2025年“数维杯”竞赛题目难度分析与选题建议

一、各题目核心特征与难度拆解

（一）A题：基于离心式作动器的主动振动抑制设计

1. 核心需求

围绕大型车辆横向振动抑制，需建立运动模型、分析不同场景下振动指标，并设计离心式作动器控制策略，涉及机械动力学、控制理论与数学建模的结合。

2. 难度关键点

• 模型复杂性：需准确构建车身横向运动模型，整合离心力公式（(|F_{l}|=rm\omega^{2})）、弹簧-阻尼器横向力公式（(F_{h}=-k\cdot\Delta y - c\cdot\Delta v)）及振动指标计算（(I_{h}=\frac{1}{T}\int_{0}^{T}a_{y}{2}dt)），对机械动力学基础要求高。
• 数据依赖性：所有分析需基于“附录1”数据（如等效刚度系数、偏心质量块参数等），若缺乏相关参数或对工程数据处理不熟悉，易导致模型无法落地。
• 控制策略设计：尤其是“仅通过车身横向加速度信息设计作动器角位移曲线”（问题3），需掌握闭环控制逻辑，对控制理论基础较弱的参赛者挑战较大。

3. 难度评级：★★★★☆（偏工程硬核，需机械/控制专业基础）

（二）B题：作物叶片病害研究

1. 核心需求

基于大规模作物叶片病害图像数据集，完成分类模型优化、少样本识别、严重程度分级及多任务联合学习，聚焦计算机视觉与深度学习的实际应用。

2. 难度关键点

• 数据处理能力：需处理32768张训练图+4992张验证图，包含脏数据清洗（标注“duplicate”的重复图像）、数据增强（如旋转、裁剪、亮度调整），对数据预处理流程熟练度要求高。
• 模型设计与优化：
  • 任务1需控制模型参数量≤50M，需平衡模型精度与复杂度（如选择轻量化CNN或优化Transformer结构）；
  • 任务2“少样本识别”（每类仅10张训练图）需掌握迁移学习、元学习等技术，对深度学习进阶知识要求高；
  • 任务4“多任务联合学习”需设计共享特征层与任务专属层，需理解任务间协同逻辑。
• 结果可视化与评估：需输出准确率、宏平均F1分数、Grad-CAM关键区域可视化，对模型评估与可视化工具（如Matplotlib、Seaborn）使用能力有要求。

3. 难度评级：★★★★☆（偏AI技术，需深度学习/计算机视觉基础）

（三）C题：城市海水入侵风险评估与治理规划

1. 核心需求

分析海水入侵成因、评估城市损失、构建风险分级体系，并针对高风险城市设计堤坝建设与城市搬迁方案，涉及环境科学、地理学与数学建模的交叉。

2. 难度关键点

• 多源数据整合：需使用9类数据集（海平面数据、地面沉降量、土壤类型、DEM高程等）及附录视频，数据格式多样（SHP矢量数据、DEM栅格数据、时序数据），需掌握数据转换与融合方法（如ArcGIS、Python GDAL库）。
• 风险模型构建：
  • 问题1需预测未来10年海水入侵概率，需选择合适的时间序列模型（如ARIMA、LSTM）或概率模型（如蒙特卡洛模拟）；
  • 问题3“综合风险分级”需设计权重体系（如层次分析法AHP、熵权法），需理解指标间逻辑关系，避免主观偏差。
• 治理方案可行性：问题4-5需结合地形、成本、社会影响（居民安置）、生态保护（耕地/湿地）设计方案，需兼顾科学性与现实可行性，对跨学科思维要求高。

