مناهل عبد القادر طه المعهد التقني الموصل.

Transcript

1 الخلاصة مناهل عبد القادر طه المعهد التقني الموصل ا جريت الدراسة على كمية الا مطار الساقطة في محطتي الموصل وسنجار للفترة من - ٢٠٠٠ ٢٠٠٨ وا وضحت النتاي ج ا ن كمية الا مطار في سنجار كانت ا على مما هي عليه في الموصل ا ذ كانت المعدلات السنوية العامة ٣٤ ١٩ و ٢٨ ١٥ ملم على التوالي. وان ا على كمية ا مطار خلال سنوات الدراسة كانت ٤٠٥ ٩ ملم في سنة ٢٠٠٢ وا قلها كانت ٩٠ ٩ ملم سنة ٢٠٠٨ في محطة الموصل بينما كانت الا على ٤٢٥ ٨ ملم سنة ٢٠٠٦ والا دنى بمقدار ٧٤ ٥ ملم سنة ٢٠٠٣ اتخذت البيانات شكل التوزيع الاحتمالي الطبيعي. الكلمات المفتاحية: كمية الامطار محطة الموصل ا ليه فقط في محطة سنجار. وقد Abstract The study was done on the amount of rainfall in Mosul and Sinjar for the interval Results showed that the amount of rainfall in Sinjar was higher that in Mosul, general averages were : and mm respectively.the higher amount of falls was 45.9 mm. in 22 and the lowest was 9.9 mm. in 28, in Mosul site.while the highest was mm. in 26 and the lowest one was 74.5 mm. in 23 in Sinjar site. Data followed the normal probability distribution key words: The amount of rain, terminal mosul المقدمة : يهتم الباحثون كثيرا في موضوع تقدير ا و احتمال حدوث ظاهرة معينة استنادا ا لى المعلومات والبيانات التي يحصلون عليها من مصادر موثوقة ليبنوا عليها توقعاتهم المستقبلية ويتوصلوا ا لى معادلات تنبو ية تمكنهم من وضع الاحتمالات الا كثر اقترابا من البيانات ا و المشاهدات الحقيقية. ولا جل ذلك فا ن الا حصاء الرياضي يوفر توزيعات احتمالية تحقق هذا الغرض اعتمادا على موقع الدراسة وطوبوغرافيتها والتغيرات المناخية والظروف المحيطة بها لمعرفة سلوك النظام الهيدرولوجي ) 1978 Buishand, (. ومما تجدر في موضوع التوزيعات الاحتمالية عدم تعميم النتاي ج على المواقع المختلفة حيث ا ن الا شارة لكل حالة ظروفها ) ونعني هنا ا ن التوزيع الاحتمالي لمنطقة ما قد لا ينطبق بالضرورة على منطقة ا خرى ( ففي الوقت الذي اهتم فيه فقد ركز (199 Al-Baidhani, ( بتوزيع وايبل ذي الالتواء السالب والذي كان مناسبا لبياناته ( Woolhiser et al, 1982) على التوزيع الاسي بدلا من توزيع كاما. بينما قدم Bonnin ),26 ( تقييما شاملا هو الا كبر في تحليل التكرار الا قليمي لسلسة الا مطار السنوية باستخدام تقنية ) at (site في الولايات المتحدة الا مريكية. هذا وقد اختار ) Yu,1995 ( Naghavi and ما يعرف باختبار ١ ( G E V) في ولاية لويزيانا ا ن ا لا الا مريكية ( Park and Jung,22 ) بنجاح عند ا جراء دراساته في كوريا. كما لاحظ ) Puliga,22 Deidda and اعتمدا توزيع Kappa ( ضعفا في تفسير النتاي ج عند استخدام توزيع Pareto في ولاية سردينيا. ومهما تكن طريقة اعتماد الاحتمالية ا و التوزيع الاحتمالي فلا بد من التوصل بوجود الحواسيب ا لى الا لية ا فضل والحساب لحين التوصل ا لى النتيجة الا فضل. التوزيعات التي تناسب البيانات المتحصل عليها من قبل الباحثين وخاصة التي تتيح اختيارات عديدة يستطيع الباحث من خلالها تكرار عمليات المقارنة 215 GEV=Generalized Extreme-Value ١

