沙漠挖矿建模用什么数学模型

『壹』 模型构建与模块功能

生态预警分析涉及诸多生态要素。塔里木河流域生态预警分析系统模型构建包括从基于单项指标变化的预警模型，到基于多项指标的综合预警模型，在系统功能上具体表现为不仅实现了单一生态专题要素预警，而且可以对指定区域进行综合预警分析。其中建模研究、生态安全的界定和生态危机阈值的确定，是生态预警分析分系统建设的关键技术(刘振波，2004)。

(一)沙质荒漠化预警分析

沙质荒漠化评价指标体系以前大都是以定性描述为主，由于对沙质荒漠化概念的理解不同，指标繁杂各异，多为间接性指标，获取数据难度大，实用性小，并且这些研究只局限在对沙质荒漠化土地程度的评价方面，近几年来，随着国内数量化评价方法的出现，把沙质荒漠化评价指标体系的研究大大向前推进了一步。对于沙质荒漠化评价而言，区域性土地沙质荒漠化总体水平才是一个地区沙质荒漠化程度的全面反映，它体现了某个地区生态环境的优劣(王君厚，2001)。对区域土地沙质荒漠化现状水平的评价除考虑自然因子外，还应考虑该地区非沙质荒漠化土地及各程度沙质荒漠化土地的面积组成比例，即在沙质荒漠化土地程度评价的基础上，进行区域评价和预警。

与遥感监测子系统相对应，沙质荒漠化预警分析工作区域为塔里木河流域中下游地区，以不同期次的沙质荒漠化现状专题图形数据为基础，开发了基于沙质荒漠化程度(沙质荒漠化等级)预警分析模块、基于沙质荒漠化扩展速度的预警分析模块，以及综合考虑沙质荒漠化程度变化和速度变化的沙质荒漠化指数预警分析模块。

1.基于程度的沙质荒漠化预警分析

叠加分析干流中下游地区不同年份沙质荒漠化程度专题数据，提取水域、非沙质荒漠化、轻度沙质荒漠化、中度沙质荒漠化、强度沙质荒漠化、沙漠这六种沙质荒漠化类型的转换情况，对沙质荒漠化程度增强的区域过滤，再做出空间统计，最后得到沙质荒漠化级别增强的区域，从沙质荒漠化级别的程度增强情况对研究区作预警判断，同时生成基于程度的沙质荒漠化预警报表，见图 6 －9。

图6－9 基于程度的沙质荒漠化预警分析物理模型图

分别对水域、非沙质荒漠化、轻度沙质荒漠化、中度沙质荒漠化、强度沙质荒漠化、沙漠类型赋值0、1、2、3、4、5，则基于程度的沙质荒漠化预警分析数学模型如下:

A_dynamic=A_periodnew－A_periodold

式中:A_periodold为起始年份沙质荒漠化类型;A_periodnew为终止年份沙质荒漠化类型。当A_dynamic≥1时，对该区域预警;A_dynamic=1时为橙色预警;A_dynamic≥2时为红色预警。

应用基于程度的沙质荒漠化预警分析模块，对同一区域不同时间段沙质荒漠化演化进行预警分析，可以过滤出沙质荒漠化等级升高的区域，根据沙质荒漠化等级变化幅度，分别赋予不同表示方式，可以直观查看沙质荒漠化程度严重区域的空间分布位置和变化幅度，同时根据预警图统计分析得到各种沙质荒漠化程度变化的面积统计值。

图6－10为干流下游基于沙漠化程度的预警分析结果显示界面，从2002～2004年期间，塔河干流下游的沙漠化程度从轻度沙漠化增强到中度沙漠化的区域面积最大，为10.268万亩，其他级别的增强面积远小于轻度沙漠化增强到中度沙漠化的面积，所以干流下游地区对于轻度沙质荒漠化类型的变化需要特别注意，对重点变化区域加紧预防。

