2025年大學(xué)《防災(zāi)減災(zāi)科學(xué)與工程》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——科技創(chuàng)新與防災(zāi)減災(zāi)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)技術(shù)在提高氣象災(zāi)害（如臺(tái)風(fēng)、暴雨）預(yù)警精度方面的主要作用機(jī)制。2.比較人工智能（AI）在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警與傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法之間的主要優(yōu)勢(shì)。3.描述物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)建城市地震安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用方式及其關(guān)鍵作用。4.解釋地理信息系統(tǒng)（GIS）在多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與綜合防治規(guī)劃中的核心價(jià)值。5.簡(jiǎn)述無(wú)人機(jī)技術(shù)在災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)階段（如搜救、災(zāi)情評(píng)估）的主要應(yīng)用場(chǎng)景及優(yōu)勢(shì)。二、論述題（每題15分，共45分）6.論述將人工智能（AI）技術(shù)融入洪水智能預(yù)報(bào)與應(yīng)急管理決策流程，可能帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。7.結(jié)合具體實(shí)例，論述科技創(chuàng)新如何提升基礎(chǔ)設(shè)施（如橋梁、大壩）的抗災(zāi)韌性與運(yùn)行安全。8.闡述在防災(zāi)減災(zāi)領(lǐng)域推廣和應(yīng)用新興技術(shù)（如元宇宙、區(qū)塊鏈）面臨的潛在倫理、法律及社會(huì)問(wèn)題，并提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)思考。三、案例分析題（20分）9.某沿海城市近年來(lái)面臨臺(tái)風(fēng)和暴雨復(fù)合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)加劇的問(wèn)題。假設(shè)該城市計(jì)劃利用一系列科技創(chuàng)新手段提升其綜合防災(zāi)減災(zāi)能力。請(qǐng)結(jié)合遙感、大數(shù)據(jù)、人工智能、智慧城市管理等技術(shù)，構(gòu)思一個(gè)初步的技術(shù)應(yīng)用框架，并闡述該框架如何幫助城市實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的災(zāi)害預(yù)警、更有效的應(yīng)急響應(yīng)和更可持續(xù)的韌性發(fā)展。試卷答案一、簡(jiǎn)答題1.答案:大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)整合處理海量的多源氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)（如衛(wèi)星云圖、雷達(dá)回波、地面氣象站數(shù)據(jù)、海洋浮標(biāo)數(shù)據(jù)等）、歷史氣象數(shù)據(jù)、數(shù)值模型輸出數(shù)據(jù)以及氣象災(zāi)害影響因子數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別復(fù)雜的氣象模式、極端事件前兆信號(hào)和災(zāi)害演變規(guī)律，從而提高對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑、強(qiáng)度變化、暴雨落區(qū)、強(qiáng)對(duì)流天氣等氣象災(zāi)害發(fā)生發(fā)展及其強(qiáng)度的預(yù)測(cè)精度和提前量，為預(yù)警發(fā)布提供更可靠的數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。解析思路:考察對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)原理在氣象預(yù)警中具體應(yīng)用機(jī)制的理解。需要回答出大數(shù)據(jù)涉及的數(shù)據(jù)來(lái)源多樣性、數(shù)據(jù)量巨大，以及通過(guò)何種分析方法（數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)）從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息（模式、規(guī)律、前兆信號(hào)），最終目的是提升預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度和提前量。2.答案:AI在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警中的主要優(yōu)勢(shì)在于其強(qiáng)大的模式識(shí)別、非線性處理和自學(xué)習(xí)能力。相比傳統(tǒng)方法主要依賴(lài)人工觀測(cè)和經(jīng)驗(yàn)判斷，AI能夠?qū)崟r(shí)處理來(lái)自大量傳感器的復(fù)雜、高維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（如地殼形變、地表位移、地下水變化、降雨量、地震波等），自動(dòng)識(shí)別異常變化模式，這些模式可能人眼難以察覺(jué)或需要專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)才能判斷。AI模型（特別是深度學(xué)習(xí)）能學(xué)習(xí)不同因素與災(zāi)害發(fā)生的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，提高監(jiān)測(cè)的靈敏度和準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)更早期的預(yù)警；同時(shí)，AI還能融合多源信息進(jìn)行災(zāi)害鏈分析，預(yù)測(cè)災(zāi)害的演化趨勢(shì)和影響范圍，為風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃和防治決策提供更科學(xué)的依據(jù)。