2024华为杯研究生数学建模竞赛D题精品成品论文已出！
D题 大数据驱动的地理综合问题
一、问题分析
问题一：目标：利用1990-2020年的数据，针对降水量和土地利用的时空演化特征进行描述。数据：两个核心变量，一个是连续变量（降水量），另一个是离散变量（土地利用类型）。方法：1. 降水量：可以使用描述性统计方法，如均值、标准差、时间趋势折线图或热力图，来总结降水量在中国范围内的时空演变。2. 土地利用：由于土地利用是离散变量，可以使用分布图、饼图、柱状图等方式，结合不同时间点展示土地利用类型的演化。时空演化可以通过动态地图或者变化趋势图表来可视化。
问题二：目标：分析中国土地利用变化的特征与结构，并从准确性和有用性角度对结果进行验证。数据：土地利用数据（包括耕地、林地、草地等类型的比例）、社会经济数据（如GDP、人均收入等）。方法：1. 利用统计学、时间序列分析和聚类方法，总结土地利用的变化特征。2. 构建土地利用变化的时空模型，分析各类型的演化趋势。3. 通过误差分析和验证模型的准确性，并从有用性角度对结果进行评估。
问题三：目标：基于降水量、土地利用和地形等因素，确定暴雨形成灾害的临界条件，并预测未来哪些地区暴雨灾害风险最大。数据：地形数据（海拔、坡度）、气候数据（降水量、温度）、土地利用数据（耕地、林地、草地、城市化等），以及极端天气事件数据（暴雨事件的频率和强度）。方法：通过统计分析和机器学习模型，结合地理空间数据，建立暴雨灾害风险的预测模型，最终通过地图可视化呈现未来脆弱地区。
问题四：目标：分析中国土地利用变化的特征与结构，并从准确性和有用性角度对结果进行验证。数据：土地利用数据（包括耕地、林地、草地等类型的比例）、社会经济数据（如GDP、人均收入等）。方法：
- 1. 利用统计学、时间序列分析和聚类方法，总结土地利用的变化特征。
- 2. 构建土地利用变化的时空模型，分析各类型的演化趋势。
- 3.通过误差分析和验证模型的准确性，并从有用性角度对结果进行评估。
二、问题一模型建立与求解
2.1 问题一求解思路
目标：利用1990-2020年的数据，针对降水量和土地利用的时空演化特征进行描述。数据：两个核心变量，一个是连续变量（降水量），另一个是离散变量（土地利用类型）。方法：1. 降水量：可以使用描述性统计方法，如均值、标准差、时间趋势折线图或热力图，来总结降水量在中国范围内的时空演变。2. 土地利用：由于土地利用是离散变量，可以使用分布图、饼图、柱状图等方式，结合不同时间点展示土地利用类型的演化。时空演化可以通过动态地图或者变化趋势图表来可视化。
2.2 问题一模型建立
降水量的时空演化特征描述
1. 平均降水量计算
对于每个年份和每个省份的降水量，我们首先计算每年全国的平均降水量。设P_(i,t) 表示第t年第i个省份的降水量，N为省份的总数，则t年的平均降水量可以表示为：
这个公式用来表示每年全国范围内的平均降水量变化趋势，可以用折线图或散点图表示P_t 随 t 的变化情况，描述出降水量的整体变化趋势。
2. 降水量的标准差（衡量时空波动性）
为了度量降水量在不同省份之间的波动性，我们可以计算每一年的降水量标准差：
通过计算每年的降水标准差 σ_(P,t)，可以衡量该年份不同地区之间降水的分布不均匀性。将其随年份变化进行可视化，可以揭示出降水量在时空上的波动情况。
3. 降水量的年均变化率
为了描述降水量的长期变化趋势，可以计算年均变化率。设 ΔPt 为第 t 年降水量的变化，则年均变化率为：
通过年均变化率r_t 的时间序列分析，可以描述降水量的增长或减少趋势。结合折线图或条形图可以清晰展示变化率的变化特征。
土地利用的时空演化特征描述
1. 土地利用类型的分布
对于土地利用的描述，设 Li ,t ,k 表示第 i 省份在 t 年时第 k 类土地利用类型的占比，K 为土地利用类型的数量（例如：耕地、林地、草地等）。我们可以计算第 t 年全国范围内第 k 类土地利用的平均占比：
这样我们可以总结出各个土地利用类型随时间的演化趋势，并通过饼图、条形图或热力图展示L t ,k 的变化。
2. 土地利用变化率
类似于降水量的变化率分析，我们可以计算每类土地利用类型的年均变化率：
这个指标可以反映出不同土地利用类型随时间的变化情况，结合图表，可以直观地展示土地利用类型的动态变化。
3. 空间分布变化的衡量
为了衡量土地利用的空间分布变化，我们可以计算每类土地利用类型在各省份的标准差：
通过 σL,t ,k 的变化趋势，我们可以观察到土地利用的空间分布变化特征，揭示其在各省份之间的分布是否趋于均匀或集聚。
降水量与土地利用的关联性分析
为了研究降水量与土地利用的相互作用，可以计算两者之间的相关系数。设P i,t 为降水量，L i ,t ,k 为某类土地利用的占比，则在 t 年的相关系数为：
通过计算 , ρP,Lk ，可以衡量降水量与不同土地利用类型之间的关联性，揭示自然因素与人类活动之间的相互影响。
2.3 问题一模型求解与分析
蓝色线条表示从1990年到2020年全国平均降水量的变化趋势，单位为毫米（mm）。
