2024“华数杯”（A题）放射性 Tritium 污染问题国际大学生数学建模竞赛| 建模秘籍&文章代码思路大全

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问题重述：

2024 “Huashu Cup” 国际数学建模大赛 - Problem A: 放射性 Tritium 污染问题

背景：2011年3月，日本东海岸发生地震引发福岛第一核电站事故，导致三座核反应堆熔毁。为了冷却熔化的核燃料，海水被持续注入反应堆，产生大量受放射性核素污染的冷却水。尽管受到各国民众的反对，日本政府于2023年8月24日强制性地向太平洋排放经过处理的福岛放射性冷却水，总量超过100万吨。该排放计划预计将持续至少30年。

问题一：通过建立数学模型，考虑水流、环境等多因素，描述放射性 Tritium 冷却水在海水中的扩散过程。已知截至2023年8月27日零时，日本已向海洋排放1095吨放射性 Tritium 冷却水。如果未来不再排放冷却水，请预测截至2023年9月27日，日本海域内的 Tritium 污染范围和程度。

问题二：假设日本政府在2023年已进行三次排放冷却水，如果未来不再排放，请建立数学模型研究三次排放后 Tritium 冷却水的扩散路径。考虑洋流模式、水流动力学、海底地形、水深变化、潮汐影响和季节波动等因素。请估计需要多长时间，中国领海可能受到污染。

问题三：相关部门在日本政府宣布排放 Tritium 冷却水后，对1万名中国居民进行了调查，调查结果如下表所示。请分析调查结果，评估放射性 Tritium 冷却水排放事件对中国未来渔业经济的长期影响。

表1. 放射性 Tritium 冷却水排放事件后是否购买和食用海鲜的调查结果：

	购买并食用海鲜	不再购买食用海鲜	总数
曾购买并食用海鲜	2238	6437	8675
曾不购买食用海鲜	67	1258	1325
总数	2305	7695	10000

问题四：在日本排放 Tritium 冷却水后的30年后，判断全球海域是否会被污染，以及哪个地方可能受到污染最严重。请预测完全污染的年份和最受影响的地区。

问题五：基于你的研究，向联合国环境规划署写一封1页的建议信。附上你的研究摘要、目录、完整解决方案以及参考文献列表。注意总页数不超过25页。

问题一

问题一的解题建模思路：

1. 问题分析：

问题一要求通过建立数学模型，考虑水流、环境等多因素，描述放射性 Tritium 冷却水在海水中的扩散过程。我们需要确定 Tritium 污染在未来一个月内的扩散范围和程度。

2. 建立扩散模型：

考虑 Tritium 冷却水的扩散，我们可以使用扩散方程进行建模。该方程可以描述 Tritium 浓度在时间和空间上的变化。使用二维偏微分方程来表示 Tritium 浓度的演化：

$$\frac{?C}{?t}=D{?}^{2}C$$

其中，$C$ 是 Tritium 浓度，$D$ 是 Tritium 的扩散系数，${?}^2$ 是 Laplace 算子，$t$ 是时间。这个方程考虑了 Tritium 在海水中的扩散过程。

3. 边界条件的考虑：

边界条件对模型的准确性至关重要。考虑海域的边界上的海水流动、地形等因素。流动边界条件可通过引入流速、地形边界条件可通过考虑海底地形等因素，以模拟 Tritium 浓度在边界上的变化。

4. 初始条件的设定：

设定 Tritium 浓度的初始条件，根据问题描述，使用已排放的1095吨 Tritium 冷却水作为初始条件。

5. 数值求解：

使用数值方法进行求解，如有限差分法。通过离散化时空域，迭代计算 Tritium 浓度的变化。在每个时间步和空间点上，使用扩散方程更新 Tritium 浓度。

6. 预测 Tritium 污染范围和程度：

通过数值求解得到 Tritium 浓度分布，预测 Tritium 污染在未来一个月内的扩散范围和程度。可视化结果、绘制 Tritium 浓度的等值线图或三维图，以更好地理解 Tritium 污染的传播情况。

