Sudan’da Stokastik Yaklaşımlar Kullanılarak İklimsel Değişkenlerin Modellenmesi

Abstract

İklimsel değişkenleri, tarımsal süreç ve sulama yönetiminde önemli bir rol oynamaktadır çünkü iklimle ilgili tarımsal verimden kesinlikle tüm etkilenecek değişiklikleri bilmemiz gerekmektedir. Bu amaçla, bu çalışmada Sudan'daki beş ana meteoroloji istasyonu (Wad Madani, Hartum, Al Gadaref, Al Damazin ve Dongola) ile ilgili günlük ortalama sıcaklık, bağıl nem ve güneş radyasyonu değişkenlerinin modellenmesi için ARIMA modelleri önerilmiştir. 2013-2020 yılları arasındaki günlük iklim verileri kullanılmıştır. Box Jenkins modelleri olarak adlandırılan ARIMA (Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama Modelleri) kullanılarak iklimsel değişkenlerin tahmin ve modellemesini için zaman serisi analiz yöntemlerini kullanılmıştır. Modelleme amacıyla, günlük değişkenlerin gelecekteki değerlerini tahmin etmek için doğrusal stokastik modeller kullanılmıştır. Durağanlığı 1%, 5% ve 10% güven düzeylerinde kontrol etmek için zaman serilerine artırılmış Dickey-Fuller testi (ADF) uygulanmıştır. Değişkenlerin zaman serileri durağanlı ve eğilimsiz olduğunu tespit edilmiştir. Modelleri kontrol etmek ve otokorelasyon (ACF) ve kısmi otokorelasyon (PACF) fonksiyon grafiklerinden en iyi modelleri seçmek için diyagnostik kontrolleri kullanılmıştır. En iyi modelleri, düzeltilmiş R2, Standart hata (S.E), Akaike bilgi kriteri (AIC) ve Bayesian bilgi kriteri (BIC) değerlerine göre seçilmiştir. En iyi sonuçları, gelecekteki değerleri tahmin etmek için etkili olabilecek ARIMA (1,0,1) ve (1,0,2) modellerinde gözlenmiştir. ARIMA modelleri sıcaklık, bağıl nem ve güneş radyasyonu değişkenleri için tatmin edici sonuçları elde etmiştir. Bu nedenle, bu çalışma ziraat mühendislerinin tarımsal uygulamalarla ilgili tüm süreçleri gerçekleştirmeleri için çok yardımcı olabilmektedir.