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为了进一步研究空间数据，本文决定以pm2.5数据为例来进行处理。首先基于南京、扬州、无锡三个城市pm2.5数据的横向比较，可知2017年11月30号的异常点是由于空气湿度或节假日的影响。然后对影响空气质量的多个因素进行聚类，发现PM2.5与PM10，风速具有显著相关关系。使用时间序列模型ARIMA（2,1,0）对pm2.5数据作出了短期预测，预测结果与实际结果趋势相同，但不够精确，分析模型的不足，最终提出了改善方法。