如果自相关函数和部分自相关函数两者都没有出现骤降，但都逐渐趋近于零，则该模型是自回归移动平均模型ARMA（p，q）。AR和MA的阶数分别取决于其尚未趋近于零的点数。
第三节 预测程序
环境影响预测程序是环境影响评价工作的依据，环境预测工作的程序可以大致分为四个阶段：准备阶段、收集并分析信息阶段、预测分析阶段、输出预测结果阶段。
一、准备阶段
资源利用对保护区的影响是多方面的，需要对其影响趋势进行预测，充分了解预测的目的，在一定的目的要求下进行有选择的预测。影响指标体系的确定，预测时间的确定，制定预测计划等都要做好准备。一般来说，预测的准备阶段是做好一切预测工作的前提，是做好后续工作的保证。
预测工作的准备阶段一般分为三个步骤，即确定预测组织、确定预测目标和制定预测计划。这三个步骤也分别回答了“谁来预测”、“预测什么”和“怎样预测”的问题，所以，预测工作的准备阶段是十分重要的。
由于预测工作技术性强，对人员素质要求较高，在确定了预测主题后，首先要围绕主题成立预测工作组织，包括研究确定什么样的人参加、人员的具体分工等。组织成立后，应认真研究确定预测的目标，并根据目标制定具体的预测计划。所以，一项预测工作成立预测组织是十分必要的，它可从两方面保证预测工作的顺利进行：一是预测工作有了组织保证，解决了“谁来预测”的问题；二是预测工作有人员保证，满足了预测工作对人才的需要。
预测工作组织成立后，就要根据预测的对象、期限等方面的要求，来确定预测目标，即预测达到什么要求，解决什么问题，预测的对象是什么，预测的范围、时限如何确定等。预测目标的大小应视预测题目而定，有宏观预测目标，也有微观预测目标，还可按时间长短分为长期、中期、短期预测目标。但不论何种目标，都要从具体的决策和管理需要出发，紧密联系实际情况加以确定，目标应尽量具体、详尽，不能含糊、抽象，以解决具体的、现实的问题。
预测计划是预测目标的具体化，详细规定了预测的任务及精度要求，预测的工作过程，参加人员的具体工作内容等。
二、收集并分析信息阶段
影响预测实施阶段是预测工作正式进行阶段，一般包括3个步骤，即收集预测资料、选择预测方法和估计预测误差。
收集必要的预测资料是进行预测的前提和基础性工作。预测要广泛收集预测对象所需要的以及影响其未来发展的可控与不可控的一切资料。影响预测所需的资料，可分为内部资料和外部资料，纵向资料和横向资料，历史资料和现实资料。资料来源包括：
（1）国家林业总局有关部门的统计资料；
（2）国内外各种有关的技术研究资料和数据；
（3）各研究机构、学术团体等提供的资料；
（4）非正式途径获取的资料和数据；
（5）根据影响预测的需要，运用访谈调查方法所取得的现实资料等等。
影响趋势预测资料的收集应该注意以下几个方面：
（1）要注意资料收集的广泛性和实用性，既要收集反映预测对象本身的历史和现在的发展状况的资料，又要收集与预测对象有一定关系、但关系不大的资料，以便在预测需要时参考。
（2）对于收集到的资料要进行整理分析，剔除偶然因素影响，去粗取精、去伪存真。对于不易取得的数据资料可通过间接方法测算求得，如抽样测算、比例测算等方法。
（3）资料收集要具有及时性。收集资料占用的时间过长，即使预测结果再准确，也有可能时过境迁，起不到应有的作用。
三、预测分析阶段
不论是定性预测还是定量预测，都要根据预测对象的要求和预测资料的情况，选择适宜的预测方法。
由于预测方法种类很多，在选择时应注意区分不同的情况。一是对于特定的目标可利用多种预测方法，以互相验证预测的结果；二是由于条件的限制往往只能选择一两种预测方法，这时应尽可能地综合其他因素，对预测结果加以修正；三是根据决策和占有资料的特性以及预测对象的要求，结合实际情况，选择相适应的预测方法。