3. 难度评级：★★★☆☆（偏综合应用，需数据处理+跨学科分析能力，门槛相对适中）

（四）D题：福岛核废水排放对海洋环境影响的建模与优化研究

1. 核心需求

模拟核废水全球海洋扩散路径、评估对各国影响、优化处理方案，并撰写建议函，涉及海洋动力学、环境评估与政策分析的结合。

2. 难度关键点

• 三维扩散模型构建：需耦合洋流、潮汐、海水混合作用，需掌握海洋动力学模型（如POM、FVCOM）或数值模拟方法（如有限差分法、有限元法），对流体力学基础要求高。
• 多维度影响评估：任务2需从海洋生态、渔业经济、食品安全三个维度设计指标体系，需理解放射性核素迁移规律（如生物富集系数）与经济损失核算方法（如市场价值法、替代成本法）。
• 多目标优化与政策建议：任务3需对“排海”“储存”“零排海”三种方案进行成本、环境影响、安全时长的多目标优化（如NSGA-II算法）；任务4需撰写专业建议函，需平衡科学依据与政策表述逻辑。

3. 难度评级：★★★★★（偏高端建模，需海洋动力学+多目标优化基础，难度最高）

二、选题建议（按团队背景分类）

1. 工程/机械/自动化专业团队

• 优先选题：A题
• 适配理由：题目核心是“振动抑制模型+作动器控制”，与机械动力学、自动控制原理课程高度契合，团队若熟悉MATLAB/Simulink（建模与仿真）、Python控制库（如ControlPy），可快速上手；且问题1-2可逐步推进，难度梯度合理，适合工程类团队发挥优势。

2. 计算机/人工智能/数据科学专业团队

• 优先选题：B题
• 适配理由：题目聚焦“图像分类+深度学习”，与CNN、Transformer、少样本学习等核心技术直接相关，团队若熟悉PyTorch/TensorFlow（模型训练）、OpenCV（图像预处理）、Scikit-learn（模型评估），可高效完成数据处理与模型设计；且AI类题目成果可视化效果明显，易体现技术亮点。

3. 环境/地理/水利/社会学交叉团队

• 优先选题：C题
• 适配理由：题目涉及“海水入侵”这一现实环境问题，与环境科学、地理学专业知识匹配度高；团队若掌握ArcGIS（空间分析）、Python Pandas（数据处理）、AHP（权重计算），可完成数据整合与风险建模；且“治理规划”部分可结合社会学知识（居民安置），适合跨学科团队发挥综合优势，难度门槛相对较低，易出成果。

4. 海洋科学/环境工程/应用数学专业团队

• 优先选题：D题（需谨慎评估能力）
• 适配理由：题目核心是“核废水扩散模拟”，与海洋动力学、环境数学模型直接相关，团队若熟悉海洋数值模拟软件（如FVCOM、ROMS）、多目标优化算法（如NSGA-II），可构建高精度扩散模型；但需注意，三维模型调试难度大、数据获取（如Argo浮标数据）可能存在壁垒，仅建议有相关建模经验的团队选择。

5. 零基础/跨专业新手团队

• 优先选题：C题
• 适配理由：C题数据获取路径明确（提供具体下载链接），模型构建可从基础方法入手（如用Excel做数据统计、用AHP做权重计算），治理方案可结合常识与文献建议，无需过深的专业理论基础；且题目分5个小问题，可逐步推进，适合新手团队积累经验、完成完整建模流程。

三、题目难度与选题建议汇总表

题目	核心领域	难度评级	核心挑战	适配团队类型	不建议选择场景
A题	机械动力学+控制理论	★★★★☆	1. 振动模型与离心力/弹簧-阻尼力公式整合；2. 仅用加速度信息设计控制策略	机械/自动化/测控专业团队；熟悉MATLAB/Simulink、控制算法的团队	无机械/控制基础；对动力学公式推导不熟悉的团队
B题	计算机视觉+深度学习	★★★★☆	1. 少样本识别（迁移/元学习）；2. 多任务联合学习模型设计；3. Grad-CAM可视化	计算机/AI/数据科学专业团队；熟悉PyTorch/TensorFlow、图像预处理的团队	仅掌握基础Python；未接触过CNN、迁移学习的新手团队
C题	环境科学+地理学+数据处理	★★★☆☆	1. 多源数据（SHP/DEM）整合；2. 风险分级权重体系设计；3. 治理方案可行性分析	环境/地理/水利专业团队；跨学科（含社会学）团队；零基础/新手团队	排斥空间数据处理（如ArcGIS）；对“风险评估”指标设计无思路的团队
D题	海洋动力学+环境评估	★★★★★	1. 耦合洋流/潮汐的三维扩散模型；2. 多目标优化（成本-环境-安全）；3. 建议函撰写	海洋科学/环境工程/应用数学专业团队；有海洋数值模拟经验的团队	无流体力学/海洋模型基础；数据处理能力弱（如不会处理Argo浮标时序数据）的团队