图6－10 干流下游基于沙漠化程度预警分析结果图

2.基于速度的沙质荒漠化预警分析

叠加分析干流中下游地区不同年份某一沙质荒漠化类型专题数据，对该类型的面积扩展情况进行空间统计，根据单位时间内不同类型沙质荒漠化级别的面积扩展速度情况，与给定的预警阈值进行比较，做出预警判断，并同时生成基于速度的沙质荒漠化预警报表(图6－11)。基于速度的沙质荒漠化预警分析数学模型为:

V=((S_periodnew－S_periodold)/S_periodold)/(T₂－T₁)

式中:S_periodnew为某沙质荒漠化类型终止年份面积;S_periodold为该类型起始年份面积;T₂为终止年份时间;T₁为起始年份时间;V为该沙质荒漠化类型增长速度，当V大于用户给定预警阈值时，对该区域的对应沙质荒漠化类型预警显示。

图6－11 基于速度的沙质荒漠化预警分析物理模型图

应用基于速度的沙质荒漠化预警分析模块，对同一区域不同时间段沙质荒漠化演化进行预警分析，可以过滤出沙质荒漠化面积扩展速度异常的区域，根据沙质荒漠化面积扩张幅度，分别赋予不同表示方式，可以直观查看沙质荒漠化面积扩展异常的空间分布位置和变化幅度，同时根据预警图统计分析得到各种沙质荒漠化程度变化的面积统计值。

从基于沙漠化速度的预警分析结果(图6－12)可知，从2002～2004年期间，塔河干流下游轻度沙漠化增长速率为0.0007%;中度沙漠化增长速率为1.7415%;强度沙漠化增长速率为0.001%;极强度沙漠化增长速率在有效值范围内为0。以上沙漠化速率只有中度沙漠化增长速率大于预警阀值1%，所以对中度沙漠化增强区域进行过滤形成中度沙漠化增强区域统计图，可以在数据视图中对具体细节斑块进行查询。

图6－12 干流下游基于沙质荒漠化速度预警分析结果图

3.基于沙质荒漠化指数的沙质荒漠化动态预警分析

对同一地区不同沙质荒漠化级别赋予不同的权重值，计算不同时段的沙质荒漠化指数，根据指数值和指数值的变化进行预警判断，如图6－13。

图6－13 基于沙质荒漠化指数的预警分析物理模型图

沙质荒漠化指数计算公式:

S=(ΣS_i·P_i)/(ΣS_i)

式中:S_i为某区域各沙质荒漠化级别的面积;P_i为各沙质荒漠化级别的权重值，其中水域和非沙质荒漠化区域P值为0，轻度沙质荒漠化为1，中度沙质荒漠化为2，强度沙质荒漠化为3。当沙质荒漠化指数S小于0.5进行轻度预警;大于等于0.5小于1时中度预警，大于1则强度预警。

动态沙质荒漠化预警指数公式:

I=(S₁－S₀)/(T₁－T₀)

式中:S₁、S₀分别为第二期和第一期沙质荒漠化指数;T₂、T₁为第二期和第一期的年份。当I为负值时，该区域沙质荒漠化趋于逆转;为正值时，该区域沙质荒漠化趋于恶化，进行预警。

基于沙质荒漠化指数的预警分析模型克服了基于沙质荒漠化程度、速度侧重单因素分析和局部图斑的缺陷，能全面反映研究区域沙质荒漠化总体状况和发展趋势。

从基于指数的沙漠化预警分析结果中(图6－14)，我们不难看出，2002～2004年塔河干流下游的整体沙漠化动态预警指数为－0.01，沙漠化整体发展趋势是较低水平趋于逆转的，尽管逆转程度不大，但也充分说明了塔河流域综合治理与生态保护方面，取得了有效的进展，扭转了30多年来一直趋于严重的沙漠化态势。预警分析的有效性和可靠性是需要有效长系列监测数据的支撑，所以定期的有效的遥感动态监测工作是预警分析的有力保障。

