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## 题目1
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### 结果分析：
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#### 折线图
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从图中标准化后的空气质量指标小时均值变化趋势可见，各指标在 24 小时时间维度上呈现一定周期性特征：
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各指标在每日相同时段表现出规律性波动，如部分指标于特定小时（如 19—23 时）出现标准化值峰值，在其他小时（如 4—5 时）形成谷值，且 “波峰 — 波谷” 的波动模式在每日 24 小时周期内稳定重复。这种以自然日为单位、在相同日时段内可重复的规律性变化，一定程度上体现了空气质量指标小时均值以 24 小时为周期的周期性特征，反映出其变化遵循固定时间循环规律。
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#### ACF图
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1. 在 O3 ACF 图中，自相关系数呈现规律性波动：滞后 24 小时、48 小时、72 小时处多次显著超出置信区间（阴影区域），形成明显峰值，且峰值间隔固定为 24 小时。这直接表明 O3 指标的小时均值变化存在 24 小时周期性，即数据以自然日为周期循环波动，符合 “日周期” 特征。
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2. NO2 ACF 图中，自相关系数出现一定起伏波动，尤其在滞后 12 小时、24 小时等间隔处，呈现相对规律的波动趋势。尽管规律性弱于 O3，仍暗示 NO2 指标可能存在周期性，需结合其他分析进一步验证。
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3. AQI、PM2.5、PM10、CO、SO2 的 ACF 图中，自相关系数随滞后小时数增加逐渐衰减，未出现如 O3 般规律的周期性峰值，也无固定间隔的显著波动，说明这些指标在 72 小时滞后范围内，周期性特征不明显。
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## 题目2
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### 热力图解读
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热力图显示了各指标之间的相关性。颜色越深表示相关性越强，颜色越浅表示相关性越弱，偏红色表示正相关，偏蓝色表示负相关。
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1. 图形大致可分为四个部分：
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- 左上角的颜色较深的矩形反映了AQI与数个观测指标（污染物）的关系。
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- 右上侧有一些颜色较深的区块，可能反映了污染物（如CO、NO2、O3）浓度与环境因素（如温度、湿度、风速）的相关关系。
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- 中心与中心正右侧的深色区块反映温度与气压间的强负相关关系。
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- 右下角的颜色较深的矩形主要反映各环境指标间的相关关系。
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2. 空气质量指数（AQI）与PM2.5、PM10有很强正相关关系，与CO、NO2、SO2呈现较强正相关关系。同时跟VV（水平能见度）有较强负相关关系。后者的原因显然。经过查阅资料，前者数个指标本就为AQI的计算所考虑的指标，而同为考虑指标的O3相关性低，不知道为什么，需要进一步调研。
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3. 小时（hour)与O3等指标呈现一定正相关关系，这或许反映O3浓度变化具有日周期。且与U（地面高度2米处的相对湿度）等指标呈现一定负相关关系。
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### 主成分分析解读
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1. 检验指标：
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- KMO值: 0.762>0.7。
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- 巴赫利特检验卡方值: 90424.712, p值: 0.0，显著。
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- 提取5个特征值大于1的因子作为主成分，累积方差贡献率为78.89%。
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- 检验效果较好，说明数据适合主成分分析降维。
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2. 旋转载荷矩阵解读：
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1) Factor1（温度气压因子）
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- 高载荷变量：
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Tn (-0.963), T (-0.958), Tx (-0.954), P (0.924), Po (0.921), Td (-0.898)
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- 物理意义：
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主要反映温度（T, Tn, Tx）和气压（P, Po）相关指标的强负相关关系（温度越高，气压越低）。
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2) Factor2（颗粒物污染因子）
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- 高载荷变量：
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AQI (0.967), PM10 (0.933), PM2.5 (0.879)
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- 物理意义：
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直接反映空气质量指数（AQI）和颗粒物污染（PM10, PM2.5），空气质量问题代表颗粒物污染主导。
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3) Factor3（大气条件与污染物因子）
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- 高载荷变量：
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U (-0.824), Ff (0.772), NO2 (-0.728), CO (-0.695), VV (0.667)
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- 物理意义：
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风速增加（Ff）与相对湿度（U）负相关，与能见度（VV）正相关。
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同时风速增加（Ff）与污染物浓度（NO2、CO负载荷）的负相关关系可能暗示了风对大气污染物的扩散作用。
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4) Factor4（因子）
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- 高载荷变量：
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Pa (-0.747), SO2 (0.694)
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- 物理意义：难以解释。
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5) Factor5（降水因子）
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- 高载荷变量：
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RRR (0.819), tR (0.512)
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- 物理意义：
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直接反映降水量（RRR）和降水时间（tR）。
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6) 交叉载荷与特殊变量
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- O3（臭氧）：在Factor1和Factor3上均有载荷，可能需结合气象与化学机制进一步分析。
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- VV（能见度）：受Factor3（风速）和Factor2（颗粒物）共同影响，符合实际物理规律。
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## 题目3
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### SARIMA模型解读
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### XGBOOST模型解读
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1. 该模型使用历史AQI数据，并进行周期性编码和滞后特征构建（3小时粒度的滞后特征（最多7天）），作为特征工程。
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2. 每次预测均采用该时间点以前的真实数据，即每次预测均为单步预测。
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3. 使用随机搜索法参数调优。
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4. 评估指标：效果很好
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- RMSE: 11.815
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- R-squared: 0.929
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- MAE: 7.722
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5. 预测图：
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6. 重要特征：观察图，AQI_lag_1最为重要，即该时刻的AQI主要由前1个观测时刻决定。AQI_lag_21也较为重要。day_of_week显示影响较小，但不是完全没有。
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7. 其实也做了利用递归直接预测一整个月的，效果看图就很明了了 |