2025年大學(xué)《系統(tǒng)科學(xué)與工程》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——環(huán)境與生態(tài)系統(tǒng)的多元建?？荚嚂r(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。下列每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請(qǐng)將正確選項(xiàng)前的字母填在答題卡相應(yīng)位置。）1.在生態(tài)系統(tǒng)中，描述捕食者數(shù)量變化受捕食者密度制約的主要模型是：A.Logistic增長(zhǎng)模型B.純競(jìng)爭(zhēng)模型C.Lotka-Volterra捕食者-被捕食者模型D.食物鏈網(wǎng)絡(luò)模型2.元胞自動(dòng)機(jī)（CA）模型在生態(tài)學(xué)應(yīng)用中，主要用來(lái)模擬：A.種群連續(xù)變化的動(dòng)態(tài)過(guò)程B.景觀(guān)格局的時(shí)空演化C.個(gè)體行為的隨機(jī)游走D.化學(xué)物質(zhì)的擴(kuò)散過(guò)程3.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（SD）模型的核心是：A.網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)B.因果關(guān)系圖和流圖C.數(shù)學(xué)方程的復(fù)雜度D.模型參數(shù)的精確數(shù)值4.下列哪個(gè)指標(biāo)通常用于衡量景觀(guān)的破碎化程度？A.飽和度指數(shù)B.邊緣率C.生物量生產(chǎn)力D.生態(tài)位寬度5.在多元建模中，集成不同類(lèi)型模型（如數(shù)學(xué)模型和空間模型）的主要目的是：A.僅為了增加模型的復(fù)雜性B.提高模型對(duì)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)復(fù)雜性的刻畫(huà)能力和預(yù)測(cè)精度C.方便模型參數(shù)的估計(jì)D.減少模型所需的計(jì)算資源6.生態(tài)模型驗(yàn)證過(guò)程中，常用的“歷史擬合”方法主要是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠衲軌颍篈.預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)B.合理再現(xiàn)過(guò)去的觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)C.優(yōu)化模型參數(shù)D.解釋生態(tài)學(xué)機(jī)制7.描述生態(tài)系統(tǒng)反饋機(jī)制中，當(dāng)系統(tǒng)偏離平衡態(tài)后，能夠使其趨向平衡態(tài)的反饋被稱(chēng)為：A.正反饋B.負(fù)反饋C.環(huán)境反饋D.系統(tǒng)反饋8.在使用GIS進(jìn)行生態(tài)空間分析時(shí)，計(jì)算景觀(guān)格局指數(shù)通常需要哪些數(shù)據(jù)類(lèi)型？A.點(diǎn)數(shù)據(jù)B.線(xiàn)數(shù)據(jù)和面數(shù)據(jù)C.只有面數(shù)據(jù)D.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)9.下列哪項(xiàng)不屬于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建過(guò)程中的關(guān)鍵步驟？A.確定系統(tǒng)邊界和目標(biāo)B.識(shí)別關(guān)鍵變量和因果關(guān)系C.選擇合適的數(shù)學(xué)求解算法D.進(jìn)行模型的行為模式分析10.對(duì)于需要處理隨機(jī)性和不確定性較強(qiáng)的生態(tài)過(guò)程，以下哪種模型可能更為適用？A.確定性微分方程模型B.馬爾可夫鏈模型C.純粹的元胞自動(dòng)機(jī)模型D.線(xiàn)性回歸模型二、填空題（每空1分，共15分。請(qǐng)將答案填寫(xiě)在答題卡相應(yīng)位置。）1.生態(tài)模型按照其描述的系統(tǒng)性質(zhì)，可分為_(kāi)_____模型和______模型。2.系統(tǒng)科學(xué)視角下的生態(tài)系統(tǒng)分析強(qiáng)調(diào)______、______和反饋等關(guān)鍵概念。3.構(gòu)建生態(tài)模型時(shí)，選擇合適的模型類(lèi)型需要考慮系統(tǒng)的______、______以及研究目標(biāo)。4.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中的“存量和流量”概念分別代表了系統(tǒng)狀態(tài)的______和系統(tǒng)狀態(tài)變化的______。5.評(píng)估生態(tài)模型可靠性的一個(gè)重要方面是考察模型的______，即模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀(guān)測(cè)值的接近程度。6.