عناصر مشابهة

استخدام نماذج ARIMA للتنبؤ بمؤشرات إنتاج محصول الزيتون في مصر

تفصيل البيانات البيبلوغرافية
العنوان بلغة أخرى:Using ARIMA Models to Predict the Indicators of Olive Production in Egypt
المصدر:مجلة الاقتصاد الزراعي والعلوم الاجتماعية
الناشر: جامعة المنصورة - كلية الزراعة
المؤلف الرئيسي: شحاته، هالة محمد علي (مؤلف)
المجلد/العدد:مج14, ع9
محكمة:نعم
الدولة:مصر
التاريخ الميلادي:2023
الصفحات:499 - 504
ISSN:2090-3634
رقم MD:1421313
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة:Arabic
قواعد المعلومات:EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
الوصف
المستخلص:تعتبر عملية التنبؤ بالمتغيرات الإنتاجية الزراعية من أهم الأساليب العلمية التي يمكن استخدامها في التخطيط ورسم السياسات الزراعية المستقبلية لذلك تمثلت مشكلة الدراسة في عدم وجود تقديرات دقيقه عن التوقعات المستقبلية للمساحة الكلية والمساحة المثمرة والإنتاجية الفدائية والإنتاج الكلي لمحصول الزيتون في مصر، لذلك استهدف البحث التعرف باستخدام نماذج (ARIMA) للتنبؤ بمؤشرات إنتاج محصول الزيتون التي تعطي نتائج تنبع ذات دقة عالية حتى في الحالات التي تكون النماذج الأخرى التقليدية غير فعاله في التنبؤ للمساهمة في رسم السياسات الإنتاجية لهذا المحصول. حيث أوضحت نتائج التنبؤ بالمساحة الكلية من محصول الزيتون، أنها بلغت نحو (264.94 ألف فدان) خلال عام 2022، ثم تزايد إلى حوالي (321.83 ألف فدان) خلال عام 2030. وكذلك تبين من نتائج التنبؤ بالمساحة المثمرة أنها بلغت نحو (240.50 ألف فدان) خلال عام 2022، ثم تزايد إلى حوالي (302.11 ألف فدان) خلال عام 2030. في حين أظهرت نتائج التنبؤ بالإنتاجية الفدائية أنها بلغت نحو (4.78 طن/ فدان) خلال عام 2022، ثم تزايد إلى حوالي (5.23 طن فدان) خلال عام 2030. كما أوضحت نتائج التنبؤ بالإنتاج الكلى أنه بلغ نحو (1080 ألف طن) خلال عام 2022، ثم تزايد إلى 2030 حوالي (1376.1 ألف طن) خلال عام 2030.

The process of predicting agricultural productivity variables is one of the most important scientific methods that can be used in planning and drawing future agricultural policies. Therefore, the problem of the study was the lack of accurate estimates of future expectations for the total area, the fruitful area, the acre productivity, and the total production of the olive crop in Egypt. Therefore, the research aimed to identify using models (ARIMA) to predict olive production indicators that give high-accuracy stemming results even in cases where other traditional models are ineffective in forecasting to contribute to drawing production policies for this crop. As the results of forecasting the area of the olive crop showed that it reached about (264.94 thousand acres) during the year 2022, then it increased to about (321.83 thousand acres) during the year 2030. Likewise, it was clear from the results of forecasting the fruitful area that it amounted to about (240.50 thousand acres) during the year 2022, then it increased to about (302.11 thousand acres) during the year 2030. While the results of forecasting the productivity per feddan showed that it reached about (4.78 tons/ feddan) during the year 2022, then it increased to about (5.23 tons/ feddan) during the year 2030. The results of the forecast for the total production showed that it reached about (1080 thousand tons) during the year 2022, then increased to about (1376.1 thousand tons) during the year 2030.