوك متوسط درجة الحرارة الشهرية لمدينة حلب عبر الزمن من خلال كل دور مؤثر في السلسلة ومدى كثافته، أو مدى ثقله ووزنه مقابل قيم الدور الأخرى الذي تخضع له سلسلة معدلات درجات الحرارة الشهرية في حلب.

2-  بناء نموذج رياضي إحصائي يمكن من توقع متوسط درجة الحرارة في مدينة حلب لكل شهر من أشهر السنة في ضوء النمط الدوري الممكن لسلوك متوسط درجة الحرارة.

3-  التحقق من مدى مطابقة النموذج مع السلسلة الأصلية، من خلال تطبيقه على فترة زمنية مستقلة لم تدخل في بناء ذلك النموذج، من 2006م إلى 2009م.

فروض البحث:

1-     تخضع معدلات درجات الحرارة الشهرية في حلب لنمط شبه دوري منتظم قدره (12) شهراً.

2-     يعطي التحليل التوافقي بنموذجه تمثيلاً جيداً للسلسلة الأصلية.

3-    الاتجاه العام لمعدلات درجات الحرارة الشهرية في حلب مستقل عن الزمن.

منهجية البحث

تقوم منهجية البحث على أسلوب وصفي تحليلي متضمناً منحنيين:

المنحى النظري ويتضمن لمحة عن الأدبيات النظرية في الحرارة, والمنحى التطبيقي بتحديد الاتجاه العام من خلال معادلة الانحدار البسيطة ومن ثم نمذجة معدلات درجات الحرارة باستخدام تحليل السلاسل الزمنية باستخدام التحليل التوافقي لعدة أسباب أهمها أنه من المتوقع أن معدلات درجات الحرارة تخضع لدورية محددة سيتم الكشف عنها والانحدار الخطي البسيط أو الانحدار من الدرجة الثانية لن يفسر البيانات بشكل مرضي لذا تم اللجوء للتحليل الطيفي لكشف المركبة الدورية المهيمنة على السلسلة باستخدام حزمة من البرمجيات الإحصائية.

أهم الدراسات السابقة:

تصدى العديد من الباحثين في الآونة الأخيرة لموضوع الحرارة وأثر تغيرها على البيئة وحاولوا قياس أثر هذه التبدل, ووضع العديد من السيناريوهات المحتملة لمناخ كوكبنا [4], فأشارت العديد من الدراسات إلى الارتفاع الحاصل والمتوقع لمعدل درجات الحرارة واستخدم بعض الباحثين أساليب إحصائية متنوعة منها التحليل الطيفي وقد تم استخدام هذا الأسلوب في العديد من الدراسات المناخية القديمة مثل دراسة (Shulman and Leblang;1974) استخدم فيها التحليل الطيفي في دراسة الهطول في New Jersey [5]، ودراسة عن الهطول السنوي في الولايات المتحدة قدمها   (Horn and Bryson;1960)استخدم التحليل الطيفي فيها [6]، ويمكن استعراض بعض الدراسات التي تناولت موضوع الحرارة ومنها:

· دراسة أجراهاUrban et al,2000; Trenberth and Carno,2000)) قاموا باكتشاف ذبذبات قصيرة الموجة من سنة حتى ثلاث سنوات ومتوسطة الطول من أربع إلى خمس سنوات في نصف الكرة الأرضية الشمالي بالنسبة لمعدلات درجات الحرارة السنوية [7], وقاموا بتفسير ذلك إلى أنه يعود إلى ذبذبة المنخفضات الجوية شمال الأطلسي وأنه متوافق في دوريته مع دورية متوسطات درجات الحرارة السنوية، وتم الكشف عن سيادة أمواج طويلة من عشرة إلى اثنتي عشرة عاماً وردوا ذلك إلى دورية البقع الشمسية وإشعاعها المقدرة بحوالي (10) سنين [8].

· توجه الباحث (Folland,1990) وآخرون في دراستهم للتغير المناخي العالمي وأسبابه, وقدّروا أن معدل زيادة درجات الحرارة (^°0.45) أواخر القرن التاسع عشر, واكتشفوا أن معدلات درجات حرارة الهواء تتجه نحو الزيادة فوق اليابسة, وكذلك بالنسبة للحرارة فوق سطح البحر, وبينوا تقلص مساحة الجبال الجليدية منذ نهاية القرن التاسع عشر, مما ينم عن ظاهرة الدفيئة العالمية [9].

