Machine learning model to project the impact of COVID-19 on US motor gasoline demand

作者: 欧士琪, 何鑫, 季维奇, 陈威, Sui Lang, 甘宇, 吕子峰, 林镇宏, 邓斯理, Steven Przesmitzki, Jessey Bouchard

来源: Nature Energy

发布日期: 2020-07-24

橡树岭国家实验室、阿美石油、麻省理工学院、密歇根交通部和阿贡国家实验室联合开发了基于机器学习的疫情石油需求分析模型,用以预测新冠疫情及政府公共卫生政策对美国交通能源需求的影响。该模型综合考虑了疫情流行预测模型数据,对未来的燃油需求进行了预测,并发表于《自然∙能源》。研究表明,严厉的公共卫生措施会影响新冠感染比例,同时也会影响人们的出行活动和燃油需求。

橡树岭国家实验室(欧士琪, 第一作者; 林镇宏),阿美石油(何鑫, 通讯作者; Sui Lang; Steven Przesmitzki; Jessey Bouchard),麻省理工学院(季维奇; 邓斯理), 密歇根交通部(陈威)和阿贡国家实验室(甘宇, 吕子峰)联合开发了基于机器学习的疫情石油需求分析(Pandemic Oil Demand Analysis)模型,用以预测近期内由于新冠疫情以及政府公共卫生政策对美国交通能源需求的影响。

该模型在深入学习过去几个月新冠疫情对人们交通出行和燃油使用变化的基础上,综合考虑了不同的疫情流行预测模型数据,对未来的燃油需求进行了预测。其研究成果发表于世界顶级期刊《自然∙能源》(Nature Energy)(影响因子:47)。在该领域的研究探索, 得到了审稿人和期刊编辑的高度评价。美国是世界上最大的能源消费国和石油生产国之一,同时也是受新冠疫情影响最严重的国家之一。

目前,美国的新冠确诊病例约占全球的25%。由于新冠疫情的严重性,在执行减缓疫情传播的公共卫生政策情况下,美国的汽油消费在3-4月份骤然下降。有研究表明,即使在此轮新冠疫情大流行高峰过去之后,在可靠疫苗出现之前,疫情的大面积传播仍可能反复出现。而这也意味着政府可能会重新采取严厉的公共卫生政策来抑制疫情传播。这可能会进一步增加石油需求及能源生产的不确定性,同时危害经济的复苏。

因此,一个可靠的石油需求量化模型对能源生产和投资决策都至关重要。研究表明,在应对新冠疫情而执行的社交隔离等公共卫生政策的影响下,美国汽油需求在经历3月底和四月初的暴跌之后,在五月份快速反弹,随后美国的汽油需求恢复缓慢。在基准疫情情景下,汽油需求无法在2020年10月之前完全恢复到非疫情流行时的正常水平。

在基准疫情情景和悲观疫情情景下,持续严厉的公共卫生政策会暂时降低汽油需求,但由于该政策能够更快地降低新冠感染病例,因此可以帮助美国的汽油需求更快地恢复到正常水平。该模型同时预测,即使6月中旬至8月美国可能出现的第二波疫情爆发会再次降低汽油需求,但汽油需求将不会低于4月初的最低水平。这些发现进一步证明,严厉的公共卫生措施会影响新冠感染比例,同时也会影响人们的出行活动和燃油需求。

通过适当的修改,该模型还可以用来预测其他与交通相关的能源需求分析,同时也可被用来预测其他国家的燃油需求变化。随着新冠疫情的发展,研究团队将会使用最新数据对未来的汽油需求预测进行定期更新,并将最新预测结果发布于下列网站:1.https://teem.ornl.gov/poda.shtml 2.https://covid19-mobility.com

UUID: e1bd6629-6fdd-4795-a7b5-65d27e0fdaa9

原始文件名: /home/andie/dev/tudou/annot/AI语料库-20240917-V2/AI语料库/学术头条公众号-pdf2txt/学术头条2020年-下/2020-07-24_橡树岭实验室、阿美石油、MIT、密歇根交通部和阿贡实验室联合开发机器学习模型预测交通能源需求.txt

是否为广告: 否

处理费用: 0.0033 元