2025年大學《地球信息科學與技術(shù)》專業(yè)題庫——地球信息科學與技術(shù)專業(yè)地理大數(shù)據(jù)分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的字母填在題干后的括號內(nèi)）1.下列哪項不屬于地理大數(shù)據(jù)的基本特征？（）A.海量性(Volume)B.多樣性(Variety)C.高速性(Velocity)D.時變性(Temporality)-*假設此為干擾項，正確特征為前三者*2.在地理大數(shù)據(jù)預處理階段，處理缺失值常用的方法不包括？（）A.刪除含有缺失值的記錄B.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.基于模型預測缺失值D.空間鄰近插值3.下列哪種數(shù)據(jù)庫或文件格式最適合存儲具有空間屬性的結(jié)構(gòu)化地理數(shù)據(jù)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(SQL)的普通表B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(如MongoDB)C.網(wǎng)頁文件(HTML,JSON)D.空間數(shù)據(jù)庫(如PostGIS,OracleSpatial)4.用于對數(shù)據(jù)進行分類預測的機器學習方法通常是？（）A.K-均值聚類算法(K-Means)B.主成分分析(PCA)C.決策樹(DecisionTree)D.K最近鄰算法(KNN)5.能夠同時考慮數(shù)據(jù)的空間鄰近性和方向性的聚類算法是？（）A.K-均值聚類B.DBSCANC.空間自組織映射(SOM)D.基于密度的空間聚類(如ST-DBSCAN)6.下列哪個技術(shù)/框架常被用于處理大規(guī)模地理大數(shù)據(jù)的分布式計算？（）A.TensorFlowB.R語言C.ApacheHadoop生態(tài)系統(tǒng)(包括HDFS,MapReduce)D.ArcPy7.在地理大數(shù)據(jù)可視化中，用于展示地理要素隨時間變化的常用方法是？（）A.散點圖(ScatterPlot)B.熱力圖(Heatmap)C.動態(tài)地圖(DynamicMap)D.餅圖(PieChart)8.下列哪項不是典型的地理大數(shù)據(jù)應用領(lǐng)域？（）A.智能交通信號燈控制B.基于位置的服務(LBS)推送C.區(qū)域經(jīng)濟結(jié)構(gòu)預測D.個人隱私信息自動匹配9.描述地理要素空間分布統(tǒng)計特征的指標通常是？（）A.方差(Variance)B.協(xié)方差(Covariance)C.空間自相關(guān)系數(shù)(Moran'sI)D.相關(guān)系數(shù)(CorrelationCoefficient)10.當需要分析城市通勤者的起訖點（OD）行程分布時，最適合采用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是？（）A.樹形結(jié)構(gòu)(Tree)B.圖結(jié)構(gòu)(Graph)C.哈希表(HashTable)D.隊列(Queue)二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.地理大數(shù)據(jù)的“______”特性指的是數(shù)據(jù)產(chǎn)生和更新的速度非?？臁?.在處理地理大數(shù)據(jù)時，需要考慮數(shù)據(jù)的空間性和______性。3.傳統(tǒng)的GIS數(shù)據(jù)庫（如ArcSDE）大多基于______數(shù)據(jù)庫構(gòu)建。4.機器學習模型在地理大數(shù)據(jù)分析中常用于______和分類等任務。5.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的______是分布式存儲單元，用于存儲海量數(shù)據(jù)。6.地理空間數(shù)據(jù)挖掘的目標是從大規(guī)模地理數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價值的______。7.可視化技術(shù)是地理大數(shù)據(jù)分析中不可或缺的一環(huán)，它能夠幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)的______。8.描述地理數(shù)據(jù)分布集中趨勢的指標包括______、中位數(shù)和眾數(shù)。9.時空數(shù)據(jù)挖掘旨在分析數(shù)據(jù)隨時間和空間的______模式。