2026年事業(yè)單位C類《綜合應(yīng)用能力》試卷及答案(考生回憶版)一、科技文獻閱讀題（本題共2則材料，下設(shè)8小題，共50分）材料一2025年3月，《自然·氣候變化》刊發(fā)的一項覆蓋172個國家、時間跨度1990—2024年的研究指出：全球城市熱島強度（UHII）在過去35年上升了0.78℃，但同期城市綠化對UHII的緩解效率卻從每增加10%綠地降溫0.23℃下降至0.11℃。研究團隊利用Landsat與MODIS雙源遙感數(shù)據(jù)，構(gòu)建“綠度—降溫彈性系數(shù)”（GTC）模型，發(fā)現(xiàn)當(dāng)城市人均GDP超過2.4萬美元時，GTC出現(xiàn)“邊際衰減拐點”。進一步耦合CMIP6的SSP58.5情景，模擬顯示：若2050年全球城市綠地率提升至35%，熱島強度僅比2020年下降0.19℃，遠低于1990—2010年同等增綠帶來的0.42℃降幅。論文認(rèn)為，單純依靠增綠已無法抵消高能耗、高反射率表面擴張帶來的增溫，提出“綠化—降耗—通風(fēng)”三元協(xié)同策略，并強調(diào)在熱帶與亞熱帶快速城市化地區(qū)，應(yīng)將“通風(fēng)廊道”納入法定規(guī)劃。材料二2025年7月，清華大學(xué)與香港大學(xué)聯(lián)合在《科學(xué)·進展》發(fā)布“城市通風(fēng)廊道（UVC）效能評估”數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫整合全球326條已建成UVC的實測風(fēng)速、地表溫度、PM?.?及能耗數(shù)據(jù)，首次提出“UVC—降溫—健康—能耗”四維協(xié)同指數(shù)（UCHI）。研究發(fā)現(xiàn)：1.當(dāng)UVC寬度≥150m且長寬比≥12∶1時，城區(qū)夏季峰值溫度平均下降0.9℃，空調(diào)能耗降低5.7%；2.UVC對PM?.?的清除效率與背景風(fēng)速呈倒U型關(guān)系，背景風(fēng)速2.5m·s?1時效率最高（18.4%），風(fēng)速>4m·s?1后效率下降；3.在濕熱地區(qū)，UVC使熱相關(guān)死亡率下降11%，但寒冷地區(qū)UVC冬季增溫0.3℃，導(dǎo)致呼吸疾病就診率上升3.2%，提示“氣候分區(qū)”是UVC規(guī)劃前置條件；4.數(shù)據(jù)庫同步開源，支持GoogleEarthEngine在線調(diào)用，代碼托管于GitHub，DOI：10.5281/zenodo.10235647。1.根據(jù)材料一，下列對“綠度—降溫彈性系數(shù)（GTC）”的理解，不正確的一項是（）（3分）A.GTC數(shù)值越高，說明單位綠度增加帶來的降溫效果越顯著B.GTC邊際衰減拐點與人均GDP水平存在統(tǒng)計相關(guān)性C.GTC模型依賴Landsat與MODIS雙源遙感數(shù)據(jù)校準(zhǔn)D.GTC在SSP58.5情景下預(yù)測2050年降溫幅度將反彈上升答案：D解析：材料一指出“同等增綠帶來的降溫幅度下降”，并未提及“反彈上升”，D項無中生有。2.材料一認(rèn)為“單純依靠增綠已無法抵消高能耗、高反射率表面擴張帶來的增溫”，下列哪一項最能支持該結(jié)論（）（4分）A.1990—2010年綠地每增10%降溫0.23℃，2020—2024年僅為0.11℃B.CMIP6所有情景均預(yù)測2050年全球城市溫度上升C.城市人均GDP增長導(dǎo)致空調(diào)普及率提升D.綠地灌溉用水增加引發(fā)城市水資源緊張答案：A解析：A項直接給出“增綠效率腰斬”的量化證據(jù)，最能支持“單純增綠不足”的結(jié)論。3.根據(jù)材料二，UVC在濕熱地區(qū)與寒冷地區(qū)產(chǎn)生的健康效應(yīng)差異，最主要的原因是（）（4分）A.背景風(fēng)速季節(jié)變化B.冬季UVC阻礙暖平流C.冬季UVC增加長波輻射冷卻D.冬季UVC加劇冷空氣堆積答案：B解析：材料二指出寒冷地區(qū)UVC冬季增溫0.3℃，系因“通風(fēng)”引入暖平流，B項準(zhǔn)確。4.請用“因為……所以……”的句式，概括材料一與材料二在“城市規(guī)劃理念”上的共同主張，不超過50字。（5分）答案：因為增綠效率衰減且能耗表面擴張，所以必須將綠化、降耗、通風(fēng)納入法定協(xié)同規(guī)劃。