2 هدف الدراسة : حساب التوزيع المناسب لسلسة الا مطار الكلية باستخدام الطرق الا حصاي ية ولحساب كل من معامل الارتباط والانحدار والتوصل ا لى معادلة تنبو ية باستخدام النظام الا حصاي ي. SPSS مشكلة البحث تكمن مشكلة : البحث الا ساسية في تحديد ا فضل الا ساليب والطرق في تقدير المعام لات المجهولة في معادلة التوزيع للوصول ا لى التقدير الا مثل للمعام لات وبالتالي تحقيق التنبو الا فضل الاحتمالي لمعدل كمية الا مطار في محطتي الموصل وسنجار. للتوزيع منهجية البحث : تم اعتماد المنهج التحليلي الكمي في توصيف التوزيع الاحتمالي وتقدير معام لاته مع تحليل معدل الا مطار المسجلة في كل من محطتي.١ المستقبلي اعتمادا على تحليل الانحدار بين بيانات الموقعين. فرضيات البحث : وضعت فرضيتان ا ساسيتان هما الموصل وسنجار ومعدل ا مطار الموقعين لحساب معادلة التنبو تتوزع البيانات الخاصة بكمية الا مطار في محطتي الموصل وسنجار توزيعا طبيعيا على مدى سنوات الدراسة ) فرضية العدم )..٢ ا ن البيانات تتوزع طراي ق العمل : توزيعا ا خر غير التوزيع الطبيعي ) الفرضية البديلة ). استخدمت البيانات التي حصلنا عليها من محطات ا نواء ) الموصل الواقعة شرقا وخط عرض ٥٧ على خط طول ٤٩ ٠٩ ٤٣ ٣٦ ١٩ على خط طول ٤١ ٥٠ ١١ مستوى سطح البحر) والمتعلقة بكمية الموصل و الفترة بين ٢٠٠٠-٢٠٠٨ السنة ا شهر شمالا وعلى ارتفاع ٢٢٣ مترا فوق سطح البحر ومنطقة سنجار الواقعة شرقا و داي رة عرض الا مطار ٣٦ ١٩ ٢٥ في المحطتين ووضعت في جدول يمثل المعدلات لكل محطة للفترة من شمالا وعلى ارتفاع ٤٦٥ مترا فوق ٢٠٠٨ ٢٠٠٠ بالنسبة لمحطة لموقع سنجار ثم صنفت البيانات بحساب معدل كمية الا مطار خلال فضلا عن ا يجاد معدل الا مطار لكلا كمية المحطتين ) كمعدل عام ). ا دخلت البيانات حاسوبيا باستخدام النظام الا حصاي ي المعروف عالميا في مثل هذه الدراسة SPSS وا خضعت البيانات للتحليل حسب التوزيعات الا كثر شيوعا مثل التوزيع ذي الحدين Distribution) (Binomial ثم استخدام طريقة توزيع مربع كاي Square) ( Chi وتوزيع ) T ( و التوزيع الطبيعي ) Distribution ( Normal لاختبار ا فضلها وا كثرها ملاي مة للبيانات. ) داود ١٩٩٠ ( ومن ثم اجري اختبار جودة المطابقة ) fit ( Goodness of لتحديد الا فضل ومقارنة التوزيعات مع بعضها ومن خلال البرنامج الحاسوبي نفسه تم حساب معامل الارتباط لكمية الا مطار بين المحطتين مع ا يجاد معامل. التحديد وا خيرا تم حساب الانحدار لاستنباط المعادلة التنبو ية للمحطتين اذ كانت المعادلة الخاصة بمحطة نينوى y = X بينما كانت المعادلة الخاصة بموقع سنجار y = X (الراوي ١٩٨٠ (. النتاي ج والمناقشة : يوضح الشكل ) ١ ( ا ن معدل كمية الا مطار في محطة الموصل قد سار في نفس الاتجاه الذي سار عليه في محطة سنجار عدا في شهر نيسان حيث كانت كمية الا مطار في موقع الموصل هي الا على فيما تفوق موقع سنجار في باقي ا شهر السنة ) Richard,28 ( Hanson L. and. وعند حساب المعدل الشهري للموقعين كانت لصالح موقع سنجار وبمقدار ٣٤ ١٩ بينما في الموصل كان المعدل ٢٨ ١٥ ملم وهذا يعني 216

3 تسجيل مجموع عام للا مطار قدره ٢٨١ ٤٣ و ٣٤١ ٩ ملم للموصل وسنجار على التوالي ) جدول ٢ ١ الملحقة ). ومن الجدول (١) نجد ا ن ا على كمية ا مطار سجلت في الموصل سنة ٢٠٠٢ وبمجموع ٤٠٥ ٩ ملم وا دناها في سنة ٢٠٠٨ بمجموع ٩٠ ٩ ملم. ا ما في ما يتعلق با على كمية ا مطار في سنجار جدول ) ٢ ( فقد كانت في سنة ٢٠٠٦ بمقدار ٤٢٥ ٨ ملم وا دناها في سنة ٢٠٠٣ بمقدار ٧٤ ٥ ملم فقط. ويبين رسم التوزيعات الاحتمالية لكلا المحطتين التوزيع الطبيعي للبيانات. (٢ و ( ٣. شكل (١) معدلات توزيع الا مطار حسب الا شهر لموقعي الموصل وسنجار. المصدر : جدول (١ و ( ٢ شكل (٢) التوزيع الاحتمالي لمعدل كمية الا مطار لمحطة سنجار الارتباط R^ شكل (٣) التوزيع الاحتمالي لمعدل كمية الا مطار لمحطة الموصل 217

