短叶松林分生长预测：时序分析与Box-Jenkins方法

"这篇论文是1990年由姚晓红发表在北京林业大学学报上的，探讨了林分生长数据的时序分析方法，主要利用Box-Jenkins方法对短叶松林分的直径生长序列进行建模和预测。" 文章详细介绍了如何运用时间序列分析来研究林分生长数据，特别是针对短叶松林分的直径生长情况。在林业资源管理中，传统的收获预测方法基于静态数据分析，但这种方法没有考虑不同年龄阶段生长量之间的动态关系。因此，作者提出采用时序分析方法来处理这些动态数据，以更准确地预测林分生长和收获。 文中提到两种不同间隔的短叶松林分直径生长序列：一种是以1年为间隔，另一种是5年为间隔。对于1年间隔的序列，通过提取趋势函数并进行平稳化处理，得到的是一个MA(4)模型，可以对未来4年的直径生长量进行预报，相对误差低于3%。而对于5年间隔的序列，最佳的模型是ARIMA(1,2,0)，可以预测未来20年内的直径生长量，相对误差小于5%。 时序分析的基础理论是ARMA(p,q)模型，这是一种用于分析平稳或可转化为平稳序列的模型。在本文中，作者使用了Box-Jenkins方法，这是一种广泛应用的时间序列分析方法，用于识别模型参数、估计模型以及进行预测。通过对序列进行平稳化和零均值化处理，然后应用ARMA模型，可以有效地描述和预测林分生长数据的变化趋势。 该研究为林业资源管理和可持续经营提供了新的分析工具，通过时间序列分析方法，可以更精确地预测林分生长，从而提高森林资源的管理和规划效率。这对于林业经济、生态环境保护以及长期的木材供应预测都具有重要意义。