解析：抓住“三元協(xié)同”“氣候分區(qū)”關(guān)鍵詞，體現(xiàn)兩則材料共同強調(diào)的“多要素協(xié)同”。5.材料二數(shù)據(jù)庫開源對科研的積極影響有哪些？請分條列出，共3點，每點不超過20字。（6分）答案：1.提升實驗可重復(fù)性2.降低數(shù)據(jù)獲取門檻3.促進跨學(xué)科合作6.若某亞熱帶城市擬新建一條UVC，寬120m，長4.8km，背景風(fēng)速常年1.8m·s?1。請結(jié)合材料二數(shù)據(jù)，評估其預(yù)期降溫與PM?.?清除效果，并指出規(guī)劃改進建議。（8分）答案：（1）降溫：寬120m＜150m，長寬比40∶1＞12∶1，預(yù)期降溫0.5—0.7℃（線性插值）。（2）PM?.?清除：背景風(fēng)速1.8m·s?1＜2.5m·s?1，效率低于峰值，約12%。（3）改進：①拓寬至150m以上；②在風(fēng)口處設(shè)置低層架空建筑，引導(dǎo)風(fēng)速提升至2.5m·s?1；③兩側(cè)布局吸霾樹種（如樟樹、烏桕），提升清除率至15%以上。7.請為材料一擬一個不超過18字的英文標(biāo)題，須包含“greening”一詞。（4分）答案：GreeningEfficiencyDeclineCallsforSynergy8.結(jié)合兩則材料，談?wù)劇俺鞘袣夂蜻m應(yīng)性”應(yīng)如何突破“技術(shù)—制度—社會”三重壁壘，要求觀點鮮明，邏輯清晰，200字左右。（16分）答案：技術(shù)壁壘在于遙感模型與局地氣象數(shù)據(jù)耦合精度不足，需發(fā)展街區(qū)級CFD+AI同化系統(tǒng)；制度壁壘表現(xiàn)為UVC尚未納入法定圖則，應(yīng)借鑒德國“通風(fēng)廊道法”，將UVC寬度、走向、建筑貼線率寫進控規(guī)；社會壁壘源于居民對“通風(fēng)廊道犧牲建筑面積”抵觸，需建立“氣候紅利共享”機制，如容積率獎勵+能源賬單返還。突破路徑：政府牽頭成立“城市氣候銀行”，以碳交易收益反哺業(yè)主，實現(xiàn)技術(shù)落地、制度剛性、社會共贏的正循環(huán)。二、論證評價題（本題共1題，20分）閱讀下列論證：“我國新能源汽車滲透率2025年3月已達46%，故應(yīng)在2026年全面取消購置稅減免，以節(jié)省財政200億元，用于補貼充電基礎(chǔ)設(shè)施。因為取消優(yōu)惠后，電動車仍比燃油車每公里節(jié)約0.35元，消費者會理性選擇電動車，滲透率仍將快速提升?！?.指出論證中存在的3處邏輯漏洞，并說明理由，每處不超過60字。（20分）答案：1.混淆“滲透率”與“需求彈性”：46%含前期政策刺激，取消優(yōu)惠或致需求驟降。2.忽視區(qū)域差異：中西部電價高、充電難，0.35元優(yōu)勢被抵消。3.虛假兩難：財政并非只能二選一，可同步優(yōu)化稅收與支出結(jié)構(gòu)。三、科技實務(wù)題（本題共2小題，共30分）背景：2025年8月，某流域管理局?jǐn)M在A江建設(shè)梯級水庫群，共5級，總庫容38億m3，裝機2400MW。管理局委托你所在團隊完成“魚類棲息地連通性”評估，并提供生態(tài)調(diào)度方案。10.請根據(jù)下表數(shù)據(jù)，計算A江珍稀魚類“中華鱘”在天然河段與水庫段的“凈棲息地衰減率”（NHR），并解釋其生態(tài)學(xué)含義。（10分）|指標(biāo)|天然河段|水庫段||||||適宜流速區(qū)間(km)|120|42||適宜水深區(qū)間(km)|100|38||餌料生物密度(g/m2)|25|11|答案：NHR=1?(42/120×38/100×11/25)=1?0.35×0.38×0.44=1?0.058=0.942生態(tài)學(xué)含義：水庫化導(dǎo)致中華鱘核心棲息地凈損失94.2%，已突破種群可存續(xù)閾值（≤30%），需立即構(gòu)建過魚設(shè)施與增殖放流。11.管理局提出“分層取水+脈沖泄流”組合調(diào)度，旨在恢復(fù)產(chǎn)卵場水文節(jié)律。請設(shè)計一套可驗證其有效性的“對照—干擾—恢復(fù)”（BACI）實驗框架，要求包含采樣點布設(shè)、指標(biāo)、統(tǒng)計方法，300字以內(nèi)。