时间序列分析在大气环境中的应用  

作　　者：樊敏[1] 顾兆林[1] 

机构地区：[1]西安交通大学人居环境与建筑工程学院

出　　处：《资源环境与发展》2010年第1期19-22,共4页 Resources Environment and Development

摘　　要：以西安市2004—2008年PM10月平均浓度时间序列为例,应用小波分解和重构对PM10浓度时间序列的变化进行了分析,得到了PM10的年变化趋势和突变特征。将时间序列平稳化预处理后,根据时间序列的自相关和偏自相关图进行判断,得到合适的时间序列模型ARIMA(1,1,1)(2,0,0)S,然后进行参数估计得到模型的各个参数。利用得到的模型对2009—2010年西安市PM10浓度值进行预测,研究结果表明,将小波分析和ARIMA(1,1,1)(2,0,0)S应用于大气污染物浓度时间序列的分析是可行的。

关 键 词：PM10 时间序列 小波分析 ARIMA(1 1 1)(2 0 0)S模型 预测 

分 类 号：X16[环境科学与工程—环境科学]