人口统计模型【数学建模】
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人口统计模型
人口统计模型(1):
某城市1990年的人口密度近似为2
4
()20
P r r =
+。 ()P r 表示距市中心 r 公里区域内的人口数,单位为每平方公里10万人.试求距市中心2km 区域内的人口数;
人口统计模型(2):
若人口密度近似为-0.2() 1.2e r P r =(单位不变),试求距市中心2km 区域内的人口数。
设()P t 表示t 时刻某城市的人口数.假设人口变化动力学受下列两条规则的影响:
(1) t 时刻净增人口以每年r(t)的比率增加;
(2) 在一段时期内,比如说从1T 到2T ,由于死亡或迁移,
1T 时刻的人口数1()P T 的一部分在2T 时刻仍然存在, 我们用211()()h T T P T -来表示,210()1h T T <-<,
21T T -是这段时间的长度.试建立在任意时刻t 人口规模的模型.如果45()51010r t t =⨯+,/40()t h t e -=,2000年时该城市的人口数为710,试预测
2010年时该城市的人口数.
根据两种模型的不同,分别取距离微元和时间微元,建立人口统计的积分模型,然后用定积分的换元法和分部积分法求解. 第一步: (I )
假设我们从城市中心画一条放射线,把这条线上从0到2之间分成 n 个小区间,每个小区间的长度为r ∆.每个小区间确定了一个环,如下图所示.
让我们估算每个环内的人口数并把它们相加,就得到了总人口数.第j
个环的面积为:
2221πππ()j j j r r r r --=-∆
222
ππ2()j j j r r r r r ⎡⎤=--∆+∆⎣⎦
22ππΔj r r (r)=∆-
在第 j 个环内,人口密度可看成数()j P r ,所以此环内的人口数近似为:
()2πj j P r r r ⋅∆
第二步:
距市中心2km 区域内的人口数近似为:
1
()2πn
j
j
j P r r r =⋅∆∑
所以人口数:
2
()2πd N P r r r =⎰
第三步
(1) 当 24
()20
P r r =
+ 时, 222200422πd 4d 2020
r N r r πr r r r =⋅=++⎰⎰ 22
0244πln(20)|4πln 2.29120
r =+=≈
距市中心2km 区域内的人口数大约为229 100.
市中心
1
j r -j
r
2n
r =r
∆0
0r =
(2) 当 -0.2() 1.2e r P r = 时,
2
2
0.20.20
2π 1.2d 2.4d r r N e r r πre r --=⨯⋅=⎰⎰
2
0.20.22
e e 2.4π
2.4πd 0.2
0.2
r r
r r --=---⎰
2
0.20.4
e 24πe 12π0.2r --⎛⎫=-+ ⎪-⎝⎭
0.40.424πe (60πe 60π)11.602--=-+-+≈
距市中心2km 区域内的人口数大约为1 160 200. 第四步:
(II ) 数学建模:我们把[0,]T 的时间区间分成n 等分,每个小区间的长度为t ∆.初始时刻的人数为(0)P ,到时刻T 将只剩下()(0)h T P .当t ∆很小时,从时刻1j t -到
j t ,净增人口的比率近似为常数()j r t .这段时期净增的人口数近似为()j r t t ∆.时刻
1j t -到j t 内净增加的人口到时刻T 只剩下()()j j h T t r t t -∆.所以在T 时刻的总人口数
近似为:
1122()(0)()()()()h T P h T t r t t h T t r t t +-∆+-∆+
1
()(0)()().n
i i i h T P h T t r t t =≈+-∆∑
当n 无限增大时,0
()()(0)()()T
P T h T P h T t r t dt =+-⎰ (1)
第五步:
将45/40()51010,()e t r t t h t -=⨯+=及10T =,7(0)10P =代入(1)式得
10
(10)(10)(0)(10)()d P h P h t r t t =+-⎰
10
71/4(10)/40450
10e e (51010)d t t t ---=+⨯+⎰
1010
71/41/44/405/400010e e 510e d 10e d t t t t t ---⎡⎤=+⨯+⎢⎥⎣⎦
⎰⎰
1071/461/4/400
10e 210e e t ---=+⨯ 101061/4/40
71/4/40
410e e 1610e e t t t ----+⨯-⨯
61/471/47210(1e )10(17e 12) 1.2810--=⨯-+⨯-≈⨯
1990年时该城市大约有人口1 280万.
人口统计模型(I )中两个人口密度2
4
()20
P r r =
+和-0.2() 1.2e r P r =有一个共同特点'()0P r <,即随着r 的增大,()P r 减少,这是符合实际的.另外,需要指出的是,当人口密度()P r 选取不同的模式时,估算出的人口数可能会相差很大,因此,选择适当的人口密度模式对于准确地估算人口数至关重要.