2025年“舒威杯”竞赛题目难度深度分析与精准选题建议

一、各题目深度拆解（含技术细节、潜在难点、资源需求）

（一）A题：基于离心式作动器的主动振动抑制设计（机械/控制工程方向）

1. 题目核心逻辑与技术链

题目围绕“大型车辆横向振动抑制”展开，本质是“动力学建模→扰动响应分析→控制策略设计”的工程问题。技术链可拆解为：

• 基础层：需理解离心式作动器原理（双电机驱动偏心质量块反向旋转生成可控离心力）、弹簧-阻尼器系统力学特性（车身与车轮横向力公式(F_{h}=-k\cdot\Delta y - c\cdot\Delta v)）；
• 建模层：需建立车身横向运动微分方程（忽略车轮横向运动，仅考虑车身质量、弹簧刚度、阻尼系数与干扰力的耦合）；
• 计算层：需通过数值仿真（如MATLAB/Ode45求解微分方程）得到位移/加速度曲线，并按振动指标公式(I_{h}=\frac{1}{T}\int_{0}^{T}a_{y}{2}dt)计算积分值；
• 控制层：需设计作动器角位移曲线（问题2-3），本质是“扰动补偿控制”——通过调节偏心质量块角速度(\omega)改变离心力(|F_{l}|=rm\omega^{2})，抵消干扰力对车身的影响。

2. 深度难点与应对门槛

• 微分方程构建的准确性：车身横向运动受“干扰力（附录1场景1/2）+弹簧阻尼力+作动器离心力”三重作用，需准确判断力的方向（如离心力沿旋转半径向外，需分解到y轴方向），若力学关系错配，后续仿真结果全错。这要求团队至少1人熟练掌握理论力学（质点系动力学）知识，能独立推导运动方程。
• “信息受限”下的控制策略设计（问题3）：仅能获取车身横向加速度信息，无法直接测量干扰力，需设计“基于加速度反馈的闭环控制”（如PID控制、LQR最优控制）。例如：通过加速度偏差调整作动器输出力，需调试控制参数（比例系数、积分系数）以避免系统超调或震荡，对自动控制原理基础要求高，无控制理论基础的团队易陷入“参数调不通”的困境。
• 附录数据的依赖性与处理：题目所有计算需基于附录1的具体参数（如车身质量、等效刚度系数k、偏心质量块m与旋转半径r），若参数缺失或理解偏差（如“相对位移(\Delta y)”是车身与基座的位移差），模型无法落地。需团队具备工程数据解读能力，能将文档中的参数准确代入公式。

3. 所需工具与资源

• 仿真工具：MATLAB/Simulink（优先，适合动力学建模与控制仿真）、Python（NumPy求解微分方程、Matplotlib绘图）；
• 参考资料：需补充机械振动教材（如《机械振动基础》）、离心式作动器相关文献（如题目参考文献[1-3]），理解作动器力的合成原理。

