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(二)阅读下面两个文本,完成10~12题。(共11分)
【文本一】
盘古气象大模型:超前精准预报天气
①现有的数值天气预报理论,是将多种观测资料包括雷达、卫星等,整合为网格化的温度、气压、湿度、风速等气象变量,再求解基于大气动力学的方程。随着计算机运算速度的不断提升,数值天气预报日趋成熟,不仅预报时长从1天增长至5~7天,预报分辨率也从几百公里降至几公里。如今,盘古气象大模型预报天气更超前、更准确。
②盘古气象大模型研究改进了基于人工智能的数值天气预报方法,训练了一个三维神经网络模型。沿用了自注意力机制的神经网络架构,由编码器和解码器组成。其中高空层和地表层输入变量,经过独立编码后连接起来,使编码器-解码器架构得到输出变量。该神经网络模型具有约6400万个参数。
③与同期某些公司提出的方法相比,本研究通过采用三维神经网络模型,使得模型能够同时考虑多个高空层和地表层的气象要素,以更好地捕捉扩散、对流等气象过程。为了提升该模型的训练和推理效率,本研究还提出地球位置编码和层次化时域聚合技术,收到了缩短推理间隔、减少迭代误差、节省推理时间的多重效果。配备了上述技术的人工智能模型,被团队命名为盘古气象大模型。
④盘古气象大模型在欧洲气象中心第5代陆面再分析数据上训练,选取了1979至2021年的气象数据,并选定其中69个关键气象变量进行研究。盘古气象大模型共有4个不同预测时效的神经网络模型,每个模型需要在192块GPU(图形处理器)上训练16天,单步推理只需要在单个GPU上运行1.4秒。这意味着,盘古气象大模型仅需不到10秒,即可完成全球7天高分辨率数值天气预报,比传统数值方法快了1万倍以上。
⑤盘古气象大模型在2018年全年的欧洲气象中心数据上进行了测试,结果表明,其确定性预报精度超越了欧洲气象中心的集成预报系统。综合各气象要素的测试结果表明,盘古气象大模型将集成预报系统的预报时效增加了约0.6天,而传统数值天气预报的时效每10年才能增加1天。
⑥盘古气象大模型还可以对台风路径进行预报。盘古气象大模型在2018年全球88个命名台风上进行了测试,结果表明,对台风眼位置3天和5天预测的绝对位置,误差比欧洲气象中心高分辨率系统所预测的降低了26%和28%。2023年夏秋季,盘古气象大模型还对多个台风过程进行了实时预报,能提前5天判断出台风玛娃将在中国台湾岛东部海域转向,对中国大陆没有显著影响,也能够在台风苏拉编号之前,判断其将在菲律宾东部海域逆时针绕圈并登陆中国华南沿海。
(选自2024年3月15日《科普时报》。作者:田奇、毕恺峰、谢凌曦)
【文本二】
①盘古气象大模型是基于人工智能方法所构建的一个三维神经网络模型,其主要技术贡献有三点。一是采用了三维神经网络结构,能更好地建模复杂的气象过程。二是采用地球位置编码技术,提升了训练的精度和效率。三是训练具有不同预测时效的多个模型,减少了迭代误差,节约了推理时间。
②盘古气象大模型在某些气象要素的预报精度上超越了传统数值方法,且推理效率提高了上万倍。在全球高分辨率再分析数据上,盘古气象大模型在温度、气压、湿度、风速等重要天气要素上,都取得了更准确的预测结果,将全球最先进的欧洲气象中心集成预报系统的预报时效增加了0.6天
③盘古气象大模型也可用于极端天气预报。在2023年汛期,盘古气象大模型成功预测了玛娃、泰利、杜苏芮、苏拉等影响我国的强台风路径。
(选自2024年3月1日《科技日报》。作者:操秀英)
10. 下列对文本一和文本二的理解和分析,不正确的一项是 (
