تحليلات متقدمة

أربعة تحليلات إحصائية متقدمة، محسوبة تلقائيا من البيانات المفتوحة، بمعاملات محددة مسبقا، ومع عرض حدودها.

47,1 % حصة «أيام الحر الشديد في السنة» في تفسير النموذج

آخر تحديث : 6 نونبر 2026

باختصار

المتغير الأكثر استعمالا أيام الحر الشديد في السنة 47,1 % من المساهمات خطأ خارج العينة 23,1 vs 13,2 الغابة مقابل النموذج الساذج (RMSE) أشهر غير معتادة 7 حالة جهوية في شتنبر 2026 التوقعات 16,2 vs 13,2 RMSE الغابة مقابل الساذج

1 ما الذي يحرك مؤشر الضغط المالي في النموذج؟

ما الذي يستعمله النموذج لتفسير مؤشر الضغط المالي؟

غابة عشوائية (500 شجرة) تعيد بناء مؤشر الضغط المالي لكل سنة (1999-2025) انطلاقا من خمسة متغيرات. قيم Shapley توزع الفرق بين قيمة النموذج والمستوى المتوسط (60,7) على هذه المتغيرات، سنة بسنة.

الأهمية الإجمالية (متوسط القيمة المطلقة للمساهمات)

أيام الحر الشديد في السنة 47,1 % · ±7,5
مؤشر الضغط المالي في السنة السابقة 30,1 % · ±4,8
نمو القيمة المضافة الفلاحية 10,8 % · ±1,7
انحراف الحرارة السنوي 7,6 % · ±1,2
الجفاف السنوي (SPEI-12 في دجنبر) 4,5 % · ±0,7

R² داخل العينة0,56

خطأ خارج العينة (RMSE، 17 سنة)23,1

خطأ النموذج الساذج (قيمة السنة السابقة)13,2

خارج العينة، يتوقع النموذج أسوأ من مجرد تكرار قيمة السنة السابقة: المساهمات أدناه تصف كيف يعيد النموذج بناء الماضي، ولا تصلح أداة للتوقع.

2 المساهمات سنة بسنة

اختر سنة

المستوى المتوسط60,7

أيام الحر الشديد في السنة (55,6 يوم) +5,0

مؤشر الضغط المالي في السنة السابقة (50,5) −7,6

نمو القيمة المضافة الفلاحية (3,7 %) +1,0

انحراف الحرارة السنوي (0,7 °C) −1,4

الجفاف السنوي (SPEI-12 في دجنبر) (0,2) −1,1

قيمة النموذج56,6

القيمة الفعلية50,0

كيف تُقرأ: مساهمة موجبة تعني أن قيمة المتغير في تلك السنة دفعت النموذج إلى رفع مؤشر الضغط فوق مستواه المتوسط. هذه المساهمات تصف طريقة اشتغال النموذج، ولا تُثبت أي أثر سببي. عدد الملاحظات صغير (حوالي ثلاثين سنة)، والمتغيرات التي ترتفع مع الزمن، مثل أيام الحر، قد تلتقط اتجاها زمنيا مشتركا بدل علاقة مباشرة.

3 أشهر مناخية غير معتادة

الدار البيضاء-سطات شتنبر 2026 أيام حر شديد كثيرة
الرباط-سلا-القنيطرة شتنبر 2026 أيام حر شديد كثيرة
سوس-ماسة شتنبر 2026 حرارة أعلى بكثير من المعتاد
كلميم-واد نون شتنبر 2026 أيام حر شديد كثيرة
فاس-مكناس شتنبر 2026 أيام حر شديد كثيرة
المعدل الوطني شتنبر 2026 أيام حر شديد كثيرة

غابة العزل (Isolation Forest) تقارن كل شهر بتاريخ الجهة على أربعة متغيرات مصححة من الموسمية. يُشار إلى الشهر إذا كان ضمن 3 % الأكثر شذوذا. المتغير المذكور هو الأبعد عن مستواه المعتاد، وليس تفسيرا كاملا.

كل الحالات في صفحة التنبيهات

4 تحليلات أخرى في الموقع

توقع مؤشر الضغط المالي Random forest · Gradient boosting

أخطاء خارج العينة (RMSE): الغابة 16,2، التعزيز 19,4، النموذج الساذج 13,2.

مقارنة النماذج ← تصنيف إصدارات المؤسسات تمثيلات دلالية متعددة اللغات

كل إصدار مصنف آليا حسب موضوعه، مع ملخص قصير مستخرج من نصه.

صفحة المستجدات ←

المنهجية والحدود

كل الحسابات تتم أثناء التحديث اليومي بمكتبة scikit-learn، دون أي خدمة خارجية، وبمعاملات وبذرة عشوائية ثابتة: النتائج قابلة لإعادة الإنتاج.
قيم Shapley محسوبة بدقة (كل تركيبات المتغيرات الخمسة)، وليس بالتقريب.
نماذج الأشجار تتعلم من الماضي ولا تمدد الاتجاه: لا تستطيع توقع قيمة خارج المجال الذي سبق تسجيله.
التنبؤ ليس سببية: ارتباط متغير بالمؤشر داخل النموذج لا يعني أنه سبب في تغيره.

المصدر : Calculs de l'Observatoire (scikit-learn) ; Open-Meteo (ERA5) ; Banque mondiale