（二）B题：作物叶片病害研究（计算机视觉/深度学习方向）

1. 题目核心逻辑与技术链

题目围绕“作物叶片病害图像分析”展开，本质是“数据预处理→模型训练→多任务优化→结果评估”的AI应用问题。技术链可拆解为：

• 数据层：处理32768张训练图+4992张验证图，需完成脏数据清洗（删除重复标注“duplicate”的图像）、数据增强（解决样本不平衡，如随机翻转、亮度调整、CutMix）、标签映射（将JSON文件中的标签ID对应到“物种-病害-严重程度”）；
• 模型层：针对4个任务设计不同模型架构——任务1（61类分类）可选用轻量化CNN（如MobileNetV3、EfficientNet-B0）控制参数量≤50M；任务2（少样本识别）需用迁移学习（基于ImageNet预训练权重）或元学习（如MAML算法）；任务3（4级严重程度分级）可在分类模型基础上微调输出层；任务4（多任务学习）需设计共享特征提取器（如CNN backbone）+ 3个任务头（分类、分级、置信度输出）；
• 评估层：需计算准确率、宏平均F1分数（应对类别不平衡）、召回率（避免漏判病害），并通过Grad-CAM可视化模型关注的病害区域（验证模型是否学习到有效特征，而非背景噪声）。

2. 深度难点与应对门槛

• 少样本识别的泛化能力（任务2）：每类仅10张训练图，直接训练模型易过拟合。需掌握“数据增强+迁移学习+元学习”组合策略——例如：用MixUp生成虚拟样本扩充数据，基于预训练的ResNet50冻结底层特征提取层，仅微调顶层；或用MAML算法在多个类似任务上预训练，提升模型快速适应新类别的能力。这要求团队熟悉深度学习进阶技术，而非仅掌握基础CNN训练流程。
• 多任务学习的任务协同与冲突（任务4）：“病害分类”与“严重程度分级”存在协同性（同一病害的不同严重程度特征有重叠），但“分类”侧重区分病害类型，“分级”侧重区分病变面积，可能存在特征冲突（如某区域特征对分类重要，但对分级不重要）。需设计“动态权重损失函数”（如根据任务难度调整损失权重），避免某一任务主导训练。无多任务学习经验的团队易出现“单任务效果好，多任务效果差”的问题。
• 脏数据清洗与标注一致性：数据集中“duplicate”标注的图像可能存在标签冲突（同一图像标注不同类别），需手动核查或用“多数投票法”修正；此外，部分病害（如番茄早疫病与晚疫病）叶片症状相似，标注可能存在误差，需团队具备一定农业知识（或参考FAO作物病害手册），避免清洗后的数据仍带噪声，影响模型精度。

3. 所需工具与资源

• 开发框架：PyTorch/TensorFlow（模型训练，优先PyTorch，生态更丰富）、OpenCV（图像预处理，如resize、滤波）、Pandas（处理JSON标签文件）；
• 可视化工具：Matplotlib/Seaborn（绘制准确率曲线、混淆矩阵）、Grad-CAM工具包（如pytorch-grad-cam）；
• 参考资料：需补充少样本学习文献（如MAML原论文）、多任务学习损失函数设计（如《Deep Learning for Computer Vision》相关章节）、农业病害识别公开数据集（如PlantVillage）的处理经验。

（三）C题：城市海水入侵风险评估与治理规划（环境/地理/跨学科方向）

1. 题目核心逻辑与技术链

题目围绕“城市海水入侵”展开，本质是“成因分析→损失评估→风险分级→治理设计”的综合应用问题。技术链可拆解为：

• 数据层：整合9类多源数据——海平面数据（时序数据，预测未来趋势）、地面沉降量（空间数据，ArcGIS可视化）、土壤类型/DEM高程（栅格数据，分析渗透与地形影响）、基础设施/土地类型（矢量数据，评估损失）；
• 分析层：问题1（成因分析）需建立“海平面上升+地面沉降+土壤渗透”的耦合模型，预测海水入侵概率；问题2（损失评估）需从短期（服务业损失、财产损失）与长期（土壤盐渍化→作物减产、生态破坏）量化损失，需参考环境经济学方法（如市场价值法、恢复成本法）；
• 决策层：问题3（风险分级）需设计指标体系（如“入侵概率+损失程度”），用层次分析法（AHP）或熵权法确定权重；问题4-5（治理设计）需结合地形（DEM数据）、成本（堤坝建设成本[5]）、社会影响（居民安置），输出可行性方案（如堤坝高度、搬迁区域范围）。

