当前位置: 首页 > news >正文

2017年第六届数学建模国际赛小美赛A题飓风与全球变暖解题全过程文档及程序

2017年第六届数学建模国际赛小美赛

A题 飓风与全球变暖

原题再现:

  飓风(也包括在西北太平洋被称为“台风”的风暴以及在印度洋和西南太平洋被称为“严重热带气旋”)具有极大的破坏性,往往造成数百人甚至数千人死亡。
  许多气象学家一致认为,在过去的几十年里,全球变暖(大约半摄氏度)已经发生在地球表面,而且这种趋势可能会继续下去。问题是,全球变暖对飓风活动意味着什么?请构造一个合理的模型,测量全球变暖的程度和全球飓风活动的强度,并估计两者之间的关系。

整体求解过程概述(摘要)

  全球变暖被认为是影响飓风强度的重要因素之一。全球变暖对飓风影响的研究已经展开,但尚未得出确切的结论。
  本文通过建立模型来衡量全球变暖的程度和飓风的强度,并得出它们之间的关系。
  在模型1中,建立了反映全球变暖程度的评价指标体系。采用熵权法计算各变量的权重。然后类比动量方程,建立一个综合指标来表征全球变暖的程度。
  在模式2中,我们对海温如何影响单个飓风进行了微观分析。建立运动方程,分析速度梯度和温度梯度之间的关系。然后应用回归分析方法,求出海温、强度、速度、加速度、压力、运动方向之间的相关关系。通过聚类分析将模型推广到一般情况。结果表明,海温直接影响飓风的运动路径,改变加速度的方向和值。海温对飓风的压力和速度也有影响。在此基础上,进一步得出温度与飓风频率密度分布关系不大的结论。
  在模式3中,分别分析了不同地区的飓风强度特征,计算出全球变暖程度的相关性。结果表明,飓风强度与全球蠕虫的关系因地区而异。尤其在东太平洋地区,飓风强度与全球变暖呈负相关。这可以用厄尔尼诺现象来解释。
  在模型4中,我们定义了一个基于总能量耗散的飓风潜在破坏性(PDI)指数来表示飓风的强度,然后进行回归以确定与全球变暖的关系。结果表明,PDI与热带海表温度相关,反映了已有的气候信号,但与飓风频率的关系更为显著。
  在模型5中,我们建立了预测模型,并对PDI和GWD的趋势进行了预测,结果表明全球GWD面临急剧增长,而PDI仍将处于波动之中。最后给出了未来PDI和GWD的可能值。
  最后,分析了本文提出的方法的优缺点。该研究在现实世界中也具有一定的应用价值。

模型假设:

  (1) 数据来源真实可靠
  (2) 全球变暖的程度主要体现在海平面、冰山数量和高度、海表温度、全球温度等方面。
  (3) 全球变暖的程度主要受人口、温室气体排放、森林覆盖率等因素的影响。
  (4) 飓风强度的大小主要受强度等级、飓风频次、各等级飓风频次的影响。

问题分析:

  现将问题分为以下具体分析,根据要求可分为两个子部分:
  建立模型,了解全球变暖对飓风活动的影响。
  构建一个合理的模型,测量全球变暖的程度和全球飓风活动的强度,并估计两者之间的关系。
  解决问题可分为3个步骤:
  分别分析了飓风的运动特征,得出了温度变化对飓风的影响。
  分析全球变暖与不同地区飓风强度的关系。比较得出结论。
  分析全球变暖对全球飓风强度的影响。
  为了解决每个环节的问题,我们建立了综合评价指标体系,定义了三个体系的层次:
  全球变暖影响全球变暖的因素,这些因素表达了飓风强度的程度。每个索引包含不同的对应变量。通过分析各指标之间的关系,可以得出全球变暖对飓风强度的影响。

模型的建立与求解整体论文缩略图

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

全部论文请见下方“ 只会建模 QQ名片” 点击QQ名片即可

部分程序代码:(代码和文档not free)

