استخدام نموذج الانحذار المتعدد واسلوب التراصف الزمني للتنبو ببيانات PM10

ان نمذجة جودة الهواء اكتسبت اهمية كبيرة في تلوث الهواء الجوي بسبب الآثار السلبية على البيئة وصحة الانسان مما دفع الكثير من الباحثين للنظر في ذلك الموضوع. وفي دراستنا هذه تم التطرق الى ملوثات الهواء التي كان لها تاثير مباشر على بيانات PM10 في الهواء وتم الوصول الى عدد كبير من المتغيرات وهي O3, CO, SO2, NO, NOX وكذلك سرعة الرياح ودرجة حرارة الهواء وغيرها). حيث تم استخدام تسعة متغيرات تفسيرية من بيانات الارصاد الجوية Metrological على مدى ثلاث سنوات في تطبيق نماذج الانحدار الخطي المتعدد. حيث كان تحليل البيانات لهذه الفترة صعب التكهن مما ادى الى وجوب النظر في البيانات على انها بيانات ذات انماط اسبوعية و فصول موسمية و بذلك تم التوصل الى اسلوب التراصف الزمني(time-stratified approach (TS) ) ليستخدم في هذه الدراسة لتتراصف البيانات في نمطين النمط الاسبوعي ونمط الفصول الموسمية. وتم الاخذ بالحسبان استخدام اسلوب التراصف الزمني من خلال ترتيب البيانات الى مجموعات اكثر تجانسا قد يحل صعوبة الوصول الى نتائج اكثر دقة. ان نموذج الانحدار الخطي المتعدد MLR Regression Linear Multiple وهو من الطرق الاكثر شيوعا لدراسة مثل هكذا عدد كبير من المتغيرات. ففي هذا البحث استخدمت بيانات الارصاد الجوية الماليزية وعلى مدى ثلاث سنوات ولوحظ ان نتائج التكهن بطريقة MLR من افضل الطرق المستخدمة لمثل هكذا بيانات، وان مراصفة البيانات باستخدام اسلوب التراصف الزمني تبعا للنمط الاسبوعي ونمط الفصول الموسمية كان افضل و اكثر دقتا في اظهار النتائج عند تطبيق MLR مقارنة مع البيانات الاصلية.