2024年中国研究生数学建模竞赛D题保姆级教程思路分析
D题:大数据驱动的地理综合问题(数学分析,统计学)
关键词:地理、气候、统计(细致到此题:统计指标、统计模型、统计结果解释)
涉及部分专业名词:土地覆盖、DEM、GIS、空间模式、时空格局、演变、尺度、风险评估
大体描述:
- 描述性统计方法建构
降水量: 连续变量(通常以日为单位统计),反映时间和空间上的变化特性尺度更细。数据集应包括1990-2020年间中国范围内的降水量数据。
土地利用/土地覆盖类型:离散变量(通常以年为单位统计),反映时间上的跳跃性和空间上的分布特性。数据集应包括同一时期中国范围内的土地利用数据。
统计指标和图表:
注意,在处理降水量数据时,虽然原始数据通常按日或月记录,但为了观察到更宏观的趋势和模式,探索降水与土地覆盖变化之间的相关性时非常重要,我们将会对降水数据进行尺度同一的处理。
此处的处理方式将一部分体现对地理大数据的理解,如何从海量、相关性不一致、时间尺度不一致数据中精准获取相关研究信息。
降水量:
年平均降水量(时间序列图)
降水量的空间分布(地理热图)
降水量变异系数(时间序列图)
土地利用/土地覆盖:
土地覆盖类型比例变化(饼图或堆叠条形图)
土地覆盖的空间分布(分类的地理热图)
土地覆盖变化的热点分析(变化热图)
- 极端天气事件的数学模型
模型建立:
此模型结合数字高程模型(DEM)和详尽的历史气候数据(例如温度、湿度、降水量)来构建一个更为精细化的地形-气候交互模型。通过应用先进的机器学习技术,例如随机森林和多元回归分析,该模型旨在深入探索地形如何影响降水模式。通过这种方式,我们不仅能够更准确地预测降水变化,还能理解不同地形条件下气候因素如何相互作用,从而为气象预测和环境管理提供更有力的支持和决策依据。
极端天气形成机制:结合气候模型输出,分析地形如何影响气流运动和降水过程,进而诱发极端天气事件。
- 暴雨灾害风险预测
暴雨灾害风险预测:降雨、地形和土地利用是影响暴雨及其成灾过程的三大关键因素。
降雨具有显著的时空变异性和不可控性,是引发暴雨的直接因素;土地利用反映了自然条件与人类活动的交互,虽然随时间空间演变而变化,但相对可控;地形则是最稳定的因素,对暴雨成灾的影响长期而持续。
结合第2问的分析,本研究通过地理信息系统(GIS)和高级空间分析工具(如ArcGIS Pro)综合考虑降雨量的临界阈值、土地覆盖类型和地形配置,分析这些因素如何共同作用于暴雨事件的发生和成灾过程。
具体方法如下:
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利用历史气候数据和土地覆盖变迁数据,分析暴雨成灾的临界条件,如降雨量阈值和关键土地覆盖类型。
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应用机器学习技术,如随机森林或回归分析,模拟不同地形和土地覆盖组合下的暴雨成灾风险。
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结合上述分析,预测2025至2035年间,中国境内在面对暴雨灾害时最为脆弱的地区。
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对脆弱地区结果进行可视化,数据关联、地图标注,并提供预防建议和应对措施。
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