A. 盘古气象大模型属于三维神经网络模型,能缩短推理间隔、减少迭代误差、节省推理时间。
B. 文本一第④段运用了列数字、作比较的说明方法,说明盘古气象大模型快速高效的特点。
C. 文本二第②段中加点词"左右"表示估计,不能体现说明文语言的准确性,可以删去。
D. 两个文本都说明盘古气象大模型在技术上实现了突破,将会为天气预报带来革命性的进步。
11. 下面是同学们对文本一的结构梳理,你是否认同? 请给出你的意见。(4分)
①/②③/④⑤/⑥
12. 文本二说明了盘古气象大模型预报精度和推理效率高的特点,请在文本一中各找一例佐证它们。(4分)
【文本一】
盘古气象大模型:超前精准预报天气
①现有的数值天气预报理论,是将多种观测资料包括雷达、卫星等,整合为网格化的温度、气压、湿度、风速等气象变量,再求解基于大气动力学的方程。随着计算机运算速度的不断提升,数值天气预报日趋成熟,不仅预报时长从1天增长至5~7天,预报分辨率也从几百公里降至几公里。如今,盘古气象大模型预报天气更超前、更准确。
②盘古气象大模型研究改进了基于人工智能的数值天气预报方法,训练了一个三维神经网络模型。沿用了自注意力机制的神经网络架构,由编码器和解码器组成。其中高空层和地表层输入变量,经过独立编码后连接起来,使编码器-解码器架构得到输出变量。该神经网络模型具有约6400万个参数。
③与同期某些公司提出的方法相比,本研究通过采用三维神经网络模型,使得模型能够同时考虑多个高空层和地表层的气象要素,以更好地捕捉扩散、对流等气象过程。为了提升该模型的训练和推理效率,本研究还提出地球位置编码和层次化时域聚合技术,收到了缩短推理间隔、减少迭代误差、节省推理时间的多重效果。配备了上述技术的人工智能模型,被团队命名为盘古气象大模型。
④盘古气象大模型在欧洲气象中心第5代陆面再分析数据上训练,选取了1979至2021年的气象数据,并选定其中69个关键气象变量进行研究。盘古气象大模型共有4个不同预测时效的神经网络模型,每个模型需要在192块GPU(图形处理器)上训练16天,单步推理只需要在单个GPU上运行1.4秒。这意味着,盘古气象大模型仅需不到10秒,即可完成全球7天高分辨率数值天气预报,比传统数值方法快了1万倍以上。
⑤盘古气象大模型在2018年全年的欧洲气象中心数据上进行了测试,结果表明,其确定性预报精度超越了欧洲气象中心的集成预报系统。综合各气象要素的测试结果表明,盘古气象大模型将集成预报系统的预报时效增加了约0.6天,而传统数值天气预报的时效每10年才能增加1天。
⑥盘古气象大模型还可以对台风路径进行预报。盘古气象大模型在2018年全球88个命名台风上进行了测试,结果表明,对台风眼位置3天和5天预测的绝对位置,误差比欧洲气象中心高分辨率系统所预测的降低了26%和28%。2023年夏秋季,盘古气象大模型还对多个台风过程进行了实时预报,能提前5天判断出台风玛娃将在中国台湾岛东部海域转向,对中国大陆没有显著影响,也能够在台风苏拉编号之前,判断其将在菲律宾东部海域逆时针绕圈并登陆中国华南沿海。
(选自2024年3月15日《科普时报》。作者:田奇、毕恺峰、谢凌曦)
【文本二】
①盘古气象大模型是基于人工智能方法所构建的一个三维神经网络模型,其主要技术贡献有三点。一是采用了三维神经网络结构,能更好地建模复杂的气象过程。二是采用地球位置编码技术,提升了训练的精度和效率。三是训练具有不同预测时效的多个模型,减少了迭代误差,节约了推理时间。
②盘古气象大模型在某些气象要素的预报精度上超越了传统数值方法,且推理效率提高了上万倍。在全球高分辨率再分析数据上,盘古气象大模型在温度、气压、湿度、风速等重要天气要素上,都取得了更准确的预测结果,将全球最先进的欧洲气象中心集成预报系统的预报时效增加了0.6天
