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2024“华数杯”（A题）|放射性废水扩散|国际大学生数学建模竞赛建模解析，小鹿学长带队指引全代码文章与思路

news 2025/7/17 16:49:24

我是小鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮200+人完成了建模与思路的构建的处理了～
在这里插入图片描述

完整内容可以在文章末尾领取！

这回带大家体验一下2024“华数杯”国际大学生数学建模竞赛呀！
此题涉及到放射性废水从日本排放到海洋中的扩散问题，以及对环境和人类健康的潜在影响。

问题重述

预测污染范围和程度：
- 使用数学模型描述放射性废水在海水中的扩散速率和方向，考虑水流、环境条件等因素。
- 预测在截至2023年8月27日12:00 AM时，已经释放的1,095吨废水的基础上，如果之后不再有放射性废水排放，预测2023年9月27日时日本海域的放射性废水污染范围和程度。
三次排放后的扩散路径：
- 建立数学模型研究在日本政府三次排放后，如果未来不再排放放射性废水，考虑海洋循环、水动力学、海床地形、水深变化、潮汐和季节性波动等因素，估计需要多长时间才会污染中国领海。
对中国渔业经济的长期影响：
- 根据表格1中的调查结果，分析放射性废水排放事件对中国未来渔业经济的长期影响。
全球海洋污染情况：
- 在日本排放放射性废水30年后，判断全球海域是否都会受到污染，以及哪个地方将是最污染的。给出完全受到污染的年份。
UN环境计划的建议信：
- 撰写一封不超过一页的建议信，概述研究的主要结果和提出对UN环境计划的建议。

问题1：预测污染范围和程度

1.1 基本假设：

海洋是均匀的介质。
废水在排放点瞬时释放，并在海水中以某种速率扩散。

1.2 一维扩散方程：

考虑一维空间中的扩散方程：
$\frac{\partial C}{\partial t} = D \frac{\partial^2 C}{\partial x^2}$
其中：

$C (x, t)$ 是废水在位置 $x$ 和时间 $t$ 处的浓度。
$D$ 是扩散系数。

1.3 初始和边界条件：

初始条件（排放瞬间）： $\delta(x)$ ，其中 $\delta(x)$ 是Dirac Delta函数，表示在排放点处有一个瞬时的高浓度。
边界条件：考虑海洋边界，通常可以设定边界处的浓度为零： $C (0, t) = C (L, t) = 0$ ，其中 $L$ 是模拟海域的长度。

1.4 数值解法：

使用差分方法对方程进行离散化。一种可能的离散形式是显式差分法：
$C_i^{n+1} = C_i^n + \frac{D \Delta t}{(\Delta x)^2} (C_{i+1}^n - 2C_i^n + C_{i-1}^n)$
其中：

$C_i^n$ 是网格点 $(i, n)$ 处的浓度。
$\Delta x$ 是空间离散步长， $\Delta t$ 是时间离散步长。

1.5 模型验证：

通过使用已知的实测数据验证模型的准确性。可以使用实际的放射性废水排放数据作为输入，并与实际观测的海域浓度进行比较。

1.6 预测未来污染范围：

使用模型对未来废水排放情况进行模拟。根据实际的放射性废水排放计划，逐步更新浓度分布。

1.7 结果分析：

分析模拟结果，包括废水扩散的范围、浓度分布等。根据模拟结果，可以制定相应的环境保护措施和紧急计划。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef simulate_diffusion(L, T, D, delta_x, delta_t):# 模型参数num_points = int(L / delta_x) + 1num_steps = int(T / delta_t) + 1# 网格和初始条件x = np.linspace(0, L, num_points)C = np.zeros((num_points, num_steps))# 设置初始条件（瞬时释放）C[:, 0] = np.where((x >= L/2 - 5) & (x <= L/2 + 5), 1, 0)# 数值模拟for n in range(0, num_steps - 1):for i in range(1, num_points - 1):C[i, n+1] = C[i, n] + D * delta_t / delta_x**2 * (C[i+1, n] - 2 * C[i, n] + C[i-1, n])return x, C# 模拟参数
L_simulation = 200  # 海域长度
T_simulation = 50  # 模拟总时间
D_simulation = 0.1  # 扩散系数
delta_x_simulation = 2  # 空间步长
delta_t_simulation = 0.5  # 时间步长# 运行模拟
x_result, C_result = simulate_diffusion(L_simulation, T_simulation, D_simulation, delta_x_simulation, delta_t_simulation)
#见完整版

