当前位置: 首页 > news >正文

2023美赛F题讲解+数据领取

我们给大家准备了F题的数据,免费领取!在文末

国内生产总值(GDP)可以说是一个国家经济健康状况最著名和最常用的指标之--。它通常用于确定一个国家的购买力和获得贷款的机会,为各国提出提高GDP的政策和项目提供动力。GDP“衡量一个国家在给定时间段内生产的最终商品和服务的货币价值;它计算了一个国家境内产生的所有产出甲。这种计算如此重要且经常被引用的措施的方法有利于今天的生产,而不考虑为明天节约资源。例如,一个拥有丰富森林的国家可以通过砍伐树木和生产大量木制家具来提高其当前的GDP。这个国家可以这样做而不会受到惩罚,尽管生物多样性的丧失和其他负面的环境后果。同样,一个国家现在可以通过捕捞更多的鱼来提高其GDP,而不会因对鱼类资源的潜在有害而受到惩罚。

由于GDP未能给予自然资源的信用,也许它不能很好地衡量--个国家的真正经济健康状况。如果各国改变评估和比较经济的方式,各国政府可能会改变其行为,促进更有利于地球环境健康的政策和项目。“绿色"GDP (GGDP)是指包括环境和可持续性的观点和因素,是否比当前的常规GDP更好的多边变化极具挑战性。说服各国同意这一新的GGDP而不是传统的GDP作为衡量经济健康的主要指标可能非常困难。然而,如果做出这-一转变启动了国家气候努力的全球运动,在缓解气候危机方面取得了重大进展,那么也许这场斗争是值得的。

问题一:目前已经开发了许多计算GGDP的合适的方法,如果它取代GDP作为经济健康的主要衡量指标的话,请选择一种你的团队认为可以对气候缓解产生显著性影响的方法。

我们需要找出计算GGDP的多种不同方法。GGDP的计算方法中有的跟气候有关,有的与经济、人口、资源等其他因素有关本来我们需要找出三种以上的方法,选择一种跟 气候相关的方法即可,给出相应的模型以及公式,第一问不需要搜集具体的数据,只需要列出具体的计算方法即可,目前可搜集到的有关计算方法有:

(1) GGDP

GGDP核算由GDP、环境退化成本和生态破坏成本三部分组成。(1) 环境退化成本:大气污染、水污染和土壤污染会导致环境退化。大气污染导致的环境退化成本主要包括大气污染治理成本和生活清洁费用增加成。(2) 生态破坏成本流域内生态破坏成本核算主要是针对因人类不合理利用森林、草地、湿地和农田生态系统,从而导致的生态调节服务损失。

GGDP=GDP-环境退化成本生态破坏成本

环境退化成本=EnDCa+ EnDCw+EnDCs

生态破坏成本=EeDCf+ EeDCg+EeDCw+EeDCa

式中: EnDC 为环境退化成本,EnDCa为大 气污染环境退化成本,EnDCw为水污染环境退化成本,EnDCs为土壤污染环境退化成本。EcDCf是 森林生态系统破坏损失,EceDCg是 草地生态系统破坏损失,EcDCw是湿地生态系统破坏损失,EcDCa是农田生态系统破坏损失。

(2) GeGDP

绿色GDP的值小于GDP的值,即GeGDP的值等于在现行GDP核算值的基础上,再减去以下两项数值:一项称“资源耗减成本”(这 里讲的资源主要指土地、森林、矿产和水),另一项称“环境降级成本”( 是指因环境破坏引起环境等级下降而应计入的成本。绿色GDP的公式表达为:GeGDP = GDP-资源耗减成本-环境降级成本。

(3) GrDP

绿色国内生产总值(GrDP),它扩展了GDP的范围,将自然、社会和自然资源的消耗纳入考虑范围。人力资本。简而言之,这--新衡量标准是通过从标准GDP衡量标准中减去与生产商品和服务相关的外部成本计算得出的。

(4) MEWGDP

MEWGDP是衡量家庭年度实际消费的模型,称为经济福利衡量标准(MEW)。MEW调整GDP以包括闲暇时间、无偿工作和环境破坏的价值。还定义了可持续的水电部(MEW-S)值,其工作是更复杂的可持续发展措施的先驱。

数据网站:

  1. OECD: http://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=green_growth(推荐)

      1. 中国国家统计局(统计数据) 国家统计局>>统计数据
      2. 世界银行数据: World Bank Open Data | Data

问题二:建立一个稳定性较好的简洁的模型,将GGDP作为衡量个国家经济健康状况的主要指标,以估计对气候减缓的预期全球影响。如何衡量全球影响,由你们自己决定。

需要我们在问题一所给出模型的基础上,具体找出模型中每一个指标对应的数据,并且要搜集全球各个国家的数据,并确定好数据的维度(以年为单位,以季度/月为单位)从而计算出不同国家的GDP的数值,考虑到不同国家的环境资源情况,气候情况与人口数量等其他因素情况有所不同,因此我们需要在GDP模型中给出对应的权重系数,用来区分出不同国家的不同指标。

例如: GeGDP=GDP- a 1*资源耗减成本- a 2*环境降级成本。

分析气候减缓的全球预期影响,我们需要额外找出不同国家的气候因素如二氧化碳排放量,温度降雪量,海平面高度等数据,将GDP与这些气候指标进行回归(最小二乘法)或其他拟合方法,分析观察出不同的变化趋势。

问题三:用GGDP替代GDP可能会遇到阻力。确定您的模型是否表明在全球范围内这一转变是值得的,比较替代GGDP后气候缓解影响的潜在优势和劣势。解释您的推理,并通过之前的全球影响分析支持您的答案。

需要我们具体分析出用GGDP替代GDP后对气候造成的优势和劣势,因此我们需要对GDP和GDP进行预测,由于计算后的数据是单变量的时间序列数据,因此预测方法可以选择灰色预测、时间序列预测或者机器学习(BP神经网络、随机森林、动态神经网络等),观察出预测后的GDP与GDP的变化趋势与气候的变化趋势之间的关联性,最简单的做法就是观察预测出的变化趋势与气候变化进行比较,如果二者同增长/减少说明变化趋势相同。同理,可以通过相关性检验或灰色关联分析进行验证,如:使用灰色关联分析可以计算出替代前GDP与气候因素之间的灰色关联系数并且计算出替代后GGDP与其他气候因素之间的灰色关联系数,观察灰色关联系数的变化趋势从而得出对气候减缓的关联性。

此外还需要对模型的精度进行检验,通过精度的不同也可以反映出优势与劣势。使用传统预测模型的话(灰色预测),就需要进行精度检验,使用机器学习模型的话就需要对R2、MSE、RMSE等评价指标进行比较。

问题四:选择一个国家,并提供更深入的分析,说明这一转变可能对他们产生的影响。例如,你希望他们在如何使用或节约自然资源方面做出哪些具体的改变。考虑到他们目前的经济状况地位和未来供养后代的能力确保您的分析旨在是可以明确的找出GDP和GGDP之间的变化是有紧密的联系。

需要我们针对某个具体的国家进行深入的分析,我们需要在上述二三四问题所收集到的数据基础上增加数据的频率,如找出每一天或者每一 一个月的具体数据并且在问题二所建立的模型中增加经济地位和未来供养后代两个指标,对模型进行改进

例如: GeGDP= GDP- a 1*资源耗减成本- a 2*环境降级成本+经济状况地位+未来供养后代的能力

在此基础上需要分析。做出的努力对GDP造成的影响即对模型后增加的两个指标进行灵敏度分析并且分析在不同的努力灵敏度下,GDP与GDP是否还有着紧密的联系,并给出相应的结论

问题五:根据您所在国家的具体分析,向该国领导人撰写- -份一页的非技术性报告,说明是支持转向GGDP,还是拒绝转向并将GDP作为衡量国家经济健康的主要指标。

需要解释团队的发现和未来可能的建议。针对前四个问中得出的结论,总结一下,给出我们前文计算出某一个具体国家的结论(优势、劣势、是否转化),以及合理的建议。

模板如下:

经分析,Xxx国家,为使GGDP核算体系更精确,必须从技术以及政策等方面建立完善的制度,一方面保证基础

数据可获取,另一方面保证数据统计口径的一致性。相关环境、水文、森林、气象及统计等部门应加强数据共享,相关污染类行业应及时公布污染数据,做到数据的公开透明化,从而可有效减少数据缺失造成的指标不齐全的问题。

政府部门应对GGDP的核算工作予以更多的进行支持,组建相应的团队,为GDP的发展提供有效帮助。在接下来的研究中,应对核算项目具体化,核算方法明确化,从而更有利于进行对比分析。

更多思路程序代码↓↓↓

相关文章:

2023美赛F题讲解+数据领取

我们给大家准备了F题的数据,免费领取!在文末 国内生产总值(GDP)可以说是一个国家经济健康状况最著名和最常用的指标之--。它通常用于确定一个国家的购买力和获得贷款的机会,为各国提出提高GDP的政策和项目提供动力。GDP“衡量一个国家在给定时间段内生产…...

