2024年认证杯C题的已经完成啦，包括参考论文，模型代码，分享给大家～
问题分析
对于这些问题，我们首先需要确定影响日光辐射降低效应的关键参数，例如海盐气溶胶的浓度、粒子大小、分布以及喷洒高度和范围。同时，气象条件（如风速、湿度、气压）和地理位置也可能对效果产生重要影响。
我们的数学模型将基于物理学原理，如光散射和吸收理论，以及气象学中的云物理过程。模型需要整合气候数据和海洋学数据，来模拟不同环境条件下的实验效果。
第一步是建立一个基础模型来模拟雾化海水喷洒后海盐气溶胶的行为和云层特性的改变。接下来，我们将通过这个模型来估计这些变化如何影响到地表的日光接收量。
第二步和第三步需要扩展模型，使用气候模拟数据来评估减少的辐射量如何转化为全球尺度的温度变化。
最后一步涉及到更广泛的气候模型，用于估算不同地区地表温度的改变，这可能需要与现有的全球气候模型接口或进行某种形式的参数化处理。
整体而言，这个建模任务将需要访问和处理大量的气象和环境数据，可能还需要与现有的气候模型进行交互，以便获得关于喷洒海盐气溶胶后可能出现的全球和区域气候效应的准确预测。
问题1的模型建立与求解
在全球气候变化的背景下，提出了使用喷洒雾化海水来增加低层海云的反照率，从而减少海面接收到的日光辐射量。为了验证这种方法的可行性以及理解其潜在影响，我们需要建立一个模型来模拟喷洒雾化海水对日光辐射量的影响，并分析其影响强度与哪些环境参数有关。
为了探索喷洒雾化海水对日光辐射量的影响，我们首先通过爬虫收集相关的数据集，包括以下变量：
在正式进行问题求解之前，我们首先进行数据的探索性分析 (EDA)，以理解数据集，数据的探索性分析 (EDA)如下：
1.数据加载和初步观察
2. 描述性统计
3. 缺失值检查
4. 异常值检查
5. 变量分布
6. 变量之间的关系
这些数据综合考虑了气候变量之间的潜在关系和对日光辐射量的影响。我们选用了多变量线性回归、随机森林和梯度提升机三种模型来分析这些变量对太阳辐射量的影响。
- 随机森林和梯度提升机模型则通过建立多个决策树来学习和预测太阳辐射量，这些模型能够更好地捕捉变量之间的非线性关系和交互效应。数据集被分为训练集和测试集，其中80%用于模型训练，20%用于模型验证。使用均方误差（MSE）和决定系数（R²）作为模型性能的评估指标。
- 多变量线性回归模型
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