基于ARIMA模型对扬州市PM2.5的分析和预测

• 作者: 杨茜雯 朱萌
• 来源期刊: 黑龙江环境通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: PM2.5 时间序列 ARIMA模型 分析预测
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 环境监测与评价
• 页码范围: 35-37,40
• 页数: 4页
• 分类号: X831
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-263X.2022.01.012

摘要

针对扬州市PM2.5浓度变化的时间序列分布特征,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型,分别预测扬州市1月、4月、7月和10月每月的1-5日的PM2.5日均浓度,结果表明,所预测天数中约60％的PM2.5日均浓度与实测值较接近,但仍有极个别天数的PM2.5日均浓度存在较大偏差,说明运用ARIMA模型对扬州市PM2.5浓度进行预测总体上是可行的,兼顾其他模型进行综合预测可获得更为满意的结果.