解析思路:考察AI技術(shù)相比傳統(tǒng)方法在地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警方面的優(yōu)勢(shì)。關(guān)鍵點(diǎn)在于突出AI在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)、識(shí)別復(fù)雜模式、學(xué)習(xí)能力、早期預(yù)警和綜合分析方面的能力，并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比。3.答案:物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器網(wǎng)絡(luò)通過(guò)在關(guān)鍵區(qū)域（如地震斷裂帶附近、邊坡、水庫(kù)、危險(xiǎn)建筑等）布設(shè)各種類(lèi)型傳感器（如加速度計(jì)、位移計(jì)、傾斜儀、應(yīng)力計(jì)、液位計(jì)、雨量計(jì)等），實(shí)時(shí)采集地殼運(yùn)動(dòng)、地表變形、結(jié)構(gòu)狀態(tài)、水文氣象等物理量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)（如LoRa,NB-IoT,5G）傳輸?shù)皆破脚_(tái)或邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行存儲(chǔ)、處理和分析。系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)這些關(guān)鍵參數(shù)的變化，一旦數(shù)據(jù)超出預(yù)設(shè)閾值或檢測(cè)到異常模式，即可觸發(fā)報(bào)警，自動(dòng)或半自動(dòng)啟動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市地震活動(dòng)及潛在次生災(zāi)害的全方位、立體化、智能化的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與安全評(píng)估。解析思路:考察IoT傳感器網(wǎng)絡(luò)在地震安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的具體應(yīng)用方式和作用。需要說(shuō)明傳感器的類(lèi)型、功能，數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)姆绞?，?shù)據(jù)處理與平臺(tái)的作用，以及如何基于監(jiān)測(cè)結(jié)果實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)。4.答案:GIS在多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與綜合防治規(guī)劃中的核心價(jià)值體現(xiàn)在其強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)管理、分析和可視化能力。它能夠整合存儲(chǔ)和管理來(lái)自不同來(lái)源的地理空間數(shù)據(jù)，如地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、水文網(wǎng)絡(luò)、土地利用類(lèi)型、人口分布、基礎(chǔ)設(shè)施、氣象數(shù)據(jù)、歷史災(zāi)害記錄等。通過(guò)空間分析功能（如疊加分析、緩沖區(qū)分析、網(wǎng)絡(luò)分析、地形分析等），GIS可以識(shí)別不同災(zāi)害（如地震、滑坡、洪水、干旱）的潛在風(fēng)險(xiǎn)源、易損區(qū)域和影響范圍，進(jìn)行定量化的多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和制圖。在綜合防治規(guī)劃中，GIS能夠輔助進(jìn)行災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃、制定土地利用規(guī)劃、優(yōu)化應(yīng)急資源布局（如避難場(chǎng)所、救援隊(duì)伍、物資倉(cāng)庫(kù)）、規(guī)劃防災(zāi)工程（如防洪堤、抗震設(shè)防標(biāo)準(zhǔn)）的選址與布局，并通過(guò)可視化手段直觀展示分析結(jié)果和規(guī)劃方案，為科學(xué)決策提供空間依據(jù)。解析思路:考察GIS在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和規(guī)劃中的核心功能。需要突出GIS處理空間數(shù)據(jù)的能力，以及其具體的空間分析方法（疊加、緩沖等）如何應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)源、易損區(qū)、影響范圍），以及如何輔助進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃、資源布局、工程選址等規(guī)劃工作。5.答案:無(wú)人機(jī)技術(shù)在災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)階段的應(yīng)用場(chǎng)景廣泛且靈活。在搜救方面，無(wú)人機(jī)可攜帶高清攝像頭、熱成像儀、生命探測(cè)儀等設(shè)備，快速飛越倒塌建筑、偏遠(yuǎn)山區(qū)、災(zāi)區(qū)核心區(qū)，搜索被困人員，并將實(shí)時(shí)畫(huà)面?zhèn)骰氐孛嬷笓]中心，輔助制定搜救方案。在災(zāi)情評(píng)估方面，無(wú)人機(jī)可搭載激光雷達(dá)（LiDAR）、多光譜/高光譜相機(jī)、無(wú)人機(jī)載合成孔徑雷達(dá)（UAV-SAR）等傳感器，快速獲取災(zāi)區(qū)高精度地形圖、建筑物損毀情況、道路橋梁狀況、農(nóng)田水利設(shè)施損毀評(píng)估、次生環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)（如堰塞湖、?