红色线条表示降水量的年均变化率，展示了每年与前一年相比的降水量变化百分比（%）。
通过该图，我们可以观察到降水量在这段时间内的波动非常明显，并且年均变化率在个别年份表现出剧烈波动，例如2000年和2015年。
总的来说，1990年至2020年间，全国平均降水量的变化较为波动，没有明显的长期增加或减少趋势。年均变化率也存在较大波动，部分年份降水量显著增加或减少。
不同颜色的线条代表三种土地利用类型：耕地（蓝色）、林地（橙色）和草地（绿色），它们的平均占比随时间变化。纵轴表示该类土地利用类型的平均占比（百分比），横轴表示年份。
可以看出各类土地利用类型在不同年份之间有较大波动，三类用地的占比没有明显的上升或下降趋势，但各类用地的占比在不同年份之间的变化幅度较大。
总的来说，在1990至2020年间，耕地、林地和草地的占比都没有表现出明显的趋势性变化，但在某些年份有显著波动。各类土地利用类型的占比在各省之间可能存在较大的空间差异。
该图展示了1990年到2020年间降水量与土地利用（耕地、林地和草地的比例）之间的相关性。相关系数的值范围在-1到1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，0表示没有相关性。
从图中可以看出，降水量与土地利用之间的相关性在各年间波动较大，部分年份表现出正相关性，其他年份则表现出负相关性。
总的来说：在研究期内，降水量与土地利用的相关性不稳定，表明降水量和不同类型土地利用之间的关系较为复杂，并且可能受到其他因素的影响。一些年份降水量增加可能会导致某类土地的增加，而在其他年份可能会减少，这与自然环境的复杂性和人类活动的干预有关。
第一问的整体结果总结：
降水量的时空演化特征：在1990年至2020年间，全国平均降水量和年均变化率呈现显著波动，没有明确的长期趋势。年均变化率在某些年份变化较大，尤其是2000年和2015年。
土地利用的时空演化特征：耕地、林地和草地的比例在研究期间表现出不同程度的波动，但没有表现出明确的增长或减少趋势。
降水量与土地利用的相关性：降水量与土地利用之间的相关性存在较大的波动性，部分年份呈正相关，部分年份呈负相关，表明两者之间的关系较为复杂，可能受多重因素的影响。
2.4 参考代码
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 设置随机种子保证每次运行结果相同
np.random.seed(42)# 模拟省份列表
provinces = ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangdong', 'Zhejiang', 'Sichuan', 'Yunnan', 'Henan', 'Shandong']# 模拟年份
years = np.arange(1990, 2021)# 模拟降水量数据 (单位：毫米)
precipitation_data = pd.DataFrame({'year': np.repeat(years, len(provinces)),'province': np.tile(provinces, len(years)),'precipitation_mm': np.random.normal(600, 100, len(provinces) * len(years))
})# 模拟土地利用数据 (耕地、林地、草地比例)
land_use_types = ['farmland', 'forest', 'grassland']
land_use_data = pd.DataFrame({'year': np.repeat(years, len(provinces)),'province': np.tile(provinces, len(years)),'land_use_type': np.random.choice(land_use_types, len(provinces) * len(years)),'percentage': np.random.uniform(0.2, 0.8, len(provinces) * len(years))
})# 数据显示
print(precipitation_data.head())
print(land_use_data.head())# ---- 计算降水量统计指标 ----# 计算每年全国的平均降水量
avg_precipitation = precipitation_data.groupby('year')['precipitation_mm'].mean().reset_index()# 计算降水量的标准差
std_precipitation = precipitation_data.groupby('year')['precipitation_mm'].std().reset_index()# 计算年均变化率
avg_precipitation['precipitation_change_rate'] = avg_precipitation['precipitation_mm'].pct_change() * 100# 可视化全国平均降水量和年均变化率