7. 结果分析：

分析模型预测的结果，考虑水流、环境等因素对 Tritium 污染的影响。结果将提供 Tritium 污染在海域中的传播情况的详细信息。

这一综合建模思路考虑了 Tritium 污染的多个方面，包括水流、环境、边界条件等因素。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 模型参数
D = 0.1  # Tritium 扩散系数
dt = 0.01  # 时间步长
dx = 0.1  # 空间步长
T = 30  # 模拟总时间
L = 100  # 空间范围

# 空间和时间的离散化
Nx = int(L / dx)
Nt = int(T / dt)

# 初始化 Tritium 浓度场
C = np.zeros((Nt, Nx))
C[0, int(Nx / 2)] = 1095  # 设置初始条件

# 数值求解
for n in range(1, Nt):
    for i in range(1, Nx - 1):
        C[n, i] = C[n - 1, i] + D * dt / dx**2 * (C[n - 1, i + 1] - 2 * C[n - 1, i] + C[n - 1, i - 1])

# 可视化结果
plt.imshow(C, extent=[0, L, 0, T], aspect='auto', cmap='viridis')
plt.colorbar(label='Tritium 浓度')
plt.title('Tritium 污染扩散模拟')
plt.xlabel('空间')
plt.ylabel('时间')
plt.show()

问题二

问题二的建模思路和公式：

1. 建立扩散模型：

继续使用扩散方程来描述 Tritium 冷却水的扩散过程。考虑 Tritium 浓度在海水中的时空演化。在此基础上，引入三次排放的时间阶段。

$$\frac{?C}{?t}=D{?}^{2}C$$

其中，$C$ 是 Tritium 浓度，$D$ 是 Tritium 的扩散系数，${?}^2$ 是 Laplace 算子，$t$ 是时间。这个方程描述 Tritium 在海水中的扩散。

2. 引入洋流和海洋动力学：

考虑洋流模式和海洋动力学对 Tritium 扩散的影响。引入流速场 $V(x,y,t)$，使 Tritium 浓度方程变为：

$$\frac{?C}{?t}=D{?}^{2}C???(VC)$$

这个方程考虑 Tritium 浓度的扩散和流动的影响。

3. 海底地形和水深：

引入海底地形高度 $h(x,y)$ 和水深 $H(x,y)$。考虑海底地形和水深对 Tritium 浓度扩散的影响：

$$\frac{?C}{?t}=D{?}^{2}C???(VC)+\frac{?}{?z}\left(D_h\frac{?C}{?z}\right)$$

其中，$D_h$ 是 Tritium 在垂直方向的扩散系数，$z$ 表示水深方向。

4. 潮汐和季节波动：

引入潮汐和季节性的变化，将流速场和海底地形高度视为变化的函数。这可以通过引入适当的潮汐和季节波动函数来体现。

5. 数值求解和模拟：

使用数值方法对上述方程进行离散化，例如有限差分法。在每个时间步和空间点上，求解 Tritium 浓度的变化。

6. 估计中国领海污染时间：

根据模型的数值求解结果，估计 Tritium 污染可能到达中国领海的时间。考虑各种因素的影响，提供一个相对准确的估计。

7. 结果分析：

分析模型的结果，可视化 Tritium 浓度的时空分布。考虑洋流、水动力学、海底地形、水深、潮汐和季节波动等因素对 Tritium 污染扩散路径的影响。

其中，我们使用有限差分法进行数值求解。
当使用有限差分法求解 Tritium 污染扩散模型时，我们需要将偏微分方程离散化，以便进行数值求解。以下是求解 Tritium 污染扩散模型的有限差分法步骤：

1. 空间和时间离散化：

将空间和时间离散化，将求解区域划分为网格。假设空间方向为 $x$ 和 $y$，时间方向为 $t$。设网格步长为 $\Delta x$、$\Delta y$ 和 $\Delta t$。

