摘要
低能见度严重影响飞机起飞和着陆安全,空气污染程度是造成低能见度的一大诱因,而空气质量指数(AQI)能有效地反映一个地区空气污染程度和能见度好坏。利用西安市阎良区2014~2018年逐小时空气质量指数(AQI)监测数据,基于ARIMA自回归移动平均时间序列模型,对阎良机场所属地区AQI数据进行拟合和预测,并对AQI数据季节性特征进行了分析。结果表明:西安市阎良区AQI值具有明显的季节性特征,冬季(12月、1月、2月)因气候干燥少雨雪,且到了取暖季节,空气污染加剧,AQI值波动剧烈,其余季节AQI值在100上下波动,趋于平稳;ARIMA(3, 1, 2)时间序列模型能有效拟合阎良区空气质量指数,并对未来AQI指数发展趋势进行预测。针对空气污染影响下的低能见度天气,ARIMA时间序列模型可以实现提前预警,从而避免低能见度对飞行安全的危害。
