本实验希望通过对时间序列模型进行分析，预测未来30年内年平均气温及年降水量的趋势变化，为后续的研究提供理论基础。通过对贡布红杉树木年轮标准年表（STD）建立时间序列模型，运用ARIMA模型分析与STD相结合分析其趋势变化，并运用该模型进行时间尺度上的科学预测。样芯间的相关系数为0.319，表明各样芯之间的树轮宽度变化具有较好的一致性。平均敏感度为0.122，说明年轮个体的高频波动信号相对较弱。信噪比为19.538且样芯总体代表性为0.911均超过理论的最低阈值；气温与降水对树木径向生长有着明显的滞后性，前一年9月及当年8月气温与树木径向生长有着显著的正相关（P<0.05），而当年1月及11月气温对树木径向生长有着显著的负相关（P<0.05）；降水对树木径向生长同样表现出相关，前一年11月降水与树木径向生长之间有着正相关（P<0.05），当年1月降水与树木径向生长之间表现出负相关（P<0.05）。通过模型推测在未来30年内研究区域贡布红杉径向生长将会降低，并推测在研究区域内生长季（8～9月）气温将会下降，非生长季（1月及11月）气温将会上升。