利用不同建模方法对印度封锁措施空气污染的时空影响进行统计评估
应用统计
2024-09-02 v1
摘要
空气污染的主要贡献者之一是颗粒物（PMxy），它引发多种与 COVID-19 相关的疾病，如呼吸系统和心血管疾病。因此，对颗粒物以及直径小于 2.5 微米的全部气溶胶粒子质量浓度（PM2.5）进行时空趋势分析，对于控制患者共病风险因素至关重要。封锁在控制 COVID-19 病例以及包括颗粒物在内的空气污染方面发挥着重要作用。本研究旨在通过各种统计建模方法，分析封锁对控制印度大都市空气污染的影响。文献中多数研究文章假设响应变量与协变量之间存在线性关系，并在模型中采用独立同分布误差项，这可能并不适合分析此类空气污染数据。在本研究中，我们对 2019 和 2020 年各主要活动区的每日 PM2.5 排放进行了模式分析。通过度量封锁效应，我们还考虑了季节性影响。
引用
@article{arxiv.2203.06499,
title = {Statistical assessment of spatio-temporal impact of lockdown on air pollution using different modelling approaches in India},
author = {Debjoy Thakur and Ishapathik Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.06499},
year = {2024}
}