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        基于ARIMA模型的PM2.5濃度預(yù)測分析

        2018-01-02 11:55:50莊詩佳周航林書凝
        科學(xué)與財(cái)富 2018年33期
        關(guān)鍵詞:波動性波動季節(jié)

        莊詩佳 周航 林書凝

        摘 要:近年來,霧霾成為影響人們健康的主要因素。本文通過對歷年P(guān)M2.5濃度的分析與預(yù)測,建立ARIMA預(yù)測模型。分析了各季節(jié)的濃度規(guī)律,得到了各城市均滿足冬高夏低的規(guī)律,并在各季節(jié)中對PM2.5濃度起伏周期進(jìn)行了分析以及提取??紤]到數(shù)據(jù)的波動性較大,本文利用移動平均法將數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,最后建立分段ARIMA模型對濃度進(jìn)行預(yù)測。

        關(guān)鍵詞:PM2.5濃度 ARIMA模型 預(yù)測

        引言

        2013年1月1日,我國環(huán)保部開始正式將PM2.5列入空氣檢測指標(biāo)中,PM2.5成為了一個(gè)重要的檢測空氣污染程度的指數(shù)。PM2.5來源主要是自然和人為兩種。自然過程如塵土、森林火災(zāi)、細(xì)菌等均可產(chǎn)生PM2.5。而其絕大部分來自人類的生產(chǎn)生活過程,化石燃料的燃燒、機(jī)動車尾氣的排放、生物質(zhì)燃燒等均會產(chǎn)生PM2.5。PM2.5不僅會影響環(huán)境,造成大氣污染,更重要的是長期吸入PM2.5會對人體造成極大的危害,甚至?xí)黾又虏『退劳龅母怕省?/p>

        1 PM2.5濃度數(shù)據(jù)季度變化

        為了研究各城市PM2.5濃度數(shù)據(jù)的季度變化,以2014年為例,繪制出各城市各月份PM2.5濃度箱線圖,以重慶和烏魯木齊為例,如下圖所示。

        由上圖可知,2014年兩個(gè)城市各月份PM2.5濃度呈明顯的U字型。其中冬季(12月、1月、2月)PM2.5濃度最高;夏季PM2.5濃度最低;春季中3月PM2.5濃度較高,4月和5月較低;秋季中11月PM2.5濃度較高,9月和10月較低。

        對于2014年的其他城市和2015年、2016年的各城市的各月份PM2.5濃度也有類似的特征。通過分析上述結(jié)果,可以看出冬季是空氣質(zhì)量最差的季節(jié),這與冬季氣溫最低有關(guān),大部分地區(qū)冬季主要依靠燃煤供暖;而夏季植物茂盛,有著很強(qiáng)的吸附和凈化作用,而且頻繁的大風(fēng)和降雨天氣有利于PM2.5的擴(kuò)散和清除;而春季和秋季屬于過渡季節(jié),故PM2.5濃度介于冬夏兩季之間。

        2 PM2.5濃度波動周期分析

        首先取出每一個(gè)局部振蕩上的峰值點(diǎn),將這些散點(diǎn)連成線繪制成峰值圖,用峰值圖中的波動周期近似代替原圖中的波動周期。用該方法處理2014年春季北京PM2.5濃度變化的折線圖,繪制如下的峰值圖。

        從上圖可明顯看出,2014年春季(92天)北京PM2.5濃度峰值的折線圖中共有7個(gè)峰值,因此波動周期約為13天。用同樣的方法計(jì)算出2014年四季各城市的PM2.5濃度波動周期,如下表所示。

        由結(jié)果可知,2014年各城市秋季和冬季的波動周期較長,約為14天;春季和夏季的波動周期較短,約為11天??捎孟嗤椒ㄓ?jì)算得到2015年和2016年四季各城市的PM2.5濃度波動周期。

        3 基于ARIMA模型的PM2.5濃度預(yù)測

        考慮到數(shù)據(jù)波動性較大,會導(dǎo)致利用時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測的難度大,因此本文對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下兩步操作:

        (i)分季節(jié)處理:考慮到各季節(jié)PM2.5濃度整體水平相差較大,因此分春夏秋冬四季,利用ARIMA模型分別進(jìn)行預(yù)測;

        (ii)除噪處理:由于數(shù)據(jù)波動性較大,對于不同年份各季節(jié)的PM2.5濃度,以各年四季各個(gè)城市的波動周期為步長,用移動平均法對其進(jìn)行除噪處理。

        為了提高估計(jì)量的準(zhǔn)確性和該組合的擬合優(yōu)度,本文利用AIC信息準(zhǔn)則來確定p,q的值,即選擇合適的p,q,使得AIC=nIn(σε )2+2(p+q+1)達(dá)到最小值。

        經(jīng)過不斷嘗試,計(jì)算得當(dāng)p=3,q=1時(shí),AIC最小。即用ARIMA(3,1)對2014年春季北京的PM2.5濃度進(jìn)行預(yù)測。

        確定模型階數(shù)后用SPSS軟件對參數(shù)進(jìn)行擬合并預(yù)測得到擬合結(jié)果為:

        wt-1.766wt-1+1.205wt-2-0.362wt-3=4.421+0.052εt-1

        結(jié)論

        本文在進(jìn)行動態(tài)分析的過程中,考慮到了數(shù)據(jù)年度的變化、季度的變化以及每天的變化規(guī)律,分析全面,并且結(jié)合實(shí)際情況對數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的規(guī)律進(jìn)行了合理性分析。

        參考文獻(xiàn):

        [1]周明華.MATLAB實(shí)用教程[M].杭州:浙江大學(xué)出版社,2013.

        [2]姜啟源.數(shù)學(xué)模型[M].北京:高等教育出版社,2011.

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