4 الارتباط R^ ا ما من ناحية حساب التوزيعات الاحتمالية فلا بد من توضيح الا طر النظرية والعملية لكيفية ا جراء الاختبارات وكما يا تي : ١. الطراي ق الحسابية : ا ن اعتماد واحتساب التوزيعات الاحتمالية تختلف من ظاهرة ا لى ا خرى اعتمادا على طبيعة البيانات وحجم العينة ودرجات الحرية وغير ذلك من المتغيرات الا حصاي ية وبناء على ذلك فان ا شهر التوزيعات التي تلاي م الدراسة هي : ا. التوزيع الطبيعي Normal Distribution وهو التوزيع الا كثر شيوعا في تفسير الظواهر الطبيعية ويحسب بالطريقة الا تية :... (١) حيث ا ن : µ تمثل الوسط الحسابي و : تمثل الانحراف القياسي وا ن : X تمثل المتغير العشواي ي - e و : π ثوابت قيمتهما ٢ ٧١٨٣ و ٣ ١٤١٦ على التوالي. ب. توزيع : T ويستخدم هذا التوزيع في حال كون حجم العينة صغيرا وان الانحراف القياسي غير معروف كما انه يعتمد بدرجة كبيرة على درجات الحرية ويحسب كما يا تي : T = ( X - µ ) / S ( ٢ ) حيث ا ن : S الانحراف القياسي المحسوب من العينة. وا ن : X تمثل المتغير العشواي ي ج. توزيع مربع كاي ) Distribution (Chi Square : وهذا التوزيع غالبا ما يكون غير متماثل ) ا ي فيه التواء ( Skewed وهذا الالتواء يعتمد على درجات الحرية بتناسب عكسي ويحسب كما يا تي :... ( ٣ ) ولغرض الحكم على ا فضل التوزيعات التي تناسب بيانات الدراسة اجري اختبار جودة المطابقة ) Fit ( Goodness of. ) نشوان ٢٠٠٥ (. 218

5 ٢. الجزء العملي : بعد ا دخال البيانات ا لى الحاسوب ا جريت الاختبارات المتعلقة بالتوزيعات الاحتمالية ومنها : التوزيع الطبيعي وتوزيع T وتوزيع مربع كاي وا ظهرت النتاي ج ا ن الا قرب ا لى البيانات التي اعتمدت في التحليل هو التوزيع الطبيعي. جدول ) ٣ ( ا ذ ا ن النظام الحاسوبي يقارن الاحتمالات المختلفة ويعطي التوزيع المناسب الذي ينطبق على البيانات ونجد شكل الجرس الذي توضحه الا شكال ) ٤ ( ٥ وهذا ما نجده ا سفل الجدول المشار ا ليه. ومن الجدول نجد ا ن : : N حجم العينة لكل محطة من المحطات. : Mean الوسط الحسابي لكل محطة. Dev. : Stand. الانحراف القياسي. : Absolute اكبر فرق بين دالة البيانات ودالة التوزيع الاحتمالية. : Kolmogorov قيمة اختبار جودة المطابقة. (2-tailed) : Asymp. Sig. مستوى دالة الاختبار. شكل (٤ ( التوزيع الطبيعي للبيانات في محطة سنجار شكل (٥ ( التوزيع الطبيعي للبيانات في محطة الموصل 219

