2025年大學(xué)《地球信息科學(xué)與技術(shù)》專業(yè)題庫——地球信息科學(xué)與氣象預(yù)測的關(guān)系考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述遙感技術(shù)在氣象監(jiān)測中獲取大氣水汽含量的主要方法和原理。2.闡述地理信息系統(tǒng)（GIS）在氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估與管理中的應(yīng)用價值。3.地球信息科學(xué)數(shù)據(jù)在支持?jǐn)?shù)值天氣預(yù)報(bào)（NWP）方面能夠提供哪些關(guān)鍵信息輸入？4.解釋大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在提升氣象預(yù)測精度和時效性方面的作用機(jī)制。二、論述題（每題10分，共30分）5.結(jié)合具體氣象現(xiàn)象（如臺風(fēng)、寒潮或極端降水），論述地球信息科學(xué)數(shù)據(jù)的多源融合分析方法如何有助于提高該現(xiàn)象預(yù)測的準(zhǔn)確性和提前量。6.分析地理信息系統(tǒng)與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型集成應(yīng)用的優(yōu)勢，并指出在集成過程中可能遇到的技術(shù)挑戰(zhàn)及相應(yīng)的解決方案。7.探討地球信息科學(xué)在提供精細(xì)化氣象服務(wù)（如農(nóng)業(yè)氣象、交通氣象、城市氣象）方面的應(yīng)用潛力，并舉例說明。三、案例分析題（每題15分，共30分）8.某地區(qū)頻繁遭受短時強(qiáng)降水天氣，導(dǎo)致城市內(nèi)澇。假設(shè)你擁有該地區(qū)的長時間序列遙感影像（光學(xué)、雷達(dá)）、高程數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)和氣象站觀測數(shù)據(jù)，請?jiān)O(shè)計(jì)一個利用地球信息科學(xué)技術(shù)分析該地區(qū)短時強(qiáng)降水發(fā)生頻率、強(qiáng)度空間分布特征及其與下墊面因素關(guān)系的分析流程。9.隨著氣候變化，極端天氣事件頻發(fā)，對精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)提出了更高要求。請論述如何利用多源地球信息科學(xué)數(shù)據(jù)（例如衛(wèi)星遙感、地面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)、氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)等）來改進(jìn)現(xiàn)有的氣象預(yù)測系統(tǒng)，以提高對極端天氣事件（如暴雨、高溫、干旱）預(yù)警的能力，并說明數(shù)據(jù)融合和分析的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。試卷答案一、簡答題1.答案:主要方法包括：①微波輻射計(jì)測量大氣發(fā)射或散射的微波輻射，根據(jù)輻射強(qiáng)度反演水汽含量；②氣象雷達(dá)（特別是雙偏振雷達(dá)）通過分析回波參數(shù)（如Z-P關(guān)系、比差相位等）反演含水量和液態(tài)水含量；③利用紅外光譜儀或可見光/近紅外光譜儀測量特定大氣吸收特征線（如水汽吸收線）的強(qiáng)度，反演水汽含量。解析思路:遙感獲取大氣水汽的核心在于利用不同波段的電磁波與大氣水汽分子相互作用的物理原理（吸收、發(fā)射、散射），通過傳感器接收到的信號強(qiáng)度或特征來推算水汽的含量、分布和垂直結(jié)構(gòu)。需要掌握不同遙感儀器的工作原理和反演算法。2.答案:GIS通過其空間數(shù)據(jù)管理、疊加分析、緩沖區(qū)分析、網(wǎng)絡(luò)分析等功能，能夠有效整合氣象數(shù)據(jù)（如降雨量、風(fēng)速、氣溫等）和地理信息數(shù)據(jù)（如地形、土地利用、河流網(wǎng)絡(luò)、人口分布等），實(shí)現(xiàn)：①氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，識別易災(zāi)區(qū)域；②災(zāi)害影響評估，模擬災(zāi)害影響范圍和強(qiáng)度；③災(zāi)害預(yù)警信息發(fā)布，將預(yù)警信息可視化并精準(zhǔn)推送給受影響區(qū)域；④災(zāi)后評估與恢復(fù)規(guī)劃，分析災(zāi)害損失并進(jìn)行空間規(guī)劃。