数学竞赛获奖论文：光污染风险评估与干预策略

"这篇论文是关于2023年美国数学建模竞赛（美赛）的一篇获奖作品，属于E类问题，关注的是光污染及其环境影响。作者建立了一个全面的光污染风险评估模型以及灵活的干预策略模型，旨在减轻光污染的影响。" 论文详细讨论了光污染这一日益严重的环境问题，它对社会、人类乃至整个生态系统带来多种负面影响。首先，作者基于灰色关联矩阵（GEMatrix）构建了一个风险评估模型。团队选择了涵盖社会、经济和生态健康三个维度的10个指标来构建系统框架（图3）。这些指标进一步被划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各指标的权重。 接下来，定义了两个系统的分数，即DSI（人工光损害系统指数）和RSI（需求系统指数）。将DSI和RSI作为GEMatrix的水平和垂直坐标轴，将矩阵划分为9个区域（Ⅰ~Ⅸ）和3个等级（A、B、C），等级A至C按顺序表示风险递减。 其次，论文忽略了区域内差异，将风险评估模型应用于中国四个不同地区的案例研究：成都（城市）、金堂（郊区）、幸福村（农村）和白水河自然保护区。这四个地点代表了不同的人口密度和环境条件，从而展示了模型在不同情境下的适用性。 通过这些地区的数据分析，论文揭示了光污染的程度和影响，并为制定针对性的干预措施提供了依据。例如，可能的干预策略包括优化城市照明设计以减少不必要的光排放，提升公众对光污染的认识，以及实施政策限制夜间过度照明。 此外，论文还可能探讨了光污染对生物节律、能源消耗、安全驾驶和天文观测等方面的影响。这些研究结果对于政策制定者、城市规划师和环保组织来说具有重要的参考价值，有助于推动更可持续的夜间照明实践，降低光污染的危害。 这篇美赛获奖论文深入探讨了光污染的风险评估和干预策略，通过实证研究提供了理解和解决这一环境问题的新视角。其科学性和实用性为后续的科研工作和实际应用提供了宝贵的理论基础。