時間序列分析在土壤墑情預測中的應用

　　時間序列分析主要是采用參數模型對所觀測到的有序的隨機數據進行分析與處理的一種方法。目前，時間序列分析的方法主要應用在醫學、金融及各種工程應用領域。

　　在土壤水分動態模擬方面，在北方氣候條件下康紹忠對較厚土層用提取周期趨勢的方法作了土壤水分動態的隨機模擬研究，取得了一定的效果。

　　時間序列是以時間先后為分類基準的統計序列，是指按時間順序排列的一組數據。時間序列分析的目的就是為了揭示時間序列本身的結構與規律，認識系統的固有特性，掌握系統同外界的關系，推斷系統行為的未來情況。

　　時間序列預測方法的基本思想是：預測一個現象的未來變化時，用該現象的過去行為來預測未來。

　　時間序列分析模型實際上是一種自回歸模型，即未來數據與歷史數據之間存在自相關關系，建立反映這種自相關關系的模型就可以對系統的未來情況進行預測。

　　為了提高土壤墑情預報結果的準確性，在實際應用中可采取多種預測方法，相互驗證。但其不能反映未來長時間的土壤墑情，因而只適合對未來趨勢做短期預測。但它對資料的要求比較單一，只需要變量本身的歷史數據，因而在實際情況中有著廣泛的適用性。

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