D=[];
D0=DC;
D1=D0(1:,6);
D2=D0(1:,7);
D3=D0(1:,8);
D4=D0(1:,9);
e1=mean(D1);
e2=mean(D2);
e3=mean(D3);
e4=mean(D4);
d1=std(D1);
d2=std(D2);
d3=std(D3);
d4=std(D4);
for i=1:6349if abs(D1(i)
-e1)>3*d1D0(i,:)=
-1;endif abs(D2(i)
-e2)>3*d1D0(i,:)=
-1;endif abs(D3(i)
-e3)>3*d1D0(i,:)=
-1;endif abs(D4(i)
-e4)>3*d1D0(i,:)=
-1;end
end
for i=1:6349if D0(i,1)~=
-
1D=[D;D0(i,:)];end
end
clc,clear
gmr=xlsread('data'
,'V2:X30'); 
ppl=gmr(:,1); 
carb=gmr(:,2); 
forest=gmr(:,3); 
sst=xlsread('data'
,'I2:I30'); 
ssh=xlsread('data'
,'Q2:Q30'); 
ice=xlsread('data'
,'N2:N30') ; 
sst_entropy=xlsread('data'
,'J2:J30'); 
gmf=[sst ssh ice sst_entropy]; 
temp=xlsread('data'
,'B2:B30');
gmr_min=min(gmr);
gmr_max=max(gmr);
gmf_min=min(gmf);
gmf_max=max(gmf);
for i=1:length(gmr);for j=1:3if j==3
gmr_nor(i,j)=(gmr_max(j)-gmr(i,j))/(gmr_max(j)-gmr_min(j));elsegmr_nor(i,j)=(gmr(i,j)-gmr_min(j))/(gmr_max(j)-gmr_min(j));endend
end
for i=1:length(gmf)for j=1:4if j==3gmf_nor(i,j)=(gmf_max(j)-gmf(i,j))/(gmf_max(j)-gmf_min(j));elsegmf_nor(i,j)=(gmf(i,j)-gmf_min(j))/(gmf_max(j)-gmf_min(j));endend
end
EWr=EntropyWeight(gmr_nor);
EWf=EntropyWeight(gmf_nor);
alpha=gmr_nor*EWr';
beta=gmf_nor*EWf';
GWD=0.5*alpha.*alpha.*beta;
figure 
t=1980:2008;
plot(t,beta,'k',t,alpha,'r')
xlabel('year')
hold on
[ax,h1,h2]=plotyy(t,GWD,t,temp)
set(ax(2),'ytick',[14:0.1:14.7]) 
set(ax(1),'ytick',[0:0.1:1])
set(h1,'color','m');
set(h2,'color','b');
legend('The Present Index of Global Warming','The Motivation of Global Warming','The Extent
of Global Warming','Global Average Temperature')
%xlabel('year'), ylabel('global average temperature '),title('Global Average Temperature')
%figure 
%t=1980:2008;
%plot(t,beta,'k')
%xlabel('year'), ylabel('the present index of global warming beta'),title('The Present Index of 
Global Warming')
%figure
%plot(t,alpha,'r')
%xlabel('year'), ylabel('the motivation of global warming alpha'),title('The Motivation of Global 
Warming')
%figure
%plot(t,GWD)
%xlabel('year'), ylabel('GWD'),title('The Extent of Global Warming')
%figure
%plot(t,temp,'m')
%xlabel('year'), ylabel('global average temperature '),title('Global Average Temperature')
function weights = EntropyWeight(R)
[rows,cols]=size(R); 
k=1/log(rows); 
f=zeros(rows,cols); 
sumBycols=sum(R,1); 
for i=1:rowsfor j=1:colsf(i,j)=R(i,j)./sumBycols(1,j);end
end
lnfij=zeros(rows,cols); 
for i=1:rowsfor j=1:colsif f(i,j)==0lnfij(i,j)=0;elselnfij(i,j)=log(f(i,j));endend
end
Hj=-k*(sum(f.*lnfij,1)); 
weights=(1-Hj)/(cols-sum(Hj));
end
clc
clear
I=xlsread('飓风数据.xlsx','Sheet1','I2:T61');
yyy=xlsread('飓风数据.xlsx','Sheet1','A2:A61');
E=zeros(60,1);
for ii=1:60E(ii)=entropy(I(ii,:));
end
clc
clear
I=xlsread(' 飓风数据.xlsx','I2:T61');
yyy=xlsread('飓风数据.xlsx','Sheet1','A2:A61');
E=zeros(60,1);
for ii=1:60E(ii)=entropy(I(ii,:));
end
全部论文请见下方“ 只会建模 QQ名片” 点击QQ名片即可

相关文章:

2017年第六届数学建模国际赛小美赛A题飓风与全球变暖解题全过程文档及程序

2017年第六届数学建模国际赛小美赛 A题 飓风与全球变暖 原题再现: 飓风(也包括在西北太平洋被称为“台风”的风暴以及在印度洋和西南太平洋被称为“严重热带气旋”)具有极大的破坏性,往往造成数百人甚至数千人死亡。   许多气…...

Node.js使用Express框架写服务端接口时,如何将接口拆分到不同文件中

项目目录结构说明: node.js连接mysql数据库步骤可参考:Node.js 连接 MySQL | 菜鸟教程 1、拆分之前的写法,未区分模块,所有接口api都写在了入口文件app.js中; 需求:想要将接口api拆分成根据不同的业务模块…...

