2023年美赛获奖E类论文_2314817.pdf

### 2023年美赛获奖E类论文解析 #### 概述 本文将对一份2023年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）E类题目的获奖论文进行深入分析。该论文针对现代科技快速发展背景下过度使用人工光源导致的光污染问题，提出了一个评估光污染风险等级的模型，并给出了有效的减缓措施建议。 #### 研究背景与意义 随着现代科技的不断进步，人类活动范围不断扩大，夜间照明需求日益增长。然而，这种过度使用人工光源的现象引发了严重的光污染问题。光污染不仅破坏了自然环境的平衡，还对人类健康和社会经济产生了负面影响。因此，设计并实施有效的干预策略来解决这些问题变得尤为重要。 #### 主要研究内容 该论文主要构建了三个模型：生态-社会-经济（ESE）模型、光污染风险评估（LPRA）模型以及互联ESE模型（I-ESE）。 ### ESE模型（Model I） **经济子系统** - 使用Logistics方程计算人口增长率，以度量经济系统中的光污染程度。 - 通过经济指标的变化反映光污染对经济活动的影响。 **社会子系统** - 考虑五种不同类型的土地及其亮度阈值，计算受光污染影响土地的比例。 - 量化社会层面因光污染而产生的负面影响。 **生态子系统** - 结合生物种类数量与光照强度，计算受影响生物的数量。 - 分析光污染对生态系统造成的破坏。 ### LPRA模型（Model II） **风险水平量化** - 采用层次分析法（AHP）结合Google搜索指数，量化特定区域的光污染风险等级。 - 对284个地区应用此模型，得到各地区的风险等级。 **风险等级分类** - 使用K-means算法创建风险等级指标体系。 - 将风险等级划分为四个等级：轻微（0.0443~0.1678）、中等（0.1705~0.2542）、严重（0.2568~0.3698）、极其严重（0.3976~0.6186）。 ### I-ESE模型（Model III） **综合评估** - 在ESE模型的基础上，增加了不同子系统之间的相互作用。 - 更全面地评估光污染的影响及其解决方案的有效性。 #### 应用实例 为了验证模型的有效性，论文选取了两个典型地点进行案例研究： - **鄂尔多斯**：作为保护区，研究如何有效保护自然环境免受光污染的影响。 - **昭通**：作为农村社区代表，探讨减轻光污染对当地居民生活的影响的方法。 #### 结论与展望 通过对光污染风险评估模型的研究与应用，论文提供了一套科学合理的评价体系及解决方案。这不仅有助于减轻光污染带来的负面影响，还能为相关决策者提供有力的数据支持。未来的研究可以进一步优化模型参数，增强模型的普适性和实用性，更好地服务于环境保护事业。 ### 总结 该论文通过建立一套全面的光污染评估与干预体系，为解决日益严重的光污染问题提供了新的思路和方法。通过对经济、社会和生态三个维度的综合考虑，以及对特定案例的应用分析，论文展示了模型的有效性和实用性。这对于推动环境保护工作具有重要的理论价值和实践意义。