；沸孤┬畔ⅲ蔀?zāi)損快速評(píng)估報(bào)告，為災(zāi)后救援、資源調(diào)配和恢復(fù)重建提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。其優(yōu)勢(shì)在于機(jī)動(dòng)靈活、部署快速、可到達(dá)人難以進(jìn)入的危險(xiǎn)或復(fù)雜區(qū)域、成本相對(duì)較低。解析思路:考察無(wú)人機(jī)技術(shù)在應(yīng)急搜救和災(zāi)情評(píng)估中的具體應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)。需要列舉無(wú)人機(jī)可攜帶的傳感器類(lèi)型及其功能，說(shuō)明在搜救和評(píng)估中的具體作用，并強(qiáng)調(diào)其機(jī)動(dòng)性、快速性、可達(dá)性等相對(duì)傳統(tǒng)方式的優(yōu)勢(shì)。二、論述題6.答案:將AI技術(shù)融入洪水智能預(yù)報(bào)與應(yīng)急管理決策流程，帶來(lái)的機(jī)遇是巨大的。首先，AI能夠處理海量的多源數(shù)據(jù)（氣象、水文、地形、土壤、地下水、社交媒體信息等），建立更精準(zhǔn)、動(dòng)態(tài)的洪水預(yù)報(bào)模型，提高預(yù)報(bào)的時(shí)空分辨率和提前量。其次，AI可通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)分析歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)，識(shí)別洪水風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素和演變模式，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和區(qū)劃。再次，在應(yīng)急管理決策中，AI可以支持制定最優(yōu)的預(yù)警發(fā)布策略、應(yīng)急資源（人員、物資、設(shè)備）的智能調(diào)度方案、避難路線的動(dòng)態(tài)規(guī)劃、淹沒(méi)范圍和損失的科學(xué)評(píng)估，以及災(zāi)后恢復(fù)重建的優(yōu)先級(jí)排序。然而，挑戰(zhàn)也并存：數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題可能影響AI模型性能；AI模型的“黑箱”特性可能導(dǎo)致決策缺乏透明度和可解釋性，難以獲得公眾信任；模型的泛化能力和對(duì)極端罕見(jiàn)事件（黑天鵝事件）的預(yù)測(cè)能力有待提高；需要大量專(zhuān)業(yè)人才進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)、運(yùn)維和決策支持；此外，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)也是重要挑戰(zhàn)。解析思路:考察對(duì)AI在洪水預(yù)報(bào)和應(yīng)急管理中機(jī)遇與挑戰(zhàn)的全面理解和論述。需要分別系統(tǒng)闡述AI帶來(lái)的具體好處（預(yù)報(bào)精度、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、決策支持等方面），并同樣系統(tǒng)、深入地分析可能面臨的技術(shù)（模型、數(shù)據(jù)）、應(yīng)用（透明度、泛化能力）、人才和管理（安全隱私）等方面的挑戰(zhàn)。7.答案:科技創(chuàng)新極大地提升了基礎(chǔ)設(shè)施的抗災(zāi)韌性。在規(guī)劃與設(shè)計(jì)階段，應(yīng)用基于性能的抗震設(shè)計(jì)、抗風(fēng)設(shè)計(jì)理念，利用有限元分析、多物理場(chǎng)耦合仿真等數(shù)值模擬技術(shù)，對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行精細(xì)化分析和優(yōu)化設(shè)計(jì)，選用高性能、韌性好的新材料（如高強(qiáng)鋼、纖維增強(qiáng)復(fù)合材料、自修復(fù)材料），提升結(jié)構(gòu)自身在災(zāi)害作用下的變形能力和損傷可控性。在建造施工階段，采用預(yù)制裝配式結(jié)構(gòu)、自動(dòng)化施工技術(shù)、高性能混凝土等，保證工程質(zhì)量，提高施工效率。在運(yùn)維階段，部署先進(jìn)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（如基于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器人巡檢），實(shí)時(shí)獲取結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)、變形、應(yīng)力、環(huán)境荷載等數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估、損傷識(shí)別和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)智能診斷和維護(hù)。在災(zāi)害后，應(yīng)用快速檢測(cè)評(píng)估技術(shù)（如無(wú)人機(jī)傾斜攝影、無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)）、先進(jìn)修復(fù)加固材料和技術(shù)（如碳纖維加固、自緊固技術(shù)），高效進(jìn)行結(jié)構(gòu)修復(fù)和功能恢復(fù)，縮短基礎(chǔ)設(shè)施的停用時(shí)間，保障其快速恢復(fù)服務(wù)能力。通過(guò)這些科技創(chuàng)新手段的綜合應(yīng)用，可以顯著增強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施抵御自然災(zāi)害的能力，減少災(zāi)害損失，保障社會(huì)安全。解析思路:考察科技創(chuàng)新在提升基礎(chǔ)設(shè)施韌性方面的多環(huán)節(jié)作用。