问题二：三次排放后的放射性废水扩散路径

2.1 基本假设：

海洋是均匀的介质。
废水在排放点瞬时释放，并在海水中以某种速率扩散。
考虑海洋环流、水动力学、海床地形、水深变化、潮汐和季节性波动等因素。

2.2 有限元网格划分：

将模拟区域划分为有限个单元，形成有限元网格。网格可以是结构化的或非结构化的，以适应复杂几何形状。

2.3 定义形状函数：

在每个单元上定义形状函数，这些函数将近似解表示为有限元节点处的线性或非线性组合。

2.4 二维扩散方程：

考虑二维空间中的扩散方程：
$\frac{\partial C}{\partial t} = D \left(\frac{\partial^2 C}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 C}{\partial y^2}\right)$
其中：

$C (x, y, t)$ 是废水在位置 $(x, y)$ 和时间 $t$ 处的浓度。
$D$ 是扩散系数。

2.5 边界条件：

考虑适当的边界条件，这可能包括海洋的开放边界和其他地理特征。边界条件可能是零浓度或其他实际情况中适用的条件。

2.6 初始条件：

初始条件将是问题一中三次排放后的废水浓度场。

2.7 数值解法 - 有限元法：

使用有限元法，将扩散方程离散化。在有限元网格上，我们可以将解表示为形状函数的线性组合：
$\approx \sum_{i=1}^{N} N_i(x, y) \cdot C_i(t)$
其中：

$N_i(x, y)$ 是形状函数。
$C_i(t)$ 是节点 $i$ 处的浓度。

代入弱形式，得到离散的方程系统：
$\mathbf{M} \frac{d\mathbf{C}}{dt} = \mathbf{K} \mathbf{C}$
其中：

$\mathbf{M}$ 是质量矩阵，描述了形状函数之间的耦合。
$\mathbf{K}$ 是刚度矩阵，描述了扩散过程。

2.9 预测污染到中国领海的时间：

在模拟过程中，观察废水浓度何时达到中国领海。这可能需要在模型中引入地理信息和中国领海的具体位置。

2.10 结果分析：

分析模拟结果，包括放射性废水的扩散路径、到达中国领海的时间等。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.sparse import coo_matrix, kron, eye
from scipy.sparse.linalg import spsolvedef assemble_system_matrices(num_elements, D, L):# Assemble system matrices for 2D diffusion equationh = L / num_elementsnodes = num_elements + 1# 1D stiffness matrixK1D = coo_matrix(([-1, 2, -1], (range(nodes-1), range(1, nodes))), shape=(nodes, nodes)).tocsr()# 2D stiffness matrix (tensor product of 1D matrices)K2D = kron(eye(nodes), K1D) + kron(K1D, eye(nodes))# Mass matrixM = coo_matrix(([h/6, 2*h/3, h/6] * num_elements, (np.repeat(range(num_elements), 3), np.tile(range(nodes), num_elements))), shape=(nodes, nodes)).tocsr()# Diffusion matrixA = D * K2Dreturn M, Adef solve_diffusion_equation(num_elements, D, L, num_steps, dt, initial_condition):M, A = assemble_system_matrices(num_elements, D, L)# Initialize solutionnodes = num_elements + 1C = np.zeros((nodes, num_steps))C[:, 0] = initial_conditionfor n in range(1, num_steps):# Time-stepping using implicit Euler methodC[:, n] = spsolve(M + dt * A, M @ C[:, n-1])#见完整版

问题三：分析放射性废水对中国渔业经济的长期影响

3.1 基本假设：

放射性废水对渔业的影响主要通过食物链传播，进而影响渔业产出。
废水排放后，放射性物质（例如 Tritium）将被海洋生物吸收，并在食物链中传递。

3.2 建立数学模型：

3.2.1 放射性物质在食物链中的传递：

使用食物链模型描述 Tritium 在海洋生物中的传递。假设 Tritium 浓度与生物体量和废水浓度相关。

$\frac{dC_b}{dt} = k \cdot C_w \cdot B - d \cdot C_b$

其中：
- $C_b$ 是生物体内 Tritium 浓度。
- $C_w$ 是海水中 Tritium 浓度。
- $B$ 是生物体量。
- $k$ 是吸收率。
- $d$ 是 Tritium 的代谢速率。

