CC BY
0KATTAQORGONSUV OMBORIHUDUDIGA SIZOTSUVLARINING UZOQ YILLAR MOBAYNIDAGIOZGARISH JARAYONLARINIKOP OMILLIEKONOMETRIK
MODELINI TUZISH
1Islomova Z., 1Gafurova L., 2Madrimov R. 1Ergasheva O.
1 Y3ÖeKUcmoH Munnuü ynueepcumemu 2Ampo$-My%um ea maöuamHU Myyo$a3a ^num mexHonozunnapu unMUü maö^u^om
UHcmumymu
https://doi.org/10.5281/zenodo.11516792
Annotatsiya. Ushbu maqolada Kattaqo'rg'on suv omborini uzoq yillar mobaynida yer osti sizot suvlariga ta'sirini ko'p omilli ekonometrik modellar orqali statistik tahlil qilingan. Shuningdek, yer osti sizot suvlarning sathi suv omborini o'rtacha yillik suv hajmini oshishiga to'g'ri proporsional ekanligi to'g'risida ma'lumotlar keltirilgan. Kalit so'zlar; Kattaqo'rg'on, suv ombor, ekonometrik model, sizot suvlari.
Abstract. In this article, a statistical analysis was conducted using multifactor econometric models to assess the influence of the Kattakurgan Reservoir on groundwater over several years. Additionally, the data indicates that the groundwater level is proportional to the increase in the average annual volume of water in the reservoir.
Sizot suv sathiga suv omboridagi suv hajmi, quduqlar chuqurligi va boshqa bir qator omillar ta'sir ko'rsatadi.
Yuqoridagi fikrlarga asoslangan holda Kattaqo'rg'on suv ombori hududining sizot suv sathiga ta'sirini ifodalovchi ko'p omilli ekonometrik modelini tuzish uchun 2001-2021 yillar, ya'ni 21 yillik davr oralig'ini qamrab olgan quyidagi ko'rsatkichlar natijaviy va ta'sir etuvchi omillar sifatida tanlab olindi: natijaviy omil - yillik o'rtacha sizot suv sathi, metr - (Y), ta'sir etuvchi omillar - Kattaqo'rg'on suv omboridagi yillik o'rtacha suv hajmi, mln. m3 - (X1), Kattaqo'rg'on tumani hududida mavjud quduqlarning yillik o'rtacha chuqurligi, metr — (X2). O'zgaruvchilarning o'lchov birligi turlicha bo'lgani hamda ko'p omilli ekonometrik modelning interpretatsiyasi (talqin)ni yaxshiroq tushuntirish uchun barcha omillar qiymatlarini natural logarifmlaymiz [1,2,3,4,9,10,11].
Quyida tadqiqotimiz davomida ko'rib o'tadigan ekonometrik tahlil usullarini amalga oshirish uchun maxsus ekonometrik modellashtirish va statistik dastur — Eviews-9 dasturidan foydalangan holda ko'p omilli ekonometrik model tuzishdan oldin omillarning statistik tavsifini ko'rib o'tamiz (1-jadval).
