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基于时空模型的PM_（2.5）预测与插值

来源 :江苏师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：king4978

【摘 要】

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PM_(2.5)已对我国的空气质量构成了严重威胁,对其预警、预报具有重要的意义.由于PM_(2.5)数据同时具有时间与空间属性,而目前的研究缺少对其时空属性的探索与挖掘.以2015年10~12月华北地区58个城市的日均PM_(2.5)浓度数据作为实验数据,利用时空自回归移动平均(STARMA)模型及只考虑时间属性的自回归移动平均(ARMA)模型对PM_(2.5)进行预测,并利用时空克里金插值与只考

【作 者】

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徐文 黄泽纯 张倩宁 

【机 构】

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武汉大学测绘学院,西南交通大学地球科学与环境工程学院,西南交通大学髙速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合实验室,西南交通大学轨道交通安全协同创新中心

【出 处】

：

江苏师范大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2016年27期

【关键词】

：

PM_(2.5)时空分析 时空自回归移动平均模型 时空克里金插值 PM_（2.5） data space-time analysis STARMA model 

【基金项目】

：

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2682014CX017）,长江学者和创新团队发展计划资助项目（IRT13092）

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PM_(2.5)已对我国的空气质量构成了严重威胁,对其预警、预报具有重要的意义.由于PM_(2.5)数据同时具有时间与空间属性,而目前的研究缺少对其时空属性的探索与挖掘.以2015年10~12月华北地区58个城市的日均PM_(2.5)浓度数据作为实验数据,利用时空自回归移动平均(STARMA)模型及只考虑时间属性的自回归移动平均(ARMA)模型对PM_(2.5)进行预测,并利用时空克里金插值与只考虑空间属性的普通克里金插值对PM_(2.5)进行插值.结果表明,STARMA模型与ARMA模型的预测相比

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