2025年大學《地球信息科學與技術(shù)》專業(yè)題庫——地球信息技術(shù)在氣候保護中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項字母填在題干后的括號內(nèi)）1.下列哪一種遙感傳感器主要利用熱紅外輻射特性來探測地物溫度？A.可見光相機B.熱紅外掃描儀C.微波輻射計D.激光雷達2.在GIS中，用于存儲地理要素空間位置信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通常是？A.關(guān)系表B.網(wǎng)絡(luò)圖C.柵格數(shù)據(jù)D.矢量數(shù)據(jù)3.地球信息技術(shù)在監(jiān)測全球海平面上升方面，主要利用哪種數(shù)據(jù)的長期變化趨勢？A.氣象站溫度數(shù)據(jù)B.衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)C.地面沉降觀測數(shù)據(jù)D.海洋浮標鹽度數(shù)據(jù)4.以下哪項不是地球信息技術(shù)在森林碳匯監(jiān)測中的主要應(yīng)用內(nèi)容？A.監(jiān)測森林覆蓋率變化B.估算生物量動態(tài)C.評估火災(zāi)損失D.精確測量樹高5.用于評估氣候變化對特定區(qū)域農(nóng)業(yè)影響時，GIS空間分析中常用的疊加分析方法是指？A.距離計算B.疊加不同主題的圖層C.網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化D.地形坡度分析6.全球定位系統(tǒng)（GPS）在氣候變化研究中最直接的貢獻是？A.監(jiān)測大氣成分B.測量地殼形變C.估算海面溫度D.預報極端天氣7.地球信息技術(shù)支持碳足跡核算的關(guān)鍵在于能夠？A.精確計量溫室氣體排放源強B.估算不同活動的碳排放強度C.動態(tài)監(jiān)測土地利用變化及其碳效應(yīng)D.模擬全球氣候模式8.針對干旱災(zāi)害預警，地球信息技術(shù)主要發(fā)揮的作用是？A.直接產(chǎn)生降水B.提前監(jiān)測旱情指標變化C.精確預測干旱持續(xù)時間D.自動進行灌溉作業(yè)9.以下哪項技術(shù)最適合用于大范圍、高時效性監(jiān)測冰川融化情況？A.航空攝影測量B.衛(wèi)星雷達干涉測量（InSAR）C.地面鉆孔冰芯分析D.自動氣象站觀測10.地球信息技術(shù)在優(yōu)化可再生能源（如風能、太陽能）布局中，主要通過分析哪些地理空間信息？A.人口密度分布B.土地利用類型與覆蓋度C.區(qū)域交通網(wǎng)絡(luò)D.歷史經(jīng)濟數(shù)據(jù)二、簡答題（每小題5分，共20分）1.簡述遙感影像在監(jiān)測城市熱島效應(yīng)中的應(yīng)用原理和主要方法。2.簡述地理信息系統(tǒng)（GIS）在氣候變化影響評估中的主要功能。3.簡述利用地球信息技術(shù)進行森林碳儲量估算的基本步驟。4.簡述全球定位系統(tǒng)（GPS）信號是如何用于測量地殼形變的。三、論述題（每小題10分，共30分）1.論述地球信息技術(shù)在極端天氣事件（如臺風、洪水）災(zāi)害預警與風險評估中的作用及其面臨的挑戰(zhàn)。2.論述將人工智能（AI）技術(shù)融入地球信息科學，在提升氣候相關(guān)應(yīng)用（如氣候模型模擬、災(zāi)害預測）效能方面的潛力與前景。3.論述地球信息技術(shù)在支持國家履行《巴黎協(xié)定》承諾、實現(xiàn)碳達峰碳中和目標方面可以發(fā)揮的關(guān)鍵作用。四、計算題/設(shè)計題（共30分）設(shè)計一個利用遙感影像和地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，分析某區(qū)域近十年植被覆蓋度變化及其對當?shù)匦夂蚩赡墚a(chǎn)生影響的基本研究方案。請簡述研究目標、需要使用的遙感數(shù)據(jù)類型及來源、關(guān)鍵的技術(shù)方法（如影像處理、變化檢測方法、空間分析方法等）、以及預期獲得的主要成果。試卷答案一、選擇題1.B2.D3.B4.C5.B6.B7.C8.B9.B10.B二、簡答題1.解析思路：遙感影像（特別是熱紅外波段）可以直接獲取地表溫度信息。通過對比城市區(qū)域與周邊郊區(qū)的地表溫度差異，可以識別熱島效應(yīng)的分布范圍和強度。主要方法包括：計算地表溫度均值與標準差、繪制地表溫度圖、進行城市熱島強度指數(shù)（如NHI）計算、利用多光譜或高光譜數(shù)據(jù)結(jié)合模型反演地表溫度等。2.解析思路：GIS功能主要包括：空間數(shù)據(jù)管理（存儲、查詢、更新氣候數(shù)據(jù)如溫度、降水、海平面等）、空間分析（如疊加分析不同氣候因子對特定區(qū)域的影響、緩沖區(qū)分析受氣候變化影響的風險區(qū)、網(wǎng)絡(luò)分析最優(yōu)資源調(diào)配路徑等）、可視化表達（制作氣候影響分布圖、風險評估圖等）以及與其他模型（如水文模型、生態(tài)模型）的集成分析。3.解析思路：基本步驟包括：獲取遙感影像（如多光譜、高光譜、LiDAR數(shù)據(jù)）；進行預處理（輻射定標、大氣校正、幾何校正、圖像鑲嵌與融合）；提取植被指數(shù)（如NDVI、LAI）；建立植被指數(shù)與生物量（或碳儲量）之間的關(guān)系模型（基于實測數(shù)據(jù)或文獻經(jīng)驗）；計算研究區(qū)域的總生物量（或碳儲量）；考慮樹干含水量、死木、土壤有機碳等因素進行修正；得到最終估算結(jié)果。