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2023美赛赛题初步分析
A题：受干旱破坏的植物群落
A题是一个植物群落的环境问题，涉及到预测、评估分析，该题难度较大，我们可以考虑通过微分方程组来求解，将每个种群的变化率描述为时间的函数以及不同种群之间的相互作用。物种可以建模为时间的函数，每个物种的生长和生存都受到气候、资源竞争以及与其他物种的相互作用等因素的影响。要预测植物群落在暴露于各种天气周期时如何随时间变化，我们需要确定影响群落中植物的物种生长和生存的关键因素。比如模拟干旱对植物群落的影响，我们需要考虑以下因素：
每种植物在干旱条件下的生存能力，受根系深度、储水能力和水分利用效率等因素的影响。
干旱对水和其他资源可用性的影响，会影响群落中所有植物物种的生长和生存；不同植物物种之间资源竞争的影响，受根系分布、生长速度和耐受不同土壤条件的能力等因素的影响。
一旦我们确定了影响群落中植物物种生长和生存的关键因素，我们就可以使用这些信息来得到微分方程。然后可以使用数值方法，类似于有限元法、有限差分法或谱法以及 Runge-Kutta 方法来求解这些方程，最终模拟植物群落在不同天气条件下随时间推移的行为。
为了探索植物群落与更大环境的长期相互作用，我们可以使用该模型调查不同的场景并分析结果。例如，我们可以使用该模型来确定社区从局部生物多样性中受益所需的最少植物物种数量，以及这种现象如何随着物种数量的增加而扩大。我们还可以调查群落中的物种类型如何影响结果，以及污染和栖息地减少等其他因素如何影响结论。最后，我们可以使用该模型来确定可以采取哪些行动来确保植物群落的长期生存能力以及对更大环境的影响等等。
B题：重新构想马赛马拉岛
这是优化和分析类问题。解决这个问题需要用到多学科的方法，包括生态学、经济学、社会科学和数学方面的专业知识。相对来说也不容易，构建模型我们可以考虑使用包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等等算法
如果用线性回归的话，可用于预测不同管理策略对保护区内和周边地区经济成果的影响。
我们首先需要确定与问题最相关的变量，比如保护区的游客数量、旅游业产生的收入以及野生动物对当地农业的影响等等，
再就是需要编译一个数据集，包括随着时间的推移对相关变量的观察。然后把这个数据集分成训练集和测试集。用于拟合线性回归模型，该模型根据其他变量预测经济结果。会涉及选择适当的独立变量，例如访客数量，并使用诸如少平方回归等技术来估计模型的系数。
并且要将测试集用于评估模型在进行预测时的性能。用均方误差或决定系数等指标来评估模型的性能。
最后，用来预测不同管理策略对经济结果的影响。会涉及模拟不同的场景，例如游客数量的变化，用模型来预测由此产生的经济结果。
C题：预测 Wordle 结果
C题属于一个统计预测类题目，问题一要我们开发模型来解释报告结果数量的变化，并且要创建一个预测区间，可以使用时间序列预测算法，如 ARIMA、SARIMA，或者是回归模型在这种情况下，因变量是报告结果的数量，自变量可以是日期、比赛编号、当天的单词、当天报告分数的人数以及困难模式下的玩家人数。然后用它来预测 2023 年 3 月 1 日的报告结果数。还可以创建报告结果数的预测区间。
要研究单词属性与报告的困难模式分数百分比之间的关系，依旧使用逻辑回归模型来解决，后面我具体分析一下如何去做，要预测给定单词在未来日期的报告结果分布，可以决策树、随机森林或逻辑回归等等模型。数据集可能还有其他的特征，可以使用聚类算法、降维技术或其他类型的分析来求解这些特征。这个题目稍微有点难度，后面我具体讲一下。
D题：确定联合国可持续发展目标的优先级
D题是一个图论问题，也是个评价类问题，总体难度适中，需要创建一个网络图形来表示联合国设定的 17 个可持续发展目标之间的关系，可以首先确定目标之间的联系和依赖关系。比如，实现目标 1（无贫困）有助于实现目标 2（零饥饿），实现目标 7（负担得起的清洁能源）有助于实现目标 13（气候行动）。可以使用此信息来创建目标之间关系的可视化图表。
要设置可以最有效地推动联合国工作向前发展的优先事项，可以使用多种方法，例如影响分析、成本效益分析和利益相关者分析。通过评估每个优先事项的有效性，可以确定哪些目标对于实现总体 SDG 议程最为关键。还可以考虑每个优先级的可行性以及实现它们所需的资源。
要评估实现其中一个 SDGs 对网络的影响，可以确定目标之间的链接和依赖关系中可能发生的变化。比如，如果实现无贫困目标，可能会对实现零饥饿和良好健康与福祉等其他目标产生积极影响。然而，也可能对体面工作和经济增长等其他目标产生意想不到的负面影响。
从网络的角度来看，技术进步、全球流行病、气候变化、地区战争和难民流动的影响可能对联合国的进步产生重大影响。比如，气候变化会影响与清洁水和卫生设施、可持续城市和社区以及陆地生命相关的目标。区域战争和难民流动会影响与和平与正义相关的目标以及实现这些目标的伙伴关系。
E题：光污染
E题是一个环境类问题，难度适中，后面我们会具体讲解模型代码，
要制定一个广泛适用的指标来确定一个地点的光污染风险水平，应考虑几个因素。这些因素可能包括该地点的光照强度、光源类型、光照持续时间、光照频率以及对周围环境和生物体的影响。我们可以优先通过数据来得到可视化图，例如人口密度、土地使用和夜间卫星图像，以创建一个合成地图，直观地显示光照风险最高的区域污染
我们可以通过回归分析来制定光污染风险水平指标的方法，以确定与给定位置的光污染最密切相关的变量。变量可能包括人口密度、路灯的数量和亮度以及与工业或商业区的距离等因素。一旦开发了回归模型，它就可以用于根据各种数据点的输入来计算预测的风险水平。
数据的搜集可以在美国国家海洋和大气管理局（NOAA），还有光污染科学技术研究所 (LPSTI) 上面可以去寻找一下，后面我们会提供一些数据给大家！
F题：绿色GDP
F题相对来说较容易，它涉及选择一种拟议的方法来计算绿色 GDP (GGDP)，该方法可以对减缓气候变化产生可衡量的影响，并将其与传统的国内生产总值 (GDP) 措施进行比较，
可以使用投入产出模型、一般均衡模型或综合评估模型。这些模型可用于估计经济活动变化对环境的影响，例如温室气体排放、空气和水污染以及自然资源枯竭。
也可以使用回归模型来估计对特定国家（例如美国）的潜在影响。分析向 GGDP 的转变可能如何影响美国自然资源的使用和保护，以及这些变化是否有利于该国的经济和子孙后代。
后面我们会具体讲解模型代码算法，如下↓↓↓