期刊专题

10.13671/j.hjkxxb.2017.0346

基于SARIMA模型和普通Kriging法对杭州市主城区PM2.5短期预测和制图

引用
基于SAPIMA模型对杭州市主城区内的7个站点和周边3个站点的PM2.5浓度进行4h平均的短期预报,并利用普通Kriging法对杭州市主城区PM2.5进行空间插值和制图.在建立SARIMA模型时,用批量自动化的方法,使用R语言编程对夏季和冬季各360期的数据进行SARIMA(P,d,q)×(P,D,Q)6模型的参数的确定和拟合,来预测下一期的值.在10个站点分别进行120期的预测,做出真实与预测的时间序列图,在精度分析中,夏季和冬季PM2.5浓度总体的平均绝对误差(MAE)分别为8.4μg·m-3和14.8 μg·m-3.在ArcGIS中,对每期的数据使用普通Kriging法,用球面模型拟合半变异函数,决定各个站点的权重,来对杭州市区内未知空间样点进行插值,最后生成完整的杭州市主城区PM2.5短期预测图.本研究创新性地将SARIMA模型广义化运用到小尺度时间序列中,预报效果较好,并且批量自动化预测和制图的方法,可为今后的预测制图产品化提供技术支持.

SARIMA模型、PM2.5、普通Kriging法、杭州市、预测、制图

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X513(大气污染及其防治)

国家自然科学基金No.41671399Supported by the National Natural Science Foundation of China41671399

2018-02-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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环境科学学报

0253-2468

11-1843/X

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2018,38(1)

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国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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