·       تدل تقارير الهيئة الحكومية المعنية بتغير المناخ (الهيئة تابعة لهيئة الأمم المتحدة) إلى ارتفاع معدل درجات حرارة الهواء منذ منتصف القرن التاسع عشر, وأيدت التقارير اللاحقة تلك النتيجة, فتبين من خلال دراسة تغير درجات الحرارة للنصف الشمالي من الكرة الأرضية في الألفية الماضية أن زيادة درجات الحرارة خلال القرن العشرين كانت أكبر وخصوصاً العقد الأخير منه وبين تقرير عام 1994م أن درجات الحرارة تزداد عالمياً, وهذا ما أكدته معطيات الرصد الجوي باستخدام الأقمار الصناعية بدءاً من عام 1979م, أما العقود الخمسة الأخيرة فزيادة درجات حرارة الهواء في الثماني كيلومترات الأولى من الغلاف الجوي كانت بحدود (^°0.05^°0.1) وحذر التقرير الذي صدر في شهر شباط للعام 2007 م [10] من أن ارتفاع معدل درجات الحرارة للكرة الأرضية سيصل إلى درجتين مئويتين بحدود عام 2100م, مما يؤدي إلى انخفاض الموارد المائية وارتفاع نسبة الحاجة لعمليات الري, وأن تصل نسبة موجات الجفاف إلى 65%, ولتكتسح المناطق المصنفة بالنصف جافةً, وتتحول الجافة إلى أشد جفافاً.

أولاً- الأدبيات النظرية لنمذجة معدلات درجات الحرارة في سورية:

1-     التقسيم المناخي لسورية (تقسيم آمبرجيه):

يتميز مناخ سوريا بأنه مناخ البحر الأبيض المتوسط , ولما كانت ظاهرة الجفاف مترافقة مع ارتفاع درجات الحرارة لذلك قسمت سوريا إلى خمس مناطق مناخية حسب المعامل الذي وضعه العالم الفرنسي آمبرجيه فجاءت كالتالي:

·المنطقة الجافة جداً فيها دير الزور, وتدمر, والتنف, والبو كمال.

·المنطقة الجافة تتضمن دمشق, وحلب, والمزة المركزي, والمطار الدولي,  وخرابو, والنبك, والرقة, والحسكة, ودرعا.

·المنطقة نصف الجافة وفيها إدلب والقامشلي وحماة وحمص والقنيطرة.

·المنطقة نصف الرطبة تتميز بمحطات السويداء, وطرطوس, واللاذقية.

·المنطقة الرطبة وفيها المحطات التالية: صافيتا, والقرداحة, ومطار الباسل. وحلب من المنطقة الجافة وهي متجانسة مع بقية المحطات التي تقع في نفس المنطقة المناخية من حيث معدلات درجات الحرارة.

2-     بيانات معدلات درجات الحرارة:

البيانات المستخدمة في هذا البحث هي متوسطات درجة الحرارة الشهرية لمحطة المطار في مدينة حلب للفترة ما بين 1965م إلى 2009م, ومصدرها السجل الشهري لمتوسطات درجة الحرارة الصادر من قبل مديرية الأرصاد الجوية العامة في الجمهورية العربية السورية, وتم تقسيم تلك البيانات إلى قسمين هما:

القسم الأول: وهو متوسطات درجة الحرارة الشهرية لمحطة حلب والتي تمثل 492 شهرا تبدأ من شهر كانون الثاني 1965م حتى شهر كانون الأول 2005م. لقد تم استخدام معلومات هذا الجزء لبناء نموذج التنبؤ الشهري لمتوسطات درجة الحرارة في مدينة حلب .

أما القسم الثاني: فهو بيانات مستقلة لم تدخل في بناء نموذج التنبؤ، وهي تمثل 48 شهرا للفترة ما بين كانون الثاني 2006م إلى كانون الأول 2009م. لقد تم توقع متوسطات درجة الحرارة الشهرية لتلك الفترة بواسطة نموذج التنبؤ المقترح في هذا البحث، ثم تمت مقارنة نتائج التنبؤ بتلك المعلومات الحقيقية. والغرض هو التحقق من مدى المطابقة بين السلسلة الأصلية ونموذج التنبؤ المقترح.

