根据10年来的某地人口总数数据，该数据有两个属性year表示年份，sum表示数量，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，

好的，下面是一份基于ARIMA模型的Python代码，用于预测10年后该地人口总数：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取数据集
data = pd.read_csv('population.csv', parse_dates=['year'], index_col='year')

# 拆分训练集和测试集
train_data = data.iloc[:-10]
test_data = data.iloc[-10:]

# 训练模型
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1))
results = model.fit(disp=-1)

# 预测未来10年
forecast_data = results.forecast(steps=10)[0]

# 可视化结果
plt.plot(train_data, label='Training Data')
plt.plot(test_data, label='Testing Data')
plt.plot(test_data.index, forecast_data, label='Forecasted Data')
plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，这份代码使用了statsmodels库中的ARIMA模型来进行预测，并且假设数据是平稳的。因此，在实际应用中，可能需要对数据进行平稳性检验和差分处理等操作。