MCM ICM 数学建模优秀论文 世界水资源预测模型
数学建模在水资源管理中的应用

数学建模在水资源管理中的应用水是人类生命之本,是社会经济发展中不可或缺的资源。
随着人口的不断增长、气候变化的影响以及经济活动的扩大,水资源的供需矛盾日益凸显,水资源管理已成为世界各国面临的共同挑战。
而数学建模作为一种独特的方法,可以有效地为水资源管理提供科学依据和技术支撑,对于改善水资源利用效益和保障水资源安全具有重要意义。
一、数学建模在水资源供需分析中的应用水资源供需分析是水资源管理的基础工作,通过对供需关系进行分析,可以制定相应的水资源管理策略。
数学建模在水资源供需分析中的应用可以通过制定数学模型,模拟水资源的供需情况,从而对水资源的合理利用提供科学依据。
例如,可以通过建立水资源消耗的动态模型,分析水资源的消耗趋势和变化规律,从而预测未来水资源的供需状况。
此外,还可以通过建立水资源供应与需求的对比模型,评估不同的供需方案对于水资源利用效益的影响,为制定合理的水资源管理政策提供决策支持。
二、数学建模在水资源保护中的应用水资源保护是水资源管理工作的重要组成部分,其目的是维护水资源的生态平衡和水质安全。
数学建模在水资源保护中的应用可以通过建立数学模型,深入分析水资源的污染来源和传输过程,从而制定相关的污染防控措施。
例如,可以通过建立水体污染扩散模型,模拟污染物在水体中的传播规律和影响范围,预测污染物的扩散趋势和危害程度,为制定污染防控策略提供科学依据。
此外,还可以通过建立水生态模型,探究水生态系统的物质循环和能量传递规律,为维护水生态平衡提供支撑。
三、数学建模在水资源调度中的应用水资源调度是指对水资源进行有效地分配和调配,以满足不同领域和不同用途的需求。
数学建模在水资源调度中的应用可以通过建立数学模型,确定最优的水资源调度方案,实现水资源的高效利用。
例如,可以通过建立水库调度模型,利用数学方法模拟水库水位的变化和调度方案的制定,实现水库水资源的最大化利用和水资源的合理分配。
此外,还可以通过建立灌溉调度模型,实现精细化灌溉和水分精准投放,提高水资源利用效益。
数学建模--水资源的最优战略选择

水资源的最优战略选择摘要当前水资源短缺已经成为我国经济持续发展的限制因素。
北方缺水状况尤为严重,因此我们选取了水资源状况典型的具有代表性的华北地区为主要的研究分析对象。
本论文将华北地区水资源短缺程度及影响水资源配置的各种因素进行量化,为华北地区水资源的优化配置战略决策提供科学的依据以及具有前瞻性的合理化建议。
本文首先估测2025年的水资源缺口即水需求供给差额。
建立logistic模型预测2013年到2025年华北地区各省市的人口数量。
由于历年人均需水量变化微小,大体相等,因此我们假设至2025年人均需水量为定值。
则2025年预测需水总量为预估人口与人均需水量的乘积。
然后运用灰色预测模型,根据华北地区往年的供水总量的数据预测2025年的水供给总量。
于是2025年华北地区缺水程度可以通过对估测的水需求总量与水供给总量数据比较分析得出。
为了提高我们水资源战略的有效性和可行性,我们构建模型就影响水资源供需的水资源的存储、流动、环境污染和保护等主要方面分别进行分析。
对于水资源的存储。
流动。
环境污染。
保护。
节水。
在上述定量研究的基础上,从开源和节流两种方面提出了解决华北地区用水紧张的对策和建议。
关键词:水资源的最优战略选择logistic模型灰色预测模型经济效益分析模型成本效益分析模型一、问题重述我国的水资源人均占有量为2172立方米,不足世界平均水平的25%,是世界上严重缺水的国家之一,而华北地区是我国水资源最为缺乏的地区之一,该区现有全国人口总量的26%,水资源仅占全国总量的6%,人均占有量555立方米,根据M.富肯玛克的水紧缺指标一,处于缺水的状态,并且仅仅是摆脱严重缺水人均占有量500立方米的状态,不足全国平均水平的25%,从水资源总量、人均占有量和耕地平均占有量上都低于全国其他各区的水平。
要保持华北地区经济高速发展,恢复良好的生态环境,必须要有稳定可靠的水资源提供支撑。
而目前已有数据情况表明,可用的水资源量正在逐步减少,而随用水,采取各种措施提高水资源利用效率,来应对社会经济发展所带来的水资源供需矛盾。
美赛6种题型及通关详解

所谓6种题型,提示了部分题目的内容,但如果作为选题依据,作用非常有限。
