基于IDRISI降雨量的时间序列分析与预测

作者：申晓哲; 关霄; 牛毓君

来源：山西林业科技, 2020, 49(03): 24-26.

• 全球降雨量
• 差值分析
• 时间序列分析
• 模型预测

笔者以全球1982年至2000年5月、6月、9月的降水量数据为研究对象,分别从空间尺度和时间尺度对此期间降雨量进行分析,并运用全球趋势模型对未来降雨量进行预测。结果表明,1982年至2000年,全球这3个月的降雨量普遍增加,但是增量不大;5月和6月的降雨量的差值在长时间序列上基本保持稳定,9月份的降雨量在时间序列上明显增加。全球6月份降雨量的预测公式为■.以此预测的降雨量数据与实际数据差异不大,且变化趋势相似。