2023美赛各题选择及思路分析
占個位置吧，開始在本帖實時更新賽題思路代碼，文章末尾獲取！
下面一些題目是簡單分析
A題：受干旱破壞的植物群落
A題是一個植物群落的環境問題，涉及到預測、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，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境的長期相互作用，我們可以使用該模型調查不同的場景并分析結果。例如，我們可以使用該模型來確定社區從局部生物多樣性中受益所需的最少植物物種數量，以及這種現象如何隨著物種數量的增加而擴大。我們還可以調查群落中的物種類型如何影響結果，以及污染和棲息地減少等其他因素如何影響結論。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境的影響等等。
B題：重新構想馬賽馬拉島
這是優化和分析類問題。解決這個問題需要用到多學科的方法，包括生態學、經濟學、社會科學和數學方面的專業知識。相對來說也不容易，構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、神經網絡等等算法
問題一：專注于一個大型的狩獵保護區，馬賽馬拉，你的任務是確定其他方法來管理公園當前邊界內外的資源。具體來說，您應該:考慮并建議當前保護區內不同地區的具體政策和管理策略，這將保護野生動物和其他自然資源，同時也能平衡生活在該地區的人們的利益。這些政策和戰略應有助于減輕居住在保護區附近的人們失去機會的影響，并盡量減少動物和被保護區吸引的人之間的負面互動。
首先可以考慮收集畜牧動物的分布面積，野生犀牛的分布面積，耕地面積，森林面積，受動物襲擊的傷亡人數等指標的相關數據.其次查找相關的政府政策以及初步分析各政策對不同指標的影響。分析指標之間的相關性(可以采用相關系數或灰色關聯度，相關系數需要做假設檢驗)，根據分析結果可以初步做--些定性分析。
再指標劃分成與動物利益相關的指標和與人的利益相關指標，分析動物利益相關指標和人利益相關指標的函數關系(這里可以采用回歸分析)。最后可以可以采用兩種思路，第一種對指標進行靈敏度分析，根據靈敏度分析的結果確定最優的政策，第二種將已有政策量化成對指標的影響，再考慮根據模型的計算結果確定最優的政策。
問題二：開發和描述一種方法，以確定哪些政策和管理策略將產生最好的結果。你的報告應該討論如何對你的方法得出的結果進行排名和比較。一定要包括對用于預測動物和人之間互動的模型的描述和分析，以及在保護區內和周邊地區由此產生的經濟影響。
這一問可以考慮使用評價模型，指標可以沿用第一問的相關指標。首先對已有政策對指標的影響進行量化(這里采用的方法是根據第--問的函數模型，只需要確定政策對模型中自變量的數值，再代入函數模型得到所有指標的數值)，建立評價模型(TOPSIS或者灰色關聯分析或者層次分析法等)，根據建立的模型對政策的量化數值進行打分。確定分數最高的現有政策。
問題三：根據你提出的計劃，提供關于你的建議將產生的長期趨勢的預測。分析并提供對可能的長期結果的確定性和影響的估計。您還應該描述如何將您的方法應用于其他野生動物管理領域。
結合第一問的數據，建立一個時間序列的預測模型( 可以用回歸分析，GM模型，考慮到要做長期預測.....后臺看后續
C題：預測 Wordle 結果
問題1：報告的結果的數量每天都在變化。開發一個模型來解釋這種變化，并使用您的模型為2023 年3月1日報告的結果數量創建一個預測區間。單詞的屬性是否會影響在困難模式下報告分數的百分比呢？如果是，是如何影響的？如果不是，又為什么沒影響呢？
根據背景資料可知，2022年1月7日至2022年12月31日的報告數量已知，現要求我們建立一個可以解釋報告數量變化的模型，并預測2023年3月1日的報告數量。通常會采用時間序列預測模型，這里可以先簡單繪制一個報告數量隨時間變化的示意圖，如下圖所示。
觀察結構發現報告數量在初期呈現出較陡峭的增長曲線，而后緩慢回落，穩定在2萬左右。可以嘗試二次曲線擬合和ARIMA時間序列預測等多種方式。
由于數據文件中一共給了我們359天的猜詞報告結果統計數據，我們可以將其分為兩份，前329天為訓練組，后30天為驗證組，使用訓練組數據建立模型，而后使用驗證組數據檢驗不用方式建立模型的準確性。而后選擇準確性較高的建模方式，?使用全部359天數據建立模型，預測3月1日的報告數量。?另外，單詞的屬性是否會影響在困難模式下報告分數的百分比?呢？
顯而易見，答案是肯定的。困難模式下報告的預測次數與大眾對謎底單詞的掌握程度有關，如果是十分常見的詞匯，則嘗試次數會較低，甚至一次性猜中的比例都很高。但是具體哪些屬性與嘗試次數相關，就需要我們建立描述單詞的一些指標，而后進行相關性分析才能獲得了。這里的指標需要盡可能全面，?可以包含字母層面的統計指標，或者單詞層面信息量的指標，如果能找到在常見的五字英文單詞在所有單詞中出現的概率就?更好了。
?問題2：對于未來日期的給定的謎題單詞，開發一個模型，可?以預測報告結果的分布。換句話說，來預測未來一個日期的(1、2、3、4、5、6、X) 的相關百分比。你的模型和預測有哪些不確定性？舉一個你在2023年3月1日預測EERIE 這個詞的具體例子。你對你的模型的預測有多少信心？?
