在我国主要自然灾害过程中，旱灾与其他自然灾害相比其发生频繁、涉及面比较广，而且历时时间也比较长，这对农业的影响后果是十分严重的。而在旱情分析众多因素中，土壤墒情的变化趋势是十分有意义的。通过分析和预测土壤含水率的变化,可以预知作物的受旱情况,科学指导农业灌溉和抗旱救灾,为农业估产和旱灾损失评估提供依据。墒情与旱情信息管理系统可以对土壤墒情进行管理分析，为防旱措施的制定提供有效的数据帮助。
　　
    时间序列分析主要是采用参数模型对所观测到的有序的随机数据进行分析与处理的一种方法。目前,时间序列分析的方法主要应用在医学、金融及各种工程应用领域。在土壤水分动态模拟方面,在北方气候条件下康绍忠对较厚土层用提取周期趋势的方法作了土壤水分动态的随机模拟研究,取得了一定的效果。在三峡库区,采用时间序列的自回归建模方法对紫色土丘陵旱坡地土壤水分动态进行了模拟和预测。为了能够预测土壤墒情的变化趋势,采用了时间序列的线形模型进行了研究,并用实测数据与模型的预测数据相比较,结果显示时间序列线形模型能良好地拟合与预测土壤墒情的变化趋势,有实际的应用价值。墒情与旱情信息管理系统也一种比较直观的简便的对土壤墒情进行分析的系统。
　　
    时间序列分析模型实际上是一种自回归模型,即未来数据与历史数据之间存在自相关关系,建立反映这种自相关关系的模型就可以对系统的未来情况进行预测。为了提高土壤墒情预报结果的准确性,在实际应用中可采取多种预测方法,相互验证。但其不能反映未来长时间的土壤墒情,因而只适合对未来趋势做短期预测。但它对资料的要求比较单一,只需要变量本身的历史数据,因而在实际情况中有着广泛的适用性。
　　
    墒情与旱情信息管理系统在实验区的测定管理，与利用时间序列线形方法对实验区土壤墒情建立预测模型,从预测结果可以看出,所建模型具有较好的适应性和预报精度且拟合效果较好,说明这种预测方法有一定的实用性,并对今后开展其他地区土壤墒情预报提供科学依据。