【摘 要】
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2020年开始的疫情对人们的生活产生了巨大的变化,其中国家的管控措施对人们的出行及企业生产均产生了显著影响.因此,研究疫情对空气质量的影响也成为了学者们感兴趣的一个研究话题.本文立足哈尔滨市,研究和量化疫情、供暖和城区改造3个因素对3个空气质量指标AQI,SO2及PM2.5的影响.首先基于回归和ARMA模型,对3个指标的影响做一个简单的判断.结果显示三个因素中,供暖的影响最为显著,疫情次之,因此选
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2020年开始的疫情对人们的生活产生了巨大的变化,其中国家的管控措施对人们的出行及企业生产均产生了显著影响.因此,研究疫情对空气质量的影响也成为了学者们感兴趣的一个研究话题.本文立足哈尔滨市,研究和量化疫情、供暖和城区改造3个因素对3个空气质量指标AQI,SO2及PM2.5的影响.首先基于回归和ARMA模型,对3个指标的影响做一个简单的判断.结果显示三个因素中,供暖的影响最为显著,疫情次之,因此选取这两个影响因素对其建立干预模型.本文采用两种方法建立干预模型,第一种方法直接对哈尔滨的未受到干预影响时期的数据建立ARIMA模型,将其预测值与真实值的差值作为干预影响数据建立干预模型并进行预测.第一种方法是干预分析里的常规做法.但由于干预模型的建立是基于未受干预影响下未来的预测值.通常,该预测值随着预测步长的增长,预测效果逐渐降低.从而使得建立干预模型的数据量过少,影响模型的效果.为此,本文提出了一个改进的干预分析策略,即第二种方法.第二种方法根据DTW算法选取与哈尔滨市非供暖数据最为相似的南方城市数据建立回归模型,将其预测值与真实值的差值作为干预影响数据建立干预模型并进行预测.由于基于回归模型,可以预测较长一段时间里哈尔滨未受干预影响情况下的数据.从而使得建立干预模型具有充分的样本量.本文的实例分析结果显示,改进的干预分析策略能够达到更好的预测效果.
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