2. 深度难点与应对门槛

• 多源数据的整合与格式转换：数据格式多样——海平面数据是Excel时序表、城市轮廓是SHP矢量文件、DEM是TIF栅格文件，需用ArcGIS（或Python GDAL库）完成“矢量转栅格”“空间叠加分析”（如将海平面上升区域与城市基础设施叠加，判断受影响的医院/学校）。无空间数据处理经验的团队易卡在“数据读不进、转不了”的阶段，需至少1人熟练掌握ArcGIS或QGIS操作。
• 风险概率模型的选择：问题1需预测未来10年海水入侵概率，若用时间序列模型（如ARIMA），需验证数据平稳性；若用蒙特卡洛模拟，需确定各影响因素（海平面上升量、地面沉降速率）的概率分布（如正态分布、均匀分布），主观假设过多易导致结果可信度低。需团队具备统计学基础，能选择合适的概率模型并论证假设合理性。
• 治理方案的“多目标平衡”：问题5设计城市搬迁方案时，需兼顾“经济成本最低”（少搬迁耕地/工业区）、“社会影响最小”（就近安置居民）、“生态保护最优”（避开湿地/水源地），三者可能冲突（如低成本区域恰是生态敏感区）。需用多目标优化方法（如NSGA-II算法）生成 Pareto最优解，或用层次分析法权衡权重，对跨学科思维要求高，纯环境/地理专业团队易忽略社会经济维度。

3. 所需工具与资源

• 数据处理工具：ArcGIS/QGIS（空间数据处理）、Python（Pandas处理时序数据、GeoPandas处理矢量数据）、Excel（数据统计与可视化）；
• 建模工具：SPSS（时间序列分析）、MATLAB（蒙特卡洛模拟、多目标优化）；
• 参考资料：需补充环境风险评估教材（如《环境风险评估与管理》）、海水入侵相关文献（如题目参考文献[2-4]）、城市规划标准（如居民安置用地选址规范）。

（四）D题：福岛核废水排放对海洋环境影响的建模与优化研究（海洋动力学/环境评估方向）

1. 题目核心逻辑与技术链

题目围绕“核废水海洋影响”展开，本质是“扩散模拟→影响评估→方案优化→政策建议”的高端建模问题。技术链可拆解为：

• 模拟层：任务1需建立三维海洋扩散模型，考虑“洋流（表层+深层）+潮汐+海水混合”的耦合作用，模拟核废水在0-10年的扩散路径，计算上海、洛杉矶、釜山邻近海域的到达时间与浓度；
• 评估层：任务2需从海洋生态（核素累积、浮游生物死亡率）、渔业经济（30年渔获损失）、食品安全（人体摄入量）构建指标体系，量化不同国家的风险等级；
• 优化层：任务3需对“现行排海”“强化处理+储存”“零排海”三种方案，从成本（处理+储存成本）、环境影响（核素浓度）、安全时长（衰减达标时间）进行多目标优化；
• 政策层：任务4需基于建模结果撰写建议函，需兼顾科学依据（如扩散模拟数据）与政策表述（如建议国际原子能机构加强监测）。

