2020美赛A题翻译（自翻）中英文对照

自己翻译的，2020美赛A题。中英文对照翻译，非机翻。 Global ocean temperatures affect the quality of habitats for certain ocean-dwelling species. 全球海洋温度影响某些洋栖物种的生境质量。 When temperature changes are too great for their continued thriving, these species move to seek other habitats better suited to their present and future living and reproductive success. One example of this is seen in the lobster population of Maine, USA that is slowly migrating north to Canada where the lower ocean temperatures provide a more suitable habitat. This geographic population shift can significantly disrupt the livelihood of companies who depend on the stability of ocean-dwelling species. 当温度变化太大，种群无法继续增长繁荣时，这些物种就会迁徙到更适合它们当下及未来需要的生存条件和繁殖条件的其他栖息地。例如美国缅因州的龙虾种群，它们正缓慢地向北迁移到加拿大，那里的海洋温度较低，提供了一个更合适的栖息地。这种迁徙会大幅扰乱依赖海洋物种稳定性的公司的生计。 【知识点详解】 1. **数学建模基础**：在解决这个问题时，首先需要理解数学建模的基本步骤。这包括问题定义、数据收集、选择适当的模型、参数估计、模型验证和结果解释。对于气候变化和物种迁移的建模，可能涉及到地理信息系统（GIS）、统计学和动力系统模型。 2. **生物生态学原理**：要预测鱼类种群的迁移，必须理解鱼类生态学，包括其生命周期、繁殖习性、食物链位置以及对环境变化的敏感性。苏格兰鲱鱼和鲭鱼的生长、繁殖和分布与海洋温度密切相关，因此需要考虑温度如何影响它们的生存和繁衍。 3. **海洋温度变化**：全球气候模型可以提供海洋温度变化的预测数据，这些数据是构建数学模型的基础。需要分析历史海洋温度数据，理解温度变化的趋势和周期，同时考虑全球变暖和海洋酸化等现象的影响。 4. **种群动态模型**：可能采用的是种群动力学模型，如逻辑斯蒂增长模型或吉尔伯特-拉尔森模型，来模拟种群数量随时间的变化。在考虑温度因素时，模型应能反映温度升高对种群增长率、死亡率和迁移率的影响。 5. **空间扩散模型**：为了预测鱼类可能的迁移路径，可以使用扩散模型，如随机游走模型或者基于环境梯度的扩散模型。模型需要考虑鱼类的移动速度、距离和方向，以及环境因素（如温度）对其移动决策的影响。 6. **经济学分析**：模型不仅要预测鱼类的地理位置，还需要评估这些变化对渔业经济的影响。这涉及对捕鱼成本、市场价格、鱼类资源的可用性和捕捞效率的分析，以确定小型渔业公司是否能够适应这些变化。 7. **不确定性分析**：由于海洋温度变化和物种迁移存在不确定性，模型需包含敏感性分析和不确定性量化。通过敏感性分析，可以识别哪些参数对模型结果影响最大，而不确定性分析则可以帮助理解模型预测的精确度和可靠性。 8. **预测未来情景**：基于海洋温度变化的速度，模型应该能够生成不同情景下的预测结果。例如，快速升温情景下，鱼类可能会更快地迁移到新的区域；而缓慢升温情景下，可能会有更多的时间适应。 9. **决策支持**：模型的结果应转化为对渔业管理的决策支持。这可能包括制定捕捞策略、优化渔业资源分配、预测经济风险和制定应对气候变化的适应性措施。 通过以上知识点，可以构建一个全面的数学模型，帮助苏格兰北大西洋渔业管理财团预测鱼类种群的未来位置，并为政策制定者提供科学依据，以应对气候变化带来的挑战。