图6－14 干流下游基于沙漠化指数预警分析结果图

(二)盐渍化预警分析

塔里木河流域土壤盐渍化不断加剧和面积的不断扩大，给农业生产带来了相当大的影响，破坏了生态系统的平衡，影响了区域经济的可持续发展。土壤盐渍化是干旱半干旱区土地退化的主要形式之一，其发生发展是一个复杂的非线性动力学过程。土壤盐渍化的时空演变动态模拟与预测预警研究一直以来都是地理学领域研究的热点方向。基于遥感影像的盐渍化土壤等级程度提取和基于GIS手段的土壤盐渍化分析与模拟预测技术日趋成熟，以GIS为工具，以遥感与非遥感数据综合分析的数学模型为手段，并整合模糊系统等方法的盐渍化分析技术也在不断提高。近年来，将CA模型应用于土壤盐渍化的时空演变模拟与预测，是CA模型在地学领域应用的扩展，也在进行理论探索与尝试(史晓霞，2007)。

土壤盐渍化时空演变动态模拟与预警研究，从理论上讲需要包括土壤图、土地利用图、土壤盐渍化程度等级、等高线数据、地下水位埋深等值线、矿化度等值线等图形数据，以及降雨量、蒸发量资料和野外调查数据。但在塔里木河流域大范围地下水数据的获取具有相当的难度，且数据更新困难。本次盐渍化研究区位于塔里木河干流上游，无法及时获取对盐渍化预警分析影响较大的地下水参数，所以盐渍化预警分析采用基于程度变化和速度变化两种预警分析模型。

1.基于程度的盐渍化预警分析

基于不同时期的同一地区的盐渍化程度级别的变化情况，叠加分析不同期次的盐渍化遥感解译现状图，提取盐渍化类型的增强变化图斑，进行分级预警，并进行空间统计，生成基于程度的盐渍化预警报表，其预警分析物理模型同图6－9。

分别对水域和非盐渍化类型赋值0，对轻度盐渍化、中度盐渍化、重度盐渍化类型分别赋值1，2，3，则:

A_dynamic=A_{period new}－A_{period old}

式中:A_{period old}为起始年份盐渍化类型;A_{period new}为终止年份盐渍化类型。当A_dynamic≥1时，对该区域预警;A_dynamic=1时为橙色预警;A_dynamic≥2时为红色预警。

2.基于速度的盐渍化预警分析

基于速度的盐渍化预警分析物理模型同图6－11。

V=((S_{period new}－S_{period old})/S_{period old})/(T₂－T₁)

式中:S_{period new}为某盐渍化类型的终止年份面积;S_{period old}为该盐渍化类型的起始年份面积;T₂为终止年份时间;T₁为起始年份时间。V为该盐渍化类型增长速度，当V大于给定预警阈值时，对该区域对应盐渍化类型预警。

(三)植被盖度预警分析

1.干流区基于程度的植被盖度预警分析

基于程度的植被盖度预警分析物理模型同图6－9。

分别对极低覆盖度、低覆盖度、中覆盖度、中高覆盖度赋值0、1、2、3，对高覆盖度类型和水域赋值4，则:

A_dynamic=A_{period new}－A_{period old}

式中:A_{period old}为起始年份植被盖度类型;A_{period new}为终止年份植被盖度类型。当A_dynamic<0时，对该区域预警;A_dynamic=－1时为橙色预警;A_dynamic≤－2时为红色预警。

2.NIDVI预警分析

利用选择区域的卫星数据，计算NDVI指数，对NDVI≤0.2的区域进行预警显示。

利用两期NDVI栅格数据进行叠置运算，可以得到某个时间段内该区域植被盖度的变化情况，对植被盖度减弱的区域预警。

NDVI_dynamic=NDVI_{period new}－NDVI_{period old}

式中:NDVI_{period new}为研究区域第二期植被指数;NDVI_periodold为研究区第一期植被指数;NDVI_dynamic为动态植被指数;当NDVI_dynamic小于0时进行预警。

