【摘 要】
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随着生活水平的不断提升,人们对于生活品质的要求也越来越高。然而,城市化、工业化进程的快速发展导致了城市能源消耗速度的快速提高,造成了以可吸入颗粒物、氮氧化物、硫化物为主的大气污染问题日趋严重,雾霾越来越多地笼罩着我们的城市,严重地影响了人们的身体健康和日常生活。因此,对于空气质量的实时查询和及时预测分析成为了人们的迫切需求。目前我国在各省市都开展了大规模的基础设施建设,力求实现对各区域环境空气质量
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随着生活水平的不断提升,人们对于生活品质的要求也越来越高。然而,城市化、工业化进程的快速发展导致了城市能源消耗速度的快速提高,造成了以可吸入颗粒物、氮氧化物、硫化物为主的大气污染问题日趋严重,雾霾越来越多地笼罩着我们的城市,严重地影响了人们的身体健康和日常生活。因此,对于空气质量的实时查询和及时预测分析成为了人们的迫切需求。目前我国在各省市都开展了大规模的基础设施建设,力求实现对各区域环境空气质量和主要空气污染源监测的基本覆盖,环境保护部可以获得大量环境空气质量和空气污染物的实时动态监测数据,这给对空气质量数据的研究提供了很好的数据基础。本文设计与开发了一个基于时间序列ARIMA预测模型的空气质量监测与分析系统。该系统首先通过定时任务触发的方式采集中国环境保护部数据中心每小时发布的数据（包括空气质量指数（AQI）,具体污染物如SO2和SO3,以及PM2.5指数等）,进而利用AmCharts图表组件渲染,形象简洁地以不同粒度展示了城市、区域、全国的历史和当前空气质量情况。同时,该系统结合ARIMA预测模型,通过程序实现了对未来空气质量情况的自动化预测,改变了需人工拟合模型的现状。本系统采用Java语言开发,基于B/S模式,采用标准的数据层+逻辑层+展现层的三层架构,使用MVC模式的设计思想,并结合了Spring和Hibernate等框架进行了实现。与目前现有的墨迹天气等天气监测系统相比,本文工作的主要创新之处有:1.专注于空气质量而非天气状况的监控,并运用最新的前端可视化技术,用户体验有很大程度的提升2.以程序方式实现了 ARIMA预测模型,从而将实时监控与未来预测结合,扩展了系统的应用范围通过本系统,用户可以查询所处城市的最新的空气质量状况,同时还可以总览全局,监测不同粒度的区域空气质量状况。同时,通过本系统对未来空气质量状况的分析预测,放眼未来,实现监测与分析的共同目标,从而验证了本文工作的有效性。
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