基于时间序列的PM2.5时空插值算法改进研究

该文以成都市及其周边市区分布的环境监测站点作为研究对象，将空气污染物指数作为数据源，进行时间序列平稳性处理，改进了时空插值算法的经典算法——约减法，从而提高了PM_2.5数据插值精度。同时还分析了PM_2.5的自相关特点，对时间序列数据进行分段处理，在自区间内使用函数模型法实现对PM_2.5数据的实时预测。实验表明，对时空插值算法改进后，在进行既往缺失数据修补及实时PM_2.5数据预测时，结果精度及可靠性高。