光污染评估与干预策略：LSN模型与PIA-NN分析

"这篇文档是2023年美国大学生数学竞赛(MCM/ICM)的优秀获奖论文，主要探讨了光污染问题及其评估与缓解策略。论文详细介绍了LSN评价模型、LPI指数和PIA-NN模型，用于衡量和解决光污染问题。" 在本文中，作者首先指出了光污染作为环境问题的严重性，它不仅影响野生动物和植物，还对人体健康构成威胁。随着城市化进程加速，光污染问题愈发突出。为了量化这一问题，研究人员收集了55个地区基于10个不同指标的数据，这些指标涵盖了光、社会和自然三个方面。通过层次分析法、熵权法和变异系数法，他们计算了各项指标的综合权重，构建了光污染指数(LPI)，并以此为基础建立了LSN评价模型。这个模型能够将光污染程度分为四个等级。 论文接着选取了纽约市、贝尔维尤、塞多纳和黄石国家公园作为代表，应用LSN模型分析了这些地区的光污染状况，得出了它们各自的LPI值和对应的污染等级。通过对比分析，提出了降低人工光强度、加强宣传教育以及扩大植被面积这三种干预策略，并构建了PIA-NN模型来研究这些策略对光污染的潜在影响。Spielman相关系数和BP神经网络模型被用来定量评估这些策略的有效性。 进一步，论文以塞多纳和纽约市为例，运用PIA-NN模型和LSN评价模型，探讨了干预策略对这两地光污染水平的具体影响。结果显示，减少人造光强度是最有效的降低光污染风险的方法。 最后，论文聚焦于纽约市，设计了一个与降低光污染策略相关的宣传单，旨在提高公众意识并推动实际的减污行动。 关键词涉及的LSN评价模型是评估光污染的核心工具，LPI是其关键指标，PIA-NN模型则用于预测干预策略的效果。层次分析法在权重分配中起着决定性作用。这篇论文展示了数学方法在解决现实世界问题中的应用，尤其是在环境科学和可持续发展领域的实践价值。