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2025数维杯数学建模C题完整分析参考论文（共36页）（含模型、可运行代码、数据）

news 来源：原创 2025/8/6 1:00:14

2025数维杯数学建模竞赛C题完整参考论文

摘要

一、问题重述

二、问题分析

三、模型假设

四、符合与定义说明

五、模型建立与求解

5.1问题1

5.1.1问题1思路分析

5.1.2问题1模型建立

5.1.3问题1求解结果

5.2问题2

5.2.1问题2思路分析

5.2.2问题2模型建立

5.2.3问题2求结果

5.3问题3

5.3.1问题3思路分析

5.3.2问题3模型建立

5.3.3问题3求解结果

5.3.4问题3自由行攻略

5.4问题4

5.4.1问题4思路分析

5.4.2问题4模型建立

5.4.3问题4求解结果

5.4.4问题4报告

六、模型推广

附录1问题1代码

附录2问题2代码

附录3问题3代码

附录4问题4代码

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摘要

本论文针对延长“赏花经济”产业链和提供切实可行的决策支持展开分析。针对问题1，我们建立了基于天气现象分类标准的降雨量和降雨持续时间的数学模型，用于分析2026年清明假期期间西安、吐鲁番、婺源、杭州、毕节、武汉和洛阳等城市是否会出现“雨纷纷”的天气现象。针对问题2，我们结合气象学和物候学知识，建立了多个花卉的开花时间和花期预测模型，预测杏花、油菜花、杜鹃花、樱花和牡丹等花卉的最佳开花期。针对问题3，我们综合了2026年清明假期天气预报和花期预测，提出了一份清明踏青赏花的自由行攻略，帮助游客合理规划行程，确保最大化赏花体验。最后，针对问题4，我们提出了一系列措施，延长“赏花经济”产业链，并建立了经济效益模型来评估这些措施实施后的经济效益。

对于问题1，我们首先基于天气现象分类标准，建立了降雨量与降雨持续时间的预测模型。通过分析过去20年的天气数据，使用时间序列分析和回归分析方法，成功预测了2026年清明假期期间各城市的降雨情况。验证结果显示，2025年的数据与模型预测基本一致，为后续天气预报提供了可靠依据。模型修正方法则利用最新的天气实况数据进行实时调整，以提高预测精度。

对于问题2，我们使用气象学中的温度、降水量和湿度数据，结合花卉的物候学特征，建立了杏花、油菜花和樱花等花卉的开花时间和花期预测模型。通过回归分析和数据拟合，我们得出了2026年各花卉的开花时间，并通过模型预测为游客提供了精确的赏花时机，为春季赏花活动提供了“科技保险”，减少了气候不确定性带来的影响。

对于问题3，我们结合2026年清明假期的天气预报和花期预测，设计了一份详细的踏青赏花自由行攻略。我们首先通过分析各地的天气条件和花卉的花期，推荐了最佳的赏花日期和地点，避开了降水较多的日期，并为游客提供了适宜的旅游路线。通过综合考虑天气因素和花卉开花期，制定了个性化的赏花行程，确保游客能够享受最佳的赏花体验。

对于问题4，我们提出了延长“赏花经济”产业链的具体措施，如增加花卉品种多样性、提升基础设施、丰富旅游活动等，并建立了相应的经济效益模型。通过对游客流量、消费水平和基础设施投资的分析，模型表明，通过延长花卉观赏期，游客停留时间和消费水平将显著提升。具体措施的实施预计将大幅增加地方的经济效益，特别是在提升基础设施和丰富活动内容方面，具有显著的长期经济效益。

在假设基础设施进一步提升和花卉品种多样化的条件下，我们对模型进行了优化，结果显示，通过这些措施的实施，地方经济的增长将更加可持续和稳健。模型的推广不仅适用于“赏花经济”，还可以扩展到其他季节性旅游产业，具有广泛的应用前景。

关键词：降雨预测模型、花卉开花时间预测、赏花经济、旅游优化模型、经济效益分析

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一、问题重述

问题1：降雨量区间及持续时间模型分析

问题1要求基于天气现象分类标准，明确“雨纷纷”这一现象所对应的降雨量区间及降雨持续时间范围。通过运用天气学的基本原理，我们需要在适当简化的基础上，构建数学模型来分析2026年清明假期期间，西安、吐鲁番、婺源、杭州、毕节、武汉和洛阳等城市是否会经历“雨纷纷”的天气现象。具体而言，我们将利用过去20年的天气资料对2025年清明假期的天气情况进行回溯分析，并验证所建立模型的合理性。此外，我们还需要提出利用最新的天气实况对模型进行修正的方法，以保证模型的准确性和可靠性。

