文献类型：期刊文章

作　　者：牟敬锋[1] 赵星[2] 樊静洁[3] 严宙宁[1] 严燕[1] 曾丹[3] 罗文亮[1] 范志伟[2]

机构地区：[1]深圳市南山区疾病预防控制中心 [2]四川大学 [3]深圳市妇幼保健院

出　　处：《环境卫生学杂志》

基　　金：深圳市卫生计生系统科研项目(编号:201607065)

年　　份：2017

卷　　号：7

期　　号：2

起止页码：102-107

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目的构建适合深圳市空气质量指数(AQI)预测的自回归移动平均模型(ARIMA),为有效地治理和控制空气污染提供科学依据。方法应用时间序列分析方法对深圳市2014年1月1日—2016年6月30日AQI逐日数据进行分析并建立预测模型,对建立的预测模型进行参数估计、模型诊断、模型评价,选择最优预测模型,利用所得到的模型对2016年7月1日—2016年7月6日AQI进行预测,并评价其预测效果。结果本研究2014年1月—2016年6月共收集了深圳市912个逐日AQI数据,空气质量级别为优、良和轻度污染的比例分别是48.6%、48.4%和3.0%。经平稳性检验,该原始序列适合进行模型拟合,经过模型拟合诊断发现ARIMA(3,0,1)模型为最优模型,赤池信息准则(AIC值)和贝叶斯信息准则(BIC值)最小,分别为7 364.51和7 393.41,Box-Ljung检验结果 Q值为17.48,P>0.05,模型残差为白噪声序列。2016年7月1日—2016年7月6日AQI预测值与实际值的平均相对误差为16.6%,实际值都在95%可信区间内,建立的ARIMA(3,0,1)模型的拟合精度和预测效果较为理想。结论 ARIMA(3,0,1)模型能较好地模拟深圳市AQI变化趋势,有良好的预测效果。

关 键 词：ARIMA模型 AQI  时间序列分析 预测  

分 类 号：X51]