如果是为了更好的选题,搞清楚MCM与ICM的区别,可能更有帮助。
选哪道题不是特别重要,重要的是应该“尽快”选题。
竞赛时间是固定的,选题的时间越长,做题的时间越少。
选题多花1小时,意味着建模和写论文的时间就少了1小时。
能获什么奖主要看实力,其次看运气。
准备越充分,胜算越大。
如果不想碰运气的话,早点动手准备吧。
六种题型怎么理解首先,MCM/ICM(2016年起)每年共有6道题,不是6种题,MCM是ABC三题,ICM是DEF三题。
对6道题目类型的描述,不是严格的划分,角度和依据都不相同。
continuous和discrete是指模型的类型,data insights是指问题数据的特征,operations research/network science和environmental science是指问题涉及到的学科,而environmental science和policy又是指问题本身的背景。
这不是按照同一标准对题目进行划分,之间有重叠。
最显然的,如果认为continuous和discrete是互补的,那么其他4道题目应该可以分别归入其中某一类。
其次,这些一两个词的描述过于笼统、宽泛,无法体现题目的具体特征,特别是A、B、F 题的描述,提供的信息非常少,说了几乎等于没说。
continuous、discrete把所有的模型全包括了。
policy范围也太广,人类主宰世界,方方面面都可能涉及政策问题。
而且F题也是2016年新增加的,只有2016年一年的题目(难民问题),暂时还看不出来什么规律。
而C题和D题的特征相对具体一些。
比如,针对2016年起MCM新增加的C题,COMAP (Consortium for Mathematics and Its Applications)专门发布了一份文档(中文简介)说明其特征。
概括起来,MCM的C题与数据有关,虽然称不上大数据,但压缩包也在100MB 以上,与MCM/ICM其他题目相比,数据量算是大的(实际上以往MCM/ICM的题目很少给数据),这就要求选这一题的参赛队要熟悉数据处理的基本方法,包括预处理、后处理等,并掌握相应的编程技能或是相关软件的使用方法。
MCM ICM 数学建模历年优秀论文 洪水 大坝模型

230 The UMAP Journal 26.3 (2005)
Geological Survey 1997; 1998] and the frequency of small earthquakes in the area led authorities to consider the consequences of such a disaster.
Summary
We predict the extent of flooding in the Saluda river if a large earthquake causes the Lake Murray dam to break. In particular, we predict how high the water would be when it reached Columbia and how far the flooding would spread up tributaries of the Saluda like Rawls Creek. We base our model on the Saint-Venant equations for open-channel water flow. We use a discrete version of them to predict the water level along the length of the river. Our model takes into account the width of the floodplain, the slope of the river, the size of the break in the dam, and other factors. We estimate parameters for Lake Murray, its dam, and the Saluda River and calculate the flood results.