3-     معادلة الانحدار غير الخطي التوافقية

أسلوب البحث الرئيسي المتبع، فهو أسلوب التحليل التوافقي والذي يعد أحد طرائق السلاسل الزمنية, لأنه يبحث عن نماذج دورية للمعطيات في ظاهرة معينة عبر الزمن، والغرض منها هو تبسيط أو تحويل السلاسل الزمنية المعقدة إلى مركبات دورية على شكل منحنيات جيبية ذات طول موجي معين وقد تم اعتماد طريقة تحويلات فورييه السريعة التي تعد فعالة وعملية لاكتشاف الأمواج ودورية كل منها [11], ويمر بناء النموذج بمراحل يتم بواسطة سلسلة من تطبيقات الجيوب وجيوب التمام series of  sine and cosine functions. ولو افترضنا أننا نريد أن نمثل كامل السلسلة الزمنية بموجة واحدة [9]، فإن ذلك يكون على النحو التالي:

(1)

      

 (2

(3)

الرموز في المعادلات الثلاث هي:

: القيمة المتوقعة للمتغير (معدلات درجات الحرارة الشهرية) المدروس في زمن معين.t: المؤشر على الزمن, أما  فهي معاملات الانحدار الجزئي, وإن الرمز S يدل على الفصلية ولا يوجد فصلية هنا للبيانات فتعتبر S=1, ويدل الرمز  إلى التردد (التواتر)عدد الذبذبات في التحليل التوافقي. والرمز a₁ هو سعة التوافق وإن F زاوية الطور للتوافق.

ويتم استخراج معاملات فورييه بحل المعادلة 2 و3 بطريقة المربعات الصغرى مما يعطي لمعادلة الانحدار غير الخطية  وباعتبار (y(t)) القيمة الحقيقية لمعدلات درجات الحرارة الشهرية في الشهر (t) , و(n) حجم البيانات التي يجب أن تكون زوجياً نجد أن المعاملات تحسب من العلاقتين التاليتين:

أما الحصول على السعات وزاويا الطور للتوا فقات، فيتم على النحو التالي:

إذاً السعة تساوي

وهكذا يمكن الحصول على السعة من المعادلة (4) و زاوية الطور من المعادلتين (5) و(6).

ويتم التقدير الطيفي (S_i) على النحو التالي:  ولوضع المعادلة (1) في صيغة أسهل، تستخدم الخاصية التالية:وهذه المعادلة تمثل سلسلة زمنية من المعلومات بموجة توافقية واحدة. ويمكن تمثيل تلك السلسلة الزمنية بموجات عديدة بسعات وترددات عديدة ولكل مركبة زاوية طور مختلفة؛ وإذا كان (k) يدل على عدد الموجات التوافقية التي تجب إضافتها حتى تفسر السلسلة ما يزيد عن (80%) من السلسلة الأصلية فيمكن

التعبير عن تلك الموجات التوافقية المضافة بالمعادلة التالية:

               

وهذه المعادلة تمثل سلسلة زمنية من المعلومات بموجة توافقية واحدة. ويمكن تمثيل تلك السلسلة الزمنية بموجات عديدة بسعات وترددات عديدة ولكل مركبة زاوية طور مختلفة؛ وإذا كان (k) يدل على عدد الموجات التوافقية التي تجب إضافتها حتى تفسر السلسلة ما يزيد عن (80%) من السلسلة الأصلية فيمكن التعبير عن تلك الموجات التوافقية المضافة بالمعادلة التالية:

حيث إن:

A = ثابت التقاطع من معادلة الانحدار الخطي البسيط بين درجة الحرارة و الزمن.

 B= ميل خط الانحدار الخطي البسيط بين درجة الحرارة والزمن.

وفي هذا البحث تمثل موجات جيوب وجيوب التمام الصعود والهبوط في قيم متوسطات درجة الحرارة عبر الزمن خلال الفترة الزمنية المدروسة [11] والتي يمكن إيرادها على النحو التالي:

لقد تم اشتقاق كل من A وB الواردة في المعادلة السابقة من معادلة الانحدار الخطي البسيط للعلاقة بين الزمن (x) والممثل بـ 492 شهرا ومتوسط درجة الحرارة لمدينة حلب (y). وهذه المعادلة هي:

Y = A + B.t

4-     تحديد الدورة الزمنية التي يحدث فيها التكرار:

يعد تقدير مركبة الدورة في تحليل السلاسل الزمنية من أهم الجوانب لتقدير طول الدورة , وثمة أسلوبان رئيسيان في ذلك نذكر أولاهما بتقدير كثافة الطيف أو ما يسمى اقتران الطيف (Estimating the spectral densisty) وهذه الطريقة تعتمد على انتقاء نموذج من نماذج ARIMA المناسبة للسلسلة, أما الأسلوب الثاني باستخدام البيريودغرام أي بطريقة أوزان الدور (Periodogram) التي تهيمن على السلسلة, وتحسب قيمة (periodogram) [11] بالعلاقة التالية:

وعند أعلى قيمة لـ(periodogram) يقترح وجود مركبة الدورة في البيانات عند التكرارw_i, ويستخدم اختبار فيشر لاختبار معنوية الدور من خلال الإحصاء () [12] الذي يعطى بالشكل التالي:

,

حيث يستخدم لاختبار الفرضية الصفرية القائلة: إن البيانات عبارة عن متسلسلة ضجيج أبيض والفرضية البديلة وجود مركبة الدور, ولا نستطيع رفض الفرضية البديلة إذا كانت قيمة الاختبار  

ثانياً- نتائج التطبيق على محطة حلب:

لقد أعطى تحليل الانحدار البسيط للعلاقة بين الزمن (t) والممثل بـ (492) شهراً ومتوسط درجة الحرارة لمدينة حلب (y) النتائج التالية:

A=17.01, B=0.002, R=0.001

تم توظيف نتائج كل من المعاملين A و B في المعادلة الرئيسة وهي معادلة الانحدار غير الخطي التوافقية مع العلم أنه تم اختبار المعاملين وأن (A) ذي معنوية إحصائية بخلاف المعامل الثاني الدال على الميل (B), ونتيجة معامل الارتباط التي بلغت (R = 0.001) شجعت كثيراً في مواصلة البحث إذ إن الانحدار الخطي البسيط لا يستطع تفسير السلسلة الأصلية لمعدلات درجات الحرارة بسبب شبه انعدام معامل الارتباط الخطي, وقيمة الميل لمعادلة الانحدار شبه معدومة أيضاً مما يوحي أن خط الانحدار موازي للزمن, وبالتالي ما من ارتباط خطي مع الزمن مما يعطي مبرراً قوياً لاستخدام الانحدار غير الخطي مثل التحليل التوافقي, للكشف عن النمط الدوري للتغير في درجة الحرارة بواسطته.

أما نتائج التحليل التوافقي للبيانات الشهرية الممتدة من 1965 إلى 2005م، فقد أخرجت لنا العناصر الضرورية لتطبيق معادلة التنبؤ السابقة الذكر. وهذه العناصر تمثل سعة التوافقات لكل واحد من التوافقات, وتم الاعتماد على المركبة ذات الوزن الأكبر للدور الذي يهيمن على السلسلة والذي تبين أن قدره (12) شهراً وقيمة اختبار فيشر  وبالتالي لا يمكن رفض الفرضية البديلة كون المركبة ذات الدور (12) شهراً مهيمنة على تلك السلسلة وأظهرت نتائج التحليل التوافقي أنها تفسر(89%) من المتوسطات الشهرية لدرجة الحرارة في مدينة حلب خلال فترة الدراسة. لذ يكتفى بمركبة واحدة في التحليل الطيفي وبقية المركبات بسعاتها وأدوارها تستعرض في الجدول (1) الذي يبين وجود أدوار أخرى  تؤثر على السلسلة واختبار فيشر يؤيد ذلك فلا يمكن رفض الفرضية البديلة من أجل المركبات التي لها دور قصير حوالي السنتين أو من أجل الدور المتوسط مثل الستين شهراً أي (5) سنوات.

جدول رقم 1. قيم سعة التوافقات العشرة مرتبة وفق أوزان كل دور لكل توافق(مركبة) معتمدة في معادلة التنبؤ في هذا البحث وقيم ثوابت معاملات فورييه في النموذج

Spectral analysis: VAR: (Aleppo Tem) No. of cases: 492 Largest Periodog. values
f		b1	a1
Frequency	Period	Cosine Coeffs	Sine Coeffs	Periodogram	Density
0.083333	12.00000	-11.4450	-1.67348	32912.15	14694.99
0.166667	6.00000	-0.2327	0.76186	156.11	71.64
0.016667	60.00000	0.3907	-0.00281	27.48	16.18
0.100000	10.00000	0.2525	0.21954	20.15	11.67
0.122222	8.18182	-0.1465	-0.28550	18.54	9.60
0.047222	21.17647	0.0693	-0.30274	17.36	8.84
0.116667	8.57143	-0.2917	-0.10650	17.36	9.07
0.400000	2.50000	0.2720	-0.14932	17.33	8.48
0.033333	30.00000	-0.3000	-0.04650	16.59	11.42
0.175000	5.71429	0.0338	0.28432	14.76	10.28