在進(jìn)行生態(tài)模擬時(shí)，敏感性分析有助于識(shí)別模型中對(duì)結(jié)果影響最大的______和______。7.多元建模強(qiáng)調(diào)集成不同學(xué)科的方法和視角，例如可以結(jié)合______和______等方法。三、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共20分。請(qǐng)將答案填寫(xiě)在答題卡相應(yīng)位置。）1.簡(jiǎn)述Lotka-Volterra捕食者-被捕食者模型的基本假設(shè)及其主要局限性。2.請(qǐng)解釋系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中“反饋回路”的含義，并舉例說(shuō)明一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中存在的負(fù)反饋回路。3.在生態(tài)模型應(yīng)用中進(jìn)行不確定性分析的意義何在？4.簡(jiǎn)述將地理信息系統(tǒng)（GIS）與生態(tài)模型（如元胞自動(dòng)機(jī)模型）相結(jié)合進(jìn)行環(huán)境模擬的主要優(yōu)勢(shì)。四、計(jì)算與分析題（每小題10分，共20分。請(qǐng)將答案填寫(xiě)在答題卡相應(yīng)位置。）1.假設(shè)某物種在一個(gè)有限環(huán)境中的增長(zhǎng)符合Logistic模型：dN/dt=rN(1-N/K)，其中r=0.1，K=1000。初始種群大小N(0)=100。請(qǐng)簡(jiǎn)述如何使用差分方程近似求解該模型在t=0到t=50（步長(zhǎng)為1）時(shí)的種群數(shù)量變化，并說(shuō)明此方法的關(guān)鍵步驟。無(wú)需實(shí)際計(jì)算所有數(shù)值。2.某研究區(qū)域包含一個(gè)核心保護(hù)區(qū)和一個(gè)緩沖區(qū)，研究者希望使用元胞自動(dòng)機(jī)模型模擬未來(lái)十年該區(qū)域景觀(guān)格局的變化。請(qǐng)列舉在構(gòu)建此模型時(shí)需要考慮的關(guān)鍵因素（至少列舉四點(diǎn)）。五、論述/設(shè)計(jì)題（15分。請(qǐng)將答案填寫(xiě)在答題卡相應(yīng)位置。）假設(shè)你所在的城市面臨城市熱島效應(yīng)和綠地系統(tǒng)不足的問(wèn)題，市政府希望利用系統(tǒng)科學(xué)與工程的方法制定一個(gè)綜合性的城市熱島緩解與綠地系統(tǒng)優(yōu)化方案。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)初步的多元建模方案框架，說(shuō)明你將考慮使用哪些類(lèi)型的模型（至少兩種），簡(jiǎn)述每種模型的作用以及它們?nèi)绾渭善饋?lái)共同服務(wù)于這個(gè)目標(biāo)。試卷答案一、選擇題（每小題2分，共20分。）1.C2.B3.B4.B5.B6.B7.B8.B9.C10.B二、填空題（每空1分，共15分。）1.數(shù)學(xué)，空間2.整體性，反饋3.特征，尺度4.度量，速率5.擬合優(yōu)度6.參數(shù)，變量7.數(shù)學(xué)，空間三、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共20分。）1.基本假設(shè):種群增長(zhǎng)不受其他種群影響（理想環(huán)境）；捕食者只以被捕食者為食；種內(nèi)斗爭(zhēng)忽略不計(jì)；繁殖和死亡率與種群密度成正比。主要局限性:模型過(guò)于簡(jiǎn)化，假設(shè)條件與實(shí)際生態(tài)系統(tǒng)差異大；無(wú)法反映種間競(jìng)爭(zhēng)、領(lǐng)域行為、繁殖季節(jié)性、環(huán)境資源異質(zhì)性等因素；預(yù)測(cè)結(jié)果為振蕩波，與現(xiàn)實(shí)可能不同。2.反饋回路含義:指系統(tǒng)中一個(gè)變量的變化通過(guò)一系列中間環(huán)節(jié)，最終反過(guò)來(lái)影響該變量自身變化的過(guò)程。根據(jù)其作用效果，可分為正反饋和負(fù)反饋。負(fù)反饋使系統(tǒng)狀態(tài)趨于穩(wěn)定或平衡。舉例:生態(tài)系統(tǒng)中，當(dāng)食草動(dòng)物數(shù)量增加時(shí)，會(huì)消耗更多植物，導(dǎo)致植物數(shù)量下降；植物數(shù)量下降又限制了食草動(dòng)物的食物來(lái)源，使食草動(dòng)物數(shù)量趨于減少；食草動(dòng)物數(shù)量減少，植物壓力減小，植物數(shù)量開(kāi)始恢復(fù)，進(jìn)而支持食草動(dòng)物數(shù)量回升。這個(gè)過(guò)程就是一個(gè)負(fù)反饋回路，它有助于維持生態(tài)系統(tǒng)的相對(duì)穩(wěn)定。3.不確定性分析意義:生態(tài)模型往往需要基于不完整或模糊的數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建和運(yùn)行，且模型本身存在簡(jiǎn)化假設(shè)。不確定性分析有助于識(shí)別和量化模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)、數(shù)據(jù)等方面的不確定性對(duì)模型結(jié)果的影響，從而評(píng)估模型的可靠性、判斷關(guān)鍵不確定性因素、為管理決策提供更穩(wěn)健的依據(jù)，并指導(dǎo)后續(xù)數(shù)據(jù)收集和模型改進(jìn)的方向。