数学模型在水资源管理中的应用

数学模型在水资源管理中的应用水是生命之源,对于人类的生存和发展至关重要。
然而,随着人口的增长、经济的发展以及环境的变化,水资源的供需矛盾日益突出,水资源管理面临着严峻的挑战。
在这种情况下,数学模型作为一种有效的工具,在水资源管理中发挥着越来越重要的作用。
数学模型是对现实世界中复杂系统的一种简化和抽象表示,它通过数学语言和方程来描述系统的结构、功能和运行规律。
在水资源管理中,数学模型可以帮助我们更好地理解水资源系统的内在机制,预测水资源的变化趋势,评估水资源管理措施的效果,从而为科学决策提供依据。
一、数学模型在水资源规划中的应用水资源规划是水资源管理的重要环节,其目的是在满足社会经济发展对水资源需求的前提下,实现水资源的合理配置和可持续利用。
数学模型在水资源规划中的应用主要包括水资源供需平衡分析和水资源优化配置两个方面。
水资源供需平衡分析是通过建立数学模型,对一定时期内水资源的供给和需求进行预测和分析,以确定水资源的供需缺口。
在模型中,水资源的供给通常包括地表水、地下水、再生水等,而需求则包括农业用水、工业用水、生活用水等。
通过对各种水源和用水部门的分析,可以了解水资源的供需状况,为制定水资源规划提供基础数据。
水资源优化配置是在水资源供需平衡分析的基础上,通过建立数学模型,寻求水资源在不同地区、不同部门之间的最优分配方案。
在模型中,通常以经济效益最大、社会效益最大或环境效益最大为目标函数,以水资源的供给和需求、工程设施的能力、水质要求等为约束条件,通过优化算法求解最优配置方案。
水资源优化配置模型可以帮助决策者在有限的水资源条件下,实现水资源的高效利用和合理分配。
二、数学模型在水资源调度中的应用水资源调度是指根据水资源的时空分布特点和用水需求,对水资源进行合理的调配和管理。
数学模型在水资源调度中的应用主要包括水库调度和跨流域调水调度两个方面。
水库调度是通过建立数学模型,根据水库的来水情况、蓄水能力和用水需求,制定水库的运行策略,以实现水库的防洪、发电、供水等目标。
【全国大学生数学建模竞赛获奖优秀论文作品学习借鉴】长江水质的评价和预测

长江水质的评价和预测李云锋王勇...本文利用长江流域近两年多主要城市水质检测数据,通过对原始数据进行归一化综合处理,确定了水质新的综合评判指标函数ψ。
在对整个长江流域所有观测站的位置关系作一定的简化假设后,得到长江综合评定函数值ψ=0.4331,水质为良好。
主要污染物为氨氮。
通过建立污染浓度的反应扩散方程,本文用三种方法反演出未知的污染源强迫函数f(x,t),并对,(x,t)的三种数据加以综合分析,分别给出了高锰酸钾盐和氨氮污染源的主要分布地区。
为了对长江未来水质污染发展趋势进行预测,本文建立了回归分析模型并对回归系数进行了F检验,结果是如果不采取有效的治理措施。
长江可饮用水将逐年下降,且10年后可饮用水所占长江水总量的比例将不到50%。
根据这一预测结果,我们进而使用二元线性回归模型。
通过对各种不可饮用水进行综合考虑,得到如下结果:要在未来10年内使长江干流的不可饮用水(IV类和V类水)的比例控制在20%以内,且没有劣V 类水,那么每年污水处理量至少为75.195亿吨长江水质的评价和预测.pdf (370.52 KB)水质的评价和预测模型张震张超...本文首先考虑到水质类别的差异和相同类别水质在数量上的差异对综合评价的影响。
构造“S”形的变权函数,对属于不同水质类别的同种污染指标进行“动态加权”,建立基于逼近理想点排序法的评价模型和利用灰色关联度的分析方法。
对长江水质状况做出了综合评价:其次,根据7个观测站的位置将干流分成8段,把每段河道内所有污染源都等效为一个段中央的连续稳定源,分别利用稳态条件下的一维水质模型及质量守恒定律。
得出中间6段每个月的排污量,综合比较各河段一年多来的总排污量得到主要污染源的分布区域:然后,用每年不可饮用类水的百分比之和刻画水质状况。
综合利用灰色GM(1,1)模型和时间序列分析方法,对变化趋势进行了预测:最后,建立不可饮用类水的百分比与长江水总流量和废水排放量的线性回归模型,计算在满足约束条件下排污量的极限值,用排污量的预测值减去极限值,得到未来10年的污水处理量水质的评价和预测模型.pdf (283.07 KB)长江水质的评价预测模型谯程骏张东辉...本问题是一个对长江的水质进行综合评价、预测和控制的问题。
全国数学建模竞赛获奖论文-长江水质的评价和预测

长江水质的评价和预测摘要水是生命之源,保护水就是保护我们自己,保护水的重中之重就是保护大江大河。
本文对近两年的水质分析,综合评价,得出了部分地区的水质污染情况,并根据十年的数据,对未来十年水质污染发展趋势做了预测,本文可以得出结论:保护母亲河的行动迫在眉睫!对于问题一,为了便于综合评价,本文设出了综合水质标识指数i P 和单因子水质标识指数ik p (具体公式计算见模型建立与求解),我们通过对单个城市28个月的综合的评价标识指数求平均值,数据如下(1.9522 2.116 2.2301 2.4184 2.1019 2.2515 2.0448 3.5469 2.2509 2.7541 1.7803 2.868 2.5628 2.392 3.58882.4435 2.3802),综合的评价标识指数平均值越大,表示污染越严重。
对于问题二,为了判断主要污染源分布地区,本文采取判断本地排放主要污染物k的量ijk Q ,十三个月的ijk Q 求和取平均值来断定主要污染源。
计算数据用数列表示如下:当为高锰酸盐指数时,(8.986,37.1748,50.907,70.4526,58.196,59.9114,58.259)当为氨氮时,(0.4816,3.0496,4.1418,6.3864,5.0473,5.0276,2.4794)取该数据较大的几个为污染源,为主要污染源分布地区,结果如下:高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要所在地分别为:湖南岳阳城陵矶 ,江西九江河西水厂, 安徽安庆皖河口, 江苏南京林山四地;湖南岳阳城陵矶 ,江西九江河西水厂, 安徽安庆皖河口三地。
