庆阳市2026事业单位联考-综合应用能力C类自然科学专技模拟卷(含答案)

庆阳市2026事业单位联考综合应用能力（C类自然科学专技）模拟卷（含答案）试卷总分：150分考试时间：150分钟一、科技文献阅读题（本部分共4题，共50分）材料：随着物联网、大数据和人工智能技术的深度融合，智慧农业已成为现代农业发展的重要方向。智慧农业通过部署在田间地头的各类传感器（如土壤温湿度、光照强度、CO₂浓度传感器）和无人机遥感，实时采集作物生长环境数据，并经由物联网网关传输至云端大数据平台。平台利用机器学习算法对数据进行分析，可实现精准灌溉、变量施肥、病虫害智能预警及产量预测。例如，通过分析历史气象数据与作物生长模型，系统可预测霜冻灾害，并自动控制大棚卷帘或启动增温设备。然而，该技术的推广也面临挑战：初期基础设施投入成本高、农户数字技能不足、数据安全与隐私保护存在风险，以及不同设备与平台间的数据兼容性问题。1.单项选择题（本题共2小题，每小题5分，共10分）(1)根据材料，智慧农业数据采集的末端设备不包括以下哪一项？A.土壤湿度传感器B.无人机遥感设备C.物联网网关D.CO₂浓度传感器(2)材料中提到，智慧农业大数据平台利用机器学习算法不能直接实现以下哪项功能？A.分析数据以预测产量B.控制水泵进行精准灌溉C.预测霜冻灾害的发生D.诊断作物具体病虫害种类2.不定项选择题（本题共2小题，每小题5分，共10分。至少有一个选项符合题意，多选、错选不得分，少选得部分分）(1)智慧农业技术推广面临的挑战包括哪些？A.算法模型训练数据不足B.农户数字技能有待提升C.设备与平台间数据兼容性差D.初期基础设施投资巨大(2)关于材料中提及的技术，下列描述正确的有：A.传感器采集的数据需经物联网网关汇总传输。B.无人机遥感主要用于农田物流运输。C.大数据平台的分析结果可反向控制执行设备。D.智慧农业能完全摆脱对自然气候的依赖。3.判断题（本题共2小题，每小题5分，共10分。正确的在括号内打“√”，错误的打“×”）(1)智慧农业中的病虫害智能预警功能，主要依赖于对实时图像数据的模式识别。（）(2)材料指出，数据安全与隐私保护问题是制约智慧农业发展的技术瓶颈之一。（）4.辨析题（本题1小题，共20分）请结合材料，简要分析“智慧农业的核心是先进传感设备”这一观点是否全面，并阐述理由。二、科技实务题（本部分共3题，共50分）材料：庆阳市某区水土保持监测站计划对辖区内一条小流域（面积约25km²）近年来的水土流失治理效果进行评估。监测站现有2018-2023年每年汛期后的遥感影像解译数据（包括植被覆盖度、坡耕地面积）、年降水量数据，以及在该流域出口断面监测的年均径流量与年均泥沙浓度数据（部分年度数据缺失）。治理措施主要包括：坡耕地改梯田、营造水土保持林、建设淤地坝。1.实务操作题（本题15分）为了更准确地评估淤地坝的拦沙效益，除了现有的出口断面泥沙数据，你认为还需要收集或实测哪些关键数据？请列出至少三项，并简要说明其作用。2.图表分析题（本题20分）假设根据现有数据整理出下表：表：2018-2023年该流域部分监测指标|年份|平均植被覆盖度（%）|坡耕地面积比例（%）|年均径流量（万m³）|年均输沙量（万吨）||||||||2018|45|28|120|5.2||2019|48|25|118|4.8||2020|52|22|115|4.0||2021|58|18|105|3.1||2022|62|15|98|2.5||2023|65|12|95|2.0|（注：2021年后新建成两座中型淤地坝）请描述2018-2023年间，该流域植被覆盖度、坡耕地面积比例与年均输沙量的变化趋势，并分析输沙量变化的主要原因。3.对策建议题（本题15分）基于上述评估，为进一步巩固和提升该流域的水土保持效果，请从“工程措施与非工程措施结合”的角度，提出两条具体的建议。三、材料作文题（本题共1题，共50分）材料：1.“格物致知”是中国古代认识论的重要命题，强调通过探究事物原理来获取知识。2.