Unity | Shader基础知识(第八集:案例<漫反射材质球>)

目录 一、本节介绍 1 上集回顾 2 本节介绍 二、什么是漫反射材质球 三、 漫反射进化史 1 三种算法结果的区别 2 具体算法 2.1 兰伯特逐顶点算法 a.本小节使用的unity自带结构体。 b.兰伯特逐顶点算法公式 c.代码实现——兰伯特逐顶点算法 2.2 代码实现——兰伯特逐…...

NCV8460ADR2G在汽车和工业应用中高压侧驱动如何破?

NCV8460ADR2G是一款完全保护的高压侧驱动器,可用于开关各种负载,如灯泡、电磁阀和其他致动器。该器件可以通过有源电流限制和高温关断针对过载情况进行内部保护。 诊断状态输出引脚提供了高温以及开关状态开路负载情况的数字故障指示。 特性:…...

在打日志时,如何使用snowflake-id快速方便得随机获取query的唯一id

步骤一:安装snowflake-id pip install snowflake-id步骤二:代码示例 from snowflake import SnowflakeGeneratorgen SnowflakeGenerator(42)for i in range(100):val next(gen)print(val)参考文档: https://pypi.org/project/snowflake-…...

Linux之yum管理器

目录 yum管理器 yum相关指令 yum list yum list | grep yum install yum remove 拓展 1.yum install -y man-pages 2.切换yum源 3.yum install -y epel-release 4. yum install -y lrzsz rz指令 sz指令 在window系统上,我们会在电脑自带的应用商…...

ubuntu 搭建本地私有pip源

# 搭建本地私有pip源 pip install pip2pi# 创建目录 mkdir /data/work/PyPip/ mkdir /data/work/PyPip/packages cd /data/work/PyPip/# 创建需要从外网源同步的package touch requirements_roop.txt# 批量同步 pip2tgz /data/work/PyPip/packages -r requirements_roop.txt# 同…...

声音克隆:让你的声音变得无所不能

什么是声音克隆? 声音克隆是一种利用人工智能技术,根据一段声音样本,生成与之相似或完全相同的声音的过程。声音克隆可以用于多种场景。 声音克隆的原理是利用深度学习模型,从声音样本中提取声音特征,然后根据目标文…...

hadoop02_HDFS的API操作

HDFS的API操作 1 HDFS 核心类简介 Configuration类:处理HDFS配置的核心类。 FileSystem类:处理HDFS文件相关操作的核心类,包括对文件夹或文件的创建,删除,查看状态,复制,从本地挪动到HDFS文件系统中等。…...

使用C语言将ASCII明文编码为GSM短信体格式

一、背景介绍 GSM(Global System for Mobile Communications)是全球移动通信系统的简称,而GSM 03.38是GSM系统中用于短信编码的标准。GSM 03.38字符集采用7-bit编码,与ASCII的8-bit编码有所不同。为了将ASCII编码的文本转换为GSM…...

docker搭建mysql8.0.32,实现主从复制(一主两从)

安装docker的步骤、使用命令就不写了,本文章是基于会使用docker、linux基本命令的基础上来写的。 开始步骤: 1. 拉取 mysql 镜像 docker pull mysql:8.0.32 2. 启动容器并运行mysql a. 准备mysql的配置文件(该配置文件是:mysq…...

AOP springboot

1. 2. Around(“execution(* com.example.demo.controller..(…))”) 代表所有的类下面所有的方法任意参数 3....

Python Flask 基础入门第六课: Flask 全局变量 current_app, g 以及 session各自如何使用 有什么差异

全局变量 current_app, g 以及 session 全局变量差异汇总表current_app章节1 current_app - 当前应用实例current_app的基本概念current_app的作用current_app的使用 章节2:current_app的上下文什么是应用上下文?current_app与应用上下文的关系current_a…...

第33节: Vue3 方法与在线检测

UniApp 使用 Vue3 框架时&#xff0c;您可以使用方法和在线检测来处理应用程序中的逻辑和数据。下面是一个示例&#xff0c;演示了如何在 UniApp 中使用 Vue3 框架使用方法和在线检测&#xff1a; <template> <view> <button click"handleClick"&g…...

React学习计划-React16--React基础(二)组件与组件的3大核心属性state、props、ref和事件处理

1. 组件 函数式组件&#xff08;适用于【简单组件】的定义&#xff09; 示例&#xff1a; 执行了ReactDOM.render(<MyComponent/>, ...)之后执行了什么&#xff1f; React解析组件标签&#xff0c;找到了MyComponent组件发现组件是使用函数定义的&#xff0c;随后调用该…...

flink yarn-session 启动失败retrying connect to server 0.0.0.0/0.0.0.0:8032

原因分析&#xff0c;启动yarn-session.sh&#xff0c;会向resourcemanager的端口8032发起请求&#xff1a; 但是一直无法请求到8032端口&#xff0c;触发重试机制会不断尝试 备注&#xff1a;此问题出现时&#xff0c;我的环境ambari部署的HA 高可用hadoop&#xff0c;三个节点…...