1-jadval
Ko'p omilli ekonometrik model
Yillar Y X1 X2
2001 4,49 189,06 8,07
2002 4,25 619,13 8,10
2003 4,02 693,01 8,14
2004 3,80 637,41 8,18
2005 3,59 557,24 8,23
2006 3,55 321,89 8,27
2007 3,54 340,30 8,32
2008 3,48 227,27 8,36
2009 3,26 409,71 8,41
2010 3,30 483,38 8,38
2011 3,08 352,24 8,45
2012 3,38 436,58 8,47
2013 5,50 390,16 8,62
2014 5,81 349,64 8,80
2015 5,21 448,89 8,49
2016 3,95 536,29 8,74
2017 4,07 471,57 8,76
2018 4,26 304,95 8,99
2019 3,33 563,44 9,00
2020 3,33 648,17 9,01
2021 3,32 441,55 9,08
Jadval ma'lumotlarida har bir omil bo'yicha o'rtacha qiymati (mean), teng ikkiga ajratuvchi qiymati (median), maksimal va minimal qiymatlari (maximum, minimum), shuningdek, har bir omilning o'rtacha qiymatdan qanchalik farq qilishi (Std. Dev (Standard Deviation)) berilgan. Bundan tashqari, jadvalda har bir omilning nazariy taqsimot egri chizig'i normal taqsimot egri chizig'iga nisbatan o'ng tarafda (S>0) yoki chap tarafda (S<0) joylashganini bildiruvchi assimmetriya koeffitsiyenti (Skewness — S) va har bir omilning nazariy taqsimot egri chizig'i normal taqsimot egri chizig'iga nisbatan balandroq (K>0) yoki pastroqda (K<0) joylashganini anglatuvchi ekstsess koeffitsiyenti (Kurtosis — K) hamda har bir omilning normal taqsimotga mosligini tasdiqlash uchun o'tkaziladigan test Jarka-Bera mezoni (Jarque-Bera) qiymatlari keltirib o'tilgan.
Omillarning normal taqsimotga bo'ysunishi yoki bo'ysunmasligi assimmetriya koeffitsiyenti, ekstsess koeffitsiyenti va Jarka-Bera mezoni yordamida ko'rib chiqiladi. Jadvaldagi son qiymatlarga e'tibor bersak, assimmetriya koeffitsiyenti, ekstsess koeffitsiyenti va Jarka-Bera mezonining ko'rsatkichlari uncha katta bo'lmagan qiymatlarga ega. Bunday holda, ma'lumki, omillarning normal taqsimotga yaqinligini taxmin qilish mumkin. Aksincha, assimmetriya, ekstsess va Jarka-Bera mezonining katta qiymatlari omillarning normal taqsimotdan ancha chetlanishini ko'rsatadi. Bu holatni yanada yaxshiroq tasavvur qilish uchun har bir omilni normal taqsimot funksiyalari orqali ko'rib o'tamiz. Barcha omillarning normal taqsimot funksiyalari quyidagi 1-rasmda berilgan. Rasmdan ham ko'rish mumkinki, deyarli barcha omillar normal taqsimot qonuniga bo'ysunar ekan.
2-jadval
Omillarning statistik tavsifi
LN(Y) LN(X1) LN(X2)
o'rtacha 1.352130 6.054820 2.141561
mediana 1.279495 6.090298 2.134649
maksimum 1.760053 6.541044 2.206446
minimum 1.123563 5.242074 2.087821
Std. Dev. (standart chetlanish) 0.180087 0.341262 0.037712
S (Assimmetriya koeffitsiyenti) 0.943370 -0.656471 0.343600
K ( Ekstsess koeffitsiyenti ) 2.900322 2.956214 1.869071
Jarka-bera mezoni 3.123508 1.510018 1.532338
ehtimollik 0.209768 0.470006 0.464790
umumiy yig'indi 28.39472 127.1512 44.97278
standart chetlanishlarning umumiy yig'indisi 0.648628 2.329202 0.028444
kuzatuvlar soni 21 21 21
Ko'p omilli ekonometrik modelga omillarni tanlash uchun korrelyatsion tahlil o'tkazish kerak. Buning uchun omillar o'rtasida juft korrelyatsiya koeffitsiyentlari hisoblanadi. Omillar o'rtasida juft korrelyatsiya koeffitsiyentlari matritsasi quyidagi 2-jadvalda keltirilgan.
Ushbu 4.9-jadval ma'lumotlari natijaviy omil (LnY) va ta'sir etuvchi omillar (LnX1, LnX2) o'rtasida zich bog'lanishlar mavjudligini ko'rsatmoqda, ya'ni juft korrelyatsiya koeffitsiyentlari qiymati 0,8 dan katta. Juft korrelyatsiya koeffitsiyentlarining matritsasi tahlili natijalari ln(Xi) (i = 1,2) va ln(Xj) (j = 1,2) omillarni kollinear deb e'tirof etish mumkin emas.
