Subjects
-Tags
-Abstract
تهتم هذه الدراسة بتحليل خط الاتجاه العام (Trend line) والسلاسل الزمنية (Time series) للأمطار خلال الفترة (1985- 2023م) بمركز سيدي براني، للوقوف على طبيعة كمية الأمطار وتباينها من عام إلى آخر، و توقع متوسطها حتى عام 2100م، واعتمدت الدراسة على المنهج الجغرافي الشمولي بشقية الاستقرائي والاستنتاجي، وعلى أسلوب التحليل الإحصائي باستخدام برنامج 25 V. SPSS لتطبيق منهجية بوكس جنكينز (Box-Jenkins (B.J))، و نموذج محاكاة أريما (Arima Model)،كما تم الاعتماد على أسلوب تحليل صور المرئيات الفضائية في بيئة نظم المعلومات الجغرافية لاستخراج مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) للمواسم المطرية (2013 -2014)، (2018- 2019)، (2022 - 2023)، فضلا عن تحديد العلاقة بين كمية الأمطار السنوية الساقطة وتغير مساحة الغطاء النباتي بمنطقة الدراسة ، وأظهرت نتيجة تطبيق نموذج أريما (2.1.0) أن كمية الأمطار المتوقع سقوطها على مركز سيدي براني تأخذ اتجاها متزايدا ،وأن العلاقة الارتباطية بين مؤشر الغطاء النباتي ،وكمية الأمطار الساقطة علاقة طردية قوية، بلغت 0.98 كما بلغ معامل التحديد ر2 (0.97)، وحددت الدراسة متوسط كمية الأمطار المتوقع سقوطها لعامي 2050 و 2100 والتي يتوقع أن تبلغ (261.231مم، 346.558مم) على الترتيب، مما يؤكد على ملاءمة كمية الأمطار المتوقع سقوطها للتخطيط لمشروعات التنمية الزراعية بالمنطقة، وتوجت الدراسة بإنتاج خريطة لتحديد النطاقات الملاءمة للاستصلاح الزراعي ، واختتمت الدراسة بمجموعة من التوصيات التي من شأنها تيسير سبل التنمية الزراعية ومساعدة الجهات المعنية في تحقيق التنمية المستدامة في ظل كمية الأمطار المتاحة والمتوقعة بمنطقة الدراسة.
DOI
10.21608/bfalex.2024.386257
Keywords
الاتجاه العام للأمطار, الملاءمة المناخية - الزراعة المطرية - مؤشر الغطاء النباتي-التنمية الزراعية
Authors
First Name
شيماء السيد عبد النبي
MiddleName
-Affiliation
قسم الجغرافيا ونظم المعلومات الجغرافية. كلية الآداب. جامعة الإسكندرية
Email
-City
-Orcid
-Link
https://bfalex.journals.ekb.eg/article_386257.html
Detail API
https://bfalex.journals.ekb.eg/service?article_code=386257
Publication Title
مجلة کلية الآداب . جامعة الإسکندرية
Publication Link
https://bfalex.journals.ekb.eg/
MainTitle
توقع كمية الأمطار وعلاقتها بمساحة الغطاء النباتي بمركز سيدي براني – مصر باستخدام النموذج الإحصائي (ARIMA)