El confinamiento por COVID-19 contribuye a la mejora de la calidad del aire. La mayoría de los estudios anteriores han atribuido esto a la reducción de la actividad humana, ignorando los cambios meteorológicos, lo que puede llevar a una sobreestimación o subestimación del impacto de las medidas de confinamiento por COVID-19 en los niveles de contaminación del aire. Para investigar este problema, proponemos un modelo basado en XGBoost para predecir las concentraciones de PM y PM durante el período de confinamiento por COVID-19 en 2022, en Shanghái, y así explorar los límites de las emisiones antropogénicas sobre los niveles de contaminación del aire, empleando de manera integral los factores meteorológicos y las concentraciones de otros contaminantes del aire. Los resultados demuestran que las observaciones reales de PM y PM durante el período de confinamiento por COVID-19 se redujeron en un 60.81% y un 43.12% en comparación con los valores predichos (considerados como el período sin las medidas de confinamiento). Además, al comparar con los resultados de predicción de series temporales sin considerar factores meteorológicos, las observaciones reales de PM y PM durante el período de confinamiento se redujeron en un 50.20% y un 19.06%, respectivamente, frente a los valores predichos durante el período sin confinamiento. Los resultados del análisis indican que ignorar los factores meteorológicos subestimará el impacto positivo de las medidas de confinamiento por COVID-19 en la calidad del aire.