Chunki, agar rln
(xi),ln (xj)
) < 0,8 bo'lsa, hamda X'X matritsa aniqlovchisi nolga yaqin
bo'lmasa, u holda bu multikollinearlikning mavjud emasligidan dalolat beradi.
Demak, omillar orasidagi juft korrelyatsiya koeffitsiyentlari 0,8 dan kichik bo'lgan son qiymatlarni qabul qilgan. Bundan tashqari, 4.10-jadvalda korrelyatsiya koeffitsiyentlarining ishonchliligi va ehtimolliligini aniqlash bo'yicha koeffitsiyentlar hisoblangan. Har bir korrelyatsiya koeffitsiyentining pastki qismida uning t - Student mezoni bo'yicha hisoblangan qiymati va ehtimolliligi keltirilgan. Omillar o'rtasida hisoblangan ehtimollilik 0,05 dan katta bo'lmaslik sharti qo'yiladi.
5.0 5.2 5.4 5.6 5.8 6.0 6.2 6.4 6.6 6.8 7.0 2.04 2.06 2.08 2.10 2.12 2.14 2.16 2.18 2.20 2.22 2.24 2.26
LNY
0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0
Histogram Normal Kernel
1-rasm. Omillarning normal taqsimoti funksiyalari grafiklari
Masalan, yillik o'rtacha sizot suv sathi (LnY) va Kattaqo'rg'on suv omboridagi yillik o'rtacha suv haj mi (LnX1) orasidagi juft korrelyatsiya koeffitsiyenti Tiny inx = 0.813602, t = 4.959036 va prob=0.0000 ga teng. Bu esa mazkur ikki omil o'rtasida zich bog'lanish borligini, juft korrelyatsiya koeffitsiyenti ishonchli ekanligi va 95 foiz aniqlikda ikki omil o'rtasida musbat bog'lanish mavjudligini ko'rsatadi. Demak, ko'p omilli ekonometrik modelga kiritiladigan omillar o'rtasida korrelyatsiya koeffitsiyentlari t - Styudent mezonining hisoblangan qiymati va
.6
.2
0.8
0.4
0.0
4
3
2
0
ehtimolligi bo'yicha qo'yiladigan talablarga javob berar ekan. Ushbu omillar asosida yillik o'rtacha sizot suv sathi va unga ta'sir etuvchi omillar bo'yicha ko'p omilli ekonometrik model tuzish mumkin bo'ladi.
Keyingi bosqichda ko'p omilli ekonometrik modelni tuzamiz. Umumiy holda ko'p omilli ekonometrik model quyidagi ko'rinishga ega:
ln(Y) = ln(a0) + a1* ln(X1) + a2* ln(X2) + — + an* ln(Xn) + £ (1.1)
Bu yerda, Y - natijaviy omil, X_i- ta'sir etuvchi omillar (i=(1,n) ), s- tasodifiy xato.
Ko'p omilli ekonometrik modeldagi (1.1) noma'lum parametrlarni
aniqlashda "eng kichik kvadratlar usuli" qo'llaniladi.
3-jadval
Omillar o'rtasida juft korrelyatsiya koeffitsiyentlari matritsasi
LNY korrelyatsiya LNX] korrelyatsiya LNXikorrelyatsiy a)
LNY korrelyatsiya 1.000000
LXXi- korrelyatsiya 0.813602 1.000000
t - statistika 4.959036
ehtimollik 0.0000
LXX: korrelyatsiya -0.869134 0.443892 1.000000
t - statistika -4.0291 S9 3.694507
Pehtimollik 0.0001 0.0000
Ko'p omilli ekonometrik modelning noma'lum parametrlarini hisoblash natijalari quyidagi 4-jadvalda keltirilgan.
