【华为杯】2024华为杯数模研赛D题 解题思路

题目

大数据驱动的地理综合问题

问题1: 19902020年间中国范围内降水量和土地利用/土地覆被类型的时空演化特征描述?

解题思路

详细分析：此问题要求对降水量（连续变化变量）和土地利用/覆被（离散变化变量）进行时空演化的描述。需要考虑这两个变量随时间和空间的变化规律，并利用13个简洁的统计指标或统计图表进行总结。

降水量：需要考虑其在时间（19902020年）和空间（中国境内不同区域）上的分布及变化趋势，降水量本质上是连续数据，适合使用时间序列分析。
土地利用/土地覆被：这是一个离散变量，存在突变特性，主要分析不同土地类型在各个年份的空间占比和变化。

数据集处理思路：

1. 降水量数据处理：使用中国大陆0.25°逐日降水数据集（1961-2022年），提取19902020年数据。每一层图像对应一天的降水数据，需要进行时间平均计算（如年均降水量），并可通过网格插值或空间加权平均方法生成中国范围内的降水分布。
   可采用描述性统计方法，如折线图或热力图，展示降水的时空变化。

2. 土地利用/覆被数据处理：使用中国0.5°土地利用和覆盖变化数据集（19002019年），选取耕地、林地、草地等覆被类型，分析19902020年各类型的变化趋势。可提取特定年份的土地覆被数据进行对比，并计算各类土地覆被的占比变化。
   利用饼图或柱状图展示各年份主要土地利用类型的变化特征，并结合空间地图展现其地理分布。

问题2: 地形气候相互作用在极端天气形成过程中的作用

解题思路

详细分析：该问题主要涉及如何通过数学模型解释地形和气候相互作用对极端天气（如暴雨）的影响。极端天气的形成通常涉及多个因素的相互作用，地形影响气流和降雨分布，气候因素决定暴雨的频率和强度。

数据集处理思路：

1. 地形数据处理：使用中国数字高程图（1km）数据来分析中国不同地区的地形特征，特别是在暴雨频发区。可以生成等高线图或三维地形图展示地形的空间分布。

2. 气候数据处理：使用中国大陆0.25°逐日降水数据集提取极端降雨事件，分析其与地形的关系。可以通过构建回归模型或其他统计模型，揭示地形和降水之间的关联性。

3. 模型构建：构建一个气候地形综合模型，结合地形和气候数据，使用多元回归模型或机器学习模型来解释暴雨的形成过程及地形影响。

问题3: 暴雨成灾的临界条件及脆弱地区预测

解题思路

详细分析：此问题重点是综合分析降雨、地形和土地利用等三方面因素，确定暴雨导致灾害的临界条件，并预测未来（2025-2035年）暴雨灾害高发的脆弱地区。

数据集处理思路：

1. 降雨数据：使用降雨数据集提取历史暴雨事件，并结合地形、土地利用变化，分析暴雨成灾的关键影响因素。可以设定暴雨的阈值来定义极端事件。

2. 临界条件设定：分析极端降雨、地形坡度、土地利用的共同作用，利用相关分析和机器学习分类算法（如决策树或支持向量机）确定暴雨成灾的临界条件。

3. 脆弱性预测：根据模型推测未来十年最脆弱的地区，使用历史趋势数据并考虑未来气候变化预测模型，确定脆弱区域并绘制地理分布图。

问题4: 土地利用变化的特征与结构建模

解题思路

详细分析：此问题要求建立数学模型，分析中国土地利用的时空变化，并通过模型验证土地利用变化的准确性和有用性。

数据集处理思路：

1. 土地利用数据建模：使用中国0.5°土地利用和覆盖变化数据集，通过时间序列分析各类土地利用类型的变化，构建模型预测未来的土地利用变化趋势。

2. 模型验证与解释：通过历史数据验证模型的准确性（如与真实数据的误差分析），并结合实际地理环境和经济活动对模型的有用性进行解释。

本题表面难度不大：难的是数据的提取工作，所以模型选择方面比较自由，可随意参考文献

关于2-3问可参考今年亚太杯B题洪水预测,思路类似

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