3.2.2 渔业经济模型：

假设渔业收益与捕获的鱼的数量和 Tritium 浓度相关。

$\text{Revenue} = f(N, C_b)$

其中：
- $N$ 是捕获的鱼的数量。
- $C_b$ 是鱼体内 Tritium 浓度。

3.3 模拟调查结果：

3.3.1 调查数据处理：

利用调查数据（Table 1）中的信息，结合 Tritium 传递模型，计算不同 Tritium 浓度下的鱼类 Tritium 浓度。

3.3.2 渔业经济影响分析：

结合 Tritium 浓度和渔业经济模型，分析 Tritium 对渔业经济的长期影响。可以考虑使用微分方程或数值方法来模拟长期动态过程。

3.4 结论与建议：

3.4.1 判定所有海域是否会被污染：

利用 Tritium 传递模型，预测废水排放后的 Tritium 浓度动态，判断是否会对全球海域产生长期污染影响。

3.4.2 污染最严重的地区：

根据模型模拟结果，判断哪些地区受到 Tritium 污染最严重，可能需要分析 Tritium 浓度的时空分布。

3.4.3 向联合国环境计划提出建议：

基于模拟结果，提出建议，可能包括改善废水处理方法、加强监测体系、制定相关政策等。

其中，涉及到的分析 Tritium 浓度的时空分布过程，涉及到放射性物质在海水中的传播、吸收和释放等多个因素。以下是一个基本的时空分布分析的框架：

Tritium 浓度的时空分布分析：

1. 时变因素：

Tritium 浓度的时变因素包括排放时间、排放量、海水运动等。需要考虑问题陈述中给出的放射性废水排放计划（Appendix）。

2. 海洋环境因素：

Tritium 浓度的分布受到海洋环境因素的影响，如水流、潮汐、季节性变化等。可以考虑使用流体动力学模型来模拟 Tritium 在海水中的传播。

3. Tritium 吸收和释放：

Tritium 会被海洋生物吸收，并随着食物链传递。考虑 Tritium 在不同海洋生物体内的累积和释放，以及这些生物的迁徙等因素。

4. 空间分布分析：

利用模型或数值方法，模拟 Tritium 浓度在海水中的空间分布。可以将海域划分为网格，使用扩散方程模拟 Tritium 的传播。

5. 时序分析：

对 Tritium 浓度进行时序分析，观察 Tritium 浓度随时间的变化。可以利用数值模拟的结果，得到 Tritium 浓度在不同海域的演化情况。

6. 数据收集与验证：

收集实际监测数据，验证模型的准确性。对比模型预测结果与实际观测结果，调整模型参数以提高预测精度。

7. 空间可视化：

利用地理信息系统 (GIS) 等工具，将 Tritium 浓度的空间分布进行可视化。这有助于直观理解 Tritium 污染的分布情况。

8. 预测未来情景：

根据模型的预测能力，尝试预测未来 Tritium 浓度的分布情景。考虑可能的变化因素，如气候变化、人类活动等。

Tritium 浓度的模型方程（简化）：

$\frac{\partial C}{\partial t} = D \left(\frac{\partial^2 C}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 C}{\partial y^2}\right) + \text{Sources and Sinks}$

其中：

(C) 是 Tritium 浓度。
(D) 是 Tritium 在海水中的扩散系数。
“Sources and Sinks” 表示 Tritium 的来源和汇，包括废水排放、生物吸收等。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.sparse import coo_matrix, kron, eye
from scipy.sparse.linalg import spsolvedef assemble_system_matrices(num_elements, D, L):h = L / num_elementsnodes = num_elements + 1# 1D stiffness matrixK1D = coo_matrix(([-1, 2, -1], (range(nodes-1), range(1, nodes))), shape=(nodes, nodes)).tocsr()# 2D stiffness matrixK2D = kron(eye(nodes), K1D) + kron(K1D, eye(nodes))# Mass matrixM = coo_matrix(([h/6, 2*h/3, h/6] * num_elements, (np.repeat(range(num_elements), 3), np.tile(range(nodes), num_elements))), shape=(nodes, nodes)).tocsr()# Diffusion matrixA = D * K2Dreturn M, Adef solve_diffusion_equation(num_elements, D, L, num_steps, dt, initial_condition):M, A = assemble_system_matrices(num_elements, D, L)nodes = num_elements + 1C = np.zeros((nodes, num_steps))C[:, 0] = initial_conditionfor n in range(1, num_steps):# Time-stepping using implicit Euler methodC[:, n] = spsolve(M + dt * A, M @ C[:, n-1])return C# Parameters
num_elements = 100
D = 0.01
L = 200
num_steps = 200
dt = 0.1# Initial condition (Gaussian pulse)
x = np.linspace(0, L, num_elements + 1)
initial_condition = np.exp(-0.5 * ((x - L / 2) / 20)**2)# Solve the diffusion equation
C = solve_diffusion_equation(num_elements, D, L, num_steps, dt, initial_condition)# Plot the solution
times = np.linspace(0, num_steps * dt, num_steps)#见完整

问题四：全球海域 Tritium 污染分析

4.1 基本假设：

Tritium 污染受放射性废水排放计划的影响，以及海洋环境因素的影响。
Tritium 污染级别与 Tritium 浓度之间存在非线性关系。

4.2 Tritium 浓度模型：

Tritium 浓度模型使用扩散方程来描述 Tritium 在海水中的传播。方程如下：

$\frac{\partial C}{\partial t} = D \left(\frac{\partial^2 C}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 C}{\partial y^2}\right) + \text{Sources and Sinks}$
- (C) 是 Tritium 浓度。
- (D) 是 Tritium 在海水中的扩散系数。
- Sources and Sinks 包括 Tritium 的废水排放和海洋生物吸收。

4.3 Tritium 污染级别模型：

Tritium 污染级别与 Tritium 浓度之间的关系可由 Sigmoid 函数拟合。Sigmoid 函数的模型方程如下：

$\text{Pollution Index} = \frac{1}{1 + e^{-a \cdot (\text{Tritium Concentration} - b)}}$
- (a) 和 (b) 是需要通过拟合确定的参数。
例如，假设我们有一组 Tritium 浓度与 Tritium 污染级别的观测数据，可以通过最小二乘法来拟合 Sigmoid 函数的参数。
```
from scipy.optimize import curve_fit# 观测数据
observed_data = [(conc1, index1), (conc2, index2), ...]# 定义 Sigmoid 函数模型
def sigmoid(x, a, b):return 1 / (1 + np.exp(-a * (x - b)))# 初始参数猜测
initial_guess = [1, 1]# 使用 curve_fit 进行拟合
params, covariance = curve_fit(sigmoid, [data[0] for data in observed_data], [data[1] for data in observed_data], p0=initial_guess)# 得到拟合后的参数
a_fit, b_fit = params
```

4.4 Tritium 浓度和污染级别的时空分布：

利用 Tritium 浓度模型，计算 Tritium 浓度的时空分布。

使用拟合后的 Sigmoid 函数参数，计算 Tritium 污染级别的时空分布。

例如，模拟 Tritium 浓度的时空分布：

# 在空间上离散化
x_values = np.linspace(x_min, x_max, num_points)
y_values = np.linspace(y_min, y_max, num_points)# 时序模拟 Tritium 浓度
for t in time_points:# 使用 Tritium 浓度模型进行计算concentration_at_t = solve_diffusion_equation(x_values, y_values, t)# 计算 Tritium 污染级别pollution_index_at_t = sigmoid(concentration_at_t, a_fit, b_fit)

4.5 全球海域污染预测：

在 Tritium 浓度和 Tritium 污染级别的模拟结果基础上，预测未来全球海域 Tritium 污染的时空分布。考虑放射性废水排放计划的变化和海洋环境的动态变化。

例如，使用 Tritium 浓度和 Tritium 污染级别的模型进行未来预测：
```
# 模拟未来 Tritium 浓度和 Tritium 污染级别
future_concentration = simulate_future_concentration(...)
future_pollution_index = sigmoid(future_concentration, a_fit, b_fit)
```

4.6 污染最严重地区分析：

根据模拟结果，分析哪个地区在 30 年后可能受到 Tritium 污染最严重。考虑海流、地形、排放点位置等因素。

例如，分析最严重污染地区：
```
# 分析最严重污染地区
most_affected_region = analyze_most_affected_region(...)
```

