首先，我们需要收集一些关于中国新能源电动汽车发展的数据，例如产量、销量、增长率等。然后，我们可以使用MATLAB的统计和预测工具来建立数学模型并进行预测。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于建立线性回归模型并对未来10年中国新能源电动汽车的发展进行描述和预测：

% 导入数据
data = readtable('新能源电动汽车数据.csv'); % 假设数据存储在名为新能源电动汽车数据的CSV文件中

% 提取特征和目标变量
X = data(:, {'产量', '销量', '增长率'}); % 假设这些列是特征
y = data.销量； % 假设销量是目标变量

% 建立线性回归模型
mdl = fitlm(X, y);

% 预测未来10年的数据
future_X = [100000, 90000, 5]; % 假设未来10年的产量、销量和增长率分别为100000辆、90000辆和5%
future_y = predict(mdl, future_X);

% 显示预测结果
disp(['未来10年中国新能源电动汽车的预测销量为：', num2str(future_y)]);

请注意，这个示例仅用于演示目的，实际情况可能会更复杂。为了获得更准确的预测结果，您可能需要尝试不同的模型和特征选择方法。