光污染研究论文：量化模型与风险评估

"2023年美国大学生数学竞赛(E题)的获奖论文探讨了光污染问题及其对生物系统特别是人类健康的影响。论文深入研究了三个关键模型：光污染量化模型、风险评估模型以及干预策略模型。首先，通过EWM-AHP算法，构建了一个包含人为、社会和生态因素在内的13个指标的量化模型，用于客观衡量光污染程度。论文作者对10个光强度区域的数据进行了分析，结果显示与实际数据有高度的相关性（Pearson相关系数为0.8002），证实了模型的有效性。 模型二聚焦于光污染风险评估，采用ALARP（As Low As Reasonably Practicable，最低合理可行原则）和成本-风险分析，定义了一个风险指标Ω，考虑了光污染的负影响增长率的正态分布。通过文献数据，作者预测了一年后四个区域的光污染风险，并据此提出相应的风险管理策略。 模型三涉及多维度的干预策略，包括能源效率、环境保护和人类安全，分别建立模型并运用耦合协调分析确定最优策略。在拉特兰和威斯敏斯特两个站点的案例研究中，"人类友好策略"提升了拉特兰农村地区人类健康指数10%，而威斯敏斯特的最优策略是"资源友好策略"，显著改善了区域环境评分。 论文还进行了敏感性分析，通过调整环境部分参数的5%，验证了光污染量化模型对干扰的稳健性。此外，论文以传单的形式，向英国威斯敏斯特地区居民普及了光污染的现实影响，并提出了宵禁作为一种可能的解决方案及其益处。整个研究不仅提供了定量评估工具，也为政策制定者和公众提供了关于光污染问题的重要见解和对策。"