左
右
。③盘古气象大模型也可用于极端天气预报。在2023年汛期,盘古气象大模型成功预测了玛娃、泰利、杜苏芮、苏拉等影响我国的强台风路径。
(选自2024年3月1日《科技日报》。作者:操秀英)
10. 下列对文本一和文本二的理解和分析,不正确的一项是 (
C
)(3分)A. 盘古气象大模型属于三维神经网络模型,能缩短推理间隔、减少迭代误差、节省推理时间。
B. 文本一第④段运用了列数字、作比较的说明方法,说明盘古气象大模型快速高效的特点。
C. 文本二第②段中加点词"左右"表示估计,不能体现说明文语言的准确性,可以删去。
D. 两个文本都说明盘古气象大模型在技术上实现了突破,将会为天气预报带来革命性的进步。
11. 下面是同学们对文本一的结构梳理,你是否认同? 请给出你的意见。(4分)
①/②③/④⑤/⑥
12. 文本二说明了盘古气象大模型预报精度和推理效率高的特点,请在文本一中各找一例佐证它们。(4分)
答案
10. C 【解析】“预报时效增加了0.6天左右”中的“左右”表示估计,如果删去,就变成“增加了0.6天”,不符合实际情况。“左右”一词体现了说明文语言的准确性、严密性,不能删去。
11.【示例一】认同。 因为文本一第①段先解释数值天气预报理论,引出“盘古气象大模型预报天气更超前、更准确”的说明对象；第②③段说明盘古气象大模型研究的基本原理；第④⑤段说明盘古气象大模型的运行速度之快、预报精度之高；第⑥段说明盘古气象大模型还可以对台风路径进行精准预报。该梳理正体现了这一写作思路。(此答案得4分)
【示例二】不认同。 因为文本一第①②段先解释数值天气预报理论,引出并介绍盘古气象大模型的原理；第③段说明盘古气象大模型的技术优势；第④段说明盘古气象大模型的运行速度之快；第⑤⑥段先说明盘古气象大模型的预报精度之高,再说明其对台风路径进行的精准预报。该梳理没有体现这一写作思路。(此答案得3分)
12. 预报精度:【示例一】盘古气象大模型在2018年全年的欧洲气象中心数据上进行了测试,结果表明,其确定性预报精度超越了欧洲气象中心的集成预报系统。
【示例二】盘古气象大模型在2018年全球88个命名台风上进行了测试,结果表明,对台风眼位置3天和5天预测的绝对位置,误差比欧洲气象中心高分辨率系统所预测的降低了26%和28%。
推理效率:【示例一】盘古气象大模型仅需不到10秒,即可完成全球7天高分辨率数值天气预报,比传统数值方法快了1万倍以上。
【示例二】盘古气象大模型能提前5天判断出台风玛娃将在中国台湾岛东部海域转向,对中国大陆没有显著影响。
【示例三】盘古气象大模型能够在台风苏拉编号之前,判断其将在菲律宾东部海域逆时针绕圈并登陆中国华南沿海。
11.【示例一】认同。 因为文本一第①段先解释数值天气预报理论,引出“盘古气象大模型预报天气更超前、更准确”的说明对象；第②③段说明盘古气象大模型研究的基本原理；第④⑤段说明盘古气象大模型的运行速度之快、预报精度之高；第⑥段说明盘古气象大模型还可以对台风路径进行精准预报。该梳理正体现了这一写作思路。(此答案得4分)
【示例二】不认同。 因为文本一第①②段先解释数值天气预报理论,引出并介绍盘古气象大模型的原理；第③段说明盘古气象大模型的技术优势；第④段说明盘古气象大模型的运行速度之快；第⑤⑥段先说明盘古气象大模型的预报精度之高,再说明其对台风路径进行的精准预报。该梳理没有体现这一写作思路。(此答案得3分)