4-jadval
Ko'p omilli ekonometrik model parametrlarining hisoblash natijalari
O'zgaruvchi Koeffitsiyent Standart xatolik t-Statistika Ehtimollilik
C 1,6986 2,433939 0,697913 0,4941
LNX1 0,0801 0,013654 5,866413 0,0000
LNX2 -0,0646 0,018963 -3,40663 0,0029
(R-kvadrat ) 0.853765 Bog'liq o'zgaruvchi o'rtacha qiymati 1.352130
tekislangan R-kvadrat 0.814232 Bog'liq o'zgaruvchi standart chetlanish 0.180087
S.E. Regressiyaning standart xatoligi 0.187653 Akayke axborot mezoni -0.376878
qoldiqlar kvadratlar yig'indisi 0.633847 Shvari mezoni -0.227661
Logarifmik haqiqatga yaqinligi 6.957222 Hannan-Kuin mezoni -0.344494
F-statistika 17.82543
ehtimollilik F-statistika 0.000013
4-jadval ma'lumotlaridan foydalanib ko'p omilli ekonometrik modelning ko'rinishini keltiramiz: 3- ln(y) = 1,6986 + 0,0801 * ln(X1) - 0,0646 * ln(X2) (1.2) Hisoblangan ko'p omilli ekonometrik model shuni ko'rsatadiki, Kattaqo'rg'on suv omboridagi yillik o'rtacha suv hajmi 1 foizga ortsa, yillik o'rtacha sizot suv sathi 0,08 foizga ortishi mumkin ekan. Kattaqo'rg'on tumani hududida mavjud quduqlar yillik o'rtacha chuqurligining 1 foizga oshishi yillik o'rtacha sizot suv sathining 0,06 foizga kamayishiga olib kelar ekan.
Ko'p omilli ekonometrik model (1.2) sifatini tekshirish uchun determinatsiya koeffitsiyentini tekshiramiz. Determinatsiya koeffitsiyenti natijaviy omilning o'zgarishiga modelga kiritilgan omillar necha foiz ta'sir ko'rsatishini izohlaydi. Hisoblangan determinatsiya koeffitsiyenti (R2 - R-squared) 0,853 ga teng. Bu esa yillik o'rtacha sizot suv sathining (LnY) o'zgarishiga modelga kiritilgan omillar 85,3 foiz ta'sir ko'rsatmoqda. Qolgan 14,7 (1,0-0,853) foizi modelga kiritilmagan omillar ta'siridir.
Ko'p omilli ekonometrik modeldagi (1.2) omillarning standart xatoliklarining kichik qiymatlarni qabul qilganligi ham modelning statistik ahamiyati yuqori ekanligidan dalolat beradi. Ko'p omilli ekonometrik modelning (1.2) statistik jihatdan ahamiyatga ega ekanligini yoki o'rganilayotgan jarayonga adekvatligini (mos kelishini) tekshirishda F-Fisher mezoni qo'llaniladi. Fisherning hisoblangan qiymati jadvaldagi qiymati bilan taqqoslanadi. Agar Fhisob > Fjadval bo'lsa, u holda model statistik jihatdan yaroqli hisoblanadi. Demak, F-Fisher mezonining jadval qiymati ozodlik darajalari = m (m — omillar soni) va = n — m — 1 (n — kuzatuvlar soni) hamda a = 0,05 ahamiyatlilik darajasidan kelib chiqib, Fjadval=3,55 ga, F-Fisher mezonining hisoblangan qiymati Fhisob=17,8 ga teng va Fhisob > Fjadval shart bajarilganligi uchun (1.2) model statistik ahamiyatli ekan.
Endi ko'p omilli ekonometrik modelning (1.2) hisoblangan parametrlarni (regressiya koeffitsiyentlari) ishonchliligini tekshirishda Studentning t-mezonidan foydalaniladi. Ma'lumki, ishonchlilik ehtimoli a = 0,05 va ozodlik darajasi d/ = n — m — 1 = 21 — 2 — 1 = 18 (n— kuzatuvlar soni, m — omillar soni) dan kelib chiqib t-mezonining jadval qiymati tjadval=2,10 ga teng. 4.11-jadval ma'lumotlaridan har bir omil bo'yicha t-mezonining hisoblangan qiymatlari jadval qiymatidan katta ekanligini ko'rish mumkin. Bu holat (1.2) modelning hisoblangan parametrlarni (regressiya koeffitsiyentlari) ishonchli ekanligidan dalolat beradi. (1.2) ko'p omilli ekonometrik modelning haqiqiy hisoblangani va ular o'rtasidagi farqlar quyidagi 2-rasmda keltirilgan.