4.GIS與生態(tài)模型結(jié)合優(yōu)勢(shì):GIS提供了強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)管理和分析能力，能夠處理生態(tài)模型所需的地理信息（如地形、氣候、土地利用等）。將GIS與生態(tài)模型（如CA）結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)：空間異質(zhì)性的有效模擬；模型輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備與管理；模型輸出結(jié)果的空間可視化與制圖；進(jìn)行區(qū)域性或景觀(guān)尺度的綜合分析；支持基于空間信息的決策制定。四、計(jì)算與分析題（每小題10分，共20分。）1.差分方程近似求解思路:Logistic模型是一個(gè)微分方程，無(wú)法得到解析解?？梢允褂貌罘址匠踢M(jìn)行數(shù)值近似求解?；舅悸肥牵簩r(shí)間變量t離散化，取步長(zhǎng)Δt=1。將微分dN/dt近似表示為差商N(yùn)(t+1)-N(t)/Δt。代入原微分方程，得到N(t+1)=N(t)+rN(t)(1-N(t)/K)*Δt。給定初始值N(0)=100和參數(shù)r、K、Δt，可以通過(guò)迭代計(jì)算得到N(1),N(2),...,N(50)的近似值。關(guān)鍵步驟包括：選擇合適的步長(zhǎng)Δt；將微分方程離散化；給定初始條件和參數(shù)；進(jìn)行迭代計(jì)算。2.元胞自動(dòng)機(jī)模型構(gòu)建關(guān)鍵因素:*空間分辨率和網(wǎng)格類(lèi)型:確定每個(gè)元胞代表多大的地理面積，以及采用規(guī)則的網(wǎng)格（如正方形）還是不規(guī)則網(wǎng)格。*元胞狀態(tài)定義:明確元胞可以取哪些狀態(tài)（如植被、建筑、水體、保護(hù)區(qū)等）。*鄰居定義和規(guī)則:確定每個(gè)元胞的鄰居范圍（如Moore鄰域、VonNeumann鄰域）以及狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則（如土地利用轉(zhuǎn)換的條件、概率、方向等）。*模型參數(shù)設(shè)定:設(shè)定影響狀態(tài)轉(zhuǎn)換的各種參數(shù)（如開(kāi)發(fā)概率、自然恢復(fù)概率、交通影響系數(shù)等）。*初始狀態(tài)格局:根據(jù)現(xiàn)狀數(shù)據(jù)設(shè)定模型起始時(shí)的土地利用或景觀(guān)格局。五、論述/設(shè)計(jì)題（15分。）多元建模方案框架:目標(biāo):綜合緩解城市熱島效應(yīng)，優(yōu)化城市綠地系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提升城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量和居民熱舒適度。模型類(lèi)型與作用:1.地理加權(quán)回歸（GWR）模型:*作用:用于分析城市熱島強(qiáng)度與環(huán)境因子（如土地利用類(lèi)型、植被覆蓋度、建筑密度、水體比例、人口密度等）之間的空間非線(xiàn)性和異質(zhì)性關(guān)系。通過(guò)GWR可以識(shí)別出城市中熱島效應(yīng)最顯著的區(qū)域及其主要驅(qū)動(dòng)因子，為綠地布局和降溫措施提供空間定位依據(jù)。2.元胞自動(dòng)機(jī)（CA）模型:*作用:用于模擬城市土地利用/覆蓋（LUCC）的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。將城市區(qū)域劃分為網(wǎng)格單元（元胞），根據(jù)設(shè)定的規(guī)則（如開(kāi)發(fā)壓力、交通可達(dá)性、地形限制、現(xiàn)有綠地保護(hù)等）模擬未來(lái)不同情景下（如無(wú)干預(yù)、常規(guī)發(fā)展、綠地優(yōu)先發(fā)展）建筑擴(kuò)展、綠地?cái)U(kuò)張/縮減、水體變化等空間格局演變?？梢灶A(yù)測(cè)不同情景下的城市熱環(huán)境格局變化趨勢(shì)。模型集成:*數(shù)據(jù)共享與準(zhǔn)備:GWR模型分析得到的熱島強(qiáng)度空間分布圖和主要驅(qū)動(dòng)因子（如高建筑密度、低植被覆蓋）的空間格局，可以作為CA模型的關(guān)鍵輸入因子（如影響開(kāi)發(fā)轉(zhuǎn)換概率、綠地生長(zhǎng)條件的參數(shù)）。*結(jié)果交互驗(yàn)證與優(yōu)化:CA模型模擬得到不同情景下的未來(lái)土地利用格局和預(yù)測(cè)熱島狀況，可以與GWR分析識(shí)別的熱島敏感區(qū)和關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，可以調(diào)整CA模型的規(guī)則參數(shù)或情景設(shè)定，例如，在CA模型中強(qiáng)化對(duì)GWR識(shí)別的熱島驅(qū)動(dòng)因子（如高建筑密度區(qū)）的限制，或增加綠地配置在敏感區(qū)的推薦權(quán)重。*綜合評(píng)估: