苏州市空气质量的时间序列变化过程研究

摘要

城市空气质量水平是以空气质量指数(API)来表征的,API的时空变化可以反映城市空气质量的变化过程。文章以苏州市2002～2007年各月API值为研究对象,将其构成一组时间序列,采用时间序列理论中的小波分析原理和差分自回归滑动平均模型(ARIMA)原理对这组API序列进行趋势的辨识和数值预测,结果表明(1)苏州市近年来的空气质量水平不断提高,并将稳定保持在一个良好的水平上;(2)差分自回归滑动平均模型ARIMA(2,2,2)在拟合该地区API值时间尺度上的变化趋势效果较好,能够较好的预测苏州市月空气质量水平。