4.7 结论与建议：

提供关于 Tritium 污染程度的定量分析结果，包括全球污染程度和具体受影响的地区。根据分析提出相关建议，可能包括改善废水处理、加强监测、采取紧急措施等。

4.8 参数拟合和模型验证：

使用历史数据进行参数拟合，验证 Tritium 浓度和 Tritium 污染级别模型的准确性。采用专业工具和技术进行拟合和验证，确保模型能够反映真实情况。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.sparse import coo_matrix, kron, eye
from scipy.sparse.linalg import spsolve# 步骤 2: Tritium 浓度模型
def assemble_system_matrices(num_elements, D, x_values, y_values):h_x = (x_values[-1] - x_values[0]) / num_elementsh_y = (y_values[-1] - y_values[0]) / num_elementsnodes = num_elements + 1# 1D stiffness matrixK1D = coo_matrix(([-1, 2, -1], (range(nodes-1), range(1, nodes))), shape=(nodes, nodes)).tocsr()# 2D stiffness matrixK2D_x = kron(eye(nodes), K1D)K2D_y = kron(K1D, eye(nodes))K2D = K2D_x + K2D_y# Mass matrixM_x = coo_matrix(([h_x/6, 2*h_x/3, h_x/6] * num_elements, (np.repeat(range(num_elements), 3), np.tile(range(nodes), num_elements))), shape=(nodes, nodes)).tocsr()M_y = coo_matrix(([h_y/6, 2*h_y/3, h_y/6] * num_elements, (np.repeat(range(num_elements), 3), np.tile(range(nodes), num_elements))), shape=(nodes, nodes)).tocsr()M = kron(eye(nodes), M_x) + kron(M_y, eye(nodes))# Diffusion matrixA = D * K2Dreturn M, Adef solve_diffusion_equation(x_values, y_values, t, num_elements, D):# 模型参数L_x = x_values[-1] - x_values[0]L_y = y_values[-1] - y_values[0]dt = t / num_elements# 初始条件（简化为高斯脉冲）initial_condition = np.exp(-0.5 * ((x_values - np.mean(x_values))**2 + (y_values - np.mean(y_values))**2) / 20)# 构建扩散方程的矩阵M, A = assemble_system_matrices(num_elements, D, x_values, y_values)# Time-stepping using implicit Euler methodconcentration_at_t = np.zeros_like(initial_condition)concentration_at_t[:, 0] = initial_conditionfor n in range(1, num_elements+1):concentration_at_t[:, n] = spsolve(M + dt * A, M @ concentration_at_t[:, n-1])return concentration_at_t# 步骤 3: Tritium 污染级别模型
def sigmoid(x, a, b):return 1 / (1 + np.exp(-a * (x - b)))# 步骤 4: Tritium 浓度和污染级别的时空分布
def simulate_pollution_distribution(x_values, y_values, time_points, num_elements, D, observed_pollution_levels):# 模拟 Tritium 浓度的时空分布concentration_distribution = []for t in time_points:concentration_at_t = solve_diffusion_equation(x_values, y_values, t, num_elements, D)concentration_distribution.append(concentration_at_t)# 拟合 Tritium 浓度与污染级别的 Sigmoid 函数参数observed_data = [(conc, sigmoid_level) for conc, sigmoid_level in zip(np.ravel(concentration_distribution), observed_pollution_levels)]initial_guess = [1, 1]params, covariance = curve_fit(sigmoid, [data[0] for data in observed_data], [data[1] for data in observed_data], p0=initial_guess)# 得到拟合后的参数a_fit, b_fit = params# 计算 Tritium 污染级别的时空分布pollution_distribution = [sigmoid(np.ravel(concentration_at_t), a_fit, b_fit) for concentration_at_t in concentration_distribution]return pollution_distribution# 步骤 5: 全球海域污染预测
def predict_global_pollution(x_values, y_values, time_points, num_elements, D, observed_pollution_levels):# 模拟 Tritium 浓度和 Tritium 污染级别的时空分布pollution_distribution = simulate_pollution_distribution(x_values, y_values, time_points, num_elements, D, observed_pollution_levels)# TODO: 进一步分析和预测未来全球海域 Tritium 污染的时空分布return pollution_distribution# 步骤 6: 污染最严重地区分析
def analyze_most_affected_region(x_values, y_values, pollution_distribution):

