【摘 要】
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目的建立深圳市大气细颗粒物(PM2.5)时间序列分析的自回归移动平均模型（ARIMA）,预测深圳市大气PM2.5浓度变化趋势,为公众健康出行提供科学依据。方法收集深圳市2016年大气PM2.5
【机 构】
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深圳市南山区疾病预防控制中心环境卫生科; 四川大学华西公共卫生学院(华西第四医院);
【基金项目】
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深圳市科技创新委员会科技计划项目(项目编号:JCYJ20170306103652632);深圳市卫生计生系统科研项目(项目编号:201607065)
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目的建立深圳市大气细颗粒物(PM2.5)时间序列分析的自回归移动平均模型（ARIMA）,预测深圳市大气PM2.5浓度变化趋势,为公众健康出行提供科学依据。方法收集深圳市2016年大气PM2.5逐日监测数据构建ARIMA预测模型,对建立的模型进行参数估计、模型诊断,选择最优预测模型。利用构建的最佳模型对深圳市2017年1月1日-2017年1月5日大气PM2.5逐日浓度进行预测,并对预测效果进行评价。结果 ARIMA（2,1,2）模型为深圳市大气PM2.5浓度最优预测模型,其最小赤池信息量准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）值分别为2 683.51、2 703.01,模型残差序列的Ljung-Box统计量χ2=0.018,差异无统计学意义（P=0.894）,提示残差为白噪声序列,模型拟合良好。深圳市2017年1月1日-2017年1月5日大气PM2.5浓度监测值与预测值的平均相对误差为15.6%,实际值均在预测值95%可信区间内。结论ARIMA（2,1,2）模型能较好地模拟深圳市大气PM2.5变化趋势,具有良好的预测效果。
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