陕西关中平原VTCI干旱预测：ARIMA模型与时空序列方法

本文探讨了基于条件植被温度指数（Vegetation Temperature Condition Index, VTCI）的干旱预测方法，发表于2010年的《武汉大学学报·信息科学版》。研究者针对陕西关中平原地区，利用遥感技术获取的VTCI序列作为干旱监测的重要指标。VTCI是结合植被指数和土地表面温度的一种干旱敏感指标，它在干旱监测中的应用日益受到重视。 文章的核心内容是将VTCI序列应用于时间序列分析，具体采用了自回归积分滑动平均模型(AutoRegressive Integrated Moving Average, ARIMA)进行预测。首先，研究者在36个气象站所在的像素点上建立了ARIMA模型，然后将这种方法扩展到整个区域，进行了一步和两步的预测。结果显示，一步预测的精度优于两步预测，表明该方法具有较好的预测能力。 通过对比历史数据的AR(1)模型拟合，发现拟合误差大多数较小，这进一步证实了AR(1)模型对于VTCI序列的适用性。AR(1)模型的低拟合误差意味着模型能够有效地捕捉到VTCI序列的时间依赖性，从而提高了干旱预测的准确性。 这项研究的意义在于，它提供了一种从点到面的时空序列预测策略，将微观的气象站数据转化为宏观的干旱风险评估，这对于农业管理和水资源管理等领域具有实际价值。同时，它也展示了VTCI作为干旱早期预警指标的潜力，为干旱管理决策提供了定量依据。 关键词：VTCI序列、ARIMA模型、干旱预测、预测误差、拟合误差。这篇文章在遥感技术驱动的干旱监测与预测领域做出了重要贡献，体现了将遥感数据与统计模型相结合在解决实际问题上的有效性。