农业灾害研究
農業災害研究
농업재해연구
JOURNAL of AGRICULTURAL CATASTROPHOLOGY
2015年
7期
34-35,39
,共3页
杨宁%李双金%王明毅%冀德刚
楊寧%李雙金%王明毅%冀德剛
양저%리쌍금%왕명의%기덕강
空气质量%时间序列分析%SPSS%ARIMA模型
空氣質量%時間序列分析%SPSS%ARIMA模型
공기질량%시간서렬분석%SPSS%ARIMA모형
Air quality%Time series analysis%SPSS%ARIMA model
通过分析北京古城2014年4月8日至7月14日连续14周污染指标PM10的监测数据,运用时间序列分析方法,借助SPSS软件对未来2周即2014年7月15—28日空气污染物变化情况进行了预测。通过Ljung-Box Q检验以及拟合统计量R2说明ARIMA模型预测效果很好,能用来对未来空气污染物的变化规律进行很好的描述,具有推广价值。
通過分析北京古城2014年4月8日至7月14日連續14週汙染指標PM10的鑑測數據,運用時間序列分析方法,藉助SPSS軟件對未來2週即2014年7月15—28日空氣汙染物變化情況進行瞭預測。通過Ljung-Box Q檢驗以及擬閤統計量R2說明ARIMA模型預測效果很好,能用來對未來空氣汙染物的變化規律進行很好的描述,具有推廣價值。
통과분석북경고성2014년4월8일지7월14일련속14주오염지표PM10적감측수거,운용시간서렬분석방법,차조SPSS연건대미래2주즉2014년7월15—28일공기오염물변화정황진행료예측。통과Ljung-Box Q검험이급의합통계량R2설명ARIMA모형예측효과흔호,능용래대미래공기오염물적변화규률진행흔호적묘술,구유추엄개치。
Based on the analysis of monitoring data on PM10 pollution index-es of six regions in Beijing from April 8 of 2014 to July 14 of 2014, this article adopted time series analysis method to forecast the change of air pollutants in the next two weeks (July 15 of 2014 to July 28 of 2014) with the help of SPSS. It was indicated that the predicted effect of ARIMA model was very good through the Ljung-Box Q test and fitting statistic R-square. The ARIMA model could be used to describe the change rules of air pollutants in the future, and was worth popularizing.