2-rasm. Yillik o'rtacha sizot suv sathining haqiqiy (actual), hisoblangan (fitted) qiymatlari va ular o'rtasidagi farqlar (residual) grafigi.
Rasmdan ko'rish mumkinki, (1.2) ko'p omilli ekonometrik model bo'yicha yillik o'rtacha sizot suv sathining hisoblangan qiymatlari grafigi uning haqiqiy qiymatlari grafigi bilan juda yaqin joylashgan, ular o'rtasidagi farqlar unchalik katta emas. Hisoblangan (1.2) ko'p omilli ekonometrik modelning xatolik darajasini aniqlashda MAPE (Mean absolute percent error — foizlardagi o'rtacha absolyut xatolik) koeffitsiyenti hisoblanadi va u quyidagi formula yordamida topiladi:
MAPE = 1 Z?=1
Vi-Vi
Vi
* 100%
(1.3)
bu yerda y£ — natijaviy omilning haqiqiy qiymatlari, yt — natijaviy omilning hisoblangan qiymatlari.
Agar hisoblangan MAPE koeffitsiyenti qiymati 10,0 foizdan kichik bo'lsa, modeldan tahlil qilish jarayonida foydalanish mumkin bo'ladi, aks holda, foydalanib bo'lmaydi. MAPE koeffitsiyenti 6,34 foizni tashkil etmoqda. Shuning uchun (1.2) ko'p omilli ekonometrik modeldan tahlil qilish jarayonida olingan natijalardan foydalanish mumkinligini anglatadi.
EVIEWS-9 dasturi orqali hisoblangan ko'p omilli ekonometrik model shuni ko'rsatadiki, Kattaqo'rg'on suv omboridagi yillik o'rtacha suv hajmi 1 foizga ortsa, yillik o'rtacha sizot suv sathi ham 0,08 foizga ortadi. Shuningdek, Kattaqo'rg'on tumani hududida mavjud drenaj va quduqlarning yillik o'rtacha chuqurligini 1 foizga oshirishi orqali, yillik o'rtacha sizot suv sathini 0,06 foizga kamaytirishga erishisladi.
Xulosa o'rnida shuni aytish mumkinki, sizot suvlarining tarkibi va sathini o'zgarishi tufayli suv ombori atrofi tuproqlarini butun xossa-xususiyatlari o'zgarib, sho'rlanish jarayoni kuchayishidan darak bermoqda. Mazkur holatlarni oldini olishda suv omboridan olinadigan suv miqdoriga qarab, sizot suvlari sathini bir meyorda (kritik chuqurlikdan pastda) ushlagan holda hamda kollektor-zovur tarmoqlarini tizimini to'g'ri boshqarish orqali erishish mumkin.
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Гафурова Л.А., Джалилова Г.Т., Асадов А.Р. Поченных ресурсов пастбищных земел на основе создания цифровых карт. Пути повешения эффиктивности орашаемого земледелия. -2013. -№20 -С. 49-59.
2. Islаmovа Z. B., Gаfurovа L.A, Turayev R. А., Rаgimov A.O. "Suv omborlаri vа ulаrning ekotizimdаgi roli". "Oziq-ovqаt xаvfsizligini tа'minlаshdа degrаdаsiyagа uchrаgаn tuproqlаrning integrаllаshgаn boshqаruvi vа meliorasiyasi: yangi yondаshuvlаr vа innovаsion ye^rn^r" mаvzusidаgi Xаlqаro ilmiy-аmаliy konferensiY. -Toshkent, 2023. -B. 153-159.
3. Islamova Z.B., Gafurova L.A., Madrimov R.M. "Kattaqo'rg'on suv omborining atrof tuproq qoplamiga ta'siri". O'z MU Xabarlari. -Toshkent, 2021. -B.55-58.
