2020年美国大学生数学建模竞赛
F题 我称之为家的地方
原题再现：
研究人员发现，马尔代夫、图瓦卢、基里巴斯和马绍尔群岛等几个岛国由于海平面上升而面临完全消失的危险。当一个岛国的土地消失时，岛上的人口会发生什么，或者应该发生什么？这些环境流离失所者不仅需要重新安置，而且还可能失去独特的文化、语言和生活方式。在这个问题上，我们要求你们从重新安置人口和保护文化两个方面更仔细地审视这个问题。有许多考虑和问题需要解决，包括：这些环境流离失所者将何去何从？哪些国家会接受它们？鉴于历史上和目前各国对温室气体的贡献不成比例，加速了与海平面上升相关的气候变化，最严重的违法者是否应该有更高的义务来解决这些问题？还有，谁有权决定这些无国籍的环境流离失所者在何处建立新的家园——个人、联合国这样的政府间组织，或吸收这些人的国家的个别政府？你需要从第3页开始的论文中对这些问题作更详细的阐述。
由于联合国最近的一项裁决，为理论上承认了环境流离失所者为难民，国际气候移民基金会（ICM-F）聘请你为联合国提供建议，开发一个模型，并用它来分析这个多方面的问题，比如什么时候，为什么，以及联合国应如何发挥作用，应对日益严峻的能源政策挑战。ICM-F计划向联合国简要介绍联合国应如何对环境流离失所者做出系统化回应的指导，特别是考虑到保护文化遗产的愿望。您的任务是开发一个模型（或一组模型），并使用您的模型提供分析以支持此政策。ICM-F特别有兴趣了解环境流离失所者问题的范围。例如，目前有多少人有可能成为环境流离失所者[1]；风险国家文化的价值是什么；随着时间的推移，这些答案可能会发生什么变化？此外，世界应如何应对一项国际政策，具体侧重于保护其国家在气候变化面前消失的人的权利，同时也着眼于保护文化？根据你的分析，你能对这件事提出什么建议，接受或拒绝你的建议意味着什么？
这个问题非常复杂。我方理解，贵方提交的材料无法充分考虑第3页开始的问题文件中所述的所有方面。然而，考虑到你所涉及的各个方面，把你的工作综合成一个对ICM-F有凝聚力的答案，正如他们建议联合国的那样。您的团队的论文至少应包括：
从面临风险的人数和失去文化的风险两方面分析问题的范围；
拟议的政策，从人权的角度解决环境流离失所者问题（能够重新安置充分参与新家的生活）和文化保护；
描述用于衡量拟议政策潜在影响的模型开发；
解释如何使用模型来设计和/或改进建议的策略；
在您的分析的支持下，对实施您建议的策略的重要性的解释
整体求解过程概述(摘要)
联合国最近的一项裁决使环境难民成为备受关注的问题。其中，气候变化导致的气候难民安置问题也进入了公众视野。为了更好地理解和有效处理这个问题，我们对要解决的问题进行了分解，并依次建立了相应的模型。
在明确研究对象时，我们简化了模型中气候难民的定义，仅预测了海平面上升导致的气候难民数量。随后的模型都基于这一前提。
首先，我们基于六个选定国家的地貌和人口分布，结合当前海平面变化数据和线性回归，构建了回归函数。通过该模型的应用，估计到2080年，将有大约20万至30万气候难民。其次，选取影响文化丧失的300个因素，通过主成分分析明确不同因素的影响机制，为超国家组织制定政策减轻原籍国文化丧失风险提供了方向。
然后，为了找到难民流的最佳目的地，我们通过类比分析层次过程（AHP）扩展了完整的二分图。利用易于检测的指标来确定目标国接受度、气候难民、自然因素、目标国环境责任这四大一般因素，即建立适应性评价体系。关于最优流向，我们利用KM算法，基于匹配度的完整二分图，实现气候难民与接收国的最优匹配。
第三，我们考虑了保护气候难民人权的动态及其文化交流和传播的影响。我们用人均教育水平、人均医疗水平、人均粮食产量、人均养老金支出、人均住房面积这五个因素来反映气候难民的人权保护状况，我们用PCA将这些指标组合成新的指标，即人权保护程度指标。在气候难民迁移的早期阶段，本文探讨了气候难民数量对难民接收国人权保护能力的连锁反应。毫无疑问，人口的涌入稀释了人均资源份额，降低了难民接受国的人权保护能力。但从长远看，气候难民未来的潜在贡献将对人权保护能力产生影响，其运行机制对解决问题至关重要。由于文化的性质，传播和传播往往需要时间来支持它。我们假设，在气候难民移民的早期阶段，气候难民的接收国本身具有不同类型的平衡文化。由于气候难民的迁移，两种文化的交流和传播将产生影响。在这里，我们将文化定义为三种类型：收入型、损失型和摇摆型。不同的培养类型由于传播和传播而有不同的收益或损失。我们量化了三种文化的交换和传播的收益或损失，并模拟它们如何达到平衡。系统动力学模型（SDM）清楚地显示了系统的动态变化。任何参数变化都会对结果产生不同的影响，无论是保护人权还是文化得失的平衡。
第四，基于上述系统动力学模型，明确政策相关参数对模型的影响机制。我们设定了拟议政策的目标，并将政策向前延伸。这些保护气候难民人权和文化的政策的实施将改变一些参数，模型结果表明这些政策的潜在影响。同时，为了进一步优化模型，我们根据分析结果增加了新的参数，以提高模型的准确性。