12. 预报精度:【示例一】盘古气象大模型在2018年全年的欧洲气象中心数据上进行了测试,结果表明,其确定性预报精度超越了欧洲气象中心的集成预报系统。
【示例二】盘古气象大模型在2018年全球88个命名台风上进行了测试,结果表明,对台风眼位置3天和5天预测的绝对位置,误差比欧洲气象中心高分辨率系统所预测的降低了26%和28%。
推理效率:【示例一】盘古气象大模型仅需不到10秒,即可完成全球7天高分辨率数值天气预报,比传统数值方法快了1万倍以上。
【示例二】盘古气象大模型能提前5天判断出台风玛娃将在中国台湾岛东部海域转向,对中国大陆没有显著影响。
【示例三】盘古气象大模型能够在台风苏拉编号之前,判断其将在菲律宾东部海域逆时针绕圈并登陆中国华南沿海。
解析
【分析】
拿到这道非连续性说明文阅读题，我们可以按题目顺序逐步思考：
1. 做第10题时，先明确题干要求选出理解分析不正确的一项，将每个选项逐一对应原文内容比对，尤其关注说明文语言准确性、说明方法判断这类常设考点，很容易发现C选项的表述和说明文语言的基本特性相悖，直接锁定错误项。
2. 做第11题时，先通读文本一，逐段概括每段的核心内容，梳理全文的行文逻辑：说明文一般遵循“引出说明对象→介绍对象原理/特点→介绍应用优势”的顺序，再对照题干给出的分层方式，判断分层是否符合行文逻辑，无论选择认同还是不认同，只要把每部分对应的内容和逻辑关系表述清楚即可。
3. 做第12题时，先明确需要佐证的两个特点分别是“预报精度高”和“推理效率高”，回到文本一中定向定位两个特点对应的相关表述，筛选出符合要求的原句作为例子即可，注意不要混淆两个特点的对应案例。
【解析】
10. 逐项分析选项：
A选项：对应文本一第②③段内容，盘古气象大模型是三维神经网络模型，搭载的地球位置编码和层次化时域聚合技术可以实现缩短推理间隔、减少迭代误差、节省推理时间的效果，表述正确。
B选项：文本一第④段列出了训练所需GPU数量、训练时长、单步推理时长、预报耗时、和传统方法的速度差等数据，属于列数字的说明方法，将盘古大模型的预报速度和传统数值方法对比，属于作比较的说明方法，共同突出盘古大模型快速高效的特点，表述正确。
C选项：文本二第②段的“左右”是表约数的限定词，说明“预报时效增加0.6天”是测试得到的近似结果，并非绝对精准的数值，符合科研实际情况，恰恰体现了说明文语言准确、严密的特点，不能删去，该选项表述错误。
D选项：两个文本都介绍了盘古气象大模型在人工智能气象预报领域的技术突破，点明它相比传统预报的巨大优势，会给天气预报领域带来革命性的进步，表述正确。
综上本题选C。
11. 本题为开放性分层探究题，两种观点言之成理即可：
若选择认同该分层：可以对应梳理分层逻辑：第①段从现有数值天气预报的发展历程切入，引出说明对象盘古气象大模型，直接点明它预报更超前、更准确的核心特点；第②③段集中介绍盘古气象大模型的神经网络架构、核心创新技术，讲清它的研发原理和设计思路；第④⑤段通过训练参数、测试结果等数据，说明盘古大模型运行速度快、整体预报精度远超传统预报系统的优势；第⑥段单独介绍盘古大模型在台风路径预报场景下的突出表现，分层完全符合文本从引入到原理介绍再到性能、应用说明的行文逻辑。
若选择不认同该分层：可以梳理更合理的分层逻辑：第①段介绍传统数值天气预报的发展现状，第②段介绍盘古气象大模型的基础神经网络架构，这两段共同完成背景铺垫和对象基础属性介绍；第③段单独介绍盘古大模型独有的技术创新点，突出它的技术优势；第④段单独用数据说明盘古大模型的推理运行速度优势；第⑤⑥段从整体气象要素预报、台风路径预报两个维度说明它的预报精度优势，题干给出的分层没有对应这一逻辑，划分不够合理。
