2021亚太题目分析，数据分享

针对2021年亚太，与以往题目不同。今年有了三个题目，其中第三题依旧是收集数据，进行综合评价，提出建议的题目。这种类型的题目，可以参考2020年亚太B,2021年美赛E，以及刚刚过去几周的2021数维杯D题。

对于A,B,C三题，因时间精力有限本次仅发布C的思路。C题是一个开放性的题目，最终答案比较宽泛，合理即可。对于A,B需要较为准确的结果，同时对于的评奖对于结果的考察占很大比重。因此，对于想拿奖不追求一等奖的同学做C是最好的选择。对于想追求一等奖的同学，A,B会是比较好的选择。个人预测，这次选择C题的人数可能是选择A,B题的人数之和。因此，C题将会是选择人数最多的一个题目，但是对于建模论文的写作都是较为简单。

C题思路

C题是到需要收集数据进行评价、优化、分析的综合题目。

一、指标的选取，对于问题中反复提到的选择合适的指标。不在于我们解决问题需要什么指标，对于数据收集的题目而言，重要的是我们能收集到什么样的数据来提炼指标，从而进行计算。所以，数据的收集也是C题最为重要的部分。我已经收集了部分数据，争取今晚就让大家看到完整版本的数据。

对于英文建模。我们一定要注意数据的可视化，对于数据的呈现，我认为大家应该花更大的精力去完善。

二、问题分析

问题一，塞罕坝在抵御风沙、保护环境、维护生态平衡和稳定等方面发挥着重要作用。请选择合适的指标，收集相关数据，建立赛罕坝对生态环境影响的评价模型，以定量评价赛罕坝修复后对环境的影响；即对比分析赛罕坝修复前后的环境状况。

问题一就是最经典的综合评价模型。首先，应该根据收集的数据选取指标。这里我大致选取了塞罕坝的自身特征、外部因素两个大的一级指标。在塞罕坝的自身特征方面，选取了虫害面积、旅游数据、森林覆盖率、二氧化碳吸收率、各种植被类型覆盖比例面积等多个二级指标。对于外部因素，我选取了，对应年份国家的GDP、对应年份全国的森林覆盖比等多个因素。大家也可以根据自己收集的数据划分不同的一级二级指标。

指标的权重计算方式有很多，常见的有偏向于客观的主成分分析法、熵权法等。比较主观的层级分析法等，还有模糊评价。这里，我仅仅推荐偏向于客观的几种方式，其他的方式存在太大的人为干预，结果无法让人信服。正如有一年的国赛题，是一道综合评价类题目，那道题目采用层次分析的同学成绩都不是太理想。相关代码，放于最后展示

问题二，塞罕坝林场的恢复对北京抵御沙尘暴起到了重要作用。请选择合适的指标并收集相关数据，建立评价塞罕坝对北京抗风沙能力影响的数学模型，定量评价塞罕坝对北京抗风沙的作用。

问题二与问题一一样，都是一道综合评价类题目，最大的区分点在于，对于抗风沙能力我们需要新的数据，选取与问题一不同的指标进行评价。

由于为了是图片，更加的具体，好看，能更完美地表达出我们的想法。这里我想大家推荐一款软件ArcGIS。大家可以了解一下。

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问题三、假设我们计划将塞罕坝的生态保护模式推广到全国，请建立数学模型并收集相关数据，确定中国哪些地理位置需要建设生态区（即生态保护区），并确定需要建设的生态区数量或规模；同时，评估其对实现中国碳中性目标的影响。

问题三、对于建设的生态区的指标选取，我们应该从问题一、问题二选取的指标出发比对塞罕坝的生态保护模式下发生巨大变化的指标，将这些指标当做我们建设生态区选地的标准。选择现在这些数据比较差的地区，进行建设生态社区。同时也可以根据我们对问题三数据的收集，适当的增加一些新的指标。

问题四、中国的塞罕坝生态保护模式为亚太地区做出了榜样。请从亚太地区选择另一个国家，建立数学模型并收集相关数据，然后讨论这个国家的哪些地理位置需要建设生态区（即生态保护区），以及确定建设生态区的数量或规模；此外，评价其对吸收温室气体和减少碳排放的影响。

问题四、对于亚太地区国家的选取，我这里收集了蒙古的数据。（个人认为蒙古与我国内蒙古的环境大致相同，选取蒙古的数据进行分析对我们模型就有较好的延展）

对于问题四，我们应该沿用问题三中选用的指标，对蒙古进行分析。同时也可以根据收集蒙古的数据适当的引入新指标。

问题五、请给亚太建模数学竞赛组委会写一份非技术性的报告，描述你的模型，并提出建设生态保留地的可行方案和建议。

合理即可。

为大家整了一些参考文献

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第一波数据分享来了

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先给大家推荐几款英语翻译以及润色软件，希望能更够对大家英文论文写作有帮助。

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 当然，我也是经常使用谷歌翻译的，这些软件是以前存的，好不好用还得大家实践出真知。

最终代码，数据来了。

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思路、代码、数据均已发布完毕。未来几天仍在会在这里，免费的为大家补充数据。

预祝大家亚太取得令自己满意的成绩！！！！！！