解析思路:GIS的核心是空間信息處理。在氣象災(zāi)害應(yīng)用中，關(guān)鍵在于利用GIS的空間分析能力，將描述災(zāi)害成因的氣象數(shù)據(jù)和描述災(zāi)害承災(zāi)體的地理數(shù)據(jù)結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)從風(fēng)險(xiǎn)評估到預(yù)警發(fā)布再到災(zāi)后規(guī)劃的全過程管理。3.答案:地球信息科學(xué)數(shù)據(jù)能為NWP提供：①高分辨率、大范圍的地表參數(shù)化數(shù)據(jù)，如地表溫度、土壤濕度、葉面積指數(shù)、地表反照率、海表溫度等，這些是NWP模式中地表過程模塊（如蒸散發(fā)、感熱/潛熱交換）的關(guān)鍵輸入；②實(shí)時的氣象觀測數(shù)據(jù)（通過地面氣象站網(wǎng)、雷達(dá)、衛(wèi)星等獲?。?，用于初始化NWP模式，修正模式誤差；③地形數(shù)據(jù)（數(shù)字高程模型DEM），用于計(jì)算坡度、坡向、地形的摩擦力效應(yīng)等；④大氣成分?jǐn)?shù)據(jù)（如溫室氣體濃度），用于模式模擬長期氣候變化或特定大氣現(xiàn)象。解析思路:NWP模式是集成的物理數(shù)學(xué)模型，但其精度高度依賴于輸入初始條件和邊界條件的準(zhǔn)確性。地球信息科學(xué)通過遙感、GIS等技術(shù)，能夠高效、精確地獲取NWP所需的各種時空動態(tài)或靜態(tài)地表和大氣參數(shù)，是彌補(bǔ)地面觀測稀疏性、提高模式初始場質(zhì)量和邊界條件準(zhǔn)確性的重要手段。4.答案:大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠處理氣象領(lǐng)域產(chǎn)生海量、高維、復(fù)雜的觀測數(shù)據(jù)和模式輸出數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法發(fā)現(xiàn)隱藏的氣象規(guī)律和關(guān)聯(lián)性。人工智能技術(shù)（特別是深度學(xué)習(xí)）能夠構(gòu)建更復(fù)雜的非線性氣象模型，替代部分傳統(tǒng)物理參數(shù)化方案，或用于模式降尺度（將粗網(wǎng)格模式結(jié)果轉(zhuǎn)化為精細(xì)尺度預(yù)測）、極端事件識別與預(yù)測、天氣型分類等。這些技術(shù)有助于提高預(yù)報(bào)模式的擬合能力、預(yù)測技巧和自動化水平，提升對復(fù)雜天氣和非線性現(xiàn)象的預(yù)測能力。解析思路:傳統(tǒng)氣象預(yù)報(bào)主要依賴基于物理方程的數(shù)值模式。大數(shù)據(jù)和AI的優(yōu)勢在于能夠從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，尤其擅長處理傳統(tǒng)模式難以完全描述的復(fù)雜非線性關(guān)系和模式不確定性，從而在特定方面（如短期預(yù)報(bào)、災(zāi)害預(yù)警、數(shù)據(jù)同化、降尺度）提升預(yù)報(bào)性能。二、論述題5.答案:以臺風(fēng)為例，地球信息科學(xué)數(shù)據(jù)的多源融合分析有助于提高臺風(fēng)預(yù)測的準(zhǔn)確性：①融合多源遙感數(shù)據(jù)（衛(wèi)星云圖、雷達(dá)回波、風(fēng)場數(shù)據(jù)）可更準(zhǔn)確地追蹤臺風(fēng)路徑、估算臺風(fēng)強(qiáng)度（如通過云頂亮溫、雷達(dá)反射率因子、多普勒速度等參數(shù)結(jié)合算法）、識別臺風(fēng)結(jié)構(gòu)變化（如眼壁結(jié)構(gòu)、環(huán)狀云特征）；②融合GIS數(shù)據(jù)（如海溫場、地形、海岸線、人口分布、重要基礎(chǔ)設(shè)施分布）可分析臺風(fēng)生成、發(fā)展、移動的環(huán)境背景，評估臺風(fēng)不同登陸點(diǎn)或影響區(qū)域的潛在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)；③利用多源數(shù)據(jù)（遙感、地面觀測、模式數(shù)據(jù)）進(jìn)行時空插值和融合，可構(gòu)建高分辨率、長時序的氣象要素場，為更精細(xì)的數(shù)值預(yù)報(bào)模式提供更優(yōu)的初始場和邊界條件；④結(jié)合大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，對融合后的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)分析，可識別臺風(fēng)演變的新規(guī)律，提高路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)的技巧。