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摘要：PM2.5(細顆粒物)因為其粒徑小，易吸附有毒物質(zhì)且在大氣中停留時間長傳播范圍廣，被認為是造成霧霾天氣的主要原因。眾所周知，PM2.5指數(shù)（細顆粒物指數(shù)）是一個可以有效的測量和控制空氣污染程度的數(shù)據(jù)。本文利用北京市2016年1月1日—2018年3月18日的PM2.5指數(shù)逐日數(shù)據(jù)，構(gòu)建適合北京市PM2.5指數(shù)預(yù)測的自回歸移動平均模型(ARIMA)并進行預(yù)測。同時也建立了PM2.5指數(shù)與其他污染指標(biāo)的多元線性回歸模型。為有效的治理和控制空氣污染提供科學(xué)依據(jù)。結(jié)果顯示在未來一個月，PM2.5指數(shù)會持續(xù)走高。PM2.5指數(shù)與PM10指數(shù)，二氧化氮氣體（NO2）,一氧化碳氣體（CO）,臭氧（O3）各變量都有真實的回歸關(guān)系，尤其一氧化碳氣體（CO）的相關(guān)系數(shù)最高，即一氧化碳氣體（CO）對PM2.5指數(shù)的影響最大。 關(guān)鍵詞：PM2.5指數(shù), ARIMA模型, 預(yù)測, 其他污染指標(biāo)，多元回歸分析
目錄 摘要 Abstract 前言4 第一章 我國霧霾以及PM2.5指數(shù)現(xiàn)狀簡析6 第二章 北京PM2.5指數(shù)統(tǒng)計分析8 第一節(jié) ARIMA模型理論簡介8 第二節(jié) 模型的建立及優(yōu)化9 第三節(jié) 北京PM2.5指數(shù)的預(yù)測17 第三章 回歸分析19 第四章 對于北京霧霾天氣治理的可行性建議24 主要參考文獻26 致謝27 附錄28 第一節(jié)原始程序28 第二節(jié)程序52 |
