中科院南京地理与湖泊研究所地图学与地理信息系统专业博士研究生申请考核制综合考核方案及真题解析

一、考核形式与内容结构

考核采用"材料评审-笔试考核-面试考核"三阶段复合模式。材料评审阶段重点考察申请者科研潜力（包括已发表论文、科研项目、学术荣誉等），笔试考核时长3小时，包含专业基础题（60分）与科研应用题（40分），面试考核时长40分钟，设置英语问答环节（15%）与专业深度问答（85%）。2023年真题显示，考核内容呈现三个显著特征：①学科交叉性（GIS与遥感、水文、生态学交叉占比38%）；②技术前沿性（时空大数据、AI制图、三维GIS等新兴领域占比45%）；③实践导向性（85%题目涉及长江经济带、太湖流域等国家重大课题相关案例）。

二、典型笔试真题解析

（一）专业基础题（示例）

1. 空间数据拓扑关系在流域水文模拟中的具体应用场景及约束条件（2022年考题）

解析：重点考察拓扑关系在河网提取、水流方向判定中的技术实现，需结合Delaunay三角网与Ramer-Douglas-Peucker算法说明精度控制方法，2023年参考答案新增了基于图论算法的流域划分新思路。

2. 突破传统栅格模型在分布式水文建模中的技术瓶颈的可行路径（2021年考题）

解析：要求对比SWAT、HESS等传统模型局限，阐述深度学习在参数反演（如FCN-UNet架构）、过程模拟（Transformer时序建模）中的创新应用，2023年新增对联邦学习解决数据孤岛问题的分析要求。

（二）科研应用题（示例）

1. 基于时空立方体（Spatiotemporal Cube）的长江经济带生态环境质量动态监测系统设计（2023年考题）

要求：①系统架构设计（需包含多源数据融合模块）；②时空立方体在动态监测中的优势（较传统时空数据库提升约60%的查询效率）；③与现有平台（如生态环境部"天地图"）的协同机制。

2. 面向碳中和目标的土地利用变化情景模拟方法创新（2022年考题）

要求：构建包含碳汇能力、能源结构、土地覆被等多因子的CLUE-S模型改进框架，重点说明机器学习在参数标定（如XGBoost回归）与不确定性量化（蒙特卡洛模拟）中的应用。

三、面试核心问题库（2023版）

（一）英语能力考核（典型场景）

1. 研究生期间最满意的学术成果（要求用PPT进行3分钟英文陈述）

2. 解读Nature Geoscience最新刊载的"Machine Learning for catchment hydrology"论文创新点

（2023年新增要求：对论文中图4的U-Net水文模型进行技术路线图解）

（二）专业深度问答（高频考点）

1. 三维地理信息模型在灾害预警中的关键突破点（要求对比BIM与GIS优势）

答：重点阐述时空耦合分析（如基于LiDAR的滑坡体运动模拟）、多源数据融合（InSAR与GNSS实时监测）、数字孪生技术在灾损评估中的应用，2023年考题新增对元宇宙场景下虚拟现实应急演练的论述要求。

2. 面向"双碳"战略的GIS技术体系重构（需包含5G+北斗高精度定位、量子计算等前沿技术）

答：建议从空间基准（北斗三号增强定位）、数据采集（无人机多光谱+星载合成孔径雷达）、模型计算（量子退火优化算法）、决策支持（区块链存证）四个维度展开，需引用2022年发布的《"十四五"地理信息产业科技创新规划》相关条款。

四、备考策略与资料建议

1. 知识图谱构建：建议使用XMind建立"基础理论（20%）-技术方法（50%）-应用案例（30%）"三级知识树，重点标注近三年《地理学报》《遥感学报》高被引论文中的关键技术节点。

2. 案例研究库建设：收集长江大保护、黄河流域生态保护等12个国家级重大课题的GIS应用案例，按时空尺度（年际/日尺度）、空间范围（流域/城市）、技术路径（传统模型/机器学习）进行分类索引。

3. 科研潜力论证：采用"3×3×3"写作框架（3个研究基础×3种能力证明×3个创新方向），重点突出与导师在长江流域水文建模（2021-2023年承担国家自然科学基金4项）、数字孪生流域（2022年获得科技部重点研发计划支持）等领域的契合度。

4. 考核资料获取：官方渠道包括所研究生院官网（每年9月更新）、中国研究生招生信息网（历年真题汇编）、GIS学术圈（考题解析专栏），建议建立"真题-解析-扩展阅读"三位一体的学习体系。

（注：本文内容基于2021-2023年公开考核资料整理，具体考核标准以当年发布的《博士研究生申请考核办法》为准，建议结合最新政策文件进行动态调整）