定义网格点位置：

• 空间网格点：$(i,j)$，$i$ 表示 $x$ 方向上的索引，$j$ 表示 $y$ 方向上的索引。
• 时间网格点：$n$，$n$ 表示时间步数。

2. 离散化扩散方程：

使用中心差分法离散化扩散方程，考虑流动项和可能的垂直方向扩散项：

$$\frac{C_{i,j}^{n+1}?C_{i,j}^n}{\Delta t}=D\left(\frac{C_{i+1,j}^n?2C_{i,j}^n+C_{i?1,j}^n}{\Delta x^2}+\frac{C_{i,j+1}^n?2C_{i,j}^n+C_{i,j?1}^n}{\Delta y^2}\right)???(VC)+\frac{?}{?z}\left(D_h\frac{?C}{?z}\right)$$

这里 $C_{i,j}^n$ 表示 Tritium 浓度在网格点 $(i,j)$ 处的值。

3. 边界条件：

设置合适的边界条件，考虑海域边界上 Tritium 浓度的变化。边界条件将直接影响 Tritium 的扩散路径。

4. 数值求解：

使用数值方法，例如迭代法，求解上述离散化后的方程。按照时间步和空间点进行迭代，更新 Tritium 浓度的值。

5. 结果分析：

分析模型的数值求解结果，可视化 Tritium 浓度的时空分布。通过观察结果，可以了解 Tritium 污染在海域中的传播情况，考虑洋流、水动力学、海底地形、水深等因素的影响。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 模型参数
D = 0.1  # Tritium 扩散系数
Dh = 0.05  # Tritium 垂直方向扩散系数
Dt = 0.01  # 时间步长
Dx = Dy = 0.1  # 空间步长
T = 30  # 模拟总时间
Lx = Ly = 100  # 模拟空间范围

# 空间和时间的离散化
Nx = int(Lx / Dx)
Ny = int(Ly / Dy)
Nt = int(T / Dt)

# 流速场（示例：匀速流场）
Vx = np.ones((Nx, Ny)) * 0.1
Vy = np.zeros((Nx, Ny))

# 初始化 Tritium 浓度场
C = np.zeros((Nt, Nx, Ny))

# 数值求解
for n in range(1, Nt):
    for i in range(1, Nx - 1):
        for j in range(1, Ny - 1):
            # 离散化扩散方程
            diffusion_term_x = D * Dt / Dx**2 * (C[n-1, i+1, j] - 2*C[n-1, i, j] + C[n-1, i-1, j])
            diffusion_term_y = D * Dt / Dy**2 * (C[n-1, i, j+1] - 2*C[n-1, i, j] + C[n-1, i, j-1])
            advection_term = Dt * (Vx[i, j] * (C[n-1, i+1, j] - C[n-1, i-1, j]) + Vy[i, j] * (C[n-1, i, j+1] - C[n-1, i, j-1]))
            vertical_diffusion_term = Dt * Dh * ((C[n-1, i, j+1] - 2*C[n-1, i, j] + C[n-1, i, j-1]) / Dy**2)
            
            # 更新 Tritium 浓度
            C[n, i, j] = C[n-1, i, j] + diffusion_term_x + diffusion_term_y - advection_term + vertical_diffusion_term

# 可视化结果
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))

# Tritium 浓度的时空分布
cmap = axs[0].imshow(C[-1, :, :], extent=[0, Lx, 0, Ly], aspect='auto', cmap='viridis')
axs[0].set_title('Tritium 污染扩散时空分布')
axs[0].set_xlabel('空间 (x)')
axs[0].set_ylabel('空间 (y)')
fig.colorbar(cmap, ax=axs[0], label='Tritium 浓度')

问题三

1. 数据处理和分析：

计算购买和不购买海鲜现在的人中，过去吃过和没吃过海鲜的比例：

• 方法： 利用表格中的数据进行计算。
• 具体步骤：
  1. 计算 $P(E|B)$，$P(N|B)$，$P(E|NB)$，$P(N|NB)$ 的比例。
  2. 使用以下公式：
     $$P(E|B)=\frac{\text{Used?to?eat?seafood?and?Eat?seafood?now}}{\text{Eat?seafood?now}}$$

制作柱状图或饼图，展示不同群体的态度分布：

• 方法： 使用数据可视化工具展示不同群体的态度分布。
• 具体步骤：
  1. 制作柱状图，展示购买和不购买海鲜现在的人中过去吃过和没吃过海鲜的比例。
  2. 使用饼图，显示整体态度的分布。

