对上述数据预测出后十五年的降水量，python函数

为了预测未来15年的降水量，你可以基于已经训练好的ARIMA模型编写一个Python函数。下面是一个示例函数，它会接受模型、训练数据的范围以及预测的步长作为输入：

def predict_future_rainfall(model, train_data, steps=15):
    # 获取当前训练数据的结束年份
    last_year = train_data.index[-1]

    # 创建未来15年的日期范围
    future_years = pd.date_range(start=last_year, periods=steps+1, freq='Y')  # 'Y' 表示年频率

    # 添加未来日期到新DataFrame
    future_df = pd.DataFrame(index=future_years, columns=['Year'])
    future_df['Year'] = future_df.index.year

    # 创建一个新的DataFrame来保存预测结果
    forecast_df = pd.concat([train_data, future_df])

    # 确保索引连续
    forecast_df.set_index('Year', inplace=True)

    # 使用ARIMA模型对未来数据进行预测
    future_predictions = model.predict(start=len(train_data), end=len(train_data)+steps-1, dynamic=False)

    # 将预测添加到原始DataFrame的末尾
    forecast_df['Predicted Precipitation'] = future_predictions

    return forecast_df

# 调用这个函数，传入模型和训练数据
future_rainfall_15years = predict_future_rainfall(arima_model_fit, train_data)
print(future_rainfall_15years)

这个函数首先创建了未来15年的年份范围，然后将这些年份加入到新的DataFrame中，用于存放预测结果。接着，它使用模型对未来数据进行预测，最后将预测结果追加到原始DataFrame的末尾。