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总的来说，这次算是美赛环境题元年，以往没有这么多环境题目，大部分题目都是开放度相当高的题目。C君认为的难度：D>C>A=E>B=F，开放度：D=F>A=B=E>C。
A题 遭受旱灾的植物群落
这次A题为环境类题目，主要解决植物群落从这种本地化的生物多样性中出现的各种问题，比如最低物种个数，随物种的增加，是如何变化的。这道题目是典型的寻优类问题，需要建立合适的数学模型来将几个变量联系起来，而这几个变量，又可能需要从一些已知信息中构建数学模型。
这道题可以采用遗传算法、一些传统的寻优算法及机器学习算法量化变量间的关系。而在一些需要阐述的地方，需要查阅大量外籍文献与国内相关环境类文献。难点在于数据的获取途径，数据集收集将是一大难点，直接影响建模好坏。C君建议推荐数学、统计学等相关专业选择。难度适中，开放度较高。
B题 重新想象马赛马拉
这道题广义上也属于环境保护类题目，主要解决马赛马拉（一个肯尼亚的野生动物保护区）替代方法来管理公园现有边界内外的资源，这道题主要偏向政策，题目很开放，有点偏语文建模。
本题的重点为数据集的获取，以及政策的话术（考验团队论文手的功底），需要查阅大量相关国内外文献。C君觉得这道题所有专业都可以书写，难度较易，开放度较高。
C题 预测《字谜》结果
《字谜》是《纽约时报》目前每天提供的一款热门拼图。简单来说，这道题为搜索类题目。需要用到NLP（自然语言处理）的相关知识，如果不了解相关内容，可能无法进行建模，在寻找正确单词的过程中，可以尝试使用动态规划等算法。
另外，这道题目不是简单的NLP类题目，其中增加了许多搜索限制，这就需要团队内代码手有一定的水平去在代码中增加这些限制了（不过DS数模团队也会更新代码的，不用担心）。C君建议数学、计算机等相关专业选择，难度较难，开放度中等。
D题 优先考虑联合国可持续发展目标
联合国制定了17个可持续发展目标(SDGs)。实现这些目标最终将改善世界各地许多人的生活。这道题目需要创建17个可持续发展目标之间的关系网络，建议使用图论算法或知识图谱相关算法。
这道题目看似简单，其实暗藏玄机，需要详细掌握17个不同的目标，所偏向的相关变量数据，也就是实际需要建立17个独立模型，然后再从中找到模型之间的关系，模型见的关系可以使用相关分析等算法。需要的知识储备，搜集数据能力较高。C君建议数学、计算机等相关专业选择，难度较高，开放度较高。
E题 光污染
很奇怪，这次的美赛出现了多个环境类题目，这道题也不意外。光污染被用来描述对人造光的过度或不良使用。这道题主要解决光污染的影响所取决于当地的发展水平、人口、生物多样性、地理和气候等因素，从而建立合适的数学模型对题目中涉及的变量进行量化分析。
而且，任何干预战略的影响程度和潜在影响的评估都必须针对特定地点进行。这就导致了，需要收集的数据应该包含不同地域的数据，并针对性进行不同的建模分析。C君建议数学、计算机等相关专业选择，难度适中，开放度较高。
F题 绿色GDP
国内生产总值(GDP)可以说是衡量一个国家经济健康状况的最广为人知和最常用的指标之一。这道题目的意思是不从现有的GDP入手，需要考虑到这个地区或国家在未来的潜力（考虑自然资源是否过度开发导致现GDP较高），也就是要建立一个完善的GDP计算模型。
这道题目也属于环境类题目，主要是通过搜集数据集，从而开发、建立一套新的，有关环境的GDP计算模型。C君觉得这道题所有专业都可以书写，难度较易，开放度较高。
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