10.“大數(shù)據(jù)”通常指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，其體量達到______級別。三、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述地理大數(shù)據(jù)預處理中數(shù)據(jù)清洗的主要任務。2.簡述空間自相關(guān)系數(shù)（Moran'sI）的基本含義及其在地理數(shù)據(jù)分析中的作用。3.簡述地理大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)GIS數(shù)據(jù)分析的主要區(qū)別。4.簡述HadoopMapReduce計算模型的基本原理（Map和Reduce階段的功能）。5.簡述地理信息可視化在地理大數(shù)據(jù)分析中的重要性。四、計算題（共15分）假設有一個小區(qū)域地理數(shù)據(jù)集，包含10個點狀要素（P1到P10），每個要素有一個數(shù)值屬性值（V1到V10）。已知該區(qū)域的空間權(quán)重矩陣W（鄰接性定義）和要素的屬性值向量X=[V1,V2,...,V10]T。請根據(jù)以下要求完成計算：（1）計算該區(qū)域要素屬性值的平均值μ。（2）計算全局Moran'sI指數(shù)的基本形式（即標準化后的加權(quán)離差平方和，不含Z值和方差），即I=(Σωij(Vi-μ)(Vj-μ))/(ΣVi-μ)2。假設權(quán)重矩陣W是對稱且行和為0的標準化鄰接矩陣。五、論述題（共20分）論述地理大數(shù)據(jù)分析在智慧城市建設中的應用價值，并分析其中面臨的主要挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.D4.C5.D6.C7.C8.D9.C10.B二、填空題1.高速性2.時間3.關(guān)系型4.預測5.HDFS6.模式7.特征8.均值9.變化10.無法管理三、簡答題1.答案：數(shù)據(jù)清洗的主要任務包括處理缺失值（刪除、填充、插值）、處理噪聲數(shù)據(jù)（濾波、平滑）、處理異常值（識別、剔除、修正）、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換與集成、數(shù)據(jù)規(guī)約（空間、時間、數(shù)量）等，目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使其適合后續(xù)分析。解析思路：考察對數(shù)據(jù)預處理核心任務的掌握。需要列出主要類別并簡要說明每類包含哪些具體操作。強調(diào)最終目的是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.答案：Moran'sI是衡量地理空間數(shù)據(jù)是否存在集聚或異常的一種指標。其值范圍為[-1,1]。值接近1表示正空間自相關(guān)（高值和高值、低值和低值集聚）；值接近-1表示負空間自相關(guān)（高值和低值相鄰）；值接近0表示無空間自相關(guān)（隨機分布）。它在地理數(shù)據(jù)分析中用于檢驗空間格局的顯著性，揭示地理要素空間分布的依賴關(guān)系。解析思路：考察對空間自相關(guān)核心概念和指標含義的理解。需要說明其計算結(jié)果的范圍和正負值的含義，并點明其在揭示空間格局和依賴關(guān)系中的作用。3.答案：地理大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)GIS數(shù)據(jù)分析的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)規(guī)模（海量vs.可管理）、數(shù)據(jù)類型（多樣化vs.結(jié)構(gòu)化）、分析目標（發(fā)現(xiàn)模式、預測vs.空間查詢、制圖）、分析方法（機器學習、深度學習vs.傳統(tǒng)統(tǒng)計、空間分析）、計算技術(shù)（分布式計算vs.單機計算）以及應用領(lǐng)域（宏觀決策、復雜系統(tǒng)認知vs.細節(jié)制圖、管理）。解析思路：考察對兩個概念范疇差異的宏觀把握。需要從數(shù)據(jù)、分析、技術(shù)、目標、應用等多個維度進行對比，突出大數(shù)據(jù)帶來的量變到質(zhì)變的變化。4.答案：HadoopMapReduce是一個分布式計算模型，用于處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)集。其基本原理是將計算任務分為兩個主要階段：Map階段和Reduce階段。