المصدر: من إعداد الباحث وفق البرنامج الاحصائي STATISTICAL ver.0.7

وتوظيف العناصر الواردة في الجدول (1) في معادلة الانحدار التوافقية السالفة الذكر (I) تمكن من التنبؤ بمتوسطات درجة الحرارة في مدينة حلب. على سبيل المثال درجة الحرارة المتوقعة لشهر يوليو من عام 1965م وهو الشهر السابع في مؤشر الزمنt  يمكن حسابها بواسطة المعادلة (I) بناء على مخرجات التحليل التوافقي الواردة في جدول رقم (1) اللاحق على النحو التالي:

مع العلم أن متوسط درجة الحرارة الحقيقية لذلك الشهر كانت 27.8 درجة مئوية.

إن مقارنة درجات الحرارة المتوقعة بدرجات الحرارة الفعلية للفترة المدروسة (1965–2005م) توضح أن الفروق بين القيم الحقيقية التي دخلت في بناء النموذج والقيم المتوقعة خلال فترة الدراسة صغيرة، حيث بلغ متوسط الفروق المطلقة 1.8 درجة مئوية. وللتأكد من جودة النموذج، تم تطبيق أسلوب الانحدار البسيط بين القيم الحقيقية والقيم المتوقعة، والنتائج الإحصائية لذلك توضح جودة نموذج التنبؤ التوافقي، حيث أظهرت نتائج تحليل الانحدار بين القيم الحقيقة والمتوقعة أن معامل التحديد 0.80=R² أي أن السلسلة المقدرة تفسر(80%) من السلسلة الأصلية, حيث الخطأ المعياري يساوي (2.1 = SEE) ومؤشر قيمة معنوية F في تحليل التباين بنموذج الانحدار تساوي (F.Sig=0.00), فالسلسلة المقدرة لمعدلات درجات الحرارة تفسر بنسبة جيدة معدلات درجات الحرارة التي دخلت في بناء هذا النموذج إذ ثمة ارتباط خطي بين سلسلة معدلات درجات الحرارة المقدرة والحقيقية, ويمكن اختبار معنوية معامل الارتباط باختبار الفرضية الابتدائية كون معامل الارتباط يساوي (0.89) ونتيجة الاختبار تدل أنه لا يمكن رفضها.

وللمزيد من الموضوعية تم تطبيق هذا النموذج لتوقع متوسطات درجات الحرارة الشهرية في مدينة حلب لفترة زمنية لم تدخل في بناء نموذج التنبؤ التوافقي، وهذه المعلومات المستقلة ممثلة في الفترة ما بين كانون الثاني 2006م إلى كانون الأول 2009م (48 شهرا). و الجدول رقم (2) يوضح كلا من القيم الحقيقية و القيم المتوقعة والفروق المطلقة بينهما. ويظهر من هذا الجدول أن هناك تقاربا بين القيم الحقيقة والقيم المتوقعة حيث بلغ متوسط الفروق أقل من درجة مئوية واحدة وهو 0,99 درجة مئوية. وقد تمت المقارنة بين القيم المتوقعة والقيم الحقيقية للمعلومات المستقلة للفترة نفسها، وذلك بتوقيع تلك القيم في رسم بياني يوضح التقارب بين القيم المتوقعة والقيم الحقيقية للمعلومات في القيم و السلوك الزماني شكل (1), حيث نعتمد الرموز التالية للجدول (2) اللاحق:

مؤشر الشهر	متوسط درجات الحرارة الحقيقية	متوسط درجات الحرارة المتوقعة	الفرق بين الحقيقية والمتوقعة بالقيمة المطلقة
I	Y	Yt	E=ABS(Tt-T)

جدول 2. القيم الحقيقية والقيم المتوقعة لمتوسطات درجة الحرارة لمدينة حلب والفرق المطلق

