基于EWM-TOPSIS的光污染评估与治理策略

"2023美赛o奖：E题论文翻译（5）.pdf" 这篇论文主要探讨了光污染的评价与优化问题，具体涉及四个关键问题。在2023年的美国大学生数学竞赛中，这个问题被选为E题，属于数学建模和决策优化的范畴。 首先，论文构建了一个由7个因素组成的分层互动评价指标体系，用于评估区域光污染风险等级。这些因素可能包括光照强度、照明设备数量、夜间活动频率等，旨在全面考虑导致光污染的各种因素。然后，论文引入了熵权法（EWM）和TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）方法，这是一种多准则决策分析工具，用于确定特定地点的光污染风险等级。这种方法能够量化和比较不同地点的风险水平，为政策制定提供依据。 在问题2中，论文以中国陕西省为例，利用ArcGIS地理信息软件来计算和分析光污染状况。通过计算样地的几何形状中心，提取相关指标数据，构建的光污染风险等级模型得以应用，绘制出2022年陕西省的光污染风险分布图。结果显示，城市社区（以西安市为代表）的光污染风险最高，而保护地、农村和城郊社区的风险分别显著较低。 针对问题3，论文提出了三种光污染治理策略，并进行了定量分析，以了解这些策略对光污染风险等级评价指标的影响。这些策略可能包括提高公众环保意识、规范照明设备标准以及加强社会监测机制。通过构建光污染治理优化模型，论文旨在优化影响光污染风险的因素，为实际的治理工作提供指导。 在问题4中，论文聚焦于自然保护区和城市社区，应用光污染治理优化模型来评估不同策略在短期、中期和长期的效果。通过对人口数据和其他因素的预测，如使用Logistic方程，以及阿丽玛时间序列法来优化光污染评分。结果显示，城市社区在不同阶段的最优策略有所不同，而保护地的治理效果相对较弱，这可能是因为其天然的隔离性和较低的人为干扰。 最后，论文强调了研究成果的实际应用，即通过制作传单在城市社区推广光污染治理措施。研究发现，光污染治理后，城市社区的犯罪率平均上升，而交通事故率平均下降，这提示我们在关注环境改善的同时，也需考虑可能的社会影响。 关键词：光污染风险等级；熵权法-TOPSIS评价；阿丽玛时间序列法；光污染治理策略；美国大学生数学竞赛（MCM/ICM）。