(四)地下水预警分析

1.地下水单点预警显示

对干流中下游区域所有生态断面上的地下水测井，根据给定的地下水位预警阈值，对实时地下水位数据低于警戒阈值的测井点进行预警，在计算机屏幕上依照空间测井位置生成预警图，并同时生成预警分析报表。

H<H₀

式中:H为测井实时地下水位数据;H₀为测井警戒地下水位阈值。

2.地下水插值预警分析

经过反复试验，距离倒数插值方法(IDW)对干流中下游区域进行地下水插值运算，效果最好。距离倒数插值方法综合了泰森多边形的邻近点方法和趋势面分析的渐变方法的长处，它假设未知点x₀处属性值是在局部领域内中所有数据点的距离加权平均值。计算公式如下:

塔里木河流域生态环境动态监测系统研究与开发

式中:λ_i为每一个已知点对预测点的距离权重值，对一个未知点来说，所有已知点的权值和为1;H(x_i)为所有已知点的地下水位;H(x₀)为未知点的地下水位。

利用干流中下游生态断面地下水测井点的实时地下水位数据，采用IDW方法进行空间插值，得到干流区域的地下水分布情况。按照地下水对植被影响情况的分类，生成干流中下游区域地下水分级预警分析图。

(五)河道水流预警分析

对塔河“四源一干”的所有水文站点，根据给定水位和流量预警阈值，对实时水位数据以及实时流量数据进行分析比对，在计算机屏幕上依照空间水文站位置生成河道水流预警图，并同时生成预警分析报表。

H_dynamic≥H₁或H_dynamic≤H₀

式中:H_dynamic为水文站点实时水位数据;H₀、H₁分别为枯水期和洪水期警戒水位。

Q_dynamic≥Q₁或Q_dynamic≤Q₀

式中:Q_dynamic为水文站点实时流量数据;Q₀、Q₁分别为枯水期和洪水期警戒流量。

『贰』 全国大学生数学建模竞赛，一般都有哪些问题

2020年，共有来自中国、美国、英国、马来西亚的1470所院校/校区的45680支队伍(本科41826队、专科3854队)，共计13万多人报名参加比赛。

第三部分通常会有好几个需要回答的问题，通常有些问题需要给出确定性的答案，也就是根据模型得出的数学结果；后面则会有发散性的问题，要求给出优化方案等。

『叁』 老版红警,我记得采矿车在沙漠里采矿，沙漠底下有一种怪物张口能把矿车吞下。第二十一关有地雷兵，怎么下载

那个是沙丘........LZ下错东西了
沙丘2000比较老,2D
3000感觉还可以,3D的,配置要求也不高

『肆』 数学建模，马搬香蕉的问题～

怎么可能 都被吃完了 题目出错了吧！！！！！！！！1111111

『伍』 数学上的回归线是指什么

回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。回归线方程公式是：b=((x1+x2+...+xi)(y1+y2+..+yi)-nxy)/(x1^2+x2^2+...+xi^2-n*(x^2))a=y-bxx,y为平均数

求回归线方程式需根据公式：Yi-y^=Yi-a-bXi，再代入具体的数据即可，回归线方程式一般指的是回归直线方程，指在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，反映x与y之间的关系直线。其中离差作为表示Xi对应的回归直线纵坐标y与观察值Yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述，而总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和。

回归线方程:y=bx+a

回归直线的原理。如果散点图中点的分布从整体看大致在一条直线附近，我们就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线。根据不同的标准，可以画出不同的直线来近似表示这种线性相关关系。以下图为例

先求 x、y 的平均数 x_=（3+4+5+6）/4=9/2，y_=（2.5+3+4+4.5）/4=7/2，然后求对应的 x、y 的乘积之和 ：3*2.5+4*3+5*4+6*4.5=66.5 ，x_*y_=63/4 ，接着计算 x 的平方之和：9+16+25+36=86，x_^2=81/4 ，现在可以计算 b 了：b=（66.5-4*63/4） / （86-4*81/4）=0.7 ，而 a=y_-bx_=7/2-0.7*9/2=0.35 ，所以回归线方程为 y=bx+a=0.7x+0.35 。

