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C题#xff1a;“双碳”目标下低碳建筑研究
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C题“双碳”目标下低碳建筑研究
C题的问题设置其实是本次比赛最简单的一道就是简单的综合评价预测模型。真正提升C题难度的其实是C题的数据C题需要我们自行收集数据。我认为主要也是C题的数据太宽泛组委会想给我们发挥的空间。但这样无疑大大提升了赛题难度。对于数据收集如果真的一步一步按着想收集的数据进行搜集。那我只能告诉你你一定收集不到。我们可以通读C题C题的数据需求很大。而且还有不少冷门的数据我手里目前收集到了一部分碳相关的数据稍后会分享给大家。对于其他数据我也会继续收集但是冷门的数据基本上很难收集到大家要有心理准备。收集不到的数据大家可可以使用数据平替或者等比放缩都是可以的。千万不要被数据吓到。其实在我看来数据问题对于数模来讲从来就不能叫做问题。 下面给大家带来详细的C题解题思路
问题一、 给出了我们一系列的数据让尽量使用本题所给条件计算碳排放。其本质就是一个简单的代入公式进行计算。但是公式的选取确是最大的问题。这里我用new bing粗略的给大家问了一下大家也可以问问gpt或者自行查阅文献都是可以的。 问题二、在居住建筑的整个生命周期 (建造、运行、拆除)中影响碳排放的因素有很多如建筑设计标准、气候、建材生产运输、地区差异、建造拆除能耗、装修风格、使用能耗、建筑类型等。请查找、分析资料建立数学模型找出与上述因素相关度大且易于量化的指标基于这些指标对居住建筑整个生命周期的碳排放进行综合评价。
对于问题二本质就是综合评价模型我们简化问题就是一句话选取指标 建立模型 进行综合评价这就是问题二这就涉及到了综合评价模型对于综合评价模型的选取我认为主成分、理想解法、秩和比都是可以的。我们选取的指标越多主成分就越合适。问题二的最大问题在于数据的收集工作这一问题是我们无法避免的
对于数据收集问题我们收集数据只需要把握大方向即可我们首先 先收集题目给出各种大方向的 数据。根据收集的数据 完成问题一指标的选取。切记不能先选指标后找数据这样很容易陷入找不到数据的尴尬境地。对于光污染的数据很多数据开放的数据库可以直接获取这里稍后也会为大家收集整理。
最后就是数据的小细节。我们通常对于这种结果开放式的题目是很喜欢的原因就是对于这种题目他的答案一定不是固定值因此只要合理就可以。如果保证合理呢就需要我们大致的读一下文献对现在这一现状有所了解只要结果 不是离谱到家评委不能直接将我们的论文判定错误的 。所以当我们真的真的找不到数据或者找到的数据不好代码编程运行出来的结果不理想时对于这种开放式结果的题目编造一个数据集或者编造一个合理的结果是无可厚非的。 问题三、在问题2的基础上分别考虑建筑生命周期三个阶段的碳排放问题查找相关资料建立数学模型对2021年江苏省13个地级市的居住建筑碳排放进行综合评价并对所建评价模型的有效性进行验证。
问题三、其本质依旧使建立模型进行评价不同于问题二问题三的评价样本变为了江苏省13个地级市换汤不换药我们依旧可以选择与问题二相同的评价模型也可以选择与问题二不同的。例如问题二用了主成分问题三就可以使用理想解法等。
问题四、准确的碳排放预测能够为制定减排政策、优化低碳建筑设计提供重要的参考依据。建立碳排放预测模型基于江苏省建筑全过程碳排放的历史数据对2023年江苏省建筑全过程的碳排放量进行预测。
对于问题四显而易见是一个预测模型。需要我们对江苏省建筑全过程的碳排放量进行预测。我们收集的数据很难能收集到建筑全过程的碳排放量但是我们可以收集到江苏省碳排放量因此我们可以使用数据平替将江苏省碳排放量等比放缩20倍或者多少倍进行描述这一步是偷偷暗地进行的不能在论文里说论文里直接说我们收集到了建筑全过程的碳排放数据即可利用相应的数据选择预测模型即可。对应的模型有很多都可以。对应的代码包、参考文献稍后分享。 问题5请结合前面的讨论给出江苏省建筑碳减排的政策建议。
非技术性文章大家注意细节各自发挥即可。 最后预祝大家比赛顺利假期愉快
