Analysis and Prediction of PM2.5 in Yangzhou Based on ARIMA Model

针对扬州市PM浓度变化的时间序列分布特征，应用求和自回归移动平均（ARIMA）模型，分别预测扬州市1月、4月、7月和10月每月的1—5日的PM日均浓度，结果表明，所预测天数中约60%的PM日均浓度与实测值较接近，但仍有极个别天数的PM日均浓度存在较大偏差，说明运用ARIMA模型对扬州市PM浓度进行预测总体上是可行的，兼顾其他模型进行综合预测可获得更为满意的结果。