12. 从文本一中筛选对应案例即可，两类特点的案例均有多个符合要求的选项，任选其一作答即可。
【答案】
10. C 【解析】“预报时效增加了0.6天左右”中的“左右”表示估计,如果删去,就变成“增加了0.6天”,不符合实际情况。“左右”一词体现了说明文语言的准确性、严密性,不能删去。
11.【示例一】认同。 因为文本一第①段先解释数值天气预报理论,引出“盘古气象大模型预报天气更超前、更准确”的说明对象；第②③段说明盘古气象大模型研究的基本原理；第④⑤段说明盘古气象大模型的运行速度之快、预报精度之高；第⑥段说明盘古气象大模型还可以对台风路径进行精准预报。该梳理正体现了这一写作思路。
【示例二】不认同。 因为文本一第①②段先解释数值天气预报理论,引出并介绍盘古气象大模型的原理；第③段说明盘古气象大模型的技术优势；第④段说明盘古气象大模型的运行速度之快；第⑤⑥段先说明盘古气象大模型的预报精度之高,再说明其对台风路径进行的精准预报。该梳理没有体现这一写作思路。
12. 预报精度:【示例一】盘古气象大模型在2018年全年的欧洲气象中心数据上进行了测试,结果表明,其确定性预报精度超越了欧洲气象中心的集成预报系统。
【示例二】盘古气象大模型在2018年全球88个命名台风上进行了测试,结果表明,对台风眼位置3天和5天预测的绝对位置,误差比欧洲气象中心高分辨率系统所预测的降低了26%和28%。
推理效率:【示例一】盘古气象大模型仅需不到10秒,即可完成全球7天高分辨率数值天气预报,比传统数值方法快了1万倍以上。
【示例二】盘古气象大模型能提前5天判断出台风玛娃将在中国台湾岛东部海域转向,对中国大陆没有显著影响。
【示例三】盘古气象大模型能够在台风苏拉编号之前,判断其将在菲律宾东部海域逆时针绕圈并登陆中国华南沿海。
【知识点】
说明文语言准确性，说明方法辨析，文本信息筛选整合
【点评】
本题选材贴合前沿科技热点，兼顾科普性与考点适配性，既考察学生对说明文基础知识点的掌握程度，又通过开放型的结构梳理题，引导学生主动梳理说明文本的行文逻辑，避免死记硬背知识点，能够有效区分学生的文本理解能力，难度设置梯度合理。
【难度系数】
0.6
拿到这道非连续性说明文阅读题，我们可以按题目顺序逐步思考：
1. 做第10题时，先明确题干要求选出理解分析不正确的一项，将每个选项逐一对应原文内容比对，尤其关注说明文语言准确性、说明方法判断这类常设考点，很容易发现C选项的表述和说明文语言的基本特性相悖，直接锁定错误项。
2. 做第11题时，先通读文本一，逐段概括每段的核心内容，梳理全文的行文逻辑：说明文一般遵循“引出说明对象→介绍对象原理/特点→介绍应用优势”的顺序，再对照题干给出的分层方式，判断分层是否符合行文逻辑，无论选择认同还是不认同，只要把每部分对应的内容和逻辑关系表述清楚即可。
3. 做第12题时，先明确需要佐证的两个特点分别是“预报精度高”和“推理效率高”，回到文本一中定向定位两个特点对应的相关表述，筛选出符合要求的原句作为例子即可，注意不要混淆两个特点的对应案例。
【解析】
10. 逐项分析选项：
A选项：对应文本一第②③段内容，盘古气象大模型是三维神经网络模型，搭载的地球位置编码和层次化时域聚合技术可以实现缩短推理间隔、减少迭代误差、节省推理时间的效果，表述正确。
B选项：文本一第④段列出了训练所需GPU数量、训练时长、单步推理时长、预报耗时、和传统方法的速度差等数据，属于列数字的说明方法，将盘古大模型的预报速度和传统数值方法对比，属于作比较的说明方法，共同突出盘古大模型快速高效的特点，表述正确。
