2022年亚太今日已经正式开赛,为了帮助大家更好的选题建模,这里首先对ABC三道题目进行浅要评析,以方便大家更好的择题。同时相关资料也会后续进行补充。预计明日公布各题统计选题人数以及较为完善的资料。今天作为第一天重要的是择好题,避免中途换题的问题。

   
今年的ABC感觉难度不低难度已经可以与电工妈杯这种比赛的赛题难度有一定的相似了。因此,这对于大家来说并非是个好消息。塞翁失马焉知非福,难对于大家来说都难,只要自己放平心态,也许这就是我们的优势。下面为大家带来C题思路,希望能够对大家有所帮助。

C题 是否全球变暖?

C题以全球气候变暖为背景,提出了一系列的问题,其问题的提问方式,数据的处理形式都与美赛E题高度相似,因此,我为大家收集了一些美赛E题以及数据处理的相关资料,希望能够对大家有所帮助,下面步入正轨。

首先,我们先对题目给出的数据分析,给出的数据如下所示,题目给出的数据主要包括众多国家城市近百年来的气温以及平均温度
平均温度不确定度。这也与题目的背景及问题设置相符合。同时我也为大家收集了一些极端天气,全球气候变化的相关数据,以往对大家建立的模型有所帮助。

问题一,使用给出的数据以及收集的数据分析全球温度变化

a,你同意2022年3月全球气温的上升导致了比过去10年期间更大的上升吗?为什么或为什么不呢?

A问就可以看作一个简单的数据分析题目,将气温数据进行图标可视化,利用SPSS,matlab绘制散点题即可得到结果,这一问就不再进行过多解释了。

c)根据历史数据,请建立两个或两个以上的数学模型来描述过去,并预测未来的全球温度水平。

b)
 使用1个(b)中的每个模型来分别预测2050年和2100年的全球气温。你们的模型是否同意2050年或2100年全球观测点的平均温度将达到20.00°C的预测?如果不是在2050年或2100年,那么您的预测模型中的观测点的平均温度何时会达到20.00°C?

d)你认为1(b)的模型最准确?为什么

对于bcd虽然是三问,但是我们可以看作是一个大的预测模型的三个步骤,分别对应模型的建立,模型的求解,模型的验证。问题b要求我们建立两个或者两个以上的预测模型,这里这种问法对我们是最有利的,多种模型可以很有效的扩充我们的正文篇幅,对于可以使用的模型,我这里比较推荐的是时间序列预测,灰色预测,多元线性回归也是可以这些基础的预测模型。如果大家有更好的想法,想让正文内容更加充实,我也为大家准备了更加高级的预测模型。具体使用哪一个就因人而异了。c问无非就是数值计算,d问就是模型的最后精确度比较 采用mape值,mae值或者其他精确度都是可以的。

问题二,影响温度变化的原因

a) 使用问题1的结果和附件2022_ APMCM_C_
Data中的数据。csv和您的团队收集的其他数据集,建立一个数学模型来分析全球温度、时间和位置之间的关系(如果有的话),并解释这种关系或证明它们之间没有关系。

b) 请收集相关数据,分析自然灾害的因素(如火山爆发、森林火灾、COVID-19等

c)这对全球温度有什么影响吗?

d) 你认为影响全球温度变化的主要原因是什么?d)你认为有什么措施来遏制或减缓全球变暖吗?

对于问题二,简单的分析,我们可以直接进行相关性分析,分析各因素之间的线性关系,这事较为简单的作为,模型写得好,图画的精致,三等奖还是比较稳妥的。但是如果想冲一、二等奖,单一的这种模型还是太单调了。我们可以先使用相关性分析作为模型的预处理进行简要分析,再构建线性方程,或者非线性方程,以方便我们对各种因素的分析。对于问题b中要求我们收集的数据,这里为大家整理了一些。

对于问题二,还有种思路就是我们可以根据已有的数据建立综合评价模型,利用该模型的灵敏度分析分析不同因素对全球温度的不同影响。我感觉这种思路还是有一定可行性的。

问题三、准备一篇非技术性的文章(最多1页),请写一篇非技术性的文章文章(最多1页)给APMCM组委会,解释你的团队的发现和对未来的建议。

这种题目就是最适合,我们大显神通的问题了,根据我们收集的不同数据得到不同的结果给出不同的意见这里就需要大家具体问题具体分析了。

最后预祝大家比赛顺利,

Wish all the teams get good grades!

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