هدفت هذه الدراسة إلى التنبؤ بالمناطق المزروعة بأشجار القات حتى عام 2030 في الجمهورية اليمنية، باستخدام أبرز نماذج الانحدار الذاتي المتكامل مع المتوسطات المتحركة.Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA) للتنبؤ على مستوى الجمهورية اليمنية. تم اعتماد هذا النموذج في هذه الدراسة لدقته العالية في التحليل. تعتمد هذه المنهجية على الدمج بين نماذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة. أظهرت النتائج أن نموذج ARIMA (1.0.1) هو أنسب نموذج للتنبؤ بمناطق القات في اليمن حتى عام 2030 وفقًا للاختبارات الإحصائية لدقة النماذج التنبؤية. وتشير النتائج إلى زيادة المساحات المزروعة المتوقعة في عام 2030 والتي ستكون 235826 هكتاراً من مناطق القات بمعدل نمو سنوي أعلى من معدل النمو السنوي للسلسلة الزمنية بينما بلغ معدل النمو السنوي للمنطقة (30%). وتأتي هذه الزيادة على حساب نقص المحاصيل النقدية مثل البن والحبوب، بناءً على نتائج النموذج المقترح للسنوات العشر القادمة. يمثل هذا التوسع مخاطر اقتصادية واجتماعية للقطاع الزراعي. وعليه، أوصت الدراسة بضرورة قيام متخذي القرار بإعادة صياغة ورسم سياسات اقتصادية واجتماعية للفترات القادمة للحد من انتشار هذا المحصول مما يؤثر سلباً على استنزاف المياه الجوفية لأن اليمن من أفقر الدول من حيث تخزين المياه.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.