2023美賽賽題初步分析，更多思路加qq群：719190815

A題：受干旱破壞的植物群落

A題是一個(gè)植物群落的環(huán)境問(wèn)題，涉及到預(yù)測(cè)、評(píng)估分析，該題難度較大，我們可以考慮通過(guò)微分方程組來(lái)求解，將每個(gè)種群的變化率描述為時(shí)間的函數(shù)以及不同種群之間的相互作用。物種可以建模為時(shí)間的函數(shù)，每個(gè)物種的生長(zhǎng)和生存都受到氣候、資源競(jìng)爭(zhēng)以及與其他物種的相互作用等因素的影響。

要預(yù)測(cè)植物群落在暴露于各種天氣周期時(shí)如何隨時(shí)間變化，我們需要確定影響群落中植物的物種生長(zhǎng)和生存的關(guān)鍵因素。比如模擬干旱對(duì)植物群落的影響，我們需要考慮以下因素：

每種植物在干旱條件下的生存能力，受根系深度、儲(chǔ)水能力和水分利用效率等因素的影響。

干旱對(duì)水和其他資源可用性的影響，會(huì)影響群落中所有植物物種的生長(zhǎng)和生存；不同植物物種之間資源競(jìng)爭(zhēng)的影響，受根系分布、生長(zhǎng)速度和耐受不同土壤條件的能力等因素的影響。

一旦我們確定了影響群落中植物物種生長(zhǎng)和生存的關(guān)鍵因素，我們就可以使用這些信息來(lái)得到微分方程。然后可以使用數(shù)值方法，類似于有限元法、有限差分法或譜法以及?Runge-Kutta 方法來(lái)求解這些方程，最終模擬植物群落在不同天氣條件下隨時(shí)間推移的行為。

為了探索植物群落與更大環(huán)境的長(zhǎng)期相互作用，我們可以使用該模型調(diào)查不同的場(chǎng)景并分析結(jié)果。例如，我們可以使用該模型來(lái)確定社區(qū)從局部生物多樣性中受益所需的最少植物物種數(shù)量，以及這種現(xiàn)象如何隨著物種數(shù)量的增加而擴(kuò)大。我們還可以調(diào)查群落中的物種類型如何影響結(jié)果，以及污染和棲息地減少等其他因素如何影響結(jié)論。最后，我們可以使用該模型來(lái)確定可以采取哪些行動(dòng)來(lái)確保植物群落的長(zhǎng)期生存能力以及對(duì)更大環(huán)境的影響等等。

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B題：重新構(gòu)想馬賽馬拉島

這是優(yōu)化和分析類問(wèn)題。解決這個(gè)問(wèn)題需要用到多學(xué)科的方法，包括生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)科學(xué)和數(shù)學(xué)方面的專業(yè)知識(shí)。相對(duì)來(lái)說(shuō)也不容易，構(gòu)建模型我們可以考慮使用包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等算法

如果用線性回歸的話，可用于預(yù)測(cè)不同管理策略對(duì)保護(hù)區(qū)內(nèi)和周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)成果的影響。

我們首先需要確定與問(wèn)題最相關(guān)的變量，比如保護(hù)區(qū)的游客數(shù)量、旅游業(yè)產(chǎn)生的收入以及野生動(dòng)物對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)的影響等等，

再就是需要編譯一個(gè)數(shù)據(jù)集，包括隨著時(shí)間的推移對(duì)相關(guān)變量的觀察。然后把這個(gè)數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測(cè)試集。用于擬合線性回歸模型，該模型根據(jù)其他變量預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)結(jié)果。會(huì)涉及選擇適當(dāng)?shù)莫?dú)立變量，例如訪客數(shù)量，并使用諸如少平方回歸等技術(shù)來(lái)估計(jì)模型的系數(shù)。

并且要將測(cè)試集用于評(píng)估模型在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)的性能。用均方誤差或決定系數(shù)等指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能。

最后，用來(lái)預(yù)測(cè)不同管理策略對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)果的影響。會(huì)涉及模擬不同的場(chǎng)景，例如游客數(shù)量的變化，用模型來(lái)預(yù)測(cè)由此產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)結(jié)果。

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C題：預(yù)測(cè) Wordle 結(jié)果

C題屬于一個(gè)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)類題目，問(wèn)題一要我們開(kāi)發(fā)模型來(lái)解釋報(bào)告結(jié)果數(shù)量的變化，并且要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)預(yù)測(cè)區(qū)間，可以使用時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法，如 ARIMA、SARIMA，或者是回歸模型在這種情況下，因變量是報(bào)告結(jié)果的數(shù)量，自變量可以是日期、比賽編號(hào)、當(dāng)天的單詞、當(dāng)天報(bào)告分?jǐn)?shù)的人數(shù)以及困難模式下的玩家人數(shù)。然后用它來(lái)預(yù)測(cè) 2023 年 3 月 1 日的報(bào)告結(jié)果數(shù)。還可以創(chuàng)建報(bào)告結(jié)果數(shù)的預(yù)測(cè)區(qū)間。

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要研究單詞屬性與報(bào)告的困難模式分?jǐn)?shù)百分比之間的關(guān)系，依舊使用邏輯回歸模型來(lái)解決，后面我具體分析一下如何去做，要預(yù)測(cè)給定單詞在未來(lái)日期的報(bào)告結(jié)果分布，可以決策樹(shù)、隨機(jī)森林或邏輯回歸等等模型。數(shù)據(jù)集可能還有其他的特征，可以使用聚類算法、降維技術(shù)或其他類型的分析來(lái)求解這些特征。這個(gè)題目稍微有點(diǎn)難度，后面我具體講一下。

