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題是一個植物群落的環(huán)境問題，涉及到預(yù)測、評估分析，該題難度較大，我們可以考慮通過微分方程組來求解，將每個種群的變化率描述為時間的函數(shù)以及不同種群之間的相互作用。物種可以建模為時間的函數(shù)，每個物種的生長和生存都受到氣候、資源競爭以及與其他物種的相互作用等因素的影響。

要預(yù)測植物群落在暴露于各種天氣周期時如何隨時間變化，我們需要確定影響群落中植物的物種生長和生存的關(guān)鍵因素。比如模擬干旱對植物群落的影響，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、儲水能力和水分利用效率等因素的影響。

干旱對水和其他資源可用性的影響，會影響群落中所有植物物種的生長和生存；不同植物物種之間資源競爭的影響，受根系分布、生長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和生存的關(guān)鍵因素，我們就可以使用這些信息來得到微分方程。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 方法來求解這些方程，最終模擬植物群落在不同天氣條件下隨時間推移的行為。

為了探索植物群落與更大環(huán)境的長期相互作用，我們可以使用該模型調(diào)查不同的場景并分析結(jié)果。例如，我們可以使用該模型來確定社區(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確定可以采取哪些行動來確保植物群落的長期生存能力以及對更大環(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)化和分析類問題。解決這個問題需要用到多學(xué)科的方法，包括生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、社會科學(xué)和數(shù)學(xué)方面的專業(yè)知識。相對來說也不容易，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、隨機森林、支持向量機、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)測不同管理策略對保護區(qū)內(nèi)和周邊地區(qū)經(jīng)濟成果的影響。

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

再就是需要編譯一個數(shù)據(jù)集，包括隨著時間的推移對相關(guān)變量的觀察。然后把這個數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測試集。用于擬合線性回歸模型，該模型根據(jù)其他變量預(yù)測經(jīng)濟結(jié)果。會涉及選擇適當?shù)莫毩⒆兞?，例如訪客數(shù)量，并使用諸如少平方回歸等技術(shù)來估計模型的系數(shù)。

并且要將測試集用于評估模型在進行預(yù)測時的性能。用均方誤差或決定系數(shù)等指標來評估模型的性能。

最后，用來預(yù)測不同管理策略對經(jīng)濟結(jié)果的影響。會涉及模擬不同的場景，例如游客數(shù)量的變化，用模型來預(yù)測由此產(chǎn)生的經(jīng)濟結(jié)果。

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C題：預(yù)測 Wordle 結(jié)果

C題屬于一個統(tǒng)計預(yù)測類題目，問題一要我們開發(fā)模型來解釋報告結(jié)果數(shù)量的變化，并且要創(chuàng)建一個預(yù)測區(qū)間，可以使用時間序列預(yù)測算法，如 ARIMA、SARIMA，或者是回歸模型在這種情況下，因變量是報告結(jié)果的數(shù)量，自變量可以是日期、比賽編號、當天的單詞、當天報告分數(shù)的人數(shù)以及困難模式下的玩家人數(shù)。然后用它來預(yù)測 2023 年 3 月 1 日的報告結(jié)果數(shù)。還可以創(chuàng)建報告結(jié)果數(shù)的預(yù)測區(qū)間。

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要研究單詞屬性與報告的困難模式分數(shù)百分比之間的關(guān)系，依舊使用邏輯回歸模型來解決，后面我具體分析一下如何去做，要預(yù)測給定單詞在未來日期的報告結(jié)果分布，可以決策樹、隨機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求解這些特征。這個題目稍微有點難度，后面我具體講一下。

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D題：確定聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標的優(yōu)先級

D題是一個圖論問題，也是個評價類問題，總體難度適中，需要創(chuàng)建一個網(wǎng)絡(luò)圖形來表示聯(lián)合國設(shè)定的 17 個可持續(xù)發(fā)展目標之間的關(guān)系，可以首先確定目標之間的聯(lián)系和依賴關(guān)系。比如，實現(xiàn)目標 1（無貧困）有助于實現(xiàn)目標 2（零饑餓），實現(xiàn)目標 7（負擔(dān)得起的清潔能源）有助于實現(xiàn)目標 13（氣候行動）?？梢允褂么诵畔韯?chuàng)建目標之間關(guān)系的可視化圖表。

要設(shè)置可以最有效地推動聯(lián)合國工作向前發(fā)展的優(yōu)先事項，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。通過評估每個優(yōu)先事項的有效性，可以確定哪些目標對于實現(xiàn)總體 SDG 議程最為關(guān)鍵。還可以考慮每個優(yōu)先級的可行性以及實現(xiàn)它們所需的資源。

要評估實現(xiàn)其中一個 SDGs 對網(wǎng)絡(luò)的影響，可以確定目標之間的鏈接和依賴關(guān)系中可能發(fā)生的變化。比如，如果實現(xiàn)無貧困目標，可能會對實現(xiàn)零饑餓和良好健康與福祉等其他目標產(chǎn)生積極影響。然而，也可能對體面工作和經(jīng)濟增長等其他目標產(chǎn)生意想不到的負面影響。

從網(wǎng)絡(luò)的角度來看，技術(shù)進步、全球流行病、氣候變化、地區(qū)戰(zhàn)爭和難民流動的影響可能對聯(lián)合國的進步產(chǎn)生重大影響。比如，氣候變化會影響與清潔水和衛(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。區(qū)域戰(zhàn)爭和難民流動會影響與和平與正義相關(guān)的目標以及實現(xiàn)這些目標的伙伴關(guān)系。

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E題：光污染

E題是一個環(huán)境類問題，難度適中，后面我們會具體講解模型代碼，

要制定一個廣泛適用的指標來確定一個地點的光污染風(fēng)險水平，應(yīng)考慮幾個因素。這些因素可能包括該地點的光照強度、光源類型、光照持續(xù)時間、光照頻率以及對周圍環(huán)境和生物體的影響。我們可以優(yōu)先通過數(shù)據(jù)來得到可視化圖，例如人口密度、土地使用和夜間衛(wèi)星圖像，以創(chuàng)建一個合成地圖，直觀地顯示光照風(fēng)險最高的區(qū)域污染

我們可以通過回歸分析來制定光污染風(fēng)險水平指標的方法，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。一旦開發(fā)了回歸模型，它就可以用于根據(jù)各種數(shù)據(jù)點的輸入來計算預(yù)測的風(fēng)險水平。

數(shù)據(jù)的搜集可以在美國國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題總體來說較容易，它涉及選擇一種擬議的方法來計算綠色 GDP (GGDP)，該方法可以對減緩氣候變化產(chǎn)生可衡量的影響，并將其與傳統(tǒng)的國內(nèi)生產(chǎn)總值 (GDP) 措施進行比較，

可以使用投入產(chǎn)出模型、一般均衡模型或綜合評估模型。這些模型可用于估計經(jīng)濟活動變化對環(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估計對特定國家（例如美國）的潛在影響。分析向 GGDP 的轉(zhuǎn)變可能如何影響美國自然資源的使用和保護，以及這些變化是否有利于該國的經(jīng)濟和子孫后代。

后面我們會具體講解該模型