对与问题三,对为来十年的排污量进行预测时,建立了灰色系统模型。
对这十年的预测值如下:(322.5221 343.2881 365.3912 388.9175 413.9585 440.6118468.9812 303.123 499.1772 531.3174)对于问题四,本文根据第三问对将来十年废水排放的预测值建立了废水排放与IV 、V 类水的百分比之间的关系,Ⅳ,我们建立了百分比y 与废水派放量x 之间的关系y=f(x),令y ≤20,求出x 的上限,则预测的废水排放量与x 的上限的差值即为需要处理的污水,从而将IV 、V 类水的百分比控制在20%,劣V 类为0,求出了每年需要处理的污水量。
水资源短缺数学建模

水资源短缺数学建模
水资源短缺是当地区的需水量大于水资源供应能力时所产生的问题。
在城市化和人口增长持续不断的情况下,水资源短缺问题日益突出。
如何有效地利用和管理水资源,成为解决这一问题的急需之举。
本文将就水资源短缺问题进行数学建模,并提出相应的解决方案。
首先,根据相关数据统计,我们可以采用数学模型来预测未来的需水量和水资源供应能力。
比如,可以采用回归分析模型对历史数据进行拟合,得出需水量与时间之间的函数关系,再根据当前的水资源情况,预测未来的供水量。
通过这些预测结果,可以对未来可能发生的水资源短缺进行预警。
其次,我们可以采用优化模型来确定最优的水资源利用方案。
比如,可以采用线性规划模型,优化供需平衡,并使得整个系统的开销最小化。
另外,我们也可以采用动态规划模型,考虑不同决策在时间轴上的影响,以便更好地管理和利用水资源。
最后,我们可以采用多目标优化模型来协调不同的利益关系,以使得整个水资源系统在实现高效利用的同时,兼顾经济、社会和环境效益。
如何协调好这些目标的关系,是解决水资源短缺问题的关键所在。
综上所述,水资源短缺问题的解决,需要综合运用数学模型和优化方法。
只有在科学合理地进行管理和利用水资源,并制定出合理的政策和措施,才能有效地解决水资源短缺问题,实现可持续发展。
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Summary
We examine and model trends in water withdrawal throughout the world and develop plans to prevent using water beyond its renewable capacity. We look at the three major components of water consumption: agricultural, industrial, and municipal uses. We formulate a differential model to account for the rates of change of these uses, and how this change would affect the overall consumption of water within the studied region. We also incorporate feedback based on economic and political stimuli that force a decrease in water usage as it approaches dangerous consumption levels. Using historical data from the United States, We determine initial conditions for our model and project U.S. water usage to the year 2025. The model simulates how a country could, react to water scarcity without drawing from nonrenewable water sources. In addition to the model, we also discuss policies for effective water management by reducing freshwater usage and preventing tapping into nonrenewable resources. By being able to predict problem areas and suggesting methods of improving water usage in those areas, we can hope to prevent the "hydrocalypse."
Table 1.
U.S. water withdrawal 1950-2000.
Year (after 1900) 50 60 70 80 90 95 100 Water withdrawal (km 3 /yr)247 347 470 538 492 503 512
The models show trends but have two major limitation's.
-