題目要求給定一個單詞，就可以預測出報告結果的分布情況，這里就需要使用第一問中尋找到的影響指標了，第一問是研究相關性，這一問就要求進行量化了，可以使用因子分析或者主成份分析法，建立一個多項單詞指標與報告次?數百分比的參數方程。
這里有一個需要注意的點是如何更好的描述報告次數百分比的分布情況。目前針對每個謎底均給出7個數據，我們可以使用擬合分布的方式，就像人群的身高一樣，人們的智商和運氣也是服從正態分布的，我們可以使用每個謎底的均值和標準差（或者只用均值）作為衡量謎底難易程度的指標。更多思路關注我
D題：確定聯合國可持續發展目標的優先級?
聯合國制定了17個可持續發展目標(SDGs) 。實現這些目標最終將改善世界上許多人的生活。這些目標并不相互獨立,因此，-些目標的積極進展常常對其他目標產生影響(正面或負面，有時兩者兼有)。這種相互關系使得所有目標的實現成為一個流動的過程，中資金限制和其他國家和國際優先事項可能會優先考慮。此外，技術進步全球流行病、氣候變化、區域戰爭和難民運動等因素對許多目標產生了嚴影響。
問題一：創建17個SDGs之間關系的網絡。
創建SDGs之間的關系網絡可以通過以下步驟完成:
1.根據聯合國SDGs框架,列出17個SDGs。
2.確定每個SDG之間的直接和間接聯系,例如，SDG1 (無貧困)和SDG2 (無饑餓)之間存在直接聯系。
3.將每個SDG表示為-個節點,并使用邊表示節點之間的聯系。可以根據聯系的強度和性質使用不同顏色的邊。
4.將SDGs之間的聯系用圖形表示出來。可以使用網絡圖表或有向圖表來可視化SDGs之間的聯系。
問題二：利用個別SDGs以及網絡的結構，設定優先次序，以最有效地推進聯合國的工作。您如何評估侮個優先事項的有效性?如果您的優先事項得以實施，未來10年內可以實現什么合理的目標?
確定優先次序，以最有效地推進聯合國的工作，需要考慮以下幾個方面:
?1.選擇具有最大影響的目標.....更多后續更新
E題：光污染
問題一：制定一個廣泛適用的指標來確定一個地點的光污染風險水平。
首先我們要知道光污染以兩種形式存在：
天空輝光（也稱為人造天空輝光、光穹或逃逸光）是由散射在大氣中的人為光使夜空變亮
眩光是光線的直接照射，這兩種形式都會影響人類對夜空、自然景觀和夜晚其他微弱特征的感知。
要制定一個廣泛適用的指標來確定一個地點的光污染風險水平，該指標應考慮到地點的發展水平、人口、生物多樣性、地理和氣候等因素。
這些因素可能包括該地點的光照強度、光源類型、光照持續時間、光照頻率以及對周圍環境和生物體的影響。我們可以通過回歸分析來制定光污染風險水平指標的方法，以確定與給定位置的光污染最密切相關的變量。一旦開發了回歸模型，它就可以用于根據各種數據點的輸入來計算預測的風險水平。其實用綜合評價比較好，但我估計大多數人都是用的這種方法哈哈哈，不想從眾。
也可以考慮下面這幾個因素：
Skyglow：人造光在夜空中產生輝光的程度
光侵入：光溢出到不需要或不需要的區域的程度
眩光：燈光造成不適或妨礙視力的程度
照度：特定區域的人造光水平。
我們可以優先通過數據來得到可視化圖，例如人口密度、土地使用和夜間衛星圖像，以創建一個合成地圖，直觀地顯示光照風險最高的區域污染
我們可以在美國國家海洋和大氣管理局（NOAA），還有光污染科學技術研究所 (LPSTI) 上面得到全球光污染的程度，制圖如下圖所示：
問題二：將您的指標應用于以下四種不同類型的指標并解釋其結果地點：
o 受保護的土地位置，
o 農村社區，
o 郊區社區，以及
o 城市社區。
使用第一問的指標，我們可以評估四種不同類型地點的光污染風險水平：
受保護土地位置：國家公園或野生動物保護區等受保護土地位置應具有低光污染風險級別。這意味著天光極少，光侵入不存在，眩光也極少，同時照度水平保持在最低水平，以避免破壞自然棲息地和生態系統。
農村社區：農村社區也應該具有低光污染風險水平，但它的照度水平可能略高于保護區位置。重點應放在減少天光和光侵入，同時盡量減少眩光以確保公共安全。
郊區社區：由于路燈、商業地產和住宅照明的結合，郊區社區可能具有中等光污染風險水平。重點應放在減少天光和光侵入上，同時管理照度水平以平衡安全問題與對一定水平光的需求。
城市社區：由于照明設備和路燈密度高，城市社區可能具有較高的光污染風險水平。重點應放在減少天光和光侵入上，同時管理照度水平以平衡安全問題與對一定水平光的需求。
問題三：描述解決光污染的三種可能的干預策略。具體討論實施每項戰略的行動以及這些行動對光污染的影響。
使用運動傳感器和計時器：一種干預策略是使用運動傳感器和計時器來控制人工照明的使用。該策略將通過確保僅在需要時使用燈來幫助減少光污染。例如.....
