考生需系统掌握GIS核心理论与技术体系，重点突破空间数据结构、空间分析算法、GIS开发框架三大模块。笔试常考题目包括：1. 空间索引技术（R树、四叉树）的原理对比及适用场景；2. 多源异构空间数据融合的集成方法（如GeoJSON与Shapefile转换策略）；3. 基于Python的ArcPy二次开发实现缓冲区分析的具体代码实现；4. 遥感影像分类中随机森林算法与支持向量机的参数优化对比。建议采用"理论-案例-代码"三段式作答，例如在回答空间索引时，可结合城市POI数据量（如南京主城区百万级点数据）说明R树索引的内存效率优势。

面试环节注重科研潜力评估，典型问题有：1. 如何设计湖泊富营养化时空演变模型（需体现数据源融合，如结合遥感叶绿素a浓度与水质监测站点数据）；2. 面对突发洪涝灾害的GIS应急响应系统架构（需包含数据采集-实时监测-风险评估-决策支持全流程）；3. 跨平台GIS可视化方案（对比WebGL与MapboxGL的技术瓶颈）。某年真题要求用3分钟阐述"基于无人机倾斜摄影的城市地下管网三维重建技术路线"，应重点说明激光点云配准精度控制（如IMU设备校准）、BIM模型生成规则（如管径分类阈值设定）等关键技术点。

英语测试侧重专业文献理解，常考材料涉及《Nature Geoscience》关于GIS与AI融合的最新研究，重点问题包括：1. 空间卷积神经网络在流域水文模拟中的改进策略（需对比传统SWAT模型）；2. 时空图神经网络处理交通流数据的时序维度处理方法。备考时可建立专业术语中英对照表（如"空间自相关"对应"spatial autocorrelation"），并训练文献速读技巧（如重点抓取方法部分的小结段）。

建议构建"三维备考体系"：X轴（知识维度）覆盖GIS原理（周成虎著《地理信息系统导论》）、空间数据库（PostGIS实践）、GIS开发（ArcGIS API for Python）；Y轴（技术维度）强化ArcGIS Pro高级功能（如3D场景构建）、QGIS插件开发（如GDAL工具二次封装）、Python数据处理（如GeoPandas空间计算）；Z轴（应用维度）聚焦长江经济带、长三角生态绿色一体化等区域研究，积累相关数据集（如Landsat时序影像、高精度DEM）。模拟面试需重点演练"5分钟研究计划陈述"（包含技术路线图、创新点标注、可行性分析），某考生曾因未在计划中体现与所内湖泊监测网的衔接而扣分。