自相关性数值越接近于 1，通常表明以下几点：

1. 强正相关

- 自相关系数接近于 1 表示当前值与其滞后值之间存在强正相关关系。这意味着，当当前值较高时，之前的值也倾向于较高，反之亦然。

2. 时间序列的持久性

- 如果自相关性较高，表明时间序列数据具有持久性（persistence），即当前的状态可能会持续影响未来的状态。这在许多实际场景中很常见，比如股票价格、气温等。

3. 数据的趋势性

- 自相关系数接近于 1 可能表明时间序列存在趋势，例如长期上升或下降的趋势。这样，过去的值会对当前值产生显著影响。

4. 周期性或季节性

- 在某些情况下，自相关性接近于 1 可能与数据中的周期性或季节性模式有关，尤其是在短期滞后期上。

5. 需要小心的多重共线性

- 在回归分析中，如果一个特征与其滞后特征高度相关，可能会导致多重共线性问题，从而影响模型的稳定性和解释性。

自相关性数值越接近于 1，意味着时间序列中当前值与过去值之间的关系越强，反映了数据的内在结构特征。在建模和分析时，这种信息非常重要，有助于选择合适的模型和分析方法。

10分钟内的自相关性系数与1小时内的自相关性系数可以进行对比，但需要注意以下几点：

1. 时间尺度的影响
时间范围不同：10分钟和1小时的时间窗口意味着分析的时间尺度不同。短时间窗口可能捕捉到更细微的变化和短期波动，而较长的时间窗口则可能反映出更长期的趋势和周期性。
2. 自相关性特征
短期 vs. 长期相关性：10分钟的自相关性可能会显示出快速的波动和短期内的相关性，而1小时的自相关性可能更能体现出趋势或周期性。例如，短期内可能会有噪声影响，而在较长时间内，这些噪声可能被平滑掉。
3. 数据平稳性
平稳性检验：在进行自相关性分析时，确保数据的平稳性是重要的。如果10分钟和1小时的数据在平稳性上存在显著差异，可能会影响自相关系数的对比。
4. 业务背景
具体场景应用：在某些应用场景中，短期和长期自相关性可能具有不同的业务含义。例如，在金融市场中，10分钟的自相关性可能与高频交易策略相关，而1小时的自相关性则可能与日内交易或投资策略相关。
5. 可比性
可比性存在：尽管时间尺度不同，两个自相关系数仍然可以进行对比，以检测是否存在短期与长期之间的相关性变化。如果短期自相关性较强，而长期自相关性较弱，可能表明数据的短期波动性较大。

10分钟内的自相关性系数与1小时内的自相关性系数可以进行对比，但需要考虑时间尺度的差异、数据特性以及业务背景等因素。这样的对比可以帮助理解数据的动态特征和潜在趋势。