2. 深度难点与应对门槛

• 三维扩散模型的复杂性与参数校准：核废水扩散受洋流速度、方向、海水温度（影响扩散系数）、潮汐周期等多因素影响，需选用成熟的海洋动力学模型（如POM、FVCOM）或自主推导对流-扩散方程（(\frac{\partial C}{\partial t} + u\frac{\partial C}{\partial x} + v\frac{\partial C}{\partial y} + w\frac{\partial C}{\partial z} = D(\frac{\partial^2 C}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 C}{\partial y^2} + \frac{\partial^2 C}{\partial z^2}))，其中C为核素浓度，u/v/w为三维流速，D为扩散系数）。模型参数（如D）需通过Argo浮标数据校准，无流体力学基础的团队根本无法启动建模，且模型调试周期长（可能需1-2周优化参数）。
• 放射性核素的迁移与富集规律：不同核素（碳-14、碘-129、钴-60）的半衰期、生物富集系数不同（如碳-14在鱼类体内浓度是氚的5万倍），需在影响评估中区分对待（如碘-129需重点评估对甲状腺的影响）。需团队具备放射化学或环境毒理学知识，能准确引用核素迁移参数（如从IAEA技术指南[4]中获取），否则评估结果缺乏科学依据。
• 多目标优化的权重与可行性：任务3中“成本”“环境影响”“安全时长”存在显著冲突（如零排海方案环境影响最小，但处理+储存成本最高），需用多目标优化算法（如NSGA-II、MOEA/D）生成最优方案集，或通过层次分析法确定权重（如国际社会更关注环境影响，可提高其权重）。此外，方案需符合实际（如“强化处理”需参考东京电力公司的处理技术水平），纯理论建模易脱离现实。

3. 所需工具与资源

• 建模工具：FVCOM/POM（海洋动力学模型，需Linux系统运行）、Python（SciPy求解偏微分方程、Basemap绘制扩散地图）、MATLAB（多目标优化算法）；
• 数据资源：需从Argo浮标计划（https://data.argo.org.cn/）下载洋流数据、从FAO数据库下载海鲜放射性核素监测数据，数据获取与预处理难度高（如Argo数据需转换为模型可读取的格式）；
• 参考资料：需补充海洋动力学教材（如《海洋环流动力学》）、放射性物质扩散文献（如题目参考文献[1,4]）、环境经济学成本核算方法（如处理成本计算公式）。

二、精准选题建议（按团队类型、能力阶段、目标预期细分）

1. 按“专业背景”细分

团队专业背景	优先选题	次选选题	规避选题	核心适配理由
机械/自动化/测控工程	A题	-	B/D题	匹配理论力学、自动控制原理专业知识，能快速构建动力学模型与控制策略，工具（MATLAB）是课程常用工具。
计算机/人工智能/数据科学	B题	-	A/C题	熟悉深度学习框架与图像预处理流程，能应对少样本、多任务挑战，模型训练与评估是核心技能。
环境科学/地理学/水利工程	C题	D题（需补海洋知识）	A/B题	掌握环境风险评估、空间数据处理方法，能整合多源数据，治理方案设计符合专业培养目标。
海洋科学/应用数学/环境工程	D题	C题	A/B题	具备流体力学、数值模拟基础，能驾驭三维扩散模型，核素迁移规律与多目标优化是专业相关内容。
跨专业（无明确核心背景）	C题	-	A/B/D题	C题门槛最低，数据获取路径明确，可通过Excel/ArcGIS基础操作完成部分任务，无需深度专业理论。

2. 按“能力阶段”细分

团队能力阶段	优先选题	选题逻辑与执行建议
新手团队（无建模竞赛经验）	C题	1. 数据处理：用Excel整理海平面、地面沉降数据，用ArcGIS做简单空间叠加；2. 风险分级：用层次分析法（AHP）设计权重，步骤清晰易上手；3. 治理方案：参考现有堤坝建设案例，提出定性建议，降低建模难度。
进阶团队（有1-2次建模经验）	A/B题	- A题：重点突破“干扰力下的响应分析”（问题1-2），控制策略（问题3）用简化PID，确保核心任务完成； - B题：优先完成任务1（数据清洗+分类模型），任务2用迁移学习简化（如冻结预训练权重），保证模型精度达标。
资深团队（多次建模获奖）	D题	1. 扩散模型：选用FVCOM模型，结合Argo数据校准参数，提高模拟精度；2. 影响评估：引入“剂量-效应关系”（如碘-129摄入量与甲状腺疾病风险），提升评估深度；3. 优化方案：用MOEA/D算法生成多组最优解，增强建议函说服力。

