2019美国数学建模E题翻译:Problem E: What is the Cost of Environmental Degradation?

本文探讨了传统土地利用项目忽视生态系统服务的问题,指出人类活动对生物多样性和环境的负面影响。文章强调了评估生态系统服务在土地利用项目成本中的重要性,并提出创建生态服务评估模型以实现更准确的成本效益分析。

经济理论经常忽视其决策对生物圈的影响,或者为其需求承担无限的资源或能力。这种观点存在缺陷,现在环境面临着后果。生物圈提供了许多自然过程来维持健康和可持续的人类生活环境,这被称为生态系统服务。例子包括将废物变成食物,水过滤,种植食物,授粉植物,以及将二氧化碳转化为氧气。然而,每当人类改变生态系统时,我们可能会限制或消除生态系统服务。当地小规模土地利用变化的影响,例如建设一些道路,下水道,桥梁,房屋或工厂,可能看起来微不足道。加入这些小型项目,大型项目,如建设或搬迁大型公司总部,在全国范围内建设管道,或扩大或改变水道以扩展商业用途。现在考虑一下这个地区,国家和世界上许多这些项目的影响。虽然这些活动可能对生物圈的总体运作能力无关紧要,但它们累积地直接影响生物多样性并导致环境退化。
 
传统上,大多数土地利用项目都没有考虑生态系统服务的影响或考虑到变化。减轻土地利用负面结果的经济成本变化:
受污染的河流,空气质量差,危险废物场所,处理不当的废水,气候
变更等通常不包括在计划中。是否有可能对土地利用开发项目的环境成本进行评估?如何在这些项目成本中考虑环境退化?一旦将生态系统服务计入项目的成本效益比,就可以确定和评估项目的真实和全面估值。您的ICM团队已被聘请创建生态服务评估模型,以了解考虑生态系统服务时土地利用项目的真实经济成本。使用您的模型对不同规模的土地利用开发项目进行成本效益分析,从小型社区项目到大型国家项目。根据您的分析和模型设计评估模型的有效性。您的建模对土地使用项目规划人员和管理人员有何影响?您的模型如何随时间变化?

Bad climate change may greatly increase the fragility of the country. How to evaluate the impact of climate change and mitigate the impact of climate change has become an urgent problem. With regard to task one, a data envelopment analysis (DEA) model is established to get the country's fragility. First of all, we selected 4 climate factors as input indicators and 5 output indicators. Then, we use the entropy method to determine the weight and then the national vulnerability is divided. At the same time, we get the conclusion that temperature affects GDP and the times of armed conflict directly and affects the fragility indirectly. In view of task two, we choose Somalia as an object of study. First, all the indexes are divided into 5 levels by the method of cluster analysis. Second, we select 10 countries including Somalia, to solve the decision unit matrix. Then, using the model of the problem one, it is found that the increase in temperature and rainfall will cause the national vulnerability to rise and decrease, respectively. Finally, we assign 4 climate indicators to 0 of the decision units, and draw the conclusion that national vulnerability will be reduced without the impact of climate factors. When it comes to task three, we use the rough set theory to reduce the output index to the number of armed conflicts. Then, we use the BP neural network model to predict the conclusion: There is a significant increase in fragility in cases of much more armed conflict and abnormal temperature. When the average annual armed conflict is certain, the national vulnerability index will face an increasing turning point at the temperature of 10.01 and the rainfall of 1823mm. As to task four, three policies on energy reduction and emission reduction issued by the government have been selected, and a model of carbon cycle is established. Taking China as an example, we calculate the extent of the change of the average temperature by reducing the carbon dioxide emissions from the state, and calculate the change of the national vulnerability through the change of temperature. We conclude that when the temperature drops 1.9 degrees, the national vulnerability decreases by 0.1593 and the cost is 20.3 billion $. Last but not least, due to the relative accuracy of the DEA model, the urban fragile performance is accurately predicted while the continent is not. In this paper, the TOPSIS model of distance entropy of three parameter interval number is used to modify the decision matrix of the DEA model. By increasing the upper and lower bounds of the interval, the value of the decision unit is more accurate, and then the weight of the index is modified based on the schedule. When we use the North American continent for test, the error was about 2.9%。 主要解决国家脆弱性的问,欢迎下载。
根据网络搜索结果,2024年全国研究生数学建模竞赛F主要围绕“新能源汽车电池管理系统优化与充电站选址问”展开。该目要求参赛者基于数学建模方法,分析新能源汽车电池的充放电特性,并结合城市交通数据,优化电池管理系统,同时合理规划充电站的布局,以提升新能源汽车的使用效率和用户体验。 以下是目相关内容的整理及参考资料: --- **目核心内容:** 1. **电池性能建模与预测** 基于历史数据,建立电池容量衰减模型,预测不同使用条件下的电池寿命。可采用回归分析、时间序列模型或机器学习方法进行建模。 2. **电池管理系统优化** 结合实时充放电数据,设计动态均衡策略,提升电池组整体效率。可使用优化算法(如遗传算法、粒子群优化算法)进行策略设计。 3. **城市充电站选址优化** 基于交通流量、人口密度、电网负荷等多维数据,构建充电站选址模型。可采用设施选址模型(如p-中值模型、覆盖模型)进行分析。 4. **多目标优化与决策支持** 综合考虑经济性、便利性和电网稳定性,构建多目标优化模型,为政府或企业提供决策支持方案。 --- **参考资料与数据来源:** 1. **公开数据集:** - 国家新能源汽车技术创新工程中心发布的电池测试数据 - 某城市交通流量与人口分布数据(可通过城市规划局或开放数据平台获取) - 充电站运营企业公开的充电记录数据 2. **相关文献推荐:** - 《基于改进遗传算法的电动汽车充电站选址研究》 - 《锂离子电池健康状态预测模型综述》 - 《多目标优化在城市基础设施规划中的应用》 3. **建模工具与软件:** - MATLAB(适用于仿真与优化建模) - Python(Pandas、Scikit-learn、Geopandas等库处理数据与建模) - Lingo 或 CPLEX(用于线性与整数规划求解) 4. **建模方法建议:** - 时间序列预测:ARIMA、LSTM - 优化算法:线性规划、整数规划、启发式算法 - 地理信息系统(GIS)工具辅助选址分析 --- **参考代码片段(Python):** ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取电池衰减数据 battery_data = pd.read_csv('battery_degradation.csv') X = battery_data[['temperature', 'charge_cycles']] y = battery_data['capacity'] # 构建线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 输出模型参数 print(f"Coefficients: {model.coef_}, Intercept: {model.intercept_}") ``` --- **数学模型示例:** 电池容量衰减模型可表示为: $$ C(t) = C_0 \cdot e^{-kt} $$ 其中 $C(t)$ 为t时刻的电池容量,$C_0$ 为初始容量,$k$ 为衰减速率,$t$ 为使用时间。 充电站选址模型目标函数: $$ \min \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m} d_{ij} x_{ij} $$ 约束条件: $$ \sum_{j=1}^{m} x_{ij} = 1, \quad \forall i \\ x_{ij} \in \{0,1\} $$ 其中 $d_{ij}$ 表示用户i到充电站j的距离,$x_{ij}$ 表示是否分配用户i到充电站j。 ---
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