查看更多>>摘要:为了解阿拉尔市大气颗粒物PM10、PM2.5的污染状况,便于合理制定大气污染治理措施.本文收集阿拉尔市2017-2023 年PM10、PM2.5的监测数据,构建季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型,系统性分析了阿拉尔市大气颗粒物PM10和PM2.5浓度的变化特征,并预测未来变化趋势.研究结果表明:阿拉尔市的大气颗粒物PM10、PM2.5 的质量浓度较高,且呈现明显的季节性变化;基于SPSSAU软件自动寻优的大气颗粒物PM10、PM2.5 最优化模型分别为SA-RIMA(0,0,0)(2,0,0)12和SARIMA(1,0,0)(3,0,0)12;运用最优模型对阿拉尔市2023 年大气颗粒物PM10、PM2.5的月平均进行拟合与比对发现,总体相对误差在15%以内,一定程度上反映了模型的拟合效果良好;运用最优模型对阿拉尔市2024 年大气颗粒物PM10、PM2.5质量浓度进行预测发现,预测值与2024 年 1-6 月实测值吻合度较好,进一步表明该模型的准确性.以上研究结果得出,SARIMA(0,0,0)(2,0,0)12和SARIMA(1,0,0)(3,0,0)12 适用于阿拉尔市大气颗粒物的污染状况预测,可为阿拉尔市大气颗粒物污染的环境调控策略提供技术参考.