I	التاريخ	Y	Yt	E	I	التاريخ	Y	Yt	E
493	Jan-06	5.7	7	1.3	517	Jan-08	7.1	7.3	0.2
494	Feb-06	8.4	10.8	2.4	518	Feb-08	9	10.9	1.9
495	Mar-06	16.2	16.3	0.1	519	Mar-08	16	16.4	0.4
496	Apr-06	22.3	22.2	0.1	520	Apr-08	20.3	22.3	2
497	May-06	27.1	27.1	0	521	May-08	25	27.1	2.1
498	Jun-06	29.4	29.5	0.1	522	Jun-08	28.2	29.5	1.3
499	Jul-06	28.6	28.8	0.2	523	Jul-08	29.9	28.8	1.1
500	Aug-06	27	25.2	1.8	524	Aug-08	26	25.2	0.8
501	Sep-06	21.2	19.7	1.5	525	Sep-08	20	19.7	0.3
502	Oct-06	14.2	13.7	0.5	526	Oct-08	15.9	13.8	2.1
503	Nov-06	10.5	8.9	1.6	527	Nov-08	11	9	2
504	Dec-06	6.7	6.6	0.1	528	Dec-08	6.7	6.6	0.1
505	Jan-07	6.7	7.3	0.6	529	Jan-09	6.5	7.3	0.8
506	Feb-07	9.8	10.9	1.1	530	Feb-09	9	10.9	1.9
507	Mar-07	16.5	16.4	0.1	531	Mar-09	15	16.4	1.4
508	Apr-07	20	22.3	2.3	532	Apr-09	20	22.3	2.3
509	May-07	27	27.1	0.1	533	May-09	26.9	27.2	0.3
510	Jun-07	29	29.5	0.5	534	Jun-09	28	29.5	1.5
511	Jul-07	28.9	28.8	0.1	535	Jul-09	29	28.8	0.2
512	Aug-07	26	25.2	0.8	536	Aug-09	27	25.3	1.7
513	Sep-07	20	19.7	0.3	537	Sep-09	22	19.8	2.2
514	Oct-07	15	13.8	1.2	538	Oct-09	15.5	13.8	1.7
515	Nov-07	10	9	1	539	Nov-09	10	9	1
516	Dec-07	6.5	6.6	0.1	540	Dec-09	6.7	6.6	0.1

المصدر: من إنشاء الباحث.

كما تم تطبيق أسلوب الانحدار بين القيم الحقيقية كمتغير مستقل والقيم المتوقعة كمتغير تابع. والنتائج الإحصائية أظهرت أن معامل التحديد 97.=R² والخطأ المعياري يساوي 1.3 = SEE وبالتالي فالسلسلة المقدرة تفسر (97%) من السلسلة الأصلية التي لم تدخل في بناء هذا النموذج وثمة ارتباط خطي بسيط بين السلسلتين وقيمة معنوية F في تحليل التباين في نموذج الانحدار F Sig = 0.00)), وهذه النتائج الإحصائية والشكل رقم (1), تبين جودة النموذج وتؤكد إمكانية الاستعانة به عند التوقع بمتوسط درجة الحرارة الفصلية والشهرية لمدينة حلب.

ولابد من الإشارة إلى نقطة مهمة، وهي أن تسلسل الشهر من شهر (1) فصاعدا (مؤشر الزمن) يدخل في بناء التنبؤ ويؤثر على النتيجة. وتأثيره علي النتيجة هنا يتمثل في أن بلوغ مؤشر الزمن أرقاماً كبيرة جداً يجعل النتائج المتحصّل عليها عند تطبيق النموذج كبيرة أيضا وبعيدة عن الواقع. بناء على ذلك، وحيث إن التنبؤ مبني على النمط الدوري في المعلومات لمدة 40 سنة، فإنه يجب إعادة بناء النموذج كل عشر سنوات تقريبا بناء على معلومات جديدة. فمثلا للتوقع درجات الحرارة للفترة ما بين 2011 إلى 2020 يجب إعادة بناء النموذج بناء على المعلومات الممتدة للفترة ما بين 1965م إلى 2010م وهكذا.

المصدر من إنشاء الباحث.

شكل رقم 1. مقارنة بين القيم الحقيقية والقيم المتوقعة لمتوسط درجة الحرارة الشهرية لمدينة حلب للفترة مابين كانون الثاني 2006م (1 في مؤشر الزمن) إلى كانون الأول 2009م (48 شهراً).