F題：綠色GDP
問題一：目前已經開發了許多計算GGDP的合適的方法，如果它取代GDP作為經濟健康的主要衡量指標的話，請選擇一種你的團隊認為可以對氣候緩解產生顯著性影響的方法。
我們需要找出計算GGDP的多種不同方法。GGDP的計算方法中有的跟氣候有關，有的與經濟、人口、資源等其他因素有關本來我們需要找出三種以上的方法，選擇一種跟 氣候相關的方法即可，給出相應的模型以及公式，第一問不需要搜集具體的數據，只需要列出具體的計算方法即可，目前可搜集到的有關計算方法有:
(1) GGDP
GGDP核算由GDP、環境退化成本和生態破壞成本三部分組成。(1) 環境退化成本:大氣污染、水污染和土壤污染會導致環境退化。大氣污染導致的環境退化成本主要包括大氣污染治理成本和生活清潔費用增加成。(2) 生態破壞成本：流域內生態破壞成本核算主要是針對因人類不合理利用森林、草地、濕地和農田生態系統，從而導致的生態調節服務損失。
GGDP=GDP-環境退化成本生態破壞成本
環境退化成本=EnDCa+ EnDCw+EnDCs
生態破壞成本=EeDCf+ EeDCg+EeDCw+EeDCa
式中: EnDC 為環境退化成本，EnDCa為大 氣污染環境退化成本，EnDCw為水污染環境退化成本，EnDCs為土壤污染環境退化成本。EcDCf是 森林生態系統破壞損失，EceDCg是 草地生態系統破壞損失，EcDCw是濕地生態系統破壞損失，EcDCa是農田生態系統破壞損失。
(2) GeGDP
綠色GDP的值小于GDP的值，即GeGDP的值等于在現行GDP核算值的基礎上，再減去以下兩項數值:一項稱“資源耗減成本”(這 里講的資源主要指土地、森林、礦產和水)，另一項稱“環境降級成本”( 是指因環境破壞引起環境等級下降而應計入的成本。綠色GDP的公式表達為:GeGDP = GDP-資源耗減成本-環境降級成本。
(3) GrDP
綠色國內生產總值(GrDP)，它擴展了GDP的范圍，將自然、社會和自然資源的消耗納入考慮范圍。人力資本。簡而言之，這--新衡量標準是通過從標準GDP衡量標準中減去與生產商品和服務相關的外部成本計算得出的。
(4) MEWGDP
MEWGDP是衡量家庭年度實際消費的模型，稱為經濟福利衡量標準(MEW)。MEW調整GDP以包括閑暇時間、無償工作和環境破壞的價值。還定義了可持續的水電部(MEW-S)值，其工作是更復雜的可持續發展措施的先驅。
數據網站:
問題二：建立一個穩定性較好的簡潔的模型，將GGDP作為衡量一個國家經濟健康狀況的主要指標，以估計對氣候減緩的預期全球影響。如何衡量全球影響，由你們自己決定。
需要我們在問題一所給出模型的基礎上，具體找出模型中每一個指標對應的數據，并且要搜集全球各個國家的數據，并確定好數據的維度(以年為單位，以季度/月為單位)從而計算出不同國家的GDP的數值，考慮到不同國家的環境資源情況，氣候情況與人口數量等其他因素情況有所不同，因此我們需要在GDP模型中給出對應的權重系數，用來區分出不同國家的不同指標。
例如: GeGDP=GDP- a 1*資源耗減成本- a 2*環境降級成本。
分析氣候減緩的全球預期影響，我們需要額外找出不同國家的氣候因素如二氧化碳排放量，溫度降雪量，海平面高度等數據，將GDP與這些氣候指標進行回歸(最小二乘法)或其他擬合方法，分析觀察出不同的變化趨勢。
問題三：用GGDP替代GDP可能會遇到阻力。確定您的模型是否表明在全球范圍內這一轉變是值得的，比較替代GGDP后氣候緩解影響的潛在優勢和劣勢。解釋您的推理，并通過之前的全球影響分析支持您的答案。
需要我們具體分析出用GGDP替代GDP后對氣候造成的優勢和劣勢，因此我們需要對GDP和GDP進行預測，
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的2023美赛各题选择及思路分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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