Regarded as a near real time drough

Regarded as a near real time drought monitoring method, the VTCI index based on remote sensing data is applied to the drought forecasting in the Guanzhong Plain. ARIMA models are used in the VTCI series, and forecast its changes in the future. A new way of modeling for the spatio-temporal series is used in the VTCI series. The time series of 36 pixels are studied firstly for their fitting models. Then the ARIMA model fitting for the whole area is determined. The AR(1) model are chosen to be the best model used in each pixel of the whole area, and the forecast is done with 1–2 steps. The results show that forecasting accuracy is better, 1 step is better than 2 steps. The historical VTCI data are simulated by AR(1) models. Comparing the simulating data with the historical data, the results show that the simulating accuracy is better. Most of the simulating errors are small. All results demonstrate that AR(1) model developed for VTCI series can be used for the drought forecasting in the Guanzhong Plain.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถือได้ว่าเป็นใกล้เวลาจริงวิธีการตรวจสอบภัยแล้ง ดัชนี VTCI อิงข้อมูลตรวจวัดระยะไกลจะใช้กับการคาดการณ์ภัยแล้งในราบ Guanzhong แบบจำลอง ARIMA จะใช้ในชุด VTCI และการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในอนาคต ใช้วิธีใหม่ในการสร้างโมเดลสำหรับชุด spatio ขมับในชุด VTCI จะศึกษาอนุกรมเวลาของพิกเซล 36 ประการแรกสำหรับรุ่นผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม แล้ว กำหนดแบบจำลอง ARIMA ที่เหมาะสมสำหรับพื้นที่ทั้งหมด เลือกรุ่น AR(1) เป็น รุ่นที่ดีที่สุดที่ใช้ในแต่ละพิกเซลของพื้นที่ทั้งหมด และการคาดการณ์เป็นเสร็จสิ้นขั้นตอน 1-2 ผลลัพธ์แสดงว่า การพยากรณ์ความถูกต้องดีกว่า ขั้นตอนที่ 1 จะดีกว่าขั้นตอนที่ 2 ข้อมูล VTCI ประวัติศาสตร์จำลองรุ่น AR(1) เปรียบเทียบข้อมูลกับข้อมูลประวัติศาสตร์จำลอง ผลแสดงว่า ความแม่นยำจำลองจะดีกว่า ส่วนใหญ่ของข้อผิดพลาดจำลองมีขนาดเล็ก ผลลัพธ์ทั้งหมดแสดงให้เห็นว่า สามารถใช้รุ่น AR(1) พัฒนาสำหรับชุด VTCI สำหรับการคาดการณ์ภัยแล้งในราบ Guanzhong

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ถือได้ว่าเป็นที่อยู่ใกล้เวลาจริงวิธีการตรวจสอบภัยแล้งดัชนี VTCI ขึ้นอยู่กับข้อมูลการสำรวจระยะไกลถูกนำไปใช้ในการคาดการณ์ภัยแล้งใน Guanzhong ธรรมดา แบบจำลอง ARIMA ที่ใช้ในชุด VTCI และการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในอนาคต วิธีการใหม่ของการสร้างแบบจำลองสำหรับชุด spatio กาลถูกนำมาใช้ในชุด VTCI ชุดเวลา 36 พิกเซลมีการศึกษาแรกสำหรับรูปแบบที่เหมาะสมของพวกเขา จากนั้นรูปแบบ ARIMA เหมาะสมสำหรับพื้นที่ทั้งหมดจะถูกกำหนด เท่ (1) รูปแบบได้รับการแต่งตั้งให้เป็นรูปแบบที่ดีที่สุดที่ใช้ในพิกเซลของพื้นที่ทั้งหมดในแต่ละครั้งและคาดการณ์จะทำกับ 1-2 ขั้นตอน ผลปรากฏว่าการคาดการณ์ความถูกต้องจะดีกว่าขั้นตอนที่ 1 จะดีกว่าขั้นตอนที่ 2 ประวัติศาสตร์ข้อมูล VTCI มีการจำลองโดย AR (1) รุ่น เปรียบเทียบข้อมูลจำลองที่มีข้อมูลทางประวัติศาสตร์ผลที่แสดงให้เห็นว่ามีความถูกต้องจำลองจะดีกว่า ส่วนใหญ่ของข้อผิดพลาดการจำลองที่มีขนาดเล็ก ผลทั้งหมดแสดงให้เห็นว่า AR (1) รูปแบบการพัฒนาสำหรับ VTCI ชุดสามารถนำมาใช้สำหรับการคาดการณ์ภัยแล้งใน Guanzhong ธรรมดา