6 ) ولما كانت قيمة مستوى المعنوية ا على من مستوى معنوية الاختبار والبالغة ٠,٠٥ فا ننا نقبل فرضية العدم ا و ما تسمى بالفرضية الصفرية ( ونرفض الفرضية البديلة. ومن الا شكال ) ٤ و ٥) يتبين بوضوح مدى مناسبة التوزيع الطبيعي للبيانات حيث ا ن القيم المحتملة كانت قريبة كثيرا من البيانات الحقيقية في الدراسة ويلاحظ من الا شكال شكل الجرس الذي حدده النظام الا حصاي ي عبر الحاسوب والذي يعبر عن التوزيع الطبيعي لكميات الا مطار خلال سنوات الدراسة.. وكما هو ملاحظ من الجدول ) ٣ ( نلاحظ ا ن حجم العينة (١٢) وبمتوسط ٢٨ ١٤٣ و ٣٤ ١٩ و ٣١ ١٦٧ ملم لمحطة الموصل وسنجار والمعدل العام ) المسمى في الجدول ( Nenawa على التوالي وبانحراف قياسي لنفس المحطات مقداره ٢٣ ٠٣٨ و ٢٢ ٦٧٤ و ٢٢ ٣٨. ا ما في ما يتعلق بمستوى المعنوية فنجد ا ن جميع المستويات كانت اكبر من ٠ ٠٥ حيث كانت ٠ ٦٠٣ و ٠ ٨٦٢ و ٠ ٨١٠ والذي يعني قبول فرضية العدم كما سبق ذكره. جدول (٣). نتاي ج اختبار تحليل توزيع الاحتمالية لطراي ق الدراسة One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test nenawa sinjar mosul N Normal Parameters a,,b Mean Standard deviation Most Extreme Differences Absolute Positive Negative Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. الجدول (١). المعدل الشھري للا مطار في محطة الموصل للفترة من - ٢٠٠٠ ٢٠٠٨ آذار شباط ك ٢ الا شھر آبار نیسان حزیران ك ١ ت ٢ ت ١ أیلول آب تموز المجموع 22

7 221 تاونسلا ٢٠٠٠ ٢٠٠١ ٢٠٠٢ ٢٠٠٣ ٢٠٠٤ ٢٠٠٥ ٢٠٠٦ ٢٠٠٧ ٢٠٠٨ لدعملا ٢١٨ ٦٢ يلازلزلا دصرلاو ةیقارعلا ةیوجلا ءاونلا ل ةماعلا ةي یھلا تلاصاوملاو لقنلا ةرازو:ردصملا ریغ تانایب خانملا مسق ةروشنم لودجلا.(٢) نم ةرتفلل راجنس ةطحم يف راطملا ل يرھشلا لدعملا ٢٠٠٠ ٢٠٠٨ رھشلا ا تاونسلا ٢ك طابش راذآ ناسین رابآ ناریزح زومت بآ لولیأ ١ت ٢ت ١ك عومجملا ٢٠٠٠ ٢٠٠١ ٢٠٠٢ ٢٠٠٣ ٢٠٠٤ ٢٠٠٥ ٢٠٠٦ ٢٠٠٧ ٢٠٠٨

8 المصدر:وزارة النقل والمواصلات الھیي ة العامة للا نواء الجویة العراقیة والرصد الزلزالي قسم المناخ بیانات غیر منشورة المصادر الراوي خاشع محمود و عبد العزيز خلف االله. ) ١٩٨٠ (.تصميم وتحليل التجارب الزراعية مو سسة دار الكتب.(١٩٩٠). للطباعة والنشر. جامعة الموصل داود خالد محمد و زكي عبد الياس للطباعة والنشر. جامعة الموصل. العراق. الطرق الا حصاي ية للا بحاث الزراعية.مديرية دار الكتب نشوان عماد. ٢٠٠٥. الدليل العملي لمقرر الا حصاء التطبيقي ٥٢٦٣. جامعة القدس المفتوحة. ١٣٠. ١٥٠ Al-Baidhani, F. A. (199). Reliability Theory in operational Research. Ph.D. thesis, University of St. Andrews. UK. Pp:119 Woolhiser, D.A. and Roldan, J. (1982) Stochastic daily precipitation models: 2. Acomparison of distribution amounts. Water Resour. Res., 18 (5),pp: Park, J.S. and Jung, H.S. (22) Modelling Korean extreme rainfall using a Kappa distribution and maximum likelihood estimate. Theoretical and AppliedClimatolog. Pp: Naghavi B, and Yu, F.X. (1995) Regional frequency analysis of extreme precipitation in Louisiana. Journal of Hydraulic Engineering, 121(11),pp: Bonnin, G.M., Martin, D., Lin, B., Parzyok, T., Yekta, M.and Riley, D. (26) Precipitation-Frequency Atlas of the United States, Volume 1,Version 4.:Semiarid Southwest (Arizona, Southeast California, Nevada, NewMexico). NOAA Atlas 14, Buishand, T.A., (1978) Some remarks on the use of daily rainfall models. J. ydrol., 36,pp Deidda, R. and Puliga, M. (22) Sensitivity of goodness-of-fit statistics to rainfall data rounding off, Physics and Chemistry of the Earth, 31,pp: Hanson, Lars S. and Richard Vogel.(28 ). "The Probability Distribution of Daily Rainfall in the United States ". Conference proceeding paper. World Environmental and Water Resources Congress 28: Ahupua A. Statistical SPSS: Package for Social Sciences.(25). Mahwah N. J. : Lawrence Erlbaum. USA. المعدل 222