需要從規(guī)劃設(shè)計(jì)、建造施工、運(yùn)行維護(hù)、災(zāi)后修復(fù)等多個(gè)階段入手，列舉具體的科技手段（設(shè)計(jì)理念、仿真技術(shù)、新材料、監(jiān)測(cè)技術(shù)、AI、修復(fù)技術(shù)等）及其如何貢獻(xiàn)于提升韌性（變形能力、損傷可控性、狀態(tài)感知、智能維護(hù)、快速修復(fù)等）。8.答案:在防災(zāi)減災(zāi)領(lǐng)域推廣和應(yīng)用新興技術(shù)（如元宇宙、區(qū)塊鏈）面臨多重潛在倫理、法律及社會(huì)問(wèn)題。首先，倫理問(wèn)題：元宇宙等沉浸式技術(shù)可能加劇數(shù)字鴻溝，導(dǎo)致部分人群無(wú)法平等獲取信息或服務(wù)；AI算法的偏見(jiàn)可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和資源分配不公；大規(guī)模數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用可能引發(fā)個(gè)人隱私泄露和數(shù)據(jù)濫用風(fēng)險(xiǎn)；高度依賴(lài)技術(shù)可能導(dǎo)致人類(lèi)關(guān)鍵技能退化。其次，法律問(wèn)題：新興技術(shù)的法律界定模糊，相關(guān)法律法規(guī)滯后；虛擬環(huán)境中的行為責(zé)任認(rèn)定困難；跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)和監(jiān)管協(xié)調(diào)復(fù)雜；技術(shù)應(yīng)用的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬問(wèn)題。再次，社會(huì)影響問(wèn)題：公眾對(duì)新興技術(shù)的接受度和信任度有待提高；可能引發(fā)新的社會(huì)不平等（如“數(shù)字富”與“數(shù)字貧”）；過(guò)度依賴(lài)技術(shù)可能削弱社區(qū)自組織能力和傳統(tǒng)防災(zāi)文化；技術(shù)應(yīng)用的宣傳和公眾教育不足。應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，需要建立健全的倫理規(guī)范和審查機(jī)制，加快相關(guān)法律法規(guī)的制定和完善，加強(qiáng)跨部門(mén)、跨學(xué)科合作，推動(dòng)技術(shù)普惠，加強(qiáng)公眾溝通和數(shù)字素養(yǎng)教育，確保新興技術(shù)安全、公平、負(fù)責(zé)任地服務(wù)于防災(zāi)減災(zāi)事業(yè)。解析思路:考察對(duì)新興技術(shù)在防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)用中潛在倫理、法律、社會(huì)問(wèn)題的識(shí)別和思考。需要針對(duì)元宇宙、區(qū)塊鏈等具體技術(shù)，從倫理（公平、隱私、技能退化）、法律（界定、責(zé)任、跨境、知識(shí)產(chǎn)權(quán)）、社會(huì)（鴻溝、接受度、不平等、文化、教育）等多個(gè)維度，具體、清晰地闡述可能存在的問(wèn)題，并提出系統(tǒng)性的應(yīng)對(duì)方向（規(guī)范、法律、合作、普惠、溝通等）。三、案例分析題9.答案:該沿海城市可以利用科技創(chuàng)新構(gòu)建一個(gè)多層次、智能化的防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)用框架?？蚣芑A(chǔ)是多源數(shù)據(jù)融合與智能感知網(wǎng)絡(luò)：部署覆蓋全城的物聯(lián)網(wǎng)傳感器（氣象、水文、地震、地面沉降、建筑結(jié)構(gòu)健康等），結(jié)合衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)巡查、視頻監(jiān)控等技術(shù)，實(shí)時(shí)獲取城市運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境變化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)與AI分析引擎：建立城市級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，利用AI算法（如深度學(xué)習(xí)、時(shí)間序列分析）處理海量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)：①智能災(zāi)害預(yù)警：融合多源信息，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)臺(tái)風(fēng)路徑、強(qiáng)度變化、內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)點(diǎn)；②災(zāi)害影響快速評(píng)估：基于GIS和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，快速模擬計(jì)算洪水淹沒(méi)范圍、人員疏散路徑、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施損毀情況；③資源智能調(diào)度：根據(jù)預(yù)警和評(píng)估結(jié)果，智能規(guī)劃應(yīng)急物資儲(chǔ)備點(diǎn)、避難場(chǎng)所、救援隊(duì)伍部署，優(yōu)化物流路徑。智慧應(yīng)急指揮與響應(yīng)平臺(tái)：集成預(yù)警信息、災(zāi)情評(píng)估、資源分布、指揮調(diào)度等功能，通過(guò)可視化界面（如數(shù)字孿生城市模型）輔助指揮決策，實(shí)現(xiàn)跨部門(mén)信息共享和協(xié)同指揮。韌性城市信息服務(wù)平臺(tái)：向公眾發(fā)布預(yù)警信息、疏散指引，提供自救互救知識(shí)，記錄和展示城市防災(zāi)減災(zāi)能力建設(shè)進(jìn)展。關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施智能防護(hù)系統(tǒng)：對(duì)電網(wǎng)、通信網(wǎng)、供水系統(tǒng)等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，部署智能監(jiān)測(cè)和控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)故障