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淮安市PM2.5浓度的时间序列分析

时间:2021-06-19 15:09来源:毕业论文
选取淮安市全年的日均PM2.5浓度作为研究对象,运用时间序列分析的方法对PM2.5日均浓度数据进行分析,结合统计软件SPSS,运用ARIMA模型建模法对搜集到的数据进行预测

摘  要:PM2.5粒径小,面积大,活性强,易附带有毒、有害物质且在大气中的停留时间长、输送距离远,因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。细粒子PM2.5的浓度日益成为表征城市大气污染的首要指标,本课题选取淮安市全年的日均PM2.5浓度作为研究对象,运用时间序列分析的方法对PM2.5日均浓度数据进行分析,结合统计软件SPSS,运用ARIMA模型建模法对搜集到的数据进行预测。68653

毕业论文关键词:PM2.5浓度 ,数据分析 ,ARIMA模型

  

Abstract: The particle size of the PM2.5 grain is small, but large in size with strong activity. Besides, the PM2.5 particles have a greater influence of people’s health as well as the atmospheric environmental quality for their easily carrying with the substances which are toxic and hazardous. In addition, those substances stay for a long time in the air and have a long conveying distance. The concentration of the PM2.5 micrometer particles has gradually became the leading indicator that represents the urban atmospheric pollution. This paper select the average daily concentration of the PM2.5 particles of Huai An during the whole year of 2014 as the research object, using the method of time series analysis of PM2.5 daily average concentration data is analyzed, combined with the statistical software SPSS, using ARIMA model to forecast the data collected by the modeling method.

Keywords: particulate matter2.5 , the data analysis ,ARIMA model 

目 录

1  前言 5

2  研究对象与方法 5

2.1 研究对象 5

2.2 研究方法 5

3  数据分析 6

3.1 序列趋势图分析 6

3.2 自相关图和偏自相关图分析 9

4  确定参数和模型 14

5  预测值和实际值对比 17

参 考 文 献 19

致 谢 20

附件 21

1  前言

PM,英文全称为particulate matter(颗粒物)。近年来我国许多城市都出现了不同程度的雾霾现象,这种空气污染的现象往往是由细颗粒物造成的。细颗粒物的主要来源是人类对化石燃料和垃圾的燃烧造成的。科学家用PM2.5表示每立方米空气中这种颗粒的含量,这个含量值越高,就代表空气污染越严重。PM2.5是环境空气中空气云力学当量直径小于或等于2.5微米的颗粒物。它的直径还不到人的头发丝粗细的1/20。它能较长时间 悬浮于空气中,其在空气中含量浓度越高,就代表空气污染越严重。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分,但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比,PM2.5粒径小,面积大,活性强,易附带有毒、有害物质(例如,重金属、微生物等),且在大气中的停留时间长、输送距离远,因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。影响大气PM2.5浓度的气候因素有很多种, 如土地利用类型, 地表植被的覆盖度, 以及天气和气候因素等[1]。其中天气与气候因素包括气温、气压、湿度和风向等。某些研究表明,大气中PM2.5的浓度随着天气与气候因素以及人为因素的变化呈现明显的时空变化规律[2]。本文利用时间序列分析的理论与方法对淮安市2014年全年的日均PM2.5浓度数据进行分析,结合统计软件SPSS[3],运用ARIMA模型建模法对搜集到的数据进行预测。论文网 淮安市PM2.5浓度的时间序列分析:http://www.751com.cn/shuxue/lunwen_77257.html

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