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2025年大学《地理信息科学》专业题库——地理信息技术在城市空气质量监测中的应用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、简答题（每题8分，共40分）

1.简述利用遥感技术监测城市PM2.5浓度的主要原理及其面临的主要挑战。

2.描述GIS在城市空气污染源识别与定位中常用的数据源和分析方法。

3.解释时空分析方法在评估城市空气质量变化趋势和寻找污染热点方面的作用。

4.简述将地面空气质量监测站点数据与遥感反演数据进行融合的主要目的和可能采用的技术手段。

5.阐述地理信息系统在城市空气质量预警预报与应急响应中能够发挥的功能。

二、论述题（每题15分，共30分）

1.论述地理信息技术在城市空气质量综合评价体系构建中的关键作用，并举例说明如何利用GIS进行评价结果的空间可视化表达。

2.结合地理信息技术的发展趋势，论述其在未来智慧城市空气质量精细化管理和决策支持中可能扮演的角色及面临的机遇与挑战。

三、设计题（25分）

假设你所在的城市面临交通拥堵导致的局部PM2.5浓度升高的突出问题，请设计一个基于地理信息技术的短期（一周）空气质量监测与分析方案。方案应包括以下内容：

1.需要利用哪些地理信息技术（如遥感、GIS、地面监测数据、交通数据等）？

2.需要获取哪些类型的数据？数据来源是什么？

3.拟采用哪些GIS空间分析方法来识别高污染区域、分析污染与交通拥堵的关系？

4.如何设计一个简单的可视化界面来展示监测结果和分析发现？

试卷答案

一、简答题

1.答案：遥感技术通过传感器接收大气污染物吸收或散射的特定波段电磁辐射，根据辐射强度与污染物浓度的相关模型反演PM2.5浓度。主要原理包括基于光谱特征的反演（如利用特定波段吸收特征）和基于辐射传输模型反演（如结合大气参数估算污染物浓度）。面临的挑战主要包括：大气气溶胶自身对电磁波的强烈散射和吸收导致信号衰减；大气水汽、气态污染物等干扰；遥感反演模型精度受多种因素影响；城市复杂下垫面对遥感信号的影响；数据时空分辨率限制等。

解析思路：考察对遥感监测PM2.5基本原理的理解（物理基础：辐射传输）和模型反演的概念，以及全面认识该技术在实际应用中遇到的主要困难和限制。

2.答案：GIS数据源主要包括：点数据（地面监测站、POI点如工厂、交通枢纽、学校医院等）、线数据（道路网络、河流等）、面数据（行政区划、土地利用类型、污染源分布区等）、栅格数据（遥感影像、气象场数据等）。常用分析方法有：空间邻近性分析（如寻找与高浓度监测站邻近的污染源）；缓冲区分析（如为不同类型污染源创建影响范围）；叠加分析（如将污染源分布与敏感区（学校、居民区）叠加判断风险）；网络分析（如模拟污染物沿交通网络扩散）；空间统计（如热点分析识别污染聚集区）。

解析思路：考察对GIS用于污染源分析所需数据的认知以及对常用空间分析功能的掌握，需要结合GIS基本功能和空气污染特征进行阐述。

3.答案：时空分析方法能够处理具有时间和空间属性的数据，在空气质量监测中作用显著。通过时间序列分析，可以追踪特定地点或区域空气质量指标（如AQI、PM2.5浓度）的变化趋势，识别季节性或周期性模式。通过空间分析（如移动平均、标准差椭圆、热点分析），可以识别不同区域空气质量的时空差异，发现污染热点及其动态演变过程。结合时空分析，还能研究污染扩散的时空规律，评估污染事件的时空影响范围，为精准溯源和制定区域性管理策略提供科学依据。

解析思路：考察对时空分析概念的理解，以及将其应用于空气质量监测的具体场景（趋势分析、空间聚集识别、扩散规律研究）的能力。

4.答案：融合的主要目的是结合不同数据源的优势，克服单一数据源的局限性，提高空气质量监测的时空分辨率、覆盖范围和精度。地面监测站数据准确但时空密度有限，遥感数据覆盖广、时效性高但精度易受大气等干扰。融合技术手段可能包括：多源数据匹配与配准；基于GIS的空间插值或kriging插值融合点状监测数据与面状遥感反演数据；利用机器学习算法融合不同模态数据特征；构建数据融合模型综合评价各数据源权重等。

解析思路：考察对多源数据融合必要性的理解，以及对可能采用的具体技术方法（空间、统计、机器学习）的掌握。

5.答案：地理信息系统在城市空气质量预警预报与应急响应中功能多样。功能包括：整合多源实时数据（监测站、遥感、气象模型等）进行综合态势分析；利用GIS空间分析能力快速定位污染源、识别影响范围和风险区域；基于模型进行污染扩散模拟和浓度预测，生成预警信息；构建可视化决策支持系统，动态展示污染状况、预警区域、应急资源分布等；支持应急响应方案的制定（如发布疏散建议、指导交