Map階段將輸入數(shù)據(jù)分割成鍵值對（Key-ValuePair），對每個鍵對應的值進行并行處理，生成中間的鍵值對輸出。Reduce階段對Map階段輸出的具有相同鍵的所有值進行匯總或聚合操作，生成最終的結(jié)果。這種模型允許在大量廉價的機器上并行處理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲和計算。解析思路：考察對MapReduce模型基本流程和功能的理解。需要清晰描述Map和Reduce兩個階段的功能、輸入輸出以及其分布式并行處理的特性。5.答案：地理信息可視化是將地理數(shù)據(jù)（空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)）以圖形、圖像、動畫等視覺形式展現(xiàn)出來的技術(shù)。在地理大數(shù)據(jù)分析中至關(guān)重要，原因在于：1）幫助理解復雜數(shù)據(jù)：使海量、高維地理數(shù)據(jù)變得直觀易懂；2）發(fā)現(xiàn)隱藏模式：通過視覺模式識別發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以察覺的空間分布、關(guān)聯(lián)和時間變化規(guī)律；3）支持決策制定：為城市規(guī)劃、環(huán)境管理、應急響應等提供直觀的決策支持依據(jù)；4）促進溝通交流：便于將分析結(jié)果有效地傳達給不同背景的受眾。解析思路：考察對可視化重要性的認識。需要從理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)模式、支持決策、促進溝通等多個方面闡述其價值，結(jié)合地理大數(shù)據(jù)的特點進行說明。四、計算題（1）答案：μ=(V1+V2+...+V10)/10解析思路：計算平均值是基本統(tǒng)計操作，直接對屬性值向量X求算術(shù)平均即可。（2）答案：I=(Σωij(Vi-μ)(Vj-μ))/(ΣVi-μ)2解析思路：考察對Moran'sI基本公式的掌握。公式中分子為加權(quán)離差平方和，分母為屬性值離差平方和的標準化（此處題目簡化為除以其平方）。題目明確要求計算“基本形式”，即給出公式本身，并已假設W為標準化鄰接矩陣，這進一步簡化了公式，使其直接呈現(xiàn)為題目所要求的形式。五、論述題答案：地理大數(shù)據(jù)分析在智慧城市建設中具有巨大應用價值，主要體現(xiàn)在：1.優(yōu)化城市運行：通過分析交通流量、人流密度、環(huán)境監(jiān)測等數(shù)據(jù)，優(yōu)化交通信號燈配時、公共交通線路規(guī)劃、應急資源調(diào)度，提升城市運行效率。2.改善人居環(huán)境：分析空氣質(zhì)量、噪音、綠化覆蓋等數(shù)據(jù)，識別環(huán)境問題熱點，為污染治理、城市綠化、噪音控制提供決策依據(jù)。3.提升公共服務：通過分析居民健康、教育、養(yǎng)老等數(shù)據(jù)，優(yōu)化醫(yī)療資源配置、規(guī)劃學校布局、完善社區(qū)養(yǎng)老服務網(wǎng)絡。4.促進城市安全：利用視頻監(jiān)控、傳感器網(wǎng)絡等數(shù)據(jù)，進行人流異常檢測、公共安全事件預測預警、應急響應輔助，提升城市安全保障能力。5.驅(qū)動經(jīng)濟創(chuàng)新：基于位置的服務（LBS）、共享經(jīng)濟等新業(yè)態(tài)的發(fā)展，依賴于地理大數(shù)據(jù)分析，為城市經(jīng)濟注入新活力。面臨的挑戰(zhàn)主要包括：1.數(shù)據(jù)隱私與安全：智慧城市建設涉及大量公民個人隱私數(shù)據(jù)，如何在利用數(shù)據(jù)價值的同時保障數(shù)據(jù)安全和隱私保護是一個核心挑戰(zhàn)。2.數(shù)據(jù)孤島與集成：城市數(shù)據(jù)來源多樣，部門分割導致數(shù)據(jù)標準不一、格式各異，數(shù)據(jù)整合難度大，形成“數(shù)據(jù)孤島”。3.數(shù)據(jù)質(zhì)量與管理：大數(shù)據(jù)中噪聲、錯誤數(shù)據(jù)多，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，需要有效的數(shù)據(jù)治理體系。4.計算與分析能力：處理和分析海量、多源、異構(gòu)地理大數(shù)據(jù)需要強大的計算能力和先進的數(shù)據(jù)分析方法。5.法律法規(guī)與倫理：缺乏完善的數(shù)據(jù)使用、共享、交易相關(guān)的法律法規(guī)，以及大數(shù)據(jù)應用可能