The UMAP Journal26(2) (2005)145-162. @Copyright 2005by COMAP, Inc. All rights reserved. Permission to make digital or hard copies of part or all of this work for personal or classroom use is granted without fee provided that copies are not made or distributed for profit or commercial advantage and that copies bear this notice. Abstracting with credit is permitted, but copyrights for components of this work owned by others than COMAP must be honored. To copy otherwise, to republish, to post on servers, or to redistribute to lists requires prior permission from COMAP.
"*Most importantly, they fail to incorporate any external factors, such as population and technological growth, aswell as economic and political influences. The models are likely to fail if a country's water withdrawal rates approach the amount of renewable water available, as increased prices and political regulation drive down the amount of additional water consumed.
Preventing the Hydi.ocalypse
147
US Water Withdrawal
800
-
Linear Projection Through 2050
-
*
Linear Regression of Water Withdrawal Actual Withdrawal Data
700
148
The UMAP Journal 26.2 (2005)
A Better Model
While a simple data fit may indicate trends, a better model should take into account how the water is used, how the use of water is changing over time, and what other influences affect the use of water. The three major categories of human water use are agricultural, industrial and municipal. Each has its own trends in growth and water use and can be affected differently by the economy or by political influences. Thus, it is important to consider them separately. Table 2 shows the variables that we use, their definitions, and measurement units.
"*The models assume that the area modeled has a stable enough past for the
trend to predict the future accurately. Even for the U.S., there is enough variability in the data that we cannot convincingly extrapolate.
146
The UMAP Journal 26.2 (2005)
Introduction
Two-thirds of the Earth is covered in water, but only 2.5% of it is freshwater. Fortunately, each year some seawater is naturally desalinated by evaporating from the ocean and precipitating on continents and islands. Globally, this supply of freshwater from rain is plentiful-humanity does not use it all, and most of it simply washes back into the oceans-but locally, water can be very scarce. Some regions use vastly more water than is naturally supplied to them each year. To make up for this deficit, fossil water sources are tapped and exploited. Many communities are walking a dangerous road, as they may exhaust their fossil water sources within the next 20 to 50 years.
0.82
Cu Cu.
400
300
wwwI
50
60
70
80
90 100 110 120 Time (Years Past 1900)
130
140
150
Figure 2. Logistic fit of U.S. water withdrawal 1950-2000, extrapolated to 2050.