基于ARIMA Intervention模型的森林生态系统及其环境因子动态监测

[目的]流域森林生态系统受气候、地形、景观因子等下垫面因素的影响，植被与水文关系的时空变化格局(如年、季节和月径流等)异质性较强。为探究森林生态系统及其环境因子动态变异机制，本研究设计并开发了一种基于ARIMA模型的干预检测算法应用程序，旨在监测森林生态系统状态并为林水关系的科学研究提供高效工具与数据支撑。[方法]该森林生态系统动态监测程序可应用于气候(如降水、气温、蒸散发等)、植被指数(如叶面积植被指数、归一化植被指数等)以及地表径流等长时间序列数据的变点检测。同时，该程序可实现突变点置信度验证。[结果]1)本研究优化了ARIMA模型，使其能够适用于多变点检测的需求。2)该程序通过完善传统算法内部逻辑，增强了对突变点的验证过程。3)允许用户调整多个关键参数，包括时间步长、惩罚系数、自回归系数、移动平均系数和差分系数，并支持自动遍历所有参数以寻找最优配置，有效提高了不同环境条件下算法的适用性。4)通过应用于气候及地表径流等长时序数据，算法具有高度的参数可调性，能够适应具有不同特征的森林和流域，相较于传统突变点检测算法表现出了良好的适应性和准确性。[结论]基于ARIMA Intervention模型的应用程序能够深入挖掘森林生态系统及其驱动因子的动态特征，为森林生态系统状态的监测提供了一种有效的工具，有助于辅助有关林业部门科学理解和管理森林生态系统。