2. 购买海鲜态度变化分析：

计算购买海鲜现在的人中，过去吃过和没吃过海鲜的比例：

• 方法： 利用相同的比例计算方法，根据时间分段计算不同时期的态度变化。
• 具体步骤：
  1. 将时间分为不同的阶段，例如每个月或每季度。
  2. 对每个阶段计算 $P(E|B)$，$P(N|B)$，$P(E|NB)$，$P(N|NB)$。

分析各个类别的趋势：

• 方法： 使用统计方法和数据可视化工具，如折线图。
• 具体步骤：
  1. 利用折线图展示各个类别在不同时间段内态度的变化趋势。
  2. 考察趋势是否表现出明显的上升、下降或波动。

3. 长期影响分析：

使用相关性分析方法：

建立数学模型：

• 方法： 使用Pearson相关系数进行相关性分析，了解不同因素与态度的关系。
• 具体步骤：
  1. 对每个可能影响态度的因素进行数据收集，例如地理位置、年龄、性别等。
  2. 计算各个因素与态度的Pearson相关系数，评估它们之间的线性相关性。
  3. 分析相关系数的方向和强度，判断哪些因素可能对态度产生显著影响。

使用时间序列分析方法：

建立数学模型：

• 方法： 使用ARIMA模型对时间序列进行分析。
• 具体步骤：
  1. 将态度数据按时间进行排序。
  2. 检查序列的平稳性，如果不平稳，进行差分操作。
  3. 选择适当的ARIMA模型，包括自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。
  4. 使用选定的ARIMA模型进行预测。

结果呈现和报告：

• 图表展示：

  1. 对于相关性分析，使用热力图展示各个因素之间的相关性。
  2. 对于时间序列分析，制作图表展示实际态度和预测态度的趋势。

• 报告撰写：

  1. 在报告中详细说明相关性分析的结果，包括相关系数矩阵和关键结论。
  2. 在报告中展示时间序列分析的结果，包括模型的准确性和对未来态度的预测。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 数据处理和分析
df['Eating_Seafood_Now'] = df['Used_to_eat_seafood'] & df['Eat_seafood_now']
P_E_B = df['Eating_Seafood_Now'].sum() / df['Eat_seafood_now'].sum()
P_N_B = (~df['Eating_Seafood_Now']).sum() / df['Eat_seafood_now'].sum()
P_E_NB = df['Eating_Seafood_Now'].sum() / (~df['Eat_seafood_now']).sum()
P_N_NB = (~df['Eating_Seafood_Now']).sum() / (~df['Eat_seafood_now']).sum()

# 制作柱状图
sns.barplot(x=['E|B', 'N|B', 'E|NB', 'N|NB'], y=[P_E_B, P_N_B, P_E_NB, P_N_NB])
plt.title('Attitude Distribution')
plt.ylabel('Proportion')
plt.show()

# 制作饼图
labels = ['E|B', 'N|B', 'E|NB', 'N|NB']
sizes = [P_E_B, P_N_B, P_E_NB, P_N_NB]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.title('Attitude Distribution')
plt.show()

# 购买海鲜态度变化分析
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Month'] = df['Date'].dt.month
attitude_changes = df.groupby('Month')['Eating_Seafood_Now'].mean()
plt.plot(attitude_changes.index, attitude_changes.values, marker='o')
plt.title('Attitude Changes Over Time')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Proportion')
plt.show()

# 长期影响分析 - 相关性分析
correlation_matrix = df.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=.5)
plt.title('Correlation Matrix')
plt.show()

# 长期影响分析 - 时间序列分析
time_series_data = df[['Date', 'Attitude']].set_index('Date')
p, d, q = 1, 1, 1  # 选择适当的ARIMA模型参数
model = ARIMA(time_series_data['Attitude'], order=(p, d, q))
fit_model = model.fit()
forecast = fit_model.predict(start=len(time_series_data), end=len(time_series_data) + n_steps - 1, typ='levels')

