基于IDRISI降雨量的時間序列分析與預(yù)測

申曉哲，關(guān) 霄，牛毓君

(1.山西省造林局，山西 太原 030012； 2.山西省煤炭地質(zhì)資源環(huán)境調(diào)查院，山西 太原 030006)

降雨是反映一個地區(qū)氣候狀況的重要指標(biāo)，它與社會的發(fā)展息息相關(guān)，而且影響人類生存。降雨量是衡量干旱程度的一個重要指標(biāo)，降雨量的大小直接影響林業(yè)生產(chǎn)。筆者以全球降雨量為研究對象，進(jìn)行了空間尺度和時間尺度上的分析，并運用模型對降雨量做出科學(xué)預(yù)測。由此，可以根據(jù)降雨量變化來選擇適宜生長的樹種，提高樹種的成活率和保存率。

1 研究方法

1.1 降雨量分析

以全球1982年至2000年5月、6月、9月的ETM降雨量數(shù)據(jù)作為研究對象，運用圖像比對、圖像相減和回歸分析的方法繪制降雨量差值趨勢圖，分別對空間尺度(不同年份、不同月份)和時間尺度(不同年份同一月份)的降雨差異性進(jìn)行分析。由于本文所使用的ETM數(shù)據(jù)存在誤差以及數(shù)據(jù)缺失，通過缺失數(shù)據(jù)插值、數(shù)據(jù)降噪、消除季節(jié)性影響等方法對所使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

1.2 降雨量預(yù)測

運用IDRISI中的全球趨勢模型(Earth Trend Modeler)對未來降雨量進(jìn)行預(yù)測，分別進(jìn)行小波分析、序列趨勢分析、STA分析、EOT，PCA，線性建模分析等，對在時間序列上降雨量的特征和趨勢做出判斷和分析。

2 全球降雨量的差值分析

2.1 空間尺度上的降雨量分析

1982年至2000年5月和6月的降雨量差值趨勢圖見圖1.

圖1 5月和6月間降雨量差值趨勢圖

由圖1可以看出，不同年份5月與6月的降雨量差值雖不盡相同，但其總體趨勢是一致的。1982年至2000年，5月和6月的降雨量差值基本保持不變，且稍有增加。……