问题五：

1. 数据分析

首先，我们需要对调查数据进行详细分析。调查数据可能包括居民是否购买和食用海鲜的信息，以及其他可能影响他们决策的因素。这可以通过统计学方法和可视化工具来实现。我们可以查看购买和食用海鲜的比例、在废水排放前后这些比例的变化等。

2. 建模

基于数据分析的结果，我们可以建立一个模型，用于预测居民是否会选择不再食用海鲜。这可能涉及到 logistic 回归、决策树等机器学习方法。在模型中，我们将考虑购买和食用海鲜的历史行为、废水排放前后的时间差等因素，以预测居民的态度变化。

3. 模型验证

为了确保模型的准确性，我们将利用历史数据进行模型验证。通过将数据集划分为训练集和测试集，我们可以训练模型并评估其在未见过的数据上的性能。准确性、精确度、召回率等指标将帮助我们评估模型的质量。

4. 长期影响分析

模型建立和验证后，我们将利用模型进行长期影响的预测。通过考虑不同的情景和假设，我们可以估计在未来几年内，废水排放可能对中国渔业经济产生的影响。这可能包括海鲜市场的变化、渔业产值的下降等。

5. 建议

最后，基于模型的预测结果，我们将提出一些建议。这可能包括改善废水处理技术、加强食品安全监管、进行公共宣传以恢复居民对海鲜的信任等。建议应该是基于深入分析和全面理解问题的产物。

此代码使用 Logistic 回归模型进行简单的分类分析，通过模型预测居民是否会选择不再食用海鲜：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report# 步骤 1: 数据分析
# 示例数据，实际数据结构可能有所不同
survey_data = pd.DataFrame({'Used to eat seafood': [2238, 67],'Used to not eat seafood': [6437, 1258],'Not eat seafood now': [8675, 1325]
})# 步骤 2: 数据预处理
# 将数据结构转换为模型输入的格式
X = survey_data[['Used to eat seafood', 'Used to not eat seafood']]
y = survey_data['Not eat seafood now']# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 步骤 3: 模型建立和训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 步骤 4: 模型验证
# 使用测试集验证模型准确性
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)# 输出模型准确性
print(f'Model Accuracy: {accuracy}')# 输出分类报告
print('Classification Report:')
print(classification_report(y_test, y_pred))

示例建议：

标题：《废水排放对中国渔业经济的潜在长期影响分析》

摘要：
本研究通过对废水排放引起的放射性 Tritium 污染事件后的调查数据进行深入分析，旨在了解中国居民在此事件发生后购买和食用海鲜的态度变化，并通过建立预测模型评估未来渔业经济的可能走势。本文使用机器学习方法对调查数据进行建模，并结合历史数据验证模型的准确性。最后，根据模型的预测结果，提出了一些建议，以缓解可能的长期影响。

1. 数据分析：
首先，我们对调查数据进行了详细的统计学和可视化分析。分析显示，废水排放事件后，一部分居民选择不再购买和食用海鲜，而另一部分居民仍保持购买和食用海鲜的习惯。我们考察了购买和食用海鲜的比例、在废水排放前后这些比例的变化等因素。

2. 建模：
基于数据分析结果，我们建立了一个 logistic 回归模型，该模型使用购买和食用海鲜的历史行为、废水排放前后的时间差等因素，预测居民是否会选择不再购买和食用海鲜。

3. 模型验证：
为了验证模型的准确性，我们将数据集划分为训练集和测试集，通过训练集训练模型，并使用测试集评估模型的性能。通过准确性、精确度、召回率等指标的评估，我们确认模型具有较好的性能。

4. 长期影响分析：
利用经过验证的模型，我们对废水排放可能对中国渔业经济的长期影响进行了分析。考虑不同的情景和假设，我们估计了未来几年内渔业产值的变化、海鲜市场的变化等。

5. 建议：
最后，我们根据模型的预测结果，提出了一些建议。建议包括改善废水处理技术、加强食品安全监管、进行公共宣传以恢复居民对海鲜的信任等，以缓解可能的长期影响。

通过这一综合分析，我们为政府、企业和公众提供了深入的见解和可行的建议，以应对废水排放可能带来的长期挑战。

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