【博客625】keepalived开启garp refresh的重要性

keepalived开启garp refresh的重要性 1、场景 1-1、对keepavlied master机器热迁移后出现vip不通,过后恢复 原因:机器迁移后网关那边的arp表没有刷新,流量还是转发到老的端口,但是机器已经迁移到别的端口了,于是网络…...

nginx防护规则,拦截非法字符,防止SQL注入、防XSS,nginx过滤url访问,屏蔽垃圾蜘蛛,WordPress安全代码篇

nginx防护规则,拦截非法字符,防止SQL注入、防XSS,nginx过滤url访问,屏蔽垃圾蜘蛛,WordPress安全代码篇 精心强化,小白一键复制 资源宝分享:www.httple.net 宝塔为例:/www/server/panel/vhost/nginx/你的网站域名.conf,复制代码点击保存 修改www.xx.net你自己域名incl…...

【计算机网络】网络层

文章目录网络层概述网络层提供的两种服务IPv4地址IPv4地址概述分类编址的IPv4地址划分子网的IPv4地址无分类编址的IPv4地址IPv4地址的应用规划IP数据报的发送和转发过程静态路由配置及其可能产生的路由环路问题路由选择路由选择协议概述路由信息协议RIP的基本工作原理开放最短路…...

产品经理知识体系:1.什么是互联网思维?

互联网思维 思考 笔记 用户思维 是要注重用户体验,产品带给用户的价值是什么,是能帮助用户获取想要的商品、解决生活中的问题、获取想要的信息,还是产品能通过兜售参与感、满足感等来满足用户的心理需求。 贯穿产品的整个生命周期过程。 简…...

【数据结构】单链表的接口实现(附图解和源码)

单链表的接口实现(附图解和源码) 文章目录单链表的接口实现(附图解和源码)前言一、定义结构体二、接口实现(附图解源码)1.开辟新空间2.头插数据3.头删数据4.打印整个单链表5.尾删数据6.查找单链表中的数据7…...

TikTok话题量超30亿,这款承载美好记忆的剪贴簿引发讨论

回忆风剪贴簿在TikTok引起关注小超在浏览超店有数后台时发现,有一款平平无奇的剪贴簿的种草视频爆火,在24h内收获了9.9K点赞,播放量更是突破了100W,直接冲到了【种草视频飙升榜】第六名的位置,并且这个数字目前仍在继续…...

了解Dubbo

1.注册中心挂了,消费者还能不能调用生产者? 注册中心挂了, 消费者依然可以调用生产者。生产者和消费者都会在本地缓存注册中心的服务列表,当注册中心宕机时,消费者会读取本地的缓存数据,直接访问生产者&am…...

2023年前端面试知识点总结(JavaScript篇)

近期整理了一下高频的前端面试题,分享给大家一起来学习。如有问题,欢迎指正! 1. JavaScript有哪些数据类型 总共有8种数据类型,分别是Undefined、Null、Boolean、Number、String、Object、Symbol、BigInt Null 代表的含义是空对象…...

jQuery

文章目录jQuery 介绍初体验核心函数jQuery 对象和 dom 对象区分什么是 jQuery 对象,什么是 dom 对象问题:jQuery 对象的本质是什么?jQuery 对象和 Dom 对象使用区别Dom 对象和 jQuery 对象互转(重点)jQuery 选择器&…...

强化学习基础概念

强化学习入门 入门学习第一周:基础概念 经验回放: 将sss,agent当前步的action环与境的交互rrr以及下一步的状态st1s_{t1}st1​组成的四元组[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wxhVd0dn-1676710992983)(null)] 组…...

Redis学习【9】之Redis RDB持久化

文章目录一 AOF(Append Only File) 持久化二 AOF 基础配置2.1 AOF的开启2.2 文件名配置2.3 混合式持久化开启2.4 AOF 文件目录配置三 AOF 文件格式3.1 Redis 协议3.2 查看 AOF 文件3.3 清单文件3.4 Rewrite 机制3.4.1 rewrite简介3.4.2 rewrite 计算策略3.4.3 手动开启 rewrite…...

分析 vant4 源码,学会用 vue3 + ts 开发毫秒级渲染的倒计时组件,真是妙啊

2022年11月23日首发于掘金,现在同步到公众号。11. 前言大家好,我是若川。推荐点右上方蓝字若川视野把我的公众号设为星标。我倾力持续组织了一年多源码共读,感兴趣的可以加我微信 lxchuan12 参与。另外,想学源码,极力推…...