最后，基于上述所有模型的结果，我们阐明了实施拟议政策的重要性。
模型假设：
如上所述，我们在模型中做了几个假设。
当一个国家的海平面低于5米时，该国的居民将被视为气候难民，需要重新安置。
假设选定的国家具有代表性，所确定的文化损失影响机制可以适用于其他国家。
气候难民移民必须分组进行，也就是说，原籍国的人口完全迁移到同一个接收国。但是，接收国可以容纳多个团体。
难民不会选择他们在哪个国家定居，难民署和其他组织团体告诉他们这一点。
难民接收国必须接受国际组织分配的难民，但能力有限，一旦达到能力，可以拒绝他们。
气候难民迁入后，接收国没有发生意外的恐怖事件或灾难。
气候难民迁入后，他们将拥有与接收国原始居民相同的法律地位。
民族之间没有孤立，两种文化的交流和传播一定会发生。
国际组织的政策是强制性的，相应的难民接收国必须完美执行国际组织提出的政策建议。
问题重述：
国际气候移民基金会（ICM-F）聘请我们开发一个模型，就气候难民重新安置及其文化遗产保护向联合国提供建议，并模拟该政策的潜在影响和重要性。首先，我们必须为模型研究给出气候难民的明确定义。
联合国最近裁定，政府不能将人们送回他们的生命可能受到气候变化威胁的国家，这是一个潜在的游戏规则改变者——不仅对气候难民，而且对全球气候行动也是如此。同时，该裁决进一步阐述说：“鉴于整个国家被淹没在水下的风险如此极端，这样一个国家的生活条件可能与有尊严的生命权不相容，然后才可能与在风险实现之前的有尊严的生命权不相容。基于上述解释和问题的要求，我们缩小了模型中研究的气候难民的范围，并定义了由于温室效应不断侵蚀其生存空间，使其成为逃避威胁的集体努力。性移民难民。图瓦卢、马尔代夫和基斯巴斯等沿海小岛屿国家的居民将来都将成为气候难民。
为了解决气候变化带来的难民安置和文化遗产保护问题，我们决定采取以下措施：
任务1：通过建立模型，选择<>个面临风险的国家，预测未来因海平面上升而造成的气候难民人数和发展趋势。同时，我们建立的模型应该确定选定因素影响气候难民文化遗产流失风险的机制。
任务2：我们的模型用于确定气候难民的最佳流量。我们建立了由子类型组成的指标体系来衡量拟合度，并基于拟合度构建气候难民与接收国的二分图模型。使用该模型将两者最佳匹配，以确定气候难民的最佳流量。
任务3：使用我们的模型评估气候难民接收国的人权保护能力以及两次文化交流和传播的影响，以了解移民将如何影响他们的人权以及文化交流和传播的净收益。随着时间的推移，两者之间会有什么变化。如果我们定义一个相应的回波-损耗平衡点，模型应该预测何时可以达到这个临界点。
任务4：根据任务3的结果制定相应的政策。让我们的模型显示国家驱动的干预措施将如何影响人权保护能力和净收益的变化，以说明政策干预的潜在影响。
任务 5：确定模型忽略的动态效应并相应地修改模型。基于上述模型的结果，解释了政策实施的重要性。
模型的建立与求解整体论文缩略图
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部分程序代码：(代码和文档not free)
function result=imm_index(rawdata,weight)
year=11;%»ØËÝÄê·Ý
n_var=6;%±äÁ¿Êý
middata(year,n_var)=0;
zhishu=2;
for i=1:n_var
mean0=mean(rawdata(:,i));
max0=max(rawdata(:,i));
min0=min(rawdata(:,i));
for i2=1:year
mid0=rawdata(i2,i);
middata(i2,i)=((mid0-mean0)/(max0-min0))/2+1.5;
end
end
reefu=middata(:,1);
outdata(year,n_var)=0;
%Ö¸±ê¼ÆËã
for i2=1:year%ÐÐ
outdata(i2,1)=reefu(i2)^zhishu/middata(i2,2)/3.75*4-(1/3.75);%gdpÔö³¤
outdata(i2,2)=middata(i2,3)/reefu(i2)^zhishu*4/7-4/7;%ͨÕÍ
outdata(i2,3)=middata(i2,4)/reefu(i2)^zhishu*4/7-4/7;%ʧҵ
outdata(i2,4)=reefu(i2)^zhishu/middata(i2,5)/3.75*4-(1/3.75);%ÈË¿Ú
outdata(i2,5)=middata(i2,6)/reefu(i2)^zhishu*4/7-4/7;%·¸×ï
end
weight=[2 2 2 1 2];
result=zeros(year,1);
for i=1:year
for i2=1:n_var-1
result(i)=weight(i2)*outdata(i,i2)+result(i);
end
end
end