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2025国考宁波“精准预报”核心技术发展与应用专题题库

一、单选题（共5题，每题2分）

题目：

1.宁波市气象局在台风“梅花”精准预报中，主要应用了哪种数值模式技术？

A.WRF模式

B.ECMWF全球模式

C.GRAPES模式

D.FLOR模式

2.宁波智慧气象平台中，用于短时强降水“精准预报”的核心算法是？

A.机器学习预测模型

B.贝叶斯网络模型

C.隐马尔可夫模型

D.神经网络模型

3.宁波市在空气质量精准预报中，重点依赖哪种监测网络技术？

A.卫星遥感监测网络

B.城市微气象站网络

C.无人机监测网络

D.移动监测车网络

4.宁波“精准预报”系统中，用于灾害性天气预警的阈值设定主要依据？

A.历史数据统计规律

B.专家经验判定

C.模型自动优化算法

D.社会公众反馈

5.宁波在农业气象精准预报中，对水稻生长模型的主要改进方向是？

A.提高温度预测精度

B.增强降水预测能力

C.优化光照参数分析

D.强化病虫害关联预测

二、多选题（共5题，每题3分）

题目：

1.宁波市在提升“精准预报”系统时效性的关键技术包括？

A.高频数据采集技术

B.云计算并行计算技术

C.5G实时传输技术

D.基于区块链的数据存储技术

2.宁波“精准预报”系统在应用机器学习技术时，常用的数据预处理方法有？

A.数据清洗与填充

B.特征工程提取

C.异常值检测与修正

D.数据归一化处理

3.宁波市在海洋气象精准预报中，需要综合考虑的要素包括？

A.海浪高度与能见度

B.海流速度与温度

C.气压梯度与风速

D.海水盐度与溶解氧

4.宁波“精准预报”系统在农业领域的应用场景包括？

A.作物产量预测

B.水稻病虫害预警

C.果树授粉窗口期预报

D.农业灌溉需求分析

5.宁波市在提升“精准预报”系统公信力方面，需要重点解决的技术问题包括？

A.预测结果的不确定性量化

B.模型可解释性不足

C.多源数据融合难度大

D.用户交互界面不友好

三、判断题（共5题，每题2分）

题目：

1.宁波“精准预报”系统在台风路径预测中，主要依赖全球数值模式的输出结果。（×）

2.宁波智慧气象平台中，短时强降水预警的响应时间要求在30分钟以内。（√）

3.宁波市空气质量精准预报模型，仅考虑本地污染源排放数据即可达到较高精度。（×）

4.宁波“精准预报”系统在农业应用中，可以完全替代人工气象观测。（×）

5.宁波海洋气象精准预报中，海浪预测的误差允许范围通常在±15%以内。（√）

四、简答题（共3题，每题5分）

题目：

1.简述宁波市“精准预报”系统在台风预警中的技术优势。

2.宁波市如何利用多源数据融合技术提升空气质量精准预报的可靠性？

3.宁波“精准预报”系统在农业气象领域，如何实现“点对点”精细化预报？

五、论述题（共2题，每题10分）

题目：

1.结合宁波气象灾害特点，论述“精准预报”技术如何提升城市防灾减灾能力。

2.分析宁波“精准预报”系统在技术应用与推广中面临的挑战及应对策略。

答案与解析

一、单选题答案与解析

1.A。WRF模式（WeatherResearchandForecastingModel）是中小尺度数值模式，宁波气象局在台风路径与强度预测中常用该模式，因其分辨率高、物理过程参数化方案完善。

2.D。神经网络模型（如LSTM、GRU）擅长处理时间序列数据，宁波智慧气象平台利用其捕捉短时强降水前的微弱气象信号。

3.B。城市微气象站网络通过密集布点，可获取宁波市区逐小时温度、湿度、风速等数据，为空气质量精准预报提供基础。

4.A。阈值设定需基于历史极端天气数据统计，宁波气象局通过概率密度函数分析确定预警阈值。

5.D。宁波农业气象预报需结合病虫害发生规律，强化多因素关联预测，提高农业生产指导精准度。

二、多选题答案与解析

1.ABC。高频数据采集（如雷达、自动站）、云计算并行计算、5G传输可大幅缩短预报周期，区块链技术目前较少用于实时气象数据处理。

2.ABCD。数据预处理是机器学习关键环节，宁波系统综合采用清洗、特征提取、异常值修正及归一化处理。

3.ABCD。宁波临海城市，海洋气象预报需综合考虑风浪、海流、气压、水温、盐度等多要素。

4.ABCD。宁波农业“精准预报”覆盖作物生长全周期，包括产量、病虫害、授粉及灌溉需求。

5.ABC。预测不确定性量化、模型可解释性、多源数据融合是提升公信力的技术难点，用户界面优化属于非技术层面。

三、判断题答案与解析

1.×。宁波气象局结合全球模式与本地加密网格模式，提高台风路径预测精度。

2.√。宁波短时强降水预警响应时