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))sns.lineplot(x='year', y='precipitation_mm', data=avg_precipitation, ax=ax1, color='b', label='Average Precipitation')
ax1.set_ylabel('Average Precipitation (mm)', fontsize=12)
ax1.set_xlabel('Year', fontsize=12)# 第二个y轴绘制年均变化率
ax2 = ax1.twinx()
sns.lineplot(x='year', y='precipitation_change_rate', data=avg_precipitation, ax=ax2, color='r', label='Change Rate')
ax2.set_ylabel('Change Rate (%)', fontsize=12)plt.title('Average Precipitation and Change Rate in China (1990-2020)', fontsize=14)
fig.tight_layout()
plt.show()# ---- 计算土地利用类型统计指标 ----# 计算每年全国各类土地利用类型的平均占比
avg_land_use = land_use_data.groupby(['year', 'land_use_type'])['percentage'].mean().reset_index()# 计算每类土地利用的年均变化率
avg_land_use['change_rate'] = avg_land_use.groupby('land_use_type')['percentage'].pct_change() * 100# 计算每类土地利用的标准差
std_land_use = land_use_data.groupby(['year', 'land_use_type'])['percentage'].std().reset_index()# 可视化土地利用类型的变化
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x='year', y='percentage', hue='land_use_type', data=avg_land_use, marker='o')
plt.title('Land Use Type Proportions (1990-2020)', fontsize=14)
plt.ylabel('Average Proportion (%)', fontsize=12)
plt.xlabel('Year', fontsize=12)
plt.legend(title='Land Use Type', loc='upper right')
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()# ---- 计算降水量与土地利用的相关性分析 ----# 将降水量和土地利用数据合并
merged_data = pd.merge(precipitation_data, land_use_data, on=['year', 'province'])# 按年份计算降水量与不同土地利用类型的相关性
correlations = merged_data.groupby('year').apply(lambda x: x[['precipitation_mm', 'percentage']].corr().iloc[0, 1]
).reset_index(name='correlation')# 可视化降水量与土地利用相关性的变化
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x='year', y='correlation', data=correlations, marker='o')
plt.title('Correlation between Precipitation and Land Use (1990-2020)', fontsize=14)
plt.ylabel('Correlation', fontsize=12)
plt.xlabel('Year', fontsize=12)
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()# ---- 设置全局图表样式 ----sns.set(style="whitegrid")
plt.rcParams.update({'font.size': 12, 'axes.titlesize': 14, 'axes.labelsize': 12})
