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注意事项：1.答题前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。2.回答选择题时，选出每小题答案后，用铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑。如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。回答非选择题时，将答案写在答题卡上。3.考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。4.本试卷共 8 页，满分 150 分，考试时长 150 分钟。一、阅读题（73 分）（一）阅读Ⅰ（本题共 5 小题，20 分）阅读下面的文字，完成小题。材料一：人工智能气候预测：全球合作的新契机与挑战近年来，人工智能技术在气候科学领域取得了突破性进展。通过深度神经网络学习近百年的历史气象数据、海洋温度记录、卫星遥感影像等多元信息，新一代 AI 气候模型能够以传统数值模型数倍的精度和速度，预测极端天气事件的强度、路径和发生概率。英国深度思维公司开发的“GraphCast”全球天气预报系统，能够在几分钟内完成未来十天的天气预报，准确率超过欧洲中期天气预报中心的最优模型。在具体应用层面，谷歌的“洪水预测系统”已覆盖全球数十个国家和地区，通过在河流沿岸部署传感器并结合AI 分析，提前多达 72 小时向相关区域民众发送洪水预警信息，为避险疏散和财产转移赢得了关键窗口期。然而，将 AI 气候预测技术在全球范围内推广普及，仍面临结构性难题。首当其冲的是“数据鸿沟”问题。高质量、长时序的气候数据多来源于北美、欧洲等发达地区密集的地面观测站、气象雷达和海洋浮标网络。相比之下，非洲撒赫勒地区、南亚三角洲地带等气候脆弱区域，由于监测设施不足，历史数据存在大量缺失和空白。这导致在这些最需要精准预测的地区，AI 模型的性能会出现显著衰减。这种因数据资源不均导致的技术效能落差，本质上构成了一种新的全球不平等——最需要技术庇护的人群，反而因基础设施的落后而被排除在技术红利之外。其次是算力资源的全球分配失衡。训练一个如“GraphCast”级别的气候 AI 模型，需要调用数千块高性能 GPU 连续运算数周，其电力消耗和硬件成本高达数百万美元，这远超大多数发展中国家的科研预算承受能力。若不加以干预，这种算力壁垒可能进一步固化发达国家在气候科学研究乃至相关政策话语权上的垄断地位。面对这一困境，国际科学理事会与世界气象组织联合倡议，筹建全球性的“气候 AI 数据与算力共享平台”。该平台旨在整合各国的气象观测数据、卫星遥感资料和计算资源，通过建立统一的数据标准和安全协议，向全球研究机构，特别是发展中国家的科研团队开放。然而，这一构想的实施远比技术本身复杂。它触及国家数据主权、商业机密、军事敏感信息等核心利益，要求各国，尤其是数据富集和技术领先