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2025国考宁波信息技术岗气象大数据处理试题

一、单选题（每题1分，共10题）

说明：下列每题只有一个正确答案。

1.宁波地区气象大数据处理中，常用的分布式计算框架是？

A.Spark

B.Flink

C.Hadoop

D.TensorFlow

2.在气象数据清洗过程中，处理缺失值最常用的方法是？

A.删除缺失行

B.均值填充

C.K最近邻填充

D.回归插值

3.宁波夏季常见的极端天气事件中，台风“梅花”的数据分析通常依赖哪种模型？

A.ARIMA模型

B.LSTM神经网络

C.SVM分类器

D.决策树

4.气象大数据中的时间序列数据，最适合的存储格式是？

A.CSV

B.JSON

C.Parquet

D.XML

5.以下哪个技术最适合宁波气象局进行实时气象数据流处理？

A.MapReduce

B.ApacheKafka

C.Hive

D.PostgreSQL

6.宁波气象数据中，湿度与温度的相关性分析通常采用？

A.线性回归

B.逻辑回归

C.神经网络

D.决策树

7.气象大数据中的异常值检测，不适用于？

A.DBSCAN算法

B.Z-Score方法

C.线性回归残差分析

D.主成分分析（PCA）

8.宁波气象局常用的数据可视化工具中，以下哪个最适合展示台风路径？

A.Tableau

B.PowerBI

C.Matplotlib

D.Leaflet

9.气象数据中的“冷偏差”问题，通常指？

A.预测温度偏高

B.预测温度偏低

C.数据采集误差

D.模型过拟合

10.宁波气象大数据的备份策略中，以下哪种方法恢复速度最快？

A.磁带备份

B.云存储备份

C.磁盘阵列备份

D.磁盘镜像备份

二、多选题（每题2分，共5题）

说明：下列每题有多个正确答案，请全部选出。

1.宁波气象大数据处理中，常用的数据预处理步骤包括？

A.数据去重

B.数据标准化

C.数据降维

D.异常值处理

2.台风“梅花”路径预测中，需要综合考虑的气象因子有？

A.海温

B.风向

C.气压

D.降水

3.气象大数据中的时间序列分析，常用的模型包括？

A.ARIMA

B.Prophet

C.GARCH

D.XGBoost

4.宁波气象局使用的大数据平台，可能包含哪些组件？

A.HDFS

B.YARN

C.Storm

D.Redis

5.气象数据质量评估中，常用的指标有？

A.准确率

B.均方根误差（RMSE）

C.完整性

D.偏差

三、判断题（每题1分，共10题）

说明：请判断下列说法的正误。

1.宁波气象大数据中，台风路径数据属于时序数据。（√）

2.气象数据清洗时，删除缺失值会导致数据丢失，但不会影响模型精度。（×）

3.台风“梅花”的预测通常使用深度学习模型，因为其路径复杂。（√）

4.Parquet格式适合存储气象数据，因为它支持列式存储，查询效率高。（√）

5.宁波气象局的数据可视化主要依赖静态图表，动态图表使用较少。（×）

6.气象数据中的“冷偏差”是指预测温度偏高。（×）

7.Kafka适合处理气象数据流，因为它支持高吞吐量。（√）

8.气象数据异常值检测中，DBSCAN算法不需要预先设定阈值。（√）

9.宁波气象大数据的备份通常采用“3-2-1”策略，即3份数据、2种存储介质、1份异地存储。（√）

10.气象数据中的湿度与温度呈正相关，这是必然规律。（√）

四、简答题（每题5分，共4题）

说明：请简要回答下列问题。

1.简述宁波气象大数据处理中，数据清洗的主要步骤及其作用。

答案：

-数据清洗步骤：

①缺失值处理：均值/中位数/众数填充、插值法等；

②异常值检测：Z-Score、DBSCAN、箱线图等；

③数据去重：删除重复记录，避免模型过拟合；

④数据标准化：统一数据尺度，如Min-Max缩放、归一化；

⑤数据格式转换：将非结构化数据（如文本）转化为结构化数据。

-作用：提高数据质量，提升模型精度，减少计算资源浪费。

2.宁波夏季台风频发，如何利用气象大数据进行台风路径预测？

答案：

-数据采集：收集海温、气压、风场、水汽等历史和实时数据；

-特征工程：提取台风强度、移动速度、转向角度等关键特征；

-模型选择：使用LSTM、GRU等时序模型或物理统计模型（如集合预报）；

-评估优化：通过回测和交叉验证调整模型参数，提高预测精度。

3.宁波气象局如何实现气象大数据的实时监控？

答案：

-数据采集：使用传感器网络（如雷达、卫星）实时收集数据；

-流处理平台：采用Kafka、Fl