时间序列分析在土壤墒情预测中的应用

　　时间序列分析主要是采用参数模型对所观测到的有序的随机数据进行分析与处理的一种方法。目前，时间序列分析的方法主要应用在医学、金融及各种工程应用领域。

　　在土壤水分动态模拟方面，在北方气候条件下康绍忠对较厚土层用提取周期趋势的方法作了土壤水分动态的随机模拟研究，取得了一定的效果。

　　时间序列是以时间先后为分类基准的统计序列，是指按时间顺序排列的一组数据。时间序列分析的目的就是为了揭示时间序列本身的结构与规律，认识系统的固有特性，掌握系统同外界的关系，推断系统行为的未来情况。

　　时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时，用该现象的过去行为来预测未来。

　　时间序列分析模型实际上是一种自回归模型，即未来数据与历史数据之间存在自相关关系，建立反映这种自相关关系的模型就可以对系统的未来情况进行预测。

　　为了提高土壤墒情预报结果的准确性，在实际应用中可采取多种预测方法，相互验证。但其不能反映未来长时间的土壤墒情，因而只适合对未来趋势做短期预测。但它对资料的要求比较单一，只需要变量本身的历史数据，因而在实际情况中有着广泛的适用性。

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