现代自然科学的发展，离不开严格的实验验证、逻辑推理和数学建模，这是一个不断“证伪”与“逼近真理”的过程。3.在当今“信息爆炸”的时代，各类伪科学、不实信息广为传播。科学素养不仅体现在掌握知识，更体现在具备科学思维和批判性思考的能力，能够辨别真伪。4.《全民科学素质行动规划纲要（2021—2035年）》指出，提升公民科学素质，对于增强国家自主创新能力和文化软实力具有基础性作用。请根据以上材料，围绕“科学精神与当代社会”这一主题，自选角度，自拟题目，写一篇议论文。要求：观点明确，认识深刻，逻辑清晰，语言流畅，字数800-1000字。参考答案一、科技文献阅读题1.单项选择题(1)C（物联网网关是数据传输节点，并非末端采集设备）(2)D（材料提到“病虫害智能预警”，但直接诊断具体种类需更专业的图像识别或病理分析，机器学习算法基于环境数据更多是实现“预警”而非精确“诊断”）2.不定项选择题(1)B、C、D（材料未提及算法训练数据不足的问题）(2)A、C（B项，无人机遥感主要用于信息采集，非物流；D项，“完全摆脱”说法绝对，材料无支持）3.判断题(1)×（材料中提及的预警主要基于传感器采集的环境数据分析，未明确强调图像识别）(2)√（材料明确将“数据安全与隐私保护存在风险”列为挑战之一）4.辨析题观点不全面。理由如下：①先进传感设备是智慧农业的“感知层”基础，负责数据采集，至关重要。②但智慧农业的核心应是以数据为驱动的智能决策与精准控制。这依赖于物联网（数据传输）、云计算与大数据平台（数据存储与处理）、人工智能算法（数据分析与模型构建）以及自动执行机构（控制终端）构成的完整技术体系。③仅仅拥有传感设备，而没有后续的数据汇聚、智能分析和反馈控制，无法实现“智慧化”的农业管理。材料中提到的精准灌溉、变量施肥、智能预警等功能，均是这一完整链条运行的结果。④因此，该观点只强调了前端数据输入环节，忽视了数据流转、处理与应用的闭环过程，故不全面。二、科技实务题1.实务操作题①淤地坝库容曲线与现存淤积量：通过测量或查阅设计资料，了解坝的总库容和当前淤积体积，可直接计算拦沙量。②坝控区域（坝以上集水区）的产沙量独立估算：通过调查坝控区域的地质、土壤、植被、坡度及治理措施，使用土壤流失方程（如USLE）等进行估算，可与出口断面减沙量对比分析。③典型暴雨事件前后的坝内泥沙测量：监测单次强降雨事件中坝前后的泥沙变化，能更精确评估其拦沙效率及动态过程。2.图表分析题变化趋势：2018-2023年间，该流域平均植被覆盖度持续上升（从45%增至65%），坡耕地面积比例持续下降（从28%降至12%），年均输沙量总体呈显著下降趋势（从5.2万吨降至2.0万吨）。原因分析：输沙量下降的主要原因有：①水土保持治理工程效益显现：坡耕地改梯田、营造水保林等措施直接减少了坡面侵蚀的泥沙来源，表现为植被覆盖度增加和坡耕地减少。②淤地坝的拦沙作用：2021年后新建成的两座中型淤地坝，直接拦截了部分沟道产沙，显著降低了出口断面的输沙量。③植被覆盖度的提高增强了土壤抗蚀能力，减少了地表径流，从而间接减少了泥沙产生和输移。3.对策建议题①工程措施方面：对已建的梯田、林草和淤地坝进行定期维护与加固，特别是在老旧淤地坝区域，规划建设新的拦沙工程，并对坝系进行优化布局，提升整体拦沙防灾能力。②非工程措施方面：a.加强监测与管护：建立更完善的智能监测网络，动态监控治理工程效果和流域水土状况；b.完善生态补偿与产业引导：对减少坡耕地、保护林草的农户给予生态补偿，同时扶持林下经济、生态旅游等绿色产业，解决群众生计，巩固退耕还林还草成果。三、材料作文题【参考立意及题目示例】题目：《秉“格物”之心，铸“辨伪”之能——论科学精神在信息时代的价值》核心论点：在当代社会，弘扬以“格物致知”为底蕴、以实证与逻辑为基石的科学精神，提升公民的批判性思维与科学素养，是抵御伪科学、推动社会理性前行的重要力量。结构示例：1.起：从材料中的“格物致知”与现代科学方法切入，引出科学精神的内涵——求真、实证、逻辑、质疑与创新。2.承：结合材料中“信息爆炸”与“伪科学传播”的现状，分析缺乏科学精神导致的认