1990年修水县大坑流域降雨侵蚀力指数时间序列分析及预报

本文主要探讨了降雨侵蚀力指数的时间序列分析方法，针对1990年在江西省修水县大坑流域的实际月降雨侵蚀力指数数据进行研究。首先，作者介绍了时间序列分析的基本概念，这是一种统计方法，用于处理随时间变化的数据集，通过识别数据中的趋势、季节性和随机波动，以建立预测模型。 研究的核心步骤包括对月降雨侵蚀力指数序列的稳定性、正态性和周期性检验。平稳性检验确保数据在统计特性上不随时间改变，正态性检验则验证数据是否符合正态分布，周期性检验则查找数据中可能存在的重复模式或周期性规律。通过计算样本相关函数（Sample Autocorrelation Function, SACF）和偏自相关函数（Partial Autocorrelation Function, PACF），研究人员可以确定模型的形式和阶次，即自回归（AR）模型的阶数或移动平均（MA）模型的延迟项数量。 接着，文章估计模型参数值，这些参数是时间序列模型的关键组成部分，它们反映了过去数据对未来预测的影响程度。通过建立的月降雨侵蚀力指数预报方程，作者使用实际观测值进行了验证，结果显示所建立的模型具有较高的预报精度，这意味着模型能够有效地捕捉和预测降雨侵蚀力的变化。 此外，文章提及了降雨侵蚀力指数的理论背景，由W.H. Wischmeier和D.D. Smith在1958年提出，作为衡量降雨侵蚀强度的重要指标，对于土壤侵蚀规律研究和预报具有基础性作用。然而，随着研究的深入，原有模型可能不再满足所有需求，因此对降雨侵蚀力指数变化规律的深入理解和预报显得尤为重要。 研究方法方面，作者选择了修水县大坑流域作为研究区域，设置了四个降雨观测站，使用自记雨量计收集数据，以便全面了解流域内降雨的时空变化。通过对降雨侵蚀力指数的定义及其计算，研究人员得以分析降雨过程中的侵蚀效应。 本文通过对降雨侵蚀力指数的时间序列分析，揭示了该指数的动态变化规律，提供了实用的预测模型，对于改进土壤侵蚀研究和管理实践具有实际价值。