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D題：確定聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)

D題是一個(gè)圖論問(wèn)題，也是個(gè)評(píng)價(jià)類問(wèn)題，總體難度適中，需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖形來(lái)表示聯(lián)合國(guó)設(shè)定的 17 個(gè)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)之間的關(guān)系，可以首先確定目標(biāo)之間的聯(lián)系和依賴關(guān)系。比如，實(shí)現(xiàn)目標(biāo) 1（無(wú)貧困）有助于實(shí)現(xiàn)目標(biāo) 2（零饑餓），實(shí)現(xiàn)目標(biāo) 7（負(fù)擔(dān)得起的清潔能源）有助于實(shí)現(xiàn)目標(biāo) 13（氣候行動(dòng)）?？梢允褂么诵畔?lái)創(chuàng)建目標(biāo)之間關(guān)系的可視化圖表。

要設(shè)置可以最有效地推動(dòng)聯(lián)合國(guó)工作向前發(fā)展的優(yōu)先事項(xiàng)，可以使用多種方法，例如影響分析、成本效益分析和利益相關(guān)者分析。通過(guò)評(píng)估每個(gè)優(yōu)先事項(xiàng)的有效性，可以確定哪些目標(biāo)對(duì)于實(shí)現(xiàn)總體 SDG 議程最為關(guān)鍵。還可以考慮每個(gè)優(yōu)先級(jí)的可行性以及實(shí)現(xiàn)它們所需的資源。

要評(píng)估實(shí)現(xiàn)其中一個(gè) SDGs 對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響，可以確定目標(biāo)之間的鏈接和依賴關(guān)系中可能發(fā)生的變化。比如，如果實(shí)現(xiàn)無(wú)貧困目標(biāo)，可能會(huì)對(duì)實(shí)現(xiàn)零饑餓和良好健康與福祉等其他目標(biāo)產(chǎn)生積極影響。然而，也可能對(duì)體面工作和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等其他目標(biāo)產(chǎn)生意想不到的負(fù)面影響。

從網(wǎng)絡(luò)的角度來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步、全球流行病、氣候變化、地區(qū)戰(zhàn)爭(zhēng)和難民流動(dòng)的影響可能對(duì)聯(lián)合國(guó)的進(jìn)步產(chǎn)生重大影響。比如，氣候變化會(huì)影響與清潔水和衛(wèi)生設(shè)施、可持續(xù)城市和社區(qū)以及陸地生命相關(guān)的目標(biāo)。區(qū)域戰(zhàn)爭(zhēng)和難民流動(dòng)會(huì)影響與和平與正義相關(guān)的目標(biāo)以及實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的伙伴關(guān)系。

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E題：光污染

E題是一個(gè)環(huán)境類問(wèn)題，難度適中，后面我們會(huì)具體講解模型代碼，

要制定一個(gè)廣泛適用的指標(biāo)來(lái)確定一個(gè)地點(diǎn)的光污染風(fēng)險(xiǎn)水平，應(yīng)考慮幾個(gè)因素。這些因素可能包括該地點(diǎn)的光照強(qiáng)度、光源類型、光照持續(xù)時(shí)間、光照頻率以及對(duì)周圍環(huán)境和生物體的影響。我們可以優(yōu)先通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)得到可視化圖，例如人口密度、土地使用和夜間衛(wèi)星圖像，以創(chuàng)建一個(gè)合成地圖，直觀地顯示光照風(fēng)險(xiǎn)最高的區(qū)域污染

我們可以通過(guò)回歸分析來(lái)制定光污染風(fēng)險(xiǎn)水平指標(biāo)的方法，以確定與給定位置的光污染最密切相關(guān)的變量。變量可能包括人口密度、路燈的數(shù)量和亮度以及與工業(yè)或商業(yè)區(qū)的距離等因素。一旦開(kāi)發(fā)了回歸模型，它就可以用于根據(jù)各種數(shù)據(jù)點(diǎn)的輸入來(lái)計(jì)算預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)水平。

數(shù)據(jù)的搜集可以在美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA），還有光污染科學(xué)技術(shù)研究所 (LPSTI) 上面可以去尋找一下，后面我們會(huì)提供一些數(shù)據(jù)給大家！

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F題：綠色GDP

F題總體來(lái)說(shuō)較容易，它涉及選擇一種擬議的方法來(lái)計(jì)算綠色 GDP (GGDP)，該方法可以對(duì)減緩氣候變化產(chǎn)生可衡量的影響，并將其與傳統(tǒng)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 (GDP) 措施進(jìn)行比較，

可以使用投入產(chǎn)出模型、一般均衡模型或綜合評(píng)估模型。這些模型可用于估計(jì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)變化對(duì)環(huán)境的影響，例如溫室氣體排放、空氣和水污染以及自然資源枯竭。

也可以使用回歸模型來(lái)估計(jì)對(duì)特定國(guó)家（例如美國(guó)）的潛在影響。分析向 GGDP 的轉(zhuǎn)變可能如何影響美國(guó)自然資源的使用和保護(hù)，以及這些變化是否有利于該國(guó)的經(jīng)濟(jì)和子孫后代。

后面我們會(huì)具體講解該模型