团队协作上的不足之处
团队分工
这次比赛我们团队的组成为：两男一女（笔者本人）。两个男生一个主建模，另一个主编程辅建模，笔者负责论文。
建模方面
这样的分工看起来是不是还蛮不错的。但实际上有利有弊
利：两个人负责建模，思维有更好的碰撞。在正确分工的前提下，也可以提高工作的效率。
弊：两个人的想法碰撞容易过火。我认为在比赛过程中，由于比赛时间只有四天，时间是最宝贵的，因此更应该把重点放在解决问题上。但是当两个人开始争论时（这里特指耗费几个小时的争论），目的就从如何解决问题，不知不觉转移到哪种方案是最优解，谁更对上了。这样造成的结果是：
1.耗费了大量时间在沟通上，进度一点没有推进
2.即使得出了结论，很有可能将带入数据检验模型，发现选择的模型依旧不合适，此时再更改模型又需要投入大量的时间成本。(故数学建模是一个重实践的事，任何模型都需要经过实践才知道结果)
故，总结上述情况：
我认为，在数学建模比赛过程中，可以有思维的碰撞，但是要把控好度；更应该关注的是解决问题而非哪种更优；在将思路梳理的差不多的时候，就不该再在这里纠结，应该动手将模型实现出来。
论文手方面
对于我的位置（论文手）而言，此次比赛另外两个队友对latex的了解不多。到比赛后期，所有的模型都建立完毕，只剩下latex文档的撰写和一些资料的整合时。几乎所有的事情没有我的参与都无法推进。比如latex各种格式调整只能由我来做，但实际上这是非常粗暴的工作。这样造成的弊端就是，我身为论文手，将时间大量的花在论文格式调整等工作上，与之对应的是花在论文的翻译和撰写的时间少之又少，但实际上这才是一篇论文的血肉。
协作方式
我们这次采取的是用markdown文件来写问题分析等，也标好了版次。但是千万不要高估了一个人在高强度作业下对小事的记忆能力。我们在比赛过程中，至少有三发现了我们的问题分析文件出现了错乱，A在8中更改的部分，B在写完他的部分传9时并没有整合进去。
所以，还是推荐线上共享协作，推荐飞书/石墨文档。
全英论文撰写的坑
通过此次惨痛的教训。我真的悟到了，全英论文绝对绝对绝对不能到最后再翻译整合。我们队伍当时是在26日晚上（第三天）完成了所有问题的模型的建立和求解，还剩1天半时间来写论文。听起来是不是还挺充裕的。但实际上我们从早上，一直写到凌晨4点钟才算真正结束。
这里也要深刻反思自己赛前准备时，对学术论文的英文写作的态度不端正。比赛前想的非常理想，先机翻一遍，再检查有没有问题。但实际上，许多的专业术语机翻出来很滑稽诡异，比如一元线性回归，应该是simple linear regression 或者one-unary linear regression。但是机翻出来的结果是one-yuan linear regression。真是哭笑不得
即使我们把这种错误用人工检查来规避掉，对于数模论文的写作规范已经没有时间去细扣了。因此，必须一边比赛一边写全英论文，最好所有的论文部分都是由人工写出来的
而且由于中译英的latex编译问题，以及vscode诡异的latex环境配置。最终导致的后果就是，我的中文latex无法在overleaf上编译，只能放在vscode上编译，但是在vs上根本编译不出目录、页码、文献引用。最后的解决方案只能是，等文档中的所有东西转成英文之后，放入overleaf，使用XeLatex编译
数据来源网站
- 全球平均气温（年，月）
注意里面的仅Land 和仅Ocean并不是指大众认知上的“气温”，这俩的平均温度分别为8-9度，16-17度。气温应该是Land and Ocean的值，在14度左右
网站1： https://www.ncei.noaa.gov/access/monitoring/global-temperature-anomalies/anomalies
网站2： https://berkeleyearth.org/data/
2.GDP数据
World bank–https://data.worldbank.org.cn/
笔者说：
思考了一下，为了防止误会，还是有些话想要说。
这个复盘虽然指出了许多不足之处，但是其目的是为了帮助大家共同进步，而不是想抱怨或者指责谁。这次比赛是我们所有人的第一次数学建模比赛，或许也是第一次专业竞赛，我们都有很多不足之处，积极改进就好了。在此也真的很感谢另外两个队员对我的包容，虽然因为阴差阳错其中一个队员美赛不继续跟我们组队了，但是这真的是一次很珍贵的经历。我们有缘国赛相见
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