通過多源數(shù)據(jù)的融合，可以優(yōu)勢互補(bǔ)，彌補(bǔ)單一數(shù)據(jù)源的不足，提供更全面、準(zhǔn)確、及時的臺風(fēng)信息，從而提升臺風(fēng)預(yù)測的準(zhǔn)確性和提前量。解析思路:論述題要求深入分析。關(guān)鍵在于說明多種數(shù)據(jù)源（遙感、GIS、地面觀測等）各自在臺風(fēng)預(yù)測中能提供什么信息，以及如何通過“融合”（結(jié)合、分析、處理）這些信息，克服單一信息的局限性，最終達(dá)到提升預(yù)測效果（準(zhǔn)確性、提前量）的目的。需要結(jié)合具體應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行闡述。6.答案:GIS與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型集成的優(yōu)勢在于：①實(shí)現(xiàn)氣象信息的高精度空間可視化：將NWP輸出的格點(diǎn)化氣象要素（溫度、濕度、風(fēng)速、降水等）轉(zhuǎn)化為GIS兼容的矢量或柵格數(shù)據(jù)，在地圖上直觀展示其空間分布特征，便于分析和理解；②支持精細(xì)化氣象應(yīng)用：利用GIS的空間分析功能（如疊加、緩沖、網(wǎng)絡(luò)分析），將NWP的預(yù)報(bào)結(jié)果與地理信息（如人口、交通、農(nóng)業(yè)區(qū)、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)）結(jié)合，進(jìn)行精細(xì)化風(fēng)險(xiǎn)評估、資源調(diào)配、應(yīng)急響應(yīng)等；③輔助模式調(diào)試與驗(yàn)證：利用GIS處理和分析地面觀測數(shù)據(jù)，生成NWP模式的網(wǎng)格化初始場和邊界條件，并通過GIS的可視化功能對比分析模式預(yù)報(bào)與實(shí)況，輔助模式調(diào)試和驗(yàn)證；④支持多尺度氣象模擬：GIS可用于構(gòu)建復(fù)雜下墊面參數(shù)化方案，或?qū)⒋蟪叨饶Ｊ浇Y(jié)果進(jìn)行區(qū)域化訂正，生成小尺度的精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品。集成過程中可能遇到的技術(shù)挑戰(zhàn)包括：①數(shù)據(jù)格式與投影轉(zhuǎn)換的兼容性問題；②NWP輸出數(shù)據(jù)分辨率與GIS數(shù)據(jù)分辨率匹配問題；③模式物理參數(shù)化方案與GIS下墊面數(shù)據(jù)的結(jié)合問題；④計(jì)算效率問題。解決方案可能涉及開發(fā)數(shù)據(jù)接口、采用柵格計(jì)算引擎、建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換流程、優(yōu)化算法等。解析思路:論述集成優(yōu)勢時，要突出GIS在空間管理、可視化、分析方面的獨(dú)特能力如何與NWP的預(yù)測能力相結(jié)合，產(chǎn)生1+1>2的效果。分析挑戰(zhàn)時，要指出集成過程中可能遇到的具體技術(shù)障礙，并提出相應(yīng)的解決思路或技術(shù)手段。7.答案:地球信息科學(xué)在提供精細(xì)化氣象服務(wù)方面具有巨大潛力：①農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)：通過融合遙感（作物長勢、葉面積指數(shù)、水分脅迫）、GIS（土壤類型、地形、種植區(qū)）、氣象數(shù)據(jù)（溫度、降水、光照），可實(shí)現(xiàn)對作物生長狀態(tài)、病蟲害風(fēng)險(xiǎn)、需水量的精準(zhǔn)監(jiān)測和預(yù)測，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供決策支持（如灌溉、施肥、病蟲害防治）；②交通氣象服務(wù)：利用GIS分析氣象條件（如霧、雨、雪、大風(fēng)）與道路、鐵路、機(jī)場等交通線路的空間關(guān)系，結(jié)合遙感監(jiān)測（如霧的遙感探測），提供精準(zhǔn)的交通氣象預(yù)警和影響評估，保障交通安全；③城市氣象服務(wù)：整合遙感（城市熱島效應(yīng)、降水分布）、GIS（建筑物分布、土地利用、通風(fēng)廊道）、氣象數(shù)據(jù)，可進(jìn)行城市精細(xì)化氣象預(yù)報(bào)（如降水落區(qū)、風(fēng)速風