النتائج والتوصيات

توضح نتائج هذا البحث أن السلوك الزماني لمتوسطات درجة الحرارة في مدينة حلب يتبع نمطا شبه دوري وشبه منتظم. إن ملاحظة ذلك النمط وكشفه لم يكن بالأمر السهل، إلا أن استخدام التحليل التوافقي في هذا البحث مكن من كشف هذا النمط الدوري. لقد اتضح في هذه الدراسة أن أكثر من 89% من سلوك درجة الحرارة الشهرية في مدينة حلب أمكن تفسيره بواسطة مركبة واحدة. لذلك تم استخدام معطيات تلك المركبة لبناء نموذج انحدار توافقي غير خطي واحد بغرض توقع متوسطات درجة الحرارة الشهري لمدينة حلب. أثبتت مقارنة القيم الحقيقة لمتوسطات درجة الحرارة الشهرية لمدينة حلب للفترة ما بين 1965م إلى 2005م بالقيم المتوقعة لنفس الفترة المستخلصة من تطبيق نموذج التنبؤ لجودة ذلك النموذج. كما أن مقارنة ذلك النموذج مع أربع سنوات مستقلة لقيم معدلات درجات الحرارة لم تدخل معلوماتها في بناء النموذج يؤكد أن النموذج مرتبط خطياً مع سلسلة القيم الحقيقية وتفسره بنسبة جيدة وإن معنوية معامل الارتباط يؤكد ذلك , مما يدل على حسن المطابقة بين سلسلة القيم المتوقعة والقيم الحقيقية، وإمكانية الاستعانة به للتنبؤ بمتوسطات درجة الحرارة الشهرية والفصلية لمدينة حلب. بناء على نتائج تلك الدراسة، نوصي بالآتي:

1-    الاستعانة بنموذج التنبؤ الوارد في هذا البحث عند بناء توقعات متوسطات درجة الحرارة الفصلية والشهرية لمدينة حلب.

2-    تطبيق تلك الدراسة على المتوسطات الشهرية لمناطق سورية الأخرى، خاصة تلك التي يتوافر فيها سجل مناخي طويل، لأنه في حالة نجاح ذلك النموذج في المناطق الأخرى فإنه من الممكن الاستعانة بنماذج التنبؤ المقترحة عند بناء التنبؤات الفصلية والشهرية لمتوسطات درجة الحرارة في تلك المناطق.

3-    تطبيق تلك الدراسات على عناصر المناخ الأخرى، خاصة المتوسطات السنوية لكمية الأمطار. وفي حالة نجاح هذا الأسلوب، فإنه من الممكن بناء نماذج جيدة تعين في توقع كميات الأمطار السنوية على مناطق سورية المختلفة.

المراجع

[1] .F. Lutgens and E.J. Tarbusk, The Atmosphere (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, (1986).

[2] شعراوي سمير، 2005, مقدمة في التحليل الحديث للسلاسل الزمنية, ط1، جدة، ص259-357, 425.

[3] خليل عماد, 2002 ـ المناخ وآثاره الاقتصادية, تقرير أكساد، دمشق، ص 10-13, 30.

[4] جرالد مولي, 1993ـ تسخين الكوكب وارتفاع حرارة الأرض, ط1, بيروت, ص33, 225.

[5] M. Shulman and R. Leblang, “A  Real and Temporal Analysis of New Jersey Precipitation Using Harmonic Analysis,” New York Academy of Science, 36 (1974)  783 – 92

[6] L. Horn and R. Bryson, “Harmonic Analysis of the Annual March of Precipitation over the United States ," Annals of the Association of American Geographers,  50 (1960), 157-171

[7] Urban, F.E., J.E. cole and J.T.Overpeck,2000. Influence of mean climate chane on climate variability from 155 year tropical pacific coral record, Nature,407,989-993.

[8] Trenberth and Carno, 2000. The southern oscillation revisited: sea level pressures surface temperature and precipitation. J. Climate,13,4358-4365.

[9] Folland C.K., Karl, T.R.; Vinnikov, 1990. Climate Chang.The IPCC.S cientific Assessenant, J.T. Houghton, Cambridge University press, Cambridge.

[10] http:/www. beeaty. tv/index.cfm? method=home. Con & ContentI D=2468.

[11] Chatfield,2000. The analysis of time series: an introduction, 4^th edition,Chapman and Hall, London,250.

[12] Brockwell, 1994. ITSM for windows a user's guide to time series modeling and forecasting, Springier-Verlaage, New York,200.

 تحميل البحث

    mega.nz/file