3. Прогнозування вмісту гумусу в грунтах ддеаф"Асканія Нова" Чаплинського району до 2015 року із використанням методів часових рядів.

Часовим рядом називають серію числових величин, отриманих через регулярні проміжки часу. Вважається, що фактори, які впливають на відгук досліджуваної системи, діяли деяким чином у минулому та сьогоденні, і очікується, що вони діятимуть подібним чином у недалекому майбутньому. Основною метою аналізу часових рядів є оцінка і визначення факторів впливу з метою прогнозування подальшої поведінки системи і вироблення раціональних управлінських рішень.

3.1. Прогноз із застосуванням трендів (лінійний, поліноміальний).

3.1.1. Лінійний тренд

Лінія тренду широко застосовується для розв’язання задач прогнозування за допомогою методів регресійного аналізу.

Таблиця 3

Вміст та прогноз динаміки гумусу в грунтах ДДЕАФ"Асканія Нова" Чаплинського району до 2015 року

Роки	Середньозважений показник вмісту гумусу (дані багаторічних дослідження), %	Змодельовані дані
1989	5,12	38,23
1990	5,06	37,27
1991	4,86	36,32
1992	4,75	35,37
1993	4,56	34,41
1994	4,16	33,46
1995	5,01	32,51
1996	4,98	31,55
1997	5,23	30,60
1998	4,45	29,65
1999	4,00	28,69
2000	4,21	27,74
2001	4,20	26,79
2002	5,08	25,83
2003	5,32	24,88
2004	4,96	23,92
2005	4,13	22,97
2006	3,83	22,02
2007	4,30	21,06
2008	4,12	20,11
2009	4,24	19,16
2010		18,20
2011		17,25
Прогноз
2012	16,30
2013	15,34
2014	14,39
2015	13,43

Рівняння часового ряду даних за лінійним законом має наступний вигляд:

де а₀ – константа; а₁ – коефіцієнт регресії, що визначає швидкість і напрямок розвитку досліджуваного показника (а₁<0 – тенденція спадання; а₁<0 – тенденція зростання); t – в даному випадку досліджень це порядковий номер року (індекс).

Прогнозна модель: y = -0,9536x + 39,182

Рівень детермінації: R2 = 0,3997

Рис. 2. Динаміка і прогноз вмісту гумусу в грунтах ДДЕАФ"Асканія Нова" Чаплинського району до 2015 року

3.1.2. Поліноміальний тренд

Тренд типу парабола другого порядку (поліноміальний тренд) має наступний вид:

де а₂ – коефіцієнт, який характеризує сталу зміну швидкості (темп) розвитку (а₂ >0 – прискорений розвиток, а₂ <0 – сповільнений розвиток).

Прогнозна модель: y = -0,1042x2 + 1,546x + 28,767

Рівень детермінації: R2 = 0,5665

Таблиця 4

Вміст та прогноз динаміки гумусу в грунтах ДДЕАФ"Асканія Нова" Чаплинського району до 2015 року

Роки	Середньозважений показник вмісту гумусу (дані багаторічних дослідження), %	Змодельовані дані
1989	5,12	30,21
1990	5,06	31,44
1991	4,86	32,47
1992	4,75	33,28
1993	4,56	33,89
1994	4,16	34,29
1995	5,01	34,48
1996	4,98	34,47
1997	5,23	34,24
1998	4,45	33,81
1999	4,00	33,16
2000	4,21	32,31
2001	4,20	31,26
2002	5,08	29,99
2003	5,32	28,51
2004	4,96	26,83
2005	4,13	24,94
2006	3,83	22,83
2007	4,30	20,52
2008	4,12	18,01
2009	4,24	15,28
2010		12,35
2011		9,20
Прогноз
2012	5,85
2013	2,29
2014	-1,48
2015	-5,45

Рис. 3. Динаміка і прогноз вмісту гумусу в грунтах ДДЕАФ"Асканія Нова" Чаплинського району до 2015 року

3.2. Експоненціальні методи.

При прогнозуванні досить часто використовується метод експоненціальних середніх, який постійно адаптується до даних за рахунок нових значень.