4.解析思路：利用GPS接收機接收多顆導航衛(wèi)星發(fā)射的信號，通過測量信號傳播時間來精確計算接收機與各衛(wèi)星之間的距離。根據(jù)三顆衛(wèi)星的距離測量值，可以確定接收機在三維空間中的位置。通過長期、連續(xù)觀測，可以精確記錄接收機位置的變化。將這些時空位置變化數(shù)據(jù)結(jié)合大地測量學模型，可以反演計算出地殼板塊的水平運動速度和垂直形變（如地面沉降或抬升），從而用于監(jiān)測地殼形變。三、論述題1.解析思路：作用：遙感可快速獲取大范圍地表參數(shù)（如植被指數(shù)、土壤濕度、水體面積、地表溫度等）變化信息，結(jié)合GIS進行時空分析和模型模擬，可實現(xiàn)對臺風路徑、強度變化、降雨分布、洪水淹沒范圍等的動態(tài)監(jiān)測、預警和風險評估。前景：挑戰(zhàn)在于提高監(jiān)測預警的時效性、精度，增強對極端事件內(nèi)在機理的理解，發(fā)展更可靠的預測模型，并加強多源數(shù)據(jù)融合與信息共享機制。2.解析思路：潛力：AI（特別是機器學習、深度學習）可以從海量地球信息數(shù)據(jù)（遙感影像、氣象數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)等）中自動提取復雜模式，提高氣候變化相關(guān)現(xiàn)象監(jiān)測（如冰川融化、海冰變化、植被動態(tài)）的精度和效率；優(yōu)化氣候模型參數(shù)，提升模型預測能力；實現(xiàn)更智能的災(zāi)害預警和風險評估；輔助決策支持系統(tǒng)。前景：前景廣闊，但需克服數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法泛化能力、模型可解釋性、計算資源等挑戰(zhàn)，并促進跨學科交叉融合。3.解析思路：關(guān)鍵作用：提供監(jiān)測和支持碳循環(huán)各環(huán)節(jié)（如森林碳匯、草原碳儲、土壤碳、海洋碳匯、人為排放源）所需的空間信息。具體體現(xiàn)在：精確監(jiān)測土地利用/覆蓋變化（LULCC）及其導致的碳收支變化；估算不同生態(tài)系統(tǒng)類型的碳儲量和動態(tài)變化；定位和監(jiān)測人為排放源（如工業(yè)、交通、能源）的空間分布和強度；支持碳匯項目（如紅樹林、森林）的碳量核算與管理；為國家和地方制定碳達峰碳中和政策提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)；助力建立全球和區(qū)域碳監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。四、計算題/設(shè)計題研究方案設(shè)計研究目標：分析研究區(qū)域近十年（例如2014-2023年）植被覆蓋度的時空變化特征，探究其驅(qū)動因素，并評估其對當?shù)匦夂颍ㄈ鐪囟取穸龋┛赡墚a(chǎn)生的影響。所需遙感數(shù)據(jù)類型及來源：1.多時相遙感影像：獲取研究區(qū)域近十年（至少10景）的中分辨率衛(wèi)星遙感影像，例如Landsat系列（TM/ETM+/OLI/TM）或Sentinel-2影像。選擇影像應(yīng)盡量保證相近的太陽高度角和光照條件，覆蓋無云或云量較少的時相。數(shù)據(jù)來源：USGSEarthExplorer、EuropeanSpaceAgency(ESA)CopernicusOpenAccessHub等。2.輔助數(shù)據(jù)：地面氣象站數(shù)據(jù)（用于驗證和評估小氣候影響）、DEM數(shù)據(jù)（數(shù)字高程模型，用于地形分析）、土壤類型數(shù)據(jù)、土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)（用于區(qū)分不同地類）等。數(shù)據(jù)來源：國家氣象局、自然資源部、GlobeLand30、ASTERGDEM等。關(guān)鍵技術(shù)方法：1.影像預處理：對所有時相的遙感影像進行輻射定標、大氣校正、幾何精校正、圖像配準和鑲嵌等。2.植被指數(shù)計算：計算每個時相的歸一化植被指數(shù)（NDVI）或增強型植被指數(shù)（EVI）等常用植被指數(shù)，用于量化植被覆蓋狀況。3.變化檢測：采用像元級變化檢測方法（如監(jiān)督分類前后對比，選擇不同年份影像進行）或像元級動態(tài)監(jiān)測方法（如Landsat的FCC方法），區(qū)分研究期內(nèi)每個像元是發(fā)生變化還是保持穩(wěn)定，生成變化圖譜。4.變化特征提取與分析：利用GIS空間分析功能，提取和統(tǒng)計植被覆蓋度增加、減少以及未發(fā)生變化的像元面積和空間分布。計算不同年份植被指數(shù)的平均值、標準差等統(tǒng)計指標，制作時空變化趨勢圖。5.驅(qū)動因素分析（可選但推薦）：結(jié)合輔助數(shù)據(jù)（如DEM、土壤類型、土地利用變化圖等），利用GIS疊置分析或相關(guān)分析，探討地形、土壤、人類活動等因素與植被覆蓋度變化的關(guān)系。6.小氣候影響評估（初步）：基于植被覆蓋度變化結(jié)果，結(jié)合地面氣象數(shù)據(jù)或區(qū)域氣候模型，分析植被變化對局部區(qū)域氣溫、相對濕度等小氣候參數(shù)的潛在影響。例如，分析植被覆蓋增加區(qū)域與覆蓋減少區(qū)域在小氣候指標上的差異?？刹捎孟嚓P(guān)性分析、差值圖等