问题2：花卉开花时间与花期预测模型

问题2的目标是根据气象学或物候学的相关知识，为杏花、油菜花、杜鹃花、樱花、牡丹等代表性花卉建立开花时间和花期预测模型。重点是在2026年春季，准确预测这些花卉的开放时间与花期，为游客提供可靠的赏花信息。我们将通过分析气候数据和花卉生长规律，构建一个模型，能够基于气象条件预测花卉的开花时机，并结合花期数据进行精确的预报。通过这个模型，游客将能根据预测的花期合理安排行程，享受最佳的赏花时光。此外，模型的目标是为“科技保险”提供支持，减少气候波动对花期的影响，确保赏花活动的稳定性和可预测性。

问题3：清明假期踏青赏花自由行攻略

问题3要求根据2026年清明假期的天气预报和花期预测，制定一份清明踏青赏花的自由行攻略。通过结合不同地区的花期数据和天气状况，我们将为游客提供个性化的旅行路线和日程安排，确保他们在最佳的时间和地点享受赏花的乐趣。具体而言，我们将基于不同花卉的花期预测，结合清明假期的天气预报，推荐适宜的赏花地点与活动日程。此外，还将考虑花卉开花期的重叠情况和可能的气候变化，帮助游客避免雨天或不适宜的天气，从而提升旅游体验。攻略的目标是提供一个全面、科学的旅行建议，使游客能够最大限度地享受踏青赏花的美好时光。

问题4：延长“赏花经济”产业链的措施与经济效益分析

问题4要求我们提出一系列具体的措施，旨在延长“赏花经济”的产业链，使得“赏花经济”拥有“超长花期”，并通过数学模型分析这些措施可能带来的经济效益。通过引入新的花卉品种、提升旅游基础设施、丰富文化活动等手段，我们可以延长花卉的观赏期，提升游客的停留时间和消费，从而推动地方经济的增长。模型将通过游客流量、旅游消费和基础设施投资等变量，评估不同措施对经济效益的影响，量化这些措施实施后的经济回报。最终，模型将为地方政府提供科学依据，帮助其在推动地方经济增长的过程中做出更加合理的政策决策。

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二、问题分析

问题1：降雨量区间与持续时间的建模分析

在问题1中，我们需要基于天气现象分类标准明确“雨纷纷”对应的降雨量区间及降雨持续时间范围，并构建一个数学模型来预测2026年清明假期的降雨情况。通过天气学的基本知识和简化的假设，我们将通过分析过去20年的天气资料，建立一个模型来判断在2026年清明假期内，西安、吐鲁番、婺源、杭州、毕节、武汉和洛阳等城市是否会出现“雨纷纷”的天气现象。我们将使用降雨量与持续时间这两个关键指标来确定何时出现“雨纷纷”的现象。为验证所建模型的合理性，我们将利用2025年的实际天气数据进行回溯分析，并根据最新的天气实况对模型进行修正。通过这种方式，我们不仅能够预测未来的天气，还能提供对假期活动规划的参考。

问题2：花卉开花时间与花期预测模型

问题2要求我们根据气象学和物候学的原理，为杏花、油菜花、杜鹃花、樱花和牡丹等代表性花卉建立开放时间和花期预报模型，具体预测2026年春季花卉的开花时间。我们需要通过分析气候数据，建立一套能反映不同花卉品种的开花规律和花期的数学模型。模型的关键在于将气象因素（如温度、降水、湿度等）与花卉的开花周期进行关联，预测各大花卉在清明假期期间的最佳观赏时间。通过该模型，我们能够提前预测各大花卉的花期，为游客提供科学的赏花规划，从而提高旅游活动的组织性和游客体验。该模型不仅能帮助人们合理安排赏花活动，还能为当地旅游业提供决策支持。

问题3：清明假期踏青赏花自由行攻略

问题3要求我们根据2026年清明假期的天气预报和花期预测，为游客制定一份踏青赏花的自由行攻略。根据天气数据，我们需要选择合适的时间和地点进行赏花活动，并结合花期和天气预报，安排具体的旅行路线和活动日程。通过将花期预测与天气状况结合，我们可以为游客提供个性化的赏花建议，帮助他们避免雨天和不适宜的天气状况，最大限度地提高旅游体验。为了实现这一目标，我们将结合各大赏花地点的花卉品种、开花时间和气象条件，提供详细的行程安排，确保游客能够在最适宜的时间和地点享受赏花的乐趣。此外，攻略中还将推荐相关的文化活动和景点，进一步丰富游客的旅行体验。

问题4：延长“赏花经济”产业链的措施与经济效益分析

问题4要求我们提出具体措施，延长“赏花经济”的产业链，使“赏花经济”拥有“超长花期”，并建立数学模型来分析这些措施可能带来的经济效益。为了实现这一目标，我们将重点关注通过增加花卉品种、延长花卉观赏期、提升基础设施以及丰富旅游活动等手段，延长花卉的观赏期并增加游客流量。通过建立经济效益模型，我们可以预测实施这些措施后，游客流量和消费的变化，从而评估它们对地方经济的影响。模型将考虑游客流量、基础设施投资、花卉品种多样性等因素，定量分析每个因素对经济效益的贡献。通过对不同措施的效果进行综合评估，我们可以为地方政府提供切实可行的决策依据，推动“赏花经济”的可持续发展。

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