選手將關注點放在了氣候變化上，從植被覆蓋與具體氣象要素之間的聯系出發，利用3種回歸分析算法（梯度提升決策樹算法、隨機森林算法、線性回歸算法）進行了仙桃市氣溫、降水與歸一化植被指數（NDVI）的相關分析，擬選用模擬效果最好的回歸方法對未來氣溫、降水等氣象因子對于植被的影響進行預測，同時對站點氣象觀測數據以及植被指數進行了可視化展示。整個作品為未來植被對氣候變化的響應預測和可視化解決方案進行了一次有意義的創新和嘗試。
當今時代，隨著氣候的變化，世界范圍內的森林火災都出現了高發態勢，什么因素可以影響森林火災的規模和傳播并影響森林火災的表現，其發生有何規律，為了探究解決這些問題，該組選手考慮用大數據方法進行相關分析預測，通過當地氣象站以及自動氣象站等獲得的氣象數據、森林火災的規模等數據，用算法研究出的火災解決方案，來預測森林火災的燃燒面積，使用空間、時間系統和氣象數據進行選擇設置來預測火災的燃燒區域。
該組選手研究出的系統，只需要輸入幾個相關的參數（例如溫度、降雨、相對濕度等）就可以預測出火災風險較高的區域以及可能燃燒的面積，然后進行自動化的相關干預以及相對比較風險較高的區域會發出警告，提示相關部門進行預防；對于已經發生火災的場景，通過這套系統根據當時的氣象數據可以預測出火災的影響范圍以及時間，以便于進行消防。這在森林火災管理方面將會發揮巨大用途，對于火災管理決策支持特別有用，將大大減少不必要的人力物力調配，且能有效預警，預防火災蔓延。
人們對于天氣這一因素和犯罪行為之間的關聯分析由來已久，但以往的研究更傾向于得出籠統的觀點性結論，比如冬季氣溫與犯罪率呈現強烈的關聯性，夏季氣溫與犯罪率的關聯則不明顯。
該組選手盡可能的在現有的條件下選擇了主辦方提供的氣象數據結合站點數據結合2017年案件信息，作為數據集分析，具體到天氣的各種具體屬性，對這些屬性與犯罪行為之間的相關性和犯罪行為分析相關性，并嘗試建模，通過回歸模型等對犯罪行為合理的預測。對于預測犯罪、提前根據地形天氣等因素調配警力、商業保險、城市建設等方面都提供合理而有效的建議。
數據來源：中央氣象臺 技術支持：北京天譯科技有限公司
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