建模步骤：

A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围

B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量

C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择

D，模型的检验

a，经济意义的检验：1、正相关；2、反相关等等

b，统计检验：1、检验样本回归函数和样本的拟合优度；2、样本回归函数和总体回归函数的接近程度：单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验

c，模型预测检验：1、解释变量条件条件均值与个值的预测测；2、预测置信空间变化

d，参数的线性约束检验：1、参数线性约束的检验；2、模型增加或减少变量的检验；3、参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验（主要方法是以F检验受约束前后模型的差异）

e，参数的非线性约束检验：1、最大似然比检验；2、沃尔德检验；3、拉格朗日乘数检验（主要方法使用F 分布检验统计量分布特征）

f，计量经济学检验

1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差

2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性

3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。

4，随机解释变量问题：随机解释变量与随机干扰项独立，对OLS没有坏影响。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏但一致，扩大样本容量可以克服。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏且非一致，工具变量法可以克服

『陆』 数学建模之沙漠行车问题

驾吉普车来到沙漠的边沿的A地，要送信到沙漠对面边沿的B地

『柒』 数学建模相关问题

两个。
在A村雇用1个，走一天，让雇得人回去，则只需给那人两天的粮食，多出一天粮食交给探险家，那么探险家又有三天的粮食；再走两天，在第四天早上打电话雇用B村的人1个，再走一天就能和B村人相遇，那时刚好有两天的粮食，就能到达B村。

设A村雇用a人，B村雇用b人，则总粮食量为3(a+b+1)天，设a人来回共2x天，b人来回共2y天，则总消耗量为(2x+2y+5)天。
有：3(a+b+1)-(2x+2y+5)≥0
3(a+b)-2(x+y+1)≥0
3(a+b)≥2(x+y+1)
因为a+b为整数，令两式相等，则a+b=2，x+y+1=3。
而且3a≥2x，3b≥2y，所以a=b=1
当然x,y也有限制，当0≤(3-x)+(3-2x)≤3
0≤6-3x≤3，即只有探险家一人走时的粮食，有最大值3，则x=1，所以x=y=1。

『捌』 为什么人在沙漠中迷路时都会绕圈走（注意，是数学问题！）

因为一般来说左脚是起改变方向的作用，右脚是用力的，所以，在不能识别方向的时候，左脚就不自觉的转弯，故不能保持我们的方向，最后走的只能是个圆

『玖』 数学建模 沙漠治理问题，求大神指教 A题 防沙治沙有效措施问题 根据2

2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。现代人关注的焦点之一是：城市土壤地质环境异常，如何开展城市环境质量评价，人类活动影响下城市地质环境的演变模式。

沙漠治理指通过以水治沙等技术手段扼制沙漠蔓延的态势。荒漠化扩展的主要原因是人类的不合理活动，干旱缺水、 植被稀少、 风力助推作用。因此， 如果能从缓解水资源短缺、 增加荒漠区地表植被、 降低风力助作用等方面寻找突破口， 沙漠治理就能迎刃而解。

『拾』 关于数学建模

参加数学模型比赛，恐怕关键不是数学知识，要多了解一些别人已经做过的数学模型，然后自己认真地做一、两个模型，一定会有长足的进步。
数学建模犹如平时做应用题，但又不尽相同，做应用题一般题目里会给定条件，并且条件都会用到，而且有正确的答案。数学建模则不然，条件需要自己找，并且在众多的条件中还要忽略一些次要的，这就与我们平时做题目不一样，更不同的是它没有正确答案，应该到实践中检验，即模型没有对错，只有好坏。建模比赛的模型好坏则是由专家组评选的。
一般每个学校都会对参加建模比赛的选手进行一定的训练，没有经过训练的学生初次上阵，不大可能会取得好的成绩的，因为这与平时的学习味道是很不相同的。
我手头有一本书很不错，介绍给你，一般大学的图书馆里都应该有的。
《数学模型》姜启源 编 高等教育出版社 出版