4. Sabitova N.I. Ro'ziqulova O.SH., A.U.Axmedov. «Zarafshon daryo havzasi voha geosistemalarining meliorativ holatini baholash». MonografiY. Toshkent, 2021 yil. -B. 52-63.
5. Gafurova L.A., M. E.Saidova, O.X.Ergasheva, D. A.Kadirova, M.M.Dauletmuratov. Modern ecological - biological condition of salt-affected soils in the Aral sea area. International Journal of Advanced Science and Technology ISSN: 2005-4238 Vol. 28, No. 14, 2019. p. 533-540
6. Djalilova G. T., Gafurova L.A., Ergasheva O.X., Kadirova D.A. Measures on erosion-preventive forest melioration in mountain areas of Uzbekistan // Journal of Critical Reviews ISSN- 23945125 Vol 7, Issue 2, 2020, p. 283-287. DOI: 10.31838/jcr.07.02.52.
7. Gafurova L.A., Ergasheva O.X., Djalilova G. T., Kadirova D.A. Degraded soils of Surkhan-Sherabad valley and their biological activity // Journal of Critical Reviews ISSN- 2394-5125 Vol 7, Issue 2, 2020, p. 292-295. DOI: 10.31838/jcr.07.02.54.
8. Gafurova L.A., Ergasheva O.X., Bioindication in ecological assessment of eroded soils in mountain areas // Journal of Critical Reviews ISSN- 2394-5125 Vol 7, Issue 2, 2020, p. 288291. DOI: 10.31838/jcr.07.02.54.
9. M.Juliev, B.Matyakubov, O.Khakberdiev, X.Abdurasulov, L.Gafurova, O. Ergasheva, U.Panjiev. Influence of erosion on the mechanical composition and physical properties of serozems on rainfed soils, Tashkent province, Uzbekistan IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 242nd ECS Meeting: Atlanta, GA https://doi:10.1088/1755-1315/1068/1/012005
10. D Rakhimov1, M Juliev, I Agzamova, N Normatova, Ya Ermatova, D Begimkulov, L.Gafurova, M Hakimova and O Ergasheva. Application of hyperspectral and multispectral datasets for mineral mapping E3S Web of Conferences 386, 04007 (2023) GISCA 2022 and GI 2022 https://doi .org/10.1051/e3sconf/202338604007
11. J Musirmonov, L Gafurova, O Ergasheva, and M Saidova.Wastewater treatment in Central Asia: a review of papers from the Scopus database published in English of 2000-2020. E3S Web of Conferences 386, 02005 (2023) GISCA 2022 and GI 2022 https://doi.org/10.1051/e3sconf/202338602005
12. M Juliev, W Ng, I Mondal, D Begimkulov, L Gafurova, M Hakimova, O Ergasheva and M Saidova Surface displacement detection using objectbasedimage analysis, Tashkent region, Uzbekistan. E3S Web of Conferences 386, 04010 (2023) GISCA 2022 and GI 2022 https://doi.org/10.1051/e3sconf/202338604010
13. S Sidikov, O Ergasheva, M Ermatova, A Valieva. Innovative technologies to increase the fertility of irrigated soils and crop yield. E3S Web of Conferences 386, 01012 (2023) GISCA 2022 and GI 2022. https://doi .org/10.1051/e3sconf/202338601012
14. M Saidova, L Gafurova, D Kodirova, N Shadiyeva, O Ergasheva. Biodiagnostic survey of salt soils of the desert zone of Uzbekistan. ICECAE-2022 IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 1142 (2023) 012073 IOP Publishing https://doi:10.1088/1755-1315/1142/1/012073
15. M. Juliev, L. Gafurova, O. Ergasheva, M. Ashirov, K. Khoshjanova, and M. Mirusmanov. Land Degradation Issues in Uzbekistan. Earth and Environmental Sciences Library. ISSN 2730-6674 ISSN 2730-6682 (electronic) Earth and Environmental Sciences Library -P.163-176. ISBN 9783-031-12111-1 ISBN 978-3-031-12112-8 (eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-031-12112-
