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2025年国考气象成都高原所无领导小组讨论数据排序类题目攻略

题目一（3分）

情境背景：成都高原气象研究所近期接到一项任务，需要对2024年四川省多个高山气象站的年度数据进行分析，以评估气候变化对区域气候的影响。现有以下8组数据，请根据其对气候变化研究的重要程度进行排序，并说明理由。

数据列表：

1.气温年际变化率

2.降水量季节分布差异

3.水汽含量日变化数据

4.风速年均变化量

5.辐射能累积值

6.气压日变化波动率

7.土壤湿度季节变化曲线

8.冰川融化速率监测数据

要求：

1.排序结果需明确列出数据顺序；

2.说明排序依据，需结合气象领域专业知识；

3.小组讨论时间：5分钟，汇报时间：2分钟。

题目二（4分）

情境背景：成都高原地区是我国气候变化研究的重点区域，高山气象站监测数据对气候预测具有重要意义。现有一组2023年四川省多个高山气象站的异常数据，请根据其对气候灾害预警的参考价值进行排序，并说明理由。

数据列表：

1.噪声污染指数

2.地表温度骤降频率

3.雷电活动强度变化

4.沙尘暴发生次数

5.地下水水位变化率

6.高空风切变指数

7.降水酸度变化值

8.森林覆盖率年减少量

要求：

1.排序结果需明确列出数据顺序；

2.说明排序依据，需结合气象灾害预警的实践需求；

3.小组讨论时间：7分钟，汇报时间：3分钟。

题目三（3分）

情境背景：成都高原气象研究所需优化高山气象站的监测设备，现有5类监测数据，请根据其对设备升级优先级的影响进行排序，并说明理由。

数据列表：

1.数据传输延迟率

2.监测误差波动范围

3.能耗消耗对比值

4.数据采集覆盖面积

5.抗恶劣环境能力评分

要求：

1.排序结果需明确列出数据顺序；

2.说明排序依据，需结合高山气象站的实际运行需求；

3.小组讨论时间：5分钟，汇报时间：2分钟。

题目四（4分）

情境背景：四川省气象局要求成都高原气象研究所整理2024年高山气象站的数据可靠性评估指标，现有6项指标，请根据其对数据可靠性的影响权重进行排序，并说明理由。

数据列表：

1.数据重复率

2.传感器校准周期

3.数据异常值占比

4.供电系统稳定性

5.网络传输中断次数

6.数据完整性评分

要求：

1.排序结果需明确列出数据顺序；

2.说明排序依据，需结合气象数据质量控制标准；

3.小组讨论时间：6分钟，汇报时间：3分钟。

题目五（3分）

情境背景：成都高原地区面临冰川加速融化的挑战，气象研究所需筛选关键数据用于冰川变化趋势研究，现有7组数据，请根据其对冰川研究的参考价值进行排序，并说明理由。

数据列表：

1.冰川面积年减少量

2.水体温度变化曲线

3.风力侵蚀指数

4.地下冰层厚度监测

5.气温日较差变化

6.雪线高度动态数据

7.土壤冻融循环频率

8.太阳辐射累积值

要求：

1.排序结果需明确列出数据顺序；

2.说明排序依据，需结合冰川学专业知识；

3.小组讨论时间：7分钟，汇报时间：3分钟。

答案与解析

题目一答案与解析（3分）

排序结果：

1.气温年际变化率

2.降水量季节分布差异

3.冰川融化速率监测数据

4.风速年际变化量

5.辐射能累积值

6.气压日变化波动率

7.土壤湿度季节变化曲线

8.水汽含量日变化数据

解析：

1.气温年际变化率：气温是气候变化的核心指标，年际变化率直接反映气候趋势，对研究具有最高优先级；

2.降水量季节分布差异：降水变化对生态系统和农业影响显著，次重要；

3.冰川融化速率监测数据：高原冰川融化是气候变化的直观体现，重要性较高；

4.风速年际变化量：风速变化影响能源和灾害评估，但相对气温和降水权重较低；

5.辐射能累积值：辐射能是气候能量的来源，但对短期变化敏感性不足；

6.气压日变化波动率：气压波动对短期天气预报影响较大，但年际变化意义有限；

7.土壤湿度季节变化曲线：土壤湿度受降水和温度影响，但独立性弱；

8.水汽含量日变化数据：水汽含量对短期天气影响显著，但年际变化权重较低。

题目二答案与解析（4分）

排序结果：

1.地表温度骤降频率

2.雷电活动强度变化

3.沙尘暴发生次数

4.高空风切变指数

5.降水酸度变化值

6.地下水水位变化率

7.噪声污染指数

8.森林覆盖率年减少量

解析：

1.地表温度骤降频率：骤降可能导致冻害或极端天气，预警价值最高；

2.雷电活动强度变化：雷电增加易引发灾害，次重要；

3.沙尘暴发生次数：高原沙尘暴频发，需重点关注；

4.高空风切变指数：影响飞行安全和强风灾害，重要性较高；

5.降水酸度变化值：酸雨是气候污染指标，但灾