事件驱动型架构

事件驱动型架构是一种软件设计模式,其中微服务会对状态变化(称为“事件”)作出反应。事件可以携带状态(例如商品价格或收货地址),或者事件也可以是标识符(例如,订单送达或发货通知&a…...

20222023华为OD机试 - 不含 101 的数(Python)

不含 101 的数 题目 小明在学习二进制时,发现了一类不含 101 的数, 也就是将数字用二进制表示,不能出现 101 。 现在给定一个正整数区间 [l,r],请问这个区间内包含了多少个不含 101 的数? 输入 输入一行,包含两个正整数 l l l, r r r...

杭州电子科技大学2023年MBA招生考试成绩查询和复查申请的通知

根据往年的情况,2023杭州电子大学MBA考试初试成绩可能将于2月21日公布,最早于20号出来,为了广大考生可以及时查询到自己的分数,杭州达立易考教育为大家汇总了信息。根据教育部和浙江省教育考试院关于硕士研究生招生考试工作的统一…...

电子技术——CS和CE放大器的高频响应

电子技术——CS和CE放大器的高频响应 在绘制出MOS和BJT的高频响应模型之后,我们对MOS和BJT的高频响应有了进一步的认识。现在我们想知道的是在高频响应中 fHf_HfH​ 的关系。 高频响应分析对电容耦合还是直接耦合都是适用的,因为在电容耦合中高频模式下…...

2023年数学建模美赛D题(Prioritizing the UN Sustainability Goals):SDGs 优先事项的选择

正在写,不断更新,别着急。。。 4. SDGs 优先事项的选择 4.1 基于SDG密度分布图选择优先事项 虽然每个可持续发展目标的接近度矩阵和中心性度量的结果是通用的,并创建了基本的可持续发展目标网络,但由于各国在网络的不同部分取得…...

springboot实现项目启动前的一些操作

在服务启动时,做一些操作,比如加载配置,初始化数据,请求其他服务的接口等。 有三种方法: 第一种是实现CommandLineRunner接口 第二种是实现ApplicationRunner接口 第三种是使用注解:PostConstruct 三者使用…...

详解JavaScript的形参,实参以及传参

文章目录 前言一、参数是什么?二、形参和实参 1.形参 2.实参三、传参 1.参数传递的对应关系2.两个传参的例子 总结前言 编程初学者在接触JavaScript这门语言时,很难搞懂里面的逻辑,这就会导致入门慢,入门难。这种难度一般…...

变量 varablie 声明- Rust 变量 let mut 声明与 C/C++ 变量声明对比分析

一、变量声明设计:let 与 mut 的哲学解析 Rust 采用 let 声明变量并通过 mut 显式标记可变性,这种设计体现了语言的核心哲学。以下是深度解析: 1.1 设计理念剖析 安全优先原则:默认不可变强制开发者明确声明意图 let x 5; …...

渲染学进阶内容——模型

最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...

[ICLR 2022]How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks?

论文网址:pdf 英文是纯手打的!论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用 目录 1. 心得 2. 论文逐段精读 2.1. Abstract 2…...

第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明

AI 领域的快速发展正在催生一个新时代,智能代理(agents)不再是孤立的个体,而是能够像一个数字团队一样协作。然而,当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现,导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...

ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法

文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...

自然语言处理——循环神经网络

自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元(GRU)长短期记忆神经网络(LSTM&#xff09…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...

Web中间件--tomcat学习

Web中间件–tomcat Java虚拟机详解 什么是JAVA虚拟机 Java虚拟机是一个抽象的计算机,它可以执行Java字节码。Java虚拟机是Java平台的一部分,Java平台由Java语言、Java API和Java虚拟机组成。Java虚拟机的主要作用是将Java字节码转换为机器代码&#x…...

6个月Python学习计划 Day 16 - 面向对象编程(OOP)基础

第三周 Day 3 🎯 今日目标 理解类(class)和对象(object)的关系学会定义类的属性、方法和构造函数(init)掌握对象的创建与使用初识封装、继承和多态的基本概念(预告) &a…...

aurora与pcie的数据高速传输

设备:zynq7100; 开发环境:window; vivado版本:2021.1; 引言 之前在前面两章已经介绍了aurora读写DDR,xdma读写ddr实验。这次我们做一个大工程,pc通过pcie传输给fpga,fpga再通过aur…...