# 结果展示
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 实际态度
plt.plot(time_series_data.index, time_series_data['Attitude'], label='Actual Attitude', color='blue')

# 预测态度
plt.plot(pd.date_range(start=time_series_data.index[-1], #见完整版

问题四

1. 模型建立：

使用 Sigmoid 函数进行非线性二元分类：

• 思路： 利用 Sigmoid 函数对海域是否受到污染进行建模，将输入特征的线性组合映射到 [0, 1] 范围，表示概率。

• 公式： Sigmoid 函数表示为 $$\sigma (z)=\frac{1}{1+e^{?z}}$$，其中 $z$ 是输入的线性组合。

2. 模型参数：

输入特征选择：

• 关键因素： 污染源位置、海洋环流、水深、季节变化等可能影响海域污染的因素将构成模型的输入。

非线性转换：

• Sigmoid 函数应用： 使用 Sigmoid 函数对输入进行非线性转换，将其映射到 [0, 1] 范围。

3. 模型建立：

使用 Sigmoid 函数求解非线性问题：

• 思路： 问题四的目标是判断是否所有世界的海域在30年内会受到污染，属于二元分类问题。Sigmoid 函数是一种常用的二元分类激活函数，能够将输入映射到 [0, 1] 范围内，表示概率。

• 公式： Sigmoid 函数定义为 $$\sigma (z)=\frac{1}{1+e^{?z}}$$ 其中 $z$ 是输入的线性组合。

4. 模型参数：

输入特征：

• 选择可能影响海域污染的因素： 污染源位置、海洋环流、水深、季节变化等可能是关键因素。这些特征将构成模型的输入。

非线性转换：

• Sigmoid 函数应用： 将输入特征的线性组合通过 Sigmoid 函数进行非线性转换，将其映射到 [0, 1] 范围内。

5. 训练模型：

数据集：

• 历史污染数据： 使用已知的历史污染数据构建训练集，标记海域是否受到过污染。这些标记将成为模型的目标输出。

损失函数：

• 二元交叉熵： 选择二元交叉熵损失函数，适用于二元分类问题。该损失函数能够衡量模型输出与实际标签之间的差异。

优化算法：

• 梯度下降： 使用梯度下降等优化算法，通过调整模型参数，使损失函数最小化。这一过程将使模型更好地适应训练数据。

6. 模型评估：

验证集：

• 性能验证： 将部分数据用于验证模型性能，防止过拟合。验证集的性能评估将指导是否需要调整模型超参数。

评估指标：

• 多指标评估： 使用准确度、精确度、召回率等指标评估模型的性能。这些指标能够提供对模型在不同方面表现的信息。

7. 长期预测：

时间序列分析：

• 历史趋势考虑： 如果有历史数据，可以通过时间序列分析方法预测未来的海域污染趋势。这有助于了解长期影响的发展趋势。

空间分布：

• 全球范围分析： 考虑不同地区的差异，分析模型在全球范围内的预测结果。通过空间分布的可视化，可以指导环境保护措施的制定。

8. 可视化展示：

• 污染预测地图： 制作污染预测地图，直观展示哪些海域可能在未来受到污染。通过地图可视化，决策者能够更好地理解模型的预测结果。

9. 结果呈现：

撰写报告：

• 详细解释模型过程： 撰写报告总结模型的建立、训练、评估过程。解释模型对决策的意义和影响。

结论：

• 对未来预测的结论： 在报告中得出对未来30年海域污染的结论，指明哪些海域可能受到污染，哪些海域可能幸免。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一个包含特征和标签的数据集
# 示例数据，实际情况需要根据问题的特点处理数据
data = {
    'Date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=100, freq='D'),
    'Pollution_Source_Location': [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] * 5,
    'Ocean_Circulation': [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] * 5,
    'Water_Depth': np.random.randint(50, 150, size=100),
    'Seasonal_Variation': [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] * 5,
    'Sea_Pollution_Label': [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] * 5
}

df = pd.DataFrame(data)

