参赛赛题：D组赛题-大数据驱动的地理综合问题

获奖情况：“华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛一等奖

学院：地球科学与技术学院

团队名称：阳光开朗大男孩

团队成员：张世可 苗常启 杨骑凤

指导老师：张寅宝 张欣佳

※作品介绍

一、作品背景

地理系统是自然、人文多要素综合作用的复杂巨系统，地理学家常用地理综合的方式对地理系统进行主导特征的表达。伴随着对地观测体系的快速发展，当前已经积累了巨量的对地观测数据。如何利用大数据的手段对地理系统进行整合，探索全球气候变化下中国地理环境的演化，是当前地球科学研究的关键问题。

二、作品简介

聚焦于大数据驱动的地理综合问题，围绕四个问题展开全面且深入的研究。

问题一：降雨量和土地利用/土地覆被变量构建描述性统计方法。针对降雨量这一连续变化的变量，通过构建总降水量、总降水量离散程度以及降水量时空分布三个指标，精准揭示中国总降雨量的周期性循环变化规律，以及1990-2020年间降水量的阶段性特征和空间分布特点，包括平稳期、下降期、上升期以及降水集中区域的动态变化。针对土地利用/土地覆被这一存在突变和离散分布的变量，构建土地覆被占比、时空分布、时空变化强度三个指标，通过多波段合成分析，明确1990-2019年间中国林地、草地等主要土地覆被类型的面积增减和空间变化趋势，以及其与区域经济发展和政策的关联。

图1问题一技术路线

问题二：建立数学模型，探究地形—气候相互作用对极端天气（暴雨）形成的作用。通过构建多元线性回归模型，分析地形因素与气候因素在暴雨形成中的作用。按照暴雨频率将中国地区分为三种类型（低频、中频和高频）并进行分区拟合处理，显著提升了模型精度和解释力，深入揭示不同条件下地形与气候因素对暴雨形成的作用机制。

图2问题二技术路线

问题三：确定暴雨成灾的临界条件并预测2025-2035年间中国境内应对暴雨灾害能力。通过构建抗涝指数和脆弱度，结合暴雨频率，综合评估暴雨灾害风险，明确暴雨成灾临界条件，运用Conv-LSTM模型预测未来气温、降水和土地利用数据，结合之前所构建模型计算未来中国各地区的暴雨频率并进一步得出脆弱度，指出东部沿海和北方地区在未来十年内脆弱度显著上升，为灾害预警和防范提供关键依据。

图3问题三技术路线

问题四：利用地理大数据，描述中国土地利用变化的特征与结构。针对1990至2019年间中国土地利用类型变化，运用地理探测器模型，采用因子探测、交互探测和生态探测三种方法，深入分析自然因素与人文因素对土地利用变化的影响机制，准确揭示各驱动因子的作用及交互效应，展现出该模型在土地利用变化研究中的准确性和实用性。

三、作品创新

1.分而治之思想与传统的多元线性回归模型有机结合：按照暴雨频率将中国地区分为三种类型（低频、中频和高频）并进行分区拟合处理，显著提升了模型精度和解释力，深入揭示不同条件下地形与气候因素对暴雨形成的作用机制。

2.创新性指标——抗涝指数：指标用于表征不同类型下垫面（土地利用类型）的渗透能力和蓄水量（储存降雨能力），明确暴雨灾害的临界条件，并进一步将抗涝指数纳入中国各地区脆弱度（暴雨成灾概率）的预测模型，使得脆弱度预测模型更具科学性、有用性和可靠性，为土地资源管理和区域规划提供科学依据。

※团队心得

能力考验

数学建模是一种将现实世界的问题抽象成数学语言的过程，十分考验个人的数学知识和技能，参赛人员需要具备良好的逻辑思维、创新能力和解决问题的能力。通过建立数学模型更深入地理解复杂系统的行为，预测未来的趋势，并为决策提供科学依据。这项比赛还需要跨学科的知识，通过跨学科的协作，在学科交叉的过程中会产生新的研究思路和方法，以及将理论知识应用于实际问题的能力，这是现代科学研究中不可或缺的一部分。

解决实际

数学建模不仅仅是一场智力竞技，它是一个将理论知识应用于实际问题解决的实践平台，连接了学术研究与现实世界的挑战，我们在参赛过程中脚踏实地的去解决现实问题，更深刻地理解了数学在解决现实问题中的力量和价值，为社会的发展贡献自己的智慧与力量，让理论知识得以落地生根，开花结果。