李俐 许连香 王鹏新 齐璇 王蕾
摘要：为验证条件植被温度指数（VTCI）在夏玉米生长季干旱预测中的适用性，以河北中部平原为研究区，应用求和自回归移动平均（ARIMA）模型及季节性求和自回归移动平均（SARIMA）模型对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49 个气象站点所在像素的VTCI 时间序列数据，选取不同长度时间序列建立ARIMA 模型并分析时间序列长度与预测精度间关系以期为时间序列长度选择提供依据；然后选择理想长度的VTCI时间序列数据，分别建立ARIMA 模型和SARIMA 模型用于研究区域2017 年夏玉米生长季VTCI 预测，并分析评价两模型预测精度；最后采用性能较好的ARIMA 模型逐像素建模预测，得到2016-2018 年9 月上旬至下旬VTCI 预测结果。结果表明：基于ARIMA 模型的VTCI 预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系，但随时间序列长度增加模型预测精度逐渐趋于稳定；ARIMA 模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型，其1 步、2 步、3 步VTCI 预测结果均方根误差较SARIMA 模型分别降低0.06、0.07、0.09；ARIMA 模型在不同年份夏玉米生长季VTCI 1~3 步的预测精度稳定性较好，2016-2018 年1 步、2 步和3 步VTCI 预测结果绝对误差大于0.20的像素平均百分比分别仅为5.84%、6.38%、8.72%。
关键词：夏玉米；条件植被温度指数；求和自回归移动平均模型；季节性求和自回归移动平均模型；干旱预测
基于条件植被温度指数的夏玉米生长季干旱预测研究.pdf