3. 按“目标预期”细分

团队目标预期	优先选题	选择理由
保完成（确保提交完整论文）	C题	任务拆解清晰（成因→损失→分级→治理），可分模块推进，即使某部分简化（如风险概率用趋势分析），仍能形成完整逻辑链。
冲奖项（追求创新与深度）	B/D题	- B题：可在少样本识别中引入“扩散模型生成虚拟样本”，多任务学习中设计动态权重损失，形成技术亮点； - D题：三维扩散模型耦合多因素，多目标优化结合实际成本数据，成果科学性强，易获评委认可。
平衡难度与效率（短时间出成果）	A题	模型构建（微分方程）与仿真（MATLAB）流程固定，参数代入后可快速出位移/加速度曲线，核心任务（问题1-2）1-2天可完成。

三、题目难度与选题建议汇总表（含细节补充）

题目	核心领域	难度评级	核心技术门槛	关键工具/资源	适配团队画像	风险点与规避建议
A题	机械动力学+控制理论	★★★★☆	1. 质点系动力学方程推导；2. 离心力与弹簧阻尼力的耦合分析；3. 基于加速度反馈的闭环控制设计。	1. 仿真：MATLAB/Simulink、Python（NumPy）； 2. 参考：《机械振动基础》、题目参考文献[1-3]。	1. 专业：机械/自动化； 2. 技能：会推导微分方程、用MATLAB求解； 3. 经验：学过自动控制原理。	风险1：力学关系错配→提前画受力分析图，验证力的方向与大小； 风险2：控制参数调不通→先做开环仿真（无控制），再逐步加入闭环。
B题	计算机视觉+深度学习	★★★★☆	1. 脏数据清洗与数据增强；2. 少样本识别（迁移/元学习）；3. 多任务联合学习（损失函数设计）；4. Grad-CAM可视化。	1. 框架：PyTorch/TensorFlow； 2. 工具：OpenCV、pytorch-grad-cam； 3. 数据：PlantVillage公开数据集（辅助验证）。	1. 专业：计算机/AI； 2. 技能：会用深度学习框架训练模型、处理图像数据； 3. 经验：做过图像分类项目。	风险1：过拟合→增加数据增强强度（如RandAugment）、用Dropout正则化； 风险2：多任务冲突→先单独训练单任务，再逐步融合。
C题	环境科学+地理学+数据处理	★★★☆☆	1. 多源数据（SHP/DEM/时序）整合；2. 风险概率模型（ARIMA/蒙特卡洛）；3. 层次分析法（AHP）权重设计；4. 治理方案可行性分析。	1. 工具：ArcGIS/QGIS、Excel、Python（GeoPandas）； 2. 参考：《环境风险评估与管理》、海水入侵文献。	1. 专业：环境/地理/跨专业； 2. 技能：会用Excel统计、ArcGIS基础操作； 3. 经验：无竞赛经验可入门。	风险1：数据格式转换困难→优先用ArcGIS工具箱（如“要素转栅格”），避免手动编程； 风险2：权重主观→用熵权法（客观权重）辅助AHP，减少争议。
D题	海洋动力学+环境评估	★★★★★	1. 三维海洋扩散模型（对流-扩散方程）；2. 放射性核素迁移与富集规律；3. 多目标优化（NSGA-II）；4. 政策建议函撰写。	1. 工具：FVCOM/POM、Python（Basemap）、MATLAB； 2. 数据：Argo浮标数据、FAO海鲜监测数据。	1. 专业：海洋科学/应用数学； 2. 技能：会数值模拟、偏微分方程求解； 3. 经验：有环境建模项目经验。	风险1：模型参数校准难→参考IAEA技术指南[4]确定扩散系数范围； 风险2：方案脱离现实→引用东京电力公司处理成本数据，确保优化结果可行。