选择了预测方法后，还要根据预测对象和预测方法本身的要求建立相应的预测模型。预测模型可分两大类：一类是定性预测模型，它的建立比较简单，一般按逻辑推理的原理设计即可；另一类是定量预测模型，它的建立比较复杂，通常是以数学关系式表示的数学模型，然后根据数学模型进行预测计算。
预测检验即计算预测误差，是指所预测的经济指标实际值与预测值之差。它可在一定程度上反映预测结果的准确度，预测误差越小，说明预测的准确度越高；反之，预测误差越大，说明预测的准确度越低。
四、输出预测结果阶段
输出预测结果阶段是预测工作的最终目的，包括两部分内容：一是提出预测报告；二是提交和追踪检查预测结果。
所谓预测报告，就是将预测结果和趋向性意见用报告的形式向决策机构反映，供决策者决策时参考。
预测报告代表了整个研究过程的最后结果，上述各步骤的工作成果都应综合为一份质量较高的报告。为此，在编写预测报告时应遵循下列原则：
（1）在整个编写报告过程中，应始终以预测目标为中心；
（2）预测报告的内容务求言之有物、重点突出；
（3）预测报告的文字应朴实、通俗、简明易懂；
（4）分析问题要有理有据，有说明力。
预测结果最终是为实践服务的，所以需通过实践的检验。在应用时，如果发现预测结果与实际偏差较大，就要立即修改和调整预测结论，并分析产生偏差的原因，以便提高预测的精度，更好地为实践服务。
第四节 预测结果
一、影响预测结果
在影响预测结果中，资源利用对保护区的影响是深远的，当地社区居民生产生活中的资源利用对保护区环境影响是巨大的，在社区共管等项目的大力推广和实施后，保护区生物多样性可相对稳定。保护区社区居民的生产生活一旦得到了有效的发展，社区居民与保护区管理人员以一种相互依存的方式发展是有可能的。多方面援助，多层次的项目开展，全方位的管理监控是自然保护区未来发展的方向，人与自然的和谐相处在新的时期展现出惊人的力量。但在市场经济条件下，经济活动的多样性需求与欲望的多样性使得社区资源利用方式更加多元化，由此而产生的影响对保护区管理提出了更高的要求。
二、影响预测结果比较分析
指数平滑法、滑动平均法、趋势预测法、趋势季节模型预测法等确定性时间序列分析法是一些传统的方法。1970年，Box和 Jenkins 提出以随机理论为基础的时间序列分析方法，其基本模型有三种：自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型和自回归移动平均（ARIMA）模型。而自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型实际上就是自回归移动平均（ARIMA）模型的特例。
传统方法和ARIMA法都属于时间序列分析法，都是通过分析现象（变量）随时间而发展变化的特征，以现象（变量）的历史资料建立时间序列模型（ 或带回归项的时间序列模型）的方法。但是两种方法有所区别：一是分析的前提条件不同。传统法假定时间序列的资料存在着某个确定的模式，随机变量相对来说并不显著。而ARIMA法假定数据序列是由某个随机过程产生的，利用随机过程去分析描述事物的发展趋势。二是适用环境不同。与ARIMA法相比，传统法原理简单易懂，适合于具有某种典型趋势特征变化的社会经济现象的预测。而ARIMA法由于不需要对时间序列的发展模式作先验假设，同时此方法本身保证可通过反复识别修改，直至获得满意的模型，因此适合于各种类型的时间序列数据，是一种精确度相当高的短期预测方法。三是建模的基本思想不同。传统法建模的基本思想是：认为事物的变化是渐进式而不是跳跃式的，影响因素基本不变；ARIMA法建模的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，序列值虽然具有不确定性， 但整个序列的变化却有一定的规律性，可以用相应的数学模型近似描述，这样就可以从时间序列的过去值及现在值预测其未来值。
