Forecasting of Natural Honey Yield in Turkey through ARIMA Model

Year 2021, Volume: 38 Issue: 3, 166 - 172, 31.12.2021

Güngör Karakaş

https://doi.org/10.13002/jafag4777

Cited By: 1

Abstract

Agricultural forecasting is an essential element of country's planning and sustainable economic growth. Honey is a strategic product for Turkey. Although there has been an increase in the number of hives in recent years, there has been a decrease in natural honey yield in Turkey. The purpose of this article is to estimate the natural honey yield for the next decade. In this study, it was estimated with the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model by using annual data between 1961-2019. Forecasting was made with ARIMA model (7, 1, 1), which is the most suitable model. According to the forecasting results, it was calculated that the honey yield increase rate would be an average of 0.82% per year. 'Honey Forest Action Plans' were prepared in 2018-2023 to increase honey production and yield in Turkey. With this plan taking full action, there may be a greater increase than expected honey yield. In addition, it is very important to protect bees' natural habitats and the environment for sustainable honey production. As a result, it may be suggested to minimize environmental factors that cause low honey yield for sustainable production.

Keywords

ARIMA, Honey, Yield, Turkey, Sustainability

ARIMA Modeli ile Türkiye'de Doğal Bal Veriminin Tahmini

Abstract

Tarımsal öngörü ülke planlamasının ve sürdürülebilir ekonomik büyümenin temel bir elementidir. Bal Türkiye için stratejik bir üründür. Son yıllarda Türkiye’de kovan sayısında bir artış olmasına rağmen doğal bal veriminde düşüşler olmaktadır. Bu araştırmanın amacı gelecek on yıl için bal verim tahmini yapmaktır. Bu araştırmada otoregresif hareketli ortalama (ARIMA) modeli ile 1961-2019 dönem veriler kullanılarak bal verim tahmini yapılmıştır. Öngörü en uygun model olan ARIMA (7, 1, 1) Modeli ile yapılmıştır. Öngörü sonuçlarına göre bal verim artış oranı yıllık ortalama %0,82 olarak hesap edilmiştir. Bal üretimini artırmak için 2018-2023 yıllarını kapsayan ‘Bal Ormanı Eylem Planı’ hazırlanmıştı. Bu planın tamamen uygulanması durumunda beklenen bal verim artışından daha çok verim artışı olabilir. Ayrıca sürdürülebilir bal üretimi için arıların yaşam alanlarını ve çevreyi korumak çok önemlidir. Sonuç olarak sürdürülebilir bal üretimi için düşük bal verime neden olan çevresel faktörlerin en aza indirilmesi önerilebilir.

Keywords

ARIMA, Bal, Verim, Türkiye, Sürdürülebilirlik

References

• Abacı, N. İ., S. H. Abacı and S. Bıyık (2020). "Forecast for the Number of Colonies and Honey Yield in Turkey." Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology 8(2): 464-470.
• Ali, B. and U. İlkay (2019). "Türkiye’nin Nohut Üretiminin ARIMA Modeli ile Tahmini." Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 9(4): 2284-2293.
• Ang, C. T., N. Morad, M. T. Ismail and N. Ismail (2013). "Projection of carbon dioxide emissions by energy consumption and transportation in Malaysia: A time series approach." J Energy Technol Policy 3(1): 63-76.
• Başer, U., M. Bozoglu, N. A. Eroglu and B. K. Topuz (2018). "Forecasting Chestnut Production and Export of Turkey Using ARIMA Model." Turkish Journal of Forecasting 2(2): 27-33.
• Box, G. E. P. and G. C. Tiao (1975). "Intervention Analysis with Applications to Economic and Environmental Problems." Journal of the American Statistical Association 70(349): 70-79.
• Burucu, V. and H. S. G. Bal (2017). "Türkiye’de arıcılığın mevcut durumu ve bal üretim öngörüsü." Tarım Ekonomisi Araştırmaları Dergisi 3(1): 28-37.
• Çelik, Ş. (2012). "Türkiyeâ de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu." Hayvansal Üretim 53(2).
• Çelik, Ş. (2015). "Türkiye’de bal üretiminin zaman serileri ile modellenmesi." Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 19(3): 377-382.
• Dickey, D. A. and W. A. Fuller (1979). "Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root." Journal of the American Statistical Association 74(366a): 427-431.
• FAO (2020). "Food and Agriculture Organization of the United Nations." http://www.fao.org/faostat/en/#data Access Date 04 April 2020.
• Gujarati, D. N. (2003). "Basic Econometrics. McGraw-Hill Companies." New Delhi.
• Jadhav, V., B. V. Chinnappa Reddy and G. M. Gaddi (2017). "Application of ARIMA Model for Forecasting Agricultural Prices." Journal of Agricultural Science and Technology 19(5): 981-992.
• Karakas, G. and H. S. G. Bal (2019). "The Relationship between Honey Yield and Environmental Pollutants in Turkey." Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology 7(11): 2018-2024.
• Lewis, C. D. (1982). Industrial and business forecasting methods: A practical guide to exponential smoothing and curve fitting, Butterworth-Heinemann.
• Liu, L., H. Zong, E. Zhao, C. Chen and J. Wang (2014). "Can China realize its carbon emission reduction goal in 2020: From the perspective of thermal power development." Applied Energy 124: 199-212.
• Lotfalipour, M. R., M. A. Falahi and M. Bastam (2013). "Prediction of CO2 emissions in Iran using grey and ARIMA models." International Journal of Energy Economics and Policy 3(3): 229-237.
• Mohammadi, K., H. Eslami and D. S. Dayani (2005). "Comparison of regression, ARIMA and ANN models for reservoir inflow forecasting using snowmelt equivalent (a case study of Karaj)."
• Pao, H. T. and C. M. Tsai (2011). "Modeling and forecasting the CO2 emissions, energy consumption, and economic growth in Brazil." Energy 36(5): 2450-2458.
• Plan, H. F. A. (2018). "Honey Forest Action Plan of Turkey 2018-2023." Türkiye Cumhuriyet Tarım ve Orman Bakanlığı Orman Genel Müdürlüğü Access Date 04 April 2020.
• Rathod, S. and G. C. Mishra (2018). "Statistical Models for Forecasting Mango and Banana Yield of Karnataka, India." Journal of Agricultural Science and Technology 20(4): 803-816.
• Saner, G., H. Adacioğlu and Z. Naseri (2018). "Türkiye'de Bal Arzı ve Talebi için Öngörü." Tarım Ekonomisi Dergisi 24(1): 43-52.
• Semerci, A. (2017). "Türkiye arıcılığının genel durumu ve geleceğe yönelik beklentiler." Mustafa Kemal Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 22(2): 107-118.
• Silva, E. S. (2013). "Acombination forecast for energy related CO<inf>2</inf> emissions in the United States." International Journal of Energy and Statistics 1(4): 269-279.
• Tortum, A., O. u. Gozcu and M. Y. Çodur (2014). "Türkiye’de Hava Ulaşım Talebinin Arıma Modelleri ile Tahmin Edilmesi." Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 4(2): 39-54.
• TURKSAT (2020). "Turkish Statistical Institute." http://www.turkstat.gov.tr/Start.do Access Date 04 April 2020. Vandaele, W. (1983)