.NET面试题(二)

1.c# 中new关键字的作用 实例化对象和调用构造函数&#xff1a;当使用 new 关键字创建一个类的实例时&#xff0c;它会为对象分配内存&#xff0c;并调用相应的构造函数来初始化该对象。    隐藏基类成员&#xff08;方法、属性、事件等&#xff09;&#xff1a;当在派生类中…...

ffplay工具

在编译ffmpeg时&#xff0c;如果系统中包含了SDL库&#xff0c;则会默认编译生成ffplay工具&#xff0c;否则无法生成ffplay工具。 ffplay即可以作为播放器&#xff0c;也可以作为很多图像化音视频数据的分析工具&#xff0c;通过它可以看到视频图像的运动估计方向、音频数据的…...

第36节: Vue3 事件修饰符

在UniApp中使用Vue3框架时&#xff0c;你可以使用事件修饰符来更方便地处理用户交互事件。以下是一个示例&#xff0c;演示了如何在UniApp中使用Vue3框架使用事件修饰符&#xff1a; <template> <view> <button click.prevent"handleClick">Cli…...

如何在本地安装Flask并将其web界面发布到公网上远程访问协同开发

目录 前言 1. 安装部署Flask 2. 安装Cpolar内网穿透 3. 配置Flask的web界面公网访问地址 4. 公网远程访问Flask的web界面 前言 本篇文章讲解如何在本地安装Flask&#xff0c;以及如何将其web界面发布到公网上并进行远程访问。 Flask是目前十分流行的web框架&#xff0c;…...

CTF show Web 红包题第六弹

提示 1.不是SQL注入 2.需要找关键源码 思路 进入页面发现是一个登录框&#xff0c;很难让人不联想到SQL注入&#xff0c;但提示都说了不是SQL注入&#xff0c;所以就不往这方面想了 ​ 先查看一下网页源码&#xff0c;发现一段JavaScript代码&#xff0c;有一个关键类ctfs…...

【力扣数据库知识手册笔记】索引

索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引&#xff0c;可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度&#xff08;创建索引的主要原因&#xff09;。3. 可以加速表和表之间的连接&#xff0c;实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中&#xff0c;…...

8k长序列建模,蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂

蛋白质结合剂&#xff08;如抗体、抑制肽&#xff09;在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上&#xff0c;高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术&#xff0c;但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长…...

微信小程序 - 手机震动

一、界面 <button type"primary" bindtap"shortVibrate">短震动</button> <button type"primary" bindtap"longVibrate">长震动</button> 二、js逻辑代码 注&#xff1a;文档 https://developers.weixin.qq…...

【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表

1、行为树节点分类 在 Nav2(Navigation2)的行为树框架中,行为树节点插件按照功能分为 Action(动作节点)、Condition(条件节点)、Control(控制节点) 和 Decorator(装饰节点) 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务,直接与硬件、传感器或外部系统…...

视频字幕质量评估的大规模细粒度基准

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用&#xff0c;因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型&#xff08;VLMs&#xff09;在字幕生成方面…...

DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业:用 AI 重构农田管理 “神经网”

目录 一、引言二、DeepSeek 技术大揭秘2.1 核心架构解析2.2 关键技术剖析 三、智能农业无人农场协同作业现状3.1 发展现状概述3.2 协同作业模式介绍 四、DeepSeek 的 “农场奇妙游”4.1 数据处理与分析4.2 作物生长监测与预测4.3 病虫害防治4.4 农机协同作业调度 五、实际案例大…...

学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”

2025年#高考 将在近日拉开帷幕&#xff0c;#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考&#xff0c;#时间同步 不再是辅助功能&#xff0c;而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考&#xff0c;40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕&#xff0c;江西、…...

IP如何挑?2025年海外专线IP如何购买?

你花了时间和预算买了IP&#xff0c;结果IP质量不佳&#xff0c;项目效率低下不说&#xff0c;还可能带来莫名的网络问题&#xff0c;是不是太闹心了&#xff1f;尤其是在面对海外专线IP时&#xff0c;到底怎么才能买到适合自己的呢&#xff1f;所以&#xff0c;挑IP绝对是个技…...

Selenium常用函数介绍

目录 一&#xff0c;元素定位 1.1 cssSeector 1.2 xpath 二&#xff0c;操作测试对象 三&#xff0c;窗口 3.1 案例 3.2 窗口切换 3.3 窗口大小 3.4 屏幕截图 3.5 关闭窗口 四&#xff0c;弹窗 五&#xff0c;等待 六&#xff0c;导航 七&#xff0c;文件上传 …...