2025国考无锡市测绘地理岗位申论预测卷及答案.docxVIP

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2025国考无锡市测绘地理岗位申论预测卷及答案

注意事项

1.本试卷共6题，总分100分，考试时间为150分钟。

2.请在答题卡上填写姓名、准考证号和填写题号。

3.答案必须写在答题卡上，写在试卷上无效。

第一题（材料分析题，20分）

材料：

近年来，无锡市作为长三角地区重要的工业城市，地理信息产业发展迅速，但同时也面临着数据采集效率不高、多部门数据共享困难、地理空间信息应用场景不足等问题。2024年，无锡市自然资源和规划局推出《关于加快测绘地理信息产业高质量发展的实施方案》，提出优化数据采集流程、建设城市级地理空间大数据平台、推动产业与智慧城市建设深度融合等举措。然而，部分企业反映政策落地过程中存在“最后一公里”难题，如基层测绘人员专业能力不足、数据标准化程度低、应用需求与供给脱节等。

问题：

结合上述材料，分析无锡市测绘地理信息产业发展面临的主要挑战，并提出至少三条可行性建议。

第二题（归纳概括题，15分）

材料：

2023年，无锡市某区开展“数字乡村”建设试点，引入无人机航测技术提升农田测绘精度，利用GIS平台监测耕地变化，并通过卫星遥感技术优化水资源管理。但试点过程中发现，部分村民对新技术接受度低，认为操作复杂；部分基层技术人员缺乏无人机驾驶及数据处理能力；设备维护成本高，导致部分设备闲置。为推动项目持续开展，当地政府计划开展系列培训，并引入社会化服务降低成本。

问题：

根据材料，概括无锡市“数字乡村”建设中需重点关注的问题。

第三题（提出对策题，25分）

材料：

无锡市某工业园区存在企业间地理空间信息共享不足的问题，导致基础设施规划重复建设、应急响应效率低下。2024年，园区管委会计划建设“产业地理空间信息平台”，但面临企业参与积极性不高、数据安全顾虑、技术标准不统一等障碍。有专家建议借鉴杭州“城市大脑”经验，通过政府引导、市场化运作的方式推进平台建设。

问题：

假设你是无锡市某工业园区管委会工作人员，请提出解决上述问题的具体对策。

第四题（应用文写作题，30分）

材料：

无锡市某山区乡镇因地质灾害易发，亟需提升测绘预警能力。2024年，市政府决定在该乡镇开展“地质灾害智能监测系统”建设试点。为确保项目顺利实施，需制定一份《项目实施方案》，明确目标、任务分工、时间节点及保障措施。

问题：

请撰写一份《无锡市XX山区地质灾害智能监测系统建设试点实施方案》（不超过600字）。

第五题（文章论述题，30分）

题目：

结合无锡市测绘地理信息产业发展的实际情况，论述“数据要素化”对城市治理能力提升的意义。

第六题（开放性题目，10分）

题目：

请结合无锡市测绘地理信息产业发展现状，为提升公众对地理空间信息的认知度提出一条创新性建议。

答案及解析

第一题（材料分析题，20分）

答案：

主要挑战：

1.数据采集效率不高：传统测绘方式依赖人工，耗时耗力，难以满足快速发展的需求。

2.多部门数据共享困难：自然资源、住建、交通等部门间存在数据壁垒，导致资源重复投入、信息孤岛现象严重。

3.应用场景不足：产业与智慧城市、应急管理等领域结合不够紧密，数据价值未充分释放。

4.基层人才短缺：测绘人员专业能力不足，新技术应用水平低，政策落地受阻。

5.数据标准化程度低：企业间数据格式不统一，影响共享效率。

可行性建议：

1.优化数据采集流程：推广无人机、激光雷达等自动化采集技术，建立统一的数据采集标准，提升效率。

2.建设城市级地理空间大数据平台：整合各部门数据资源，打破信息壁垒，实现数据互联互通，为城市治理提供支撑。

3.深化产业与智慧城市融合：推动地理空间信息在交通、应急、环保等领域的应用，开发精准化服务产品，激发市场需求。

解析：

本题考查对材料的综合分析能力。答案需分两部分：首先归纳材料中的主要挑战，其次提出针对性建议。挑战部分需紧扣无锡市测绘地理信息产业发展现状，建议部分则需突出可操作性，如推广新技术、建设平台、深化融合等。

第二题（归纳概括题，15分）

答案：

1.村民接受度低：部分村民对无人机航测、GIS等技术不熟悉，存在抵触心理。

2.基层技术人员短缺：缺乏无人机驾驶及数据处理能力，影响项目实施效果。

3.设备维护成本高：部分设备闲置或损坏，运营成本超出预算。

4.数据应用与需求脱节：技术供给未匹配村民实际需求，导致推广困难。

解析：

本题要求概括材料中的问题，需逐条提炼关键信息，避免主观臆断。答案需聚焦村民、技术、成本、需求四个维度，突出“数字乡村”建设中面临的现实障碍。

第三题（提出对策题，25分）

答案：

1.政府引导，分步推进平台建设：

-优先整合政府部门的公共地理数据，形成基础数据库。

-鼓励企业自愿参与，提供政策补贴（如税收减免）降低