# 时间序列分析 - ARIMA模型
time_series_data = df[['Date', 'Sea_Pollution_Label']].set_index('Date')
model_arima = ARIMA(time_series_data['Sea_Pollution_Label'], order=(1, 1, 1))
fit_model_arima = model_arima.fit()
forecast_arima = fit_model_arima.predict(start=len(time_series_data), end=len(time_series_data) + 10, typ='levels')

# 特征工程
X = df.drop(['Date', 'Sea_Pollution_Label'], axis=1)
y = df['Sea_Pollution_Label']

# 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)

# 构建逻辑回归模型
model_lr = LogisticRegression()
model_lr.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model_lr.predict(X_test)

# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)

# 打印结果
print(f'Logistic Regression Model - Accuracy: {accuracy:.2f}, Precision: {precision:.2f}, Recall: {recall:.2f}')

# 结果可视化
plt.figure(figsize=(12, 6))#见完整版

问题四思路二

问题四思路整合：

1. 数据准备：

汇总全球海域数据：

• 数据收集： 收集全球海域相关数据，包括污染源位置、海洋环流、水深、季节变化等因素，以及历史污染数据。

• 时间序列化： 将数据按时间序列排列，准备时间序列分析和神经网络模型的输入。

2. 时间序列分析：

ARIMA 模型：

• 历史趋势分析： 使用 ARIMA 模型对历史污染数据进行分析，了解全球海域污染的历史趋势。

• 未来预测： 利用 ARIMA 模型预测未来30年的海域污染情况，提供一个基准。

3. 神经网络建模：

深度学习模型：

• 数据标准化： 对污染相关特征进行标准化，以便神经网络更好地学习。

• 神经网络结构： 构建神经网络模型，考虑使用深度学习结构（如全连接神经网络）以捕捉全球污染复杂的非线性关系。

4. 模型训练和评估：

• 数据划分： 将数据划分为训练集和测试集，用于神经网络模型的训练和评估。

• 模型优化： 对神经网络进行训练，优化模型参数以提高预测性能。

• 性能评估： 使用准确度、精确度、召回率等指标评估神经网络模型的性能。

5. 结果分析和可视化：

全球海域污染预测：

• 结果解释： 对 ARIMA 和神经网络的预测结果进行解释，分析未来30年全球海域污染的趋势。

• 地图可视化： 制作全球海域污染预测地图，直观展示各地区的污染程度。

6. 综合分析：

• 模型综合： 综合考虑 ARIMA 和神经网络的预测结果，得出对未来30年全球海域污染的整体认识。

• 差异分析： 分析 ARIMA 和神经网络在全球范围内预测差异的原因，提供对污染传播机制的深入理解。

7. 意见建议：

• 政策建议： 根据分析结果，提出相关政策建议，以减缓或阻止全球海域污染。

• 环保行动： 针对受污染最严重的地区，提出具体的环保行动建议，保护海洋生态系统。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 假设你有一个包含特征和标签的数据集
# 示例数据，实际情况需要根据问题的特点处理数据
data = {
    'Date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=100, freq='D'),
    'Pollution_Source_Location': [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] * 5,
    'Ocean_Circulation': [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] * 5,
    'Water_Depth': np.random.randint(50, 150, size=100),
    'Seasonal_Variation': [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] * 5,
    'Sea_Pollution_Label': [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] * 5
}

df = pd.DataFrame(data)

# 1. 时间序列分析 - ARIMA 模型
time_series_data = df[['Date', 'Sea_Pollution_Label']].set_index('Date')
model_arima = ARIMA(time_series_data['Sea_Pollution_Label'], order=(1, 1, 1))
fit_model_arima = model_arima.fit()
forecast_arima = fit_model_arima.predict(start=len(time_series_data), end=len(time_series_data) + 10, typ='levels')

# 2. 神经网络建模
# 特征工程
X = df.drop(['Date', 'Sea_Pollution_Label'], axis=1)
y = df['Sea_Pollution_Label']

# 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)

# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 构建神经网络模型
model_nn = Sequential()
model_nn.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))
model_nn.add(Dense(32, activation='relu'))
model_nn.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model_nn.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model_nn.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=10, batch_size=16, validation_split=0.2)

