【无标题】
A题目:资源可用性和性别比例（文末获取AF完整版）
虽然有些动物物种没有通常意义上的雌雄性别之分，但大多数物种都是基本上不是雄性就是
雌性。尽管许多物种在出生时的性别比例为 1:1，但其他物种物种则偏离了均匀的性别比例。
这就是所谓的适应性性别比例变异。例如美洲鳄孵卵巢的温度会影响其出生时的性别比例。
灯鱼的作用十分复杂。在一些湖泊栖息地，灯鱼被视为寄生虫，对生态系统有重大影响。而
在世界上的一些地区，如斯堪的纳维亚半岛、波罗的海地区，以及太平洋地区的一些土著居
民眼中，灯鱼也是一种食物来源。
海灯鱼的性别比例会因外部环境而变化。海灯鱼变成雄性或雌性取决于它们在幼体阶段的生
长速度。幼体的生长速度生长速度受到食物供应的影响。在食物供应较少的环境中、生长速
度就会降低，雄性海灯鱼的比例可达到 78%左右。的比例。在食物更容易获得的环境中，雄
性的百分比据观察，雄性约占种群的 56%。
我们将重点放在性别比例及其对当地条件的依赖性问题上，特别是对海灯鱼。海灯鱼生活在
湖泊或海洋栖息地，并溯流而上产卵。我们的任务是研究一个物种能够根据资源供应情况改
变性别比例的利弊。您的团队应开发并研究一个模型，以提供洞察生态系统中由此产生的相
互作用。
问题一:当灯鱼种群的性别比例发生变化时，会对更大的生态系统产生什么影响?
思路
当灯鱼（(此处我们讨论的其实是七鳃嫚，但为了保持一致性，我们将继续使用"灯鱼"这一
术语)种群的性别比例发生变化时，其对更大生态系统的影响可以通过多个维度来考虑:
1.种群繁殖能力
性别比例失衡可能会影响灯鱼的繁殖率，进而影响种群大小和生态系统中的灯鱼数量。
2 捕食者-被捕食者关系
灯鱼作为许多海洋和淡水捕食者的食物来源，其数量变化可能会影响食物链中的其他物种。
3.竞争关系
性别比例的变化可能会改变灯鱼内部的竞争关系，以及它们与其他物种的竞争关系。
4.遗传多样性
程序：
function lamprey_population_model
% 初始参数
init_population = 1000; % 初始种群大小
init_male_ratio = 0.5; % 初始雄性比例
r = 0.1; % 增长率
K = 5000; % 环境承载量
d = 0.05; % 死亡率
s = 0.02; % 性别转换率
F = 0.6; % 理想雄性比例
% 时间范围
tspan = [0 100];
% 初始条件
initial_conditions = [init_population, init_male_ratio];
% 求解 ODE
[t, Y] = ode45(@(t, Y) population_dynamics(t, Y, r, K, d, s, F), tspan, initial_conditions);
% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, Y(:,1));
title('灯鱼种群数量');
xlabel('时间');
ylabel('数量');
subplot(2,1,2);
plot(t, Y(:,2));
title('雄性比例');
xlabel('时间');
ylabel('比例');
end
function dYdt = population_dynamics(t, Y, r, K, d, s, F)
N = Y(1); % 种群数量
M = Y(2); % 雄性比例
dNdt = r*N*(1 - N/K) - d*N; % 种群增长方程
dMdt = s*(F - M); % 性别比例变化方程
dYdt = [dNdt; dMdt];
End
这段代码定义了一个关于七鳃嫚(灯鱼）种群动态的简化模型，考虑了性别比例的变化。这
个模型可以用来模拟和分析不同环境条件下性别比例变化对灯鱼种群和更广泛生态系统的
潜在影响。
F题佩少非法野生动初贸易的绿合蚁猪驱动坝日
摘要:随着非法野生动物贸易对全球生物多样性和生态平衡的威胁不断增加，本研究旨在提出一个为期5年的数据驱动项目，旨在显著减少这一问题的规模。我们选择联合国环境署作为合作伙伴，并开发了一个多属性决策模型(MADM）来选择最合适的客户。模型综合考虑了客户权力结构、资源状况和对项目的兴趣。
本研究选择国际联合国环境署（UNEP)作为合作伙伴，并提出了一项全球性的综合项目。通过对相关文献的综合分析，我们确定了UNEP在全球环境治理中的重要地位，并从而确立了其合适性。项目建议采用数据驱动方法，结合历史案例和深入研究，形成了详实的方案。
我们选择 UNEP作为客户，因其全球性影响力,资源充沛和环境保护使命。通过文献支持和数据分析，我们清晰说明了非法野生动物贸易对全球生态系统的危害，以及 UNEP作为国际机构在协调全球行动方面的独特地位。我们的项目建议强调了全球合作的重要性，以取得显著的影响。
为了支持我们的选择，我们通过历史数据拟合检验、灵敏度分析、交叉验证等方法验证了模型的合理性和鲁棒性。通过专家评估和对比分析，我们进一步确保了模型的可信度。在客产选择阶段，我们便用了层次分析法(（AHP〉对不同客户进行排名，确保选择在综合得分最高的客户。
我们的为期5年的项目建议通过数据驱动的分析,清晰展示了项目的可行性和必要性。具体包括了定量成不效益分析、可行性分析、风险评估等。这些分析为项目提供了可靠的定量数据支持，从而为客户提供了实施项目的清晰依据。
最后，在模型的优缺点分析中，我们强调了模型的综合性、数据驱动、多重验证等优点，同时也识别了简化假设、不确定性、复杂性等缺点。这有助于决策者全面理解模型在实际应用中的适用性和局限性。
通过这一系列的分析,我们确信我们的项目提案和模型设计为解决非法野生动物贸易问题提供了切实可行的方案。我们期待与联合国环境署等合作伙伴共同推动这一项目的成功实施，为全球野生动物的保护事业贡献力量。
关键词:非法野生动物贸易、数据驱动、全球合作、环境保护、UNEP
点击链接加入群聊【2024美赛A-F题助攻资料汇总】：