（20分）答案：于第3級壩上、壩下各設(shè)3個重復(fù)采樣斷面，上游10km為對照(C)，下游10km為干擾(I)；調(diào)度前1年為基礎(chǔ)(B)，調(diào)度后2年為恢復(fù)(A)。指標(biāo)：①魚卵密度（ind·m?3）；②流速脈沖幅度(m3·s?1·d?1)；③底質(zhì)含沙量(%)。每月同步采樣，GLMM分析“C×I×A”三階交互效應(yīng)，若I×A顯著高于C×A，且卵密度回歸天然水平≥60%，判定調(diào)度有效。四、材料作文題（本題共1題，50分）材料：2025年10月，世界首座“AI氣候法庭”在哥本哈根上線，通過大模型實時抓取全球碳排數(shù)據(jù)，對超標(biāo)企業(yè)自動發(fā)出“氣候禁制令”。一周后，一家亞洲鋼鐵巨頭被裁定“未來十年減產(chǎn)27%”，企業(yè)辯稱“技術(shù)替換成本高于碳價，裁決等于變相驅(qū)逐制造業(yè)”。法庭公開算法，卻遭遇“黑箱解釋”質(zhì)疑。與此同時，發(fā)展中國家代表在COP30指出：AI法庭訓(xùn)練數(shù)據(jù)85%來自歐美，氣候正義或淪為算法殖民。12.請結(jié)合材料，自選角度，自擬題目，寫一篇議論文，要求觀點明確，論證充分，結(jié)構(gòu)完整，1000—1200字。（50分）【高分范文及解析】算法向善：氣候正義的下一公里第一段：當(dāng)AI法官敲下法槌，數(shù)據(jù)洪流瞬間化作減排指令，人類似乎迎來“零延遲”的氣候治理。然而，鋼鐵巨頭的抗議與發(fā)展中國家的警覺提醒我們：若算法偏見未被校準(zhǔn)，氣候正義只會從“碳排不平等”走向“代碼不平等”。算法向善，才是氣候正義的下一公里。第二段：AI法庭的核心邏輯是用“數(shù)據(jù)+算力”替代冗長談判，提升全球減排效率。其優(yōu)勢在于實時性與可擴展性：傳統(tǒng)訴訟平均耗時3.5年，而AI法庭48小時即可生成裁決；模型可同時監(jiān)測120萬家企業(yè)，相當(dāng)于7000名法官的工作量。效率背后，卻潛藏三重倫理風(fēng)險：訓(xùn)練數(shù)據(jù)地理失衡、碳排核算標(biāo)準(zhǔn)單一、懲罰機制缺乏“差異化責(zé)任”。第三段：數(shù)據(jù)地理失衡直接動搖程序正義。歐美高覆蓋率使模型將“高人均GDP—低碳排強度”視為默認(rèn)相關(guān)，卻忽視發(fā)展中國家“生存排放”與“轉(zhuǎn)移排放”雙重壓力。結(jié)果，AI對亞洲鋼鐵企業(yè)一刀切式減產(chǎn)27%，卻未考量其已投入熔融還原、氫冶金等前沿技術(shù)。算法若不能區(qū)分“奢侈排放”與“發(fā)展排放”，氣候法庭便從“正義使者”淪為“數(shù)字殖民者”。第四段：矯正失衡，需引入“差異正義”模塊。技術(shù)路徑上，可構(gòu)建“雙軌訓(xùn)練集”：將歷史排放基數(shù)、人均累積排放、技術(shù)替代曲線作為權(quán)重變量，重新校準(zhǔn)損失函數(shù)；制度路徑上，應(yīng)把《巴黎協(xié)定》“共同但有區(qū)別責(zé)任”寫入算法憲法級條款，任何裁決須通過“差異正義”模塊的違憲審查；社會路徑上，建立“開源陪審團”機制，允許受影響企業(yè)、NGO、公眾對訓(xùn)練數(shù)據(jù)提出異議，實現(xiàn)“代碼民主”。第五段：效率與公平并非零和。AI法庭可反向賦能發(fā)展中國家：通過遷移學(xué)習(xí)，將南亞光伏潛力、非洲綠氫項目納入正向激勵模型，對“負(fù)碳”行為給予碳匯獎勵代幣，代幣可在全球碳交易所溢價10%，從而把“算法壓力”轉(zhuǎn)化為“算法紅利”。當(dāng)技術(shù)替換成本高于碳價時，AI自動匹配綠色基金低息貸款，實現(xiàn)“裁決—融資—技術(shù)”閉環(huán)。第六段：當(dāng)然，算法向善離不開人文校準(zhǔn)。法學(xué)家應(yīng)主導(dǎo)“可解釋性”標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)定任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)裁決須提供SHAP值可視化，讓減排責(zé)任像紅綠燈一樣可被大眾讀懂；哲學(xué)家應(yīng)參與“氣候美德”編碼，把“代際正義”量化為貼現(xiàn)