根据10年来的某地人口总数数据，预测十年后的该地人口总数。给我一份借助arima模型的Python代码，

首先，需要导入相应的Python库：pandas, matplotlib, statsmodels。然后，读取数据并进行预处理，比如将时间列设置为索引，然后使用ADF检验确保数据是平稳的。

接着，可以使用ACF和PACF图像来确定ARIMA模型的参数。最后，使用训练数据拟合ARIMA模型并预测未来十年的人口总数。

以下是一份示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# 读取数据
data = pd.read_csv('population.csv', index_col='Year', parse_dates=True)

# 将时间列设置为索引
data.index.freq = 'Y'

# 确保数据是平稳的
result = adfuller(data['Population'])
print(f'ADF Statistic: {result[0]}\n'
      f'p-value: {result[1]}\n'
      f'Critical Values: {result[4]}')

# 绘制ACF和PACF图像
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12,8))
plot_acf(data, lags=10, zero=False, ax=ax1)
plot_pacf(data, lags=10, zero=False, ax=ax2)
plt.show()

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 0, 0))
results = model.fit()

# 预测未来十年的人口总数
forecast = results.predict(start=len(data), end=len(data)+9, dynamic=False, typ='levels').rename('Forecast')

# 绘制预测结果
ax = data.plot(figsize=(12,8))
forecast.plot(ax=ax, legend=True)
plt.title('Population Forecast for Next 10 Years')
plt.show()

其中，`population.csv` 是包含人口总数数据的CSV文件。使用`ARIMA(data, order=(1, 0, 0))`来创建ARIMA模型，其中`(1, 0, 0)`是指使用AR(1)模型，即自回归系数为1，没有差分和移动平均项。

最后使用`results.predict()`方法来预测未来十年的人口总数，并将预测结果绘制成图表。