光污染风险评估与干预策略：以2023美赛论文为例

该文档主要介绍了2023年美国大学生数学竞赛中的E题论文，论文关注的是光污染问题的环境评估与干预策略。论文作者构建了一种全面的光污染风险评估模型，从社会、经济和生态健康三个维度出发，选取了10个关键指标，并将其分为人工光损害系统(DS)和需求系统(RS)，通过投影寻踪法确定了指标权重。模型将风险划分为9个区域和3个等级，通过GE矩阵进行可视化。 评估模型在中国的四个地区——成都市区、金堂郊区、幸福村农村和白水河自然保护区进行了应用，结果显示成都市区光污染风险等级为B级，金堂为C级，而农村和保护区风险较低，为A级。论文还提出了干预策略目标规划模型，引入优先因子和正负偏置变量，以制定针对不同地区的个性化干预措施。社会干预侧重于控制人工光源强度等社会维度，而经济和生态健康策略则作为辅助手段。 干预策略优化指数(IOI)被用来选择最有效的策略。以成都和金堂为例，成都的最佳策略是社会干预，而金堂则是经济干预。实施干预后，两地的光污染风险分别降低了13.4%和11.1%，并且通过MAPE指数验证了模型的稳健性，成都的MAPE为1.5%，金堂为3.0%，显示出模型在实际应用中的稳定性和准确性。 论文的最后部分，作者分析了目标规划的四个约束参数的敏感性和鲁棒性，表明模型对这些参数的变化具有良好的适应性。整体而言，这篇论文提供了一种科学的方法来评估和管理光污染问题，具有较高的实用价值和理论贡献，对于理解和解决城市光污染问题具有重要的参考意义。