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2025年国考北京气象局无领导小组讨论数据排序类题目攻略

题目一（3分）

题目：假设北京气象局近期收集了2024年11月至2025年4月期间，北京市五类主要气象灾害（强降水、寒潮、沙尘暴、高温、冰雹）的发生频率数据。请根据以下信息，将这五类气象灾害按“对北京市城市运行影响程度”从高到低进行排序，并说明排序理由。

数据信息：

1.强降水：发生12次，平均每次造成直接经济损失约800万元，影响交通出行约2000人次。

2.寒潮：发生5次，平均每次导致供暖需求增加15%，农作物受灾面积达2000公顷。

3.沙尘暴：发生3次，平均每次导致PM2.5浓度上升30%，影响空气质量优良天数约80个。

4.高温：发生8次，平均每次持续天数超过5天，导致电力负荷峰值增长20%。

5.冰雹：发生2次，平均每次造成农业损失约500万元，影响范围集中在郊区农田。

要求：

-排序结果需明确列出五类灾害的顺序。

-理由需结合北京市城市特点（如人口密度、经济结构、基础设施等）进行分析。

题目二（4分）

题目：北京气象局需要对2024年京津冀地区极端天气预警响应效率进行评估。现有以下六组数据，请根据“预警响应效率”指标（以预警发布后相关部门平均响应时间、灾害损失减少率、公众知晓率三项综合衡量）对六组数据排序，并解释排序逻辑。

数据信息：

1.2024年6月京津冀暴雨预警：响应时间2小时，损失减少率30%，公众知晓率70%。

2.2024年8月张家口高温预警：响应时间1.5小时，损失减少率25%，公众知晓率85%。

3.2024年3月石家庄寒潮预警：响应时间3小时，损失减少率40%，公众知晓率50%。

4.2024年10月北京沙尘暴预警：响应时间1小时，损失减少率20%，公众知晓率90%。

5.2024年7月天津冰雹预警：响应时间2.5小时，损失减少率35%，公众知晓率65%。

6.2024年9月河北平原强降水预警：响应时间3.5小时，损失减少率15%，公众知晓率60%。

要求：

-排序需明确列出六组数据的顺序。

-解释需结合气象灾害类型、区域特点及响应机制进行分析。

题目三（3分）

题目：北京气象局计划优化2025年汛期气象服务方案，需对四个重点区域的气象灾害风险数据进行排序。以下为四个区域的数据，请按“气象灾害综合风险等级”（考虑灾害发生频率、影响范围、经济敏感度）从高到低排序，并说明理由。

数据信息：

1.朝阳区：强降水年发生概率30%，冰雹年发生概率10%，经济敏感度极高（商业密度大）。

2.通州区：高温年发生概率40%，沙尘暴年发生概率15%，农业和人口密集。

3.门头沟区：山洪年发生概率20%，寒潮年发生概率12%，基础设施相对薄弱。

4.怀柔区：森林火灾风险高（干旱指数常年偏高），强降水导致内涝风险较大（年发生概率25%）。

要求：

-排序需明确列出四个区域的顺序。

-理由需结合区域地理特征、社会经济属性及气象灾害关联性分析。

题目四（4分）

题目：北京气象局统计了2024年北京市各区在应对极端天气时的资源调配效率数据。以下为五个区的数据，请按“资源调配效率”（以物资分发速度、人力投入合理性、应急设施利用率综合衡量）从高到低排序，并解释排序逻辑。

数据信息：

1.海淀区：物资分发平均耗时1小时，人力投入与需求匹配度90%，应急避难所利用率80%。

2.丰台区：物资分发平均耗时2小时，人力投入匹配度60%，避难所利用率50%。

3.昌平区：物资分发平均耗时1.5小时，人力投入匹配度85%，避难所利用率70%。

4.大兴区：物资分发平均耗时2.5小时，人力投入匹配度40%，避难所利用率30%。

5.顺义区：物资分发平均耗时1.2小时，人力投入匹配度75%，避难所利用率60%。

要求：

-排序需明确列出五个区的顺序。

-解释需结合区域人口密度、灾害易发性及资源配置现状分析。

题目五（3分）

题目：北京气象局需根据2024年北京市不同行业对气象灾害的敏感度数据进行排序，以优化灾害预警服务策略。以下为三个行业的敏感度数据，请按“敏感度”（考虑经济损失占比、业务中断频率、预警需求迫切性）从高到低排序，并说明理由。

数据信息：

1.航空业：强降水导致航班延误占比35%，寒潮影响发动机性能，年损失约5亿元。

2.农业：冰雹、高温灾害导致减产率年均20%，沙尘暴影响授粉，年损失约3亿元。

3.电力行业：高温导致负荷超载频率40%，寒潮影响输电线路，年损失约4亿元。

要求：

-排序需明确列出三个行业的顺序。

-理由需结合行业特性、气象灾害影响机制及经济价值分析。

答案与解析

题目一答案与解析

排序：强降水高温寒潮沙尘暴冰雹

理由：

1.