刘玲，宋马林

(安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠　233030)



基于ARMA模型的南京市PM2.5浓度分析与预测

刘玲，宋马林*

(安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠233030)

[摘要]针对PM2.5浓度的时间分布，运用南京市2014年PM2.5日浓度时间序列，利用时间序列分析的Box-Jenkins建模思想，结合EViews7得到符合南京市PM2.5浓度变化的ARMA(5,3)模型，并预测出2015年1月1日至5日的PM2.5浓度，通过与实际数据相对照，发现模型具有较好的拟合性，适用于大气中PM2.5浓度分析与预测.

[关键词]PM2.5；时间序列；EViews7；ARMA模型；预测

0引言

大气为地球上的生命繁衍以及人类发展提供了理想的环境.它的状态和变化，无时无刻影响着人类的生产、生活甚至生存.近年来，随着经济的迅猛发展，大气污染问题也越来越严重.空气质量问题已然是政府、环境保护部门和全国人民关注的热点问题.据中国国家发展和改革委员会2013年7月11日在官方网站上公布的一份报告披露：自2013年初以来，中国发生大范围持续雾霾天气.据统计，我国约1/4的国土面积、6亿人受到雾霾的影响，包括华北平原、黄淮、江淮、江汉、江南、华南北部等地区[1]，其中，PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”.

大气中PM2.5的污染已经引起了国内外环境和大气科学家的广泛关注，其中以美国对于PM2.5的研究开展得最早，也最为深入.中国对于PM2.5等颗粒物的研究起步相对较晚，近年来由于空气污染日益严重，国内的研究工作越来越受到重视.前期研究工作主要是分析PM2.5的浓度特征以及成分和来源，杨凌……