C选项：文本二第②段的“左右”是表约数的限定词，说明“预报时效增加0.6天”是测试得到的近似结果，并非绝对精准的数值，符合科研实际情况，恰恰体现了说明文语言准确、严密的特点，不能删去，该选项表述错误。
D选项：两个文本都介绍了盘古气象大模型在人工智能气象预报领域的技术突破，点明它相比传统预报的巨大优势，会给天气预报领域带来革命性的进步，表述正确。
综上本题选C。
11. 本题为开放性分层探究题，两种观点言之成理即可：
若选择认同该分层：可以对应梳理分层逻辑：第①段从现有数值天气预报的发展历程切入，引出说明对象盘古气象大模型，直接点明它预报更超前、更准确的核心特点；第②③段集中介绍盘古气象大模型的神经网络架构、核心创新技术，讲清它的研发原理和设计思路；第④⑤段通过训练参数、测试结果等数据，说明盘古大模型运行速度快、整体预报精度远超传统预报系统的优势；第⑥段单独介绍盘古大模型在台风路径预报场景下的突出表现，分层完全符合文本从引入到原理介绍再到性能、应用说明的行文逻辑。
若选择不认同该分层：可以梳理更合理的分层逻辑：第①段介绍传统数值天气预报的发展现状，第②段介绍盘古气象大模型的基础神经网络架构，这两段共同完成背景铺垫和对象基础属性介绍；第③段单独介绍盘古大模型独有的技术创新点，突出它的技术优势；第④段单独用数据说明盘古大模型的推理运行速度优势；第⑤⑥段从整体气象要素预报、台风路径预报两个维度说明它的预报精度优势，题干给出的分层没有对应这一逻辑，划分不够合理。
12. 从文本一中筛选对应案例即可，两类特点的案例均有多个符合要求的选项，任选其一作答即可。
【答案】
10. C 【解析】“预报时效增加了0.6天左右”中的“左右”表示估计,如果删去,就变成“增加了0.6天”,不符合实际情况。“左右”一词体现了说明文语言的准确性、严密性,不能删去。
11.【示例一】认同。 因为文本一第①段先解释数值天气预报理论,引出“盘古气象大模型预报天气更超前、更准确”的说明对象；第②③段说明盘古气象大模型研究的基本原理；第④⑤段说明盘古气象大模型的运行速度之快、预报精度之高；第⑥段说明盘古气象大模型还可以对台风路径进行精准预报。该梳理正体现了这一写作思路。
【示例二】不认同。 因为文本一第①②段先解释数值天气预报理论,引出并介绍盘古气象大模型的原理；第③段说明盘古气象大模型的技术优势；第④段说明盘古气象大模型的运行速度之快；第⑤⑥段先说明盘古气象大模型的预报精度之高,再说明其对台风路径进行的精准预报。该梳理没有体现这一写作思路。
12. 预报精度:【示例一】盘古气象大模型在2018年全年的欧洲气象中心数据上进行了测试,结果表明,其确定性预报精度超越了欧洲气象中心的集成预报系统。
【示例二】盘古气象大模型在2018年全球88个命名台风上进行了测试,结果表明,对台风眼位置3天和5天预测的绝对位置,误差比欧洲气象中心高分辨率系统所预测的降低了26%和28%。
推理效率:【示例一】盘古气象大模型仅需不到10秒,即可完成全球7天高分辨率数值天气预报,比传统数值方法快了1万倍以上。
【示例二】盘古气象大模型能提前5天判断出台风玛娃将在中国台湾岛东部海域转向,对中国大陆没有显著影响。
【示例三】盘古气象大模型能够在台风苏拉编号之前,判断其将在菲律宾东部海域逆时针绕圈并登陆中国华南沿海。
【知识点】
说明文语言准确性，说明方法辨析，文本信息筛选整合
【点评】
本题选材贴合前沿科技热点，兼顾科普性与考点适配性，既考察学生对说明文基础知识点的掌握程度，又通过开放型的结构梳理题，引导学生主动梳理说明文本的行文逻辑，避免死记硬背知识点，能够有效区分学生的文本理解能力，难度设置梯度合理。
【难度系数】
0.6