# 预测
y_pred_proba = model_nn.predict(X_test_scaled)
y_pred = (y_pred_proba > 0.5).astype(int)

问题五

UN环境计划建议信思路：

1. 引言：

• 简要介绍研究的背景和目的。
• 强调对环境问题的重要性。

2. 主要研究结果概述：

• Radioactive Wastewater Diffusion:

  • 描述建立的数学模型，预测了放射性废水在海水中的扩散范围和路径。
  • 突出考虑的因素，如水流、环境条件等。

• Temporal Analysis:

  • 分析了日本政府在2023年进行的三次废水排放，探讨了对海洋的时序影响。

• Impact on Fisheries:

  • 总结了中国居民对废水排放前后海鲜消费态度的调查结果。
  • 提及结果对中国渔业经济的长期影响。

• Global Contamination Projection:

  • 提供了30年后全球海域可能受到污染的投影结果。
  • 强调对全球环境的长期影响。

3. 建议和政策推荐：

• International Collaboration:

  • 提议加强国际合作，共同监测和应对放射性废水的跨境影响。
  • 强调信息共享和联合研究的必要性。

• Elevate Public Awareness:

  • 主张提高公众对废水排放后海鲜消费潜在风险的认识。
  • 建议开展宣传活动，促使公众更加关注问题。

• Long-term Monitoring:

  • 建议建立长期监测计划，跟踪废水对海洋生态系统的实际影响。
  • 提倡采取灵活的管理策略。

• Policy Guidelines:

  • 提出制定国际性的排放废水的准则或标准，以防止未来类似事件的发生。

4. 结语：

• 再次强调研究的重要性和对环境的深远影响。
• 表达期望这些建议能够为UN环境计划的制定提供有益参考。

5. 致谢和联系信息：

• 表达对UN环境计划的感谢。
• 提供您的联系信息，以便进一步沟通。

以下是一个示例建议信的简要框架：

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[Your Name]
[Your Affiliation]
[Date]

[Recipient’s Name]
[Recipient’s Position]
UN Environment Programme
[UNEP Address]

Subject: Recommendations Based on Mathematical Modeling of Radioactive Wastewater Pollution

Dear [Recipient’s Name],

I am writing to you regarding the comprehensive mathematical modeling conducted on the issue of radioactive wastewater pollution in marine environments. The study aimed to predict the diffusion patterns, assess the potential impact, and propose environmental protection measures.

Summary of Key Findings:

1. Diffusion Modeling: Through the establishment of mathematical models, we successfully predicted the diffusion range and path of radioactive wastewater in seawater, considering various factors such as water motion, environmental conditions, and more.

2. Temporal Analysis: The study provided insights into the temporal evolution of radioactive wastewater pollution, including the analysis of three dumping incidents by the Japanese government in 2023.

3. Impact on Fisheries: The research analyzed survey results on the attitudes of Chinese residents toward seafood consumption before and after the dumping incidents, shedding light on the potential long-term impact on China’s fishery economy.

4. Global Contamination Projection: The modeling allowed us to project the potential contamination of seas globally 30 years after the initial discharge, offering valuable information for long-term environmental planning.

Recommendations:

1. International Collaboration: Advocate for increased international collaboration to monitor and address the transboundary impact of radioactive wastewater. This can involve joint research initiatives and information sharing among affected nations.

2. Elevate Public Awareness: Propose awareness campaigns to educate the public about the potential risks associated with seafood consumption post-dumping. This can help in mitigating negative economic impacts on fisheries.

3. Long-term Monitoring: Suggest establishing a long-term monitoring program to track the actual impact of radioactive wastewater on marine ecosystems, allowing for adaptive management strategies.

4. Policy Guidelines: Advocate for the development of international guidelines or standards for the responsible disposal of radioactive wastewater to prevent similar incidents in the future.

In conclusion, the mathematical modeling conducted in this study provides a robust foundation for understanding and addressing the complex issue of radioactive wastewater pollution. We hope that these recommendations contribute to the formulation of effective policies and strategies under the UN Environment Programme’s purview.

Thank you for your attention to this matter. We remain at your disposal for any further clarification or collaboration.

Sincerely,

[Your Name]
[Your Contact Information]

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