2024美赛A题F题赛题分析+完整思路数据+可执行代码+后续成品论文

                                 A题（成品在文末）

1 当七鳃鳗的种群可以改变其性别比时，对更大的生态系统有什么影响?

2  对七鳃鳗的种群有什么优点和缺点?

3 在七鳃鳗的性别比发生变化的情况下，生态系统的稳定性有什么影响?

4具有可变性别比的七鳃鳗种群的生态系统能否为生态系统中的其他物种，如寄生虫，提供 优势?

整体分析：这个题目是一个典型的生态系统建模问题，涉及到动物种群的性比例变化、资源 可用性、环境因素、生态系统相互作用等多个方面。这个题目的难点在于如何建立一个合理 的数学模型，能够描述海兰蒂的性比例变化的机制和规律，以及其对生态系统的影响。这个 题目的重点在于如何利用已有的数据和文献，进行参数估计、模型验证、灵敏度分析、模拟 实验等，以回答题目提出的四个问题。

第一问实际在问，七鳃鳗改变性别这个事情，对整体的生态系统有什么影响!(原文的什么 狗屎翻译)

第一问还是比较良心的，目的是引导大家，先分析七鳃鳗变性对如何影响到生态系统，也就 是影响结果或者因子

A君查阅相关资料，这里做一些总结：

七鳃鳗的性别比例可以受到环境因素的影响，并能够在一定程度上发生变化。这种现象被称 为性别比例偏斜。当七鳃鳗的种群中性别比例发生变化时，可能对整体生态系统产生一些影 响 。

1.生殖成功率：性别比例的偏斜可能导致繁殖成功率的变化。如果某个性别的数量明显超  过另一个性别，会导致竞争加剧，繁殖成功率可能会下降。

2. 种群数量：性别比例的变化可能对种群数量产生影响。如果某个性别的数量过多，可能 会导致资源的过度利用，从而影响整个种群的数量。

3.食物链：七鳃鳗作为食物链中的一环，其性别比例的变化可能会对其食物链上下游的物 种产生连锁反应。例如，如果七鳃鳗雄性比例增加，其捕食的物种数量可能会减少，从而对 食物链的平衡产生影响。

4.遗传多样性：性别比例的改变可能对七鳃鳗的遗传多样性产生影响。如果某个性别的数量 明显偏高或偏低，可能会导致遗传多样性的减少，从而增加种群面临的遗传风险。

模型构建

A君认为最佳的模型应该是元胞自动机

元胞自动机模型：这是一种基于规则的离散动态模型，可以用来描述海兰蒂种群的个体行为 和群体行为。元胞自动机模型由一组元胞组成，每个元胞有一个状态，可以表示海兰蒂的性 别、年龄、位置等。元胞的状态根据一组局部的规则在每个时间步更新，这些规则可以表示 海兰蒂的生长、繁殖、迁移、竞争、捕食等行为。例如，可以使用一个元胞自动机模型，来 模拟海兰蒂种群的性比例变化的过程，以及其与其他物种的相互作用。

A 君这里做一个基础的元胞自动机代码实现，来初略的展示七鳃鳗种群对环境影响效果： (模型根据这个思路加入更多的条件优化就行)

假设我们在一个二维的网格空间上建立模型，每个格子代表一个七鳃鳗个体。我们将使用三 种状态来代表七鳃鳗的性别：0表示雌性，1表示雄性，2表示未确定性别。初始状态下，

随机分布七鳃鳗个体，并给予它们初始性别。

模型的更新规则如下：

1. 对于每个格子中的个体：

-如果是雌性(状态为0),检查周围八个格子的性别比例，如果周围雄性个体数量占 总个体数量的比例大于某个阈值，则个体保持雌性状态。

-如果是雄性(状态为1),同样检查周围八个格子的性别比例，如果周围雌性个体数 量占总个体数量的比例大于某个阈值，则个体保持雄性状态。

如果是未确定性别(状态为2),个体通过周围个体的性别比例来决定自己的性别。 如果周围雌性个体数量占总个体数量的比例大于某个阈值，个体变为雌性；如果周围雄性个 体数量占总个体数量的比例大于某个阈值，个体变为雄性；否则保持未确定状态。

2.更新所有个体的状态后，重复步骤1直到达到指定的迭代次数。

在模型中，性别比例的阈值可以根据实际情况进行调整，以模拟不同的性别比例变化情况。 通过该元胞自动机模型，我们可以模拟七鳃鳗种群中性别比例的变化过程。通过观察模型在

不同参数设置下的演化结果，我们可以进一步了解性别比例对种群动态和生态系统的影响。

                                                          F题

在解决"2024 ICM问题 F：减少非法野生动物贸易"的问题过程中，我们可以使用以下步骤：

1.确定客户

首先，我们需要确定一个具有执行提议项目所需的权力、资源和兴趣的客户。这个过程可能会涉及到市场调研、客户定位等一系列活动和分析。

2.理解并定义问题

在确定了客户后，我们需要对非法野生动物贸易进行深入理解，并定义出问题的具体模型。为了完成这个步骤，我们可能需要参考相关文献或者进行实地调研等活动，以获取对问题更加全面和深入的理解。同时，我们也需要整理相关的公开资料和研究报告，以便更好地理解问题背景和当前的挑战。

3.数据收集和清洗

拥有足够的数据是建立有效模型的基础。因此，在这个阶段，我们需要收集大量与非法野生动物贸易相关的数据。可能的数据来源包括政府报告、研究机构的数据集、新闻报道等。收集到数据后，我们需要对其进行清洗和预处理，并从中提取出适合建模的特征。

在收集和处理数据的过程中，我们可能用到的公式和方法包括：

- 数据清洗：例如，去除重复值、填补缺失值、异常值处理等。 - 特征选择：例如，相关性分析、主成分分析（PCA）等方法可以帮助我们选取最有意义的特征。

4.模型建立和选择

根据收集到的数据和定义的问题，我们可以开始建立模型。在这个阶段，我们可能会利用数学建模方法或者机器学习算法来描述问题并进行预测。例如，我们可以使用时间序列分析、决策树或者神经网络等方法。

在建立模型的过程中，我们可能会使用到的公式和方法包括：

- 线性回归模型：如果我们假设非法野生动物贸易的数量与某些因素存在线性关系，那么我们可以使用线性回归模型来描述这种关系。线性回归模型的一般形式如下：

 是我们要预测的结果（例如，非法野生动物贸易的数量），

 是这些因素的权重，

 是偏置项。

- 决策树模型：如果我们假设非法野生动物贸易的数量与某些因素存在非线性关系，那么我们可以使用决策树模型。决策树模型通过一系列的问题来预测结果，每个问题都是对一个特征的测试。

5.灵敏度分析

在确定了模型后，我们需要对其进行灵敏度分析。具体方法可能会涉及到模拟不同的环境条件，并观察这些改变如何影响模型的输出。这将帮助我们理解哪些因素可能对项目结果产生最大的影响。

在进行灵敏度分析的过程中，我们可能用到的公式和方法包括：

- 梯度法：如果我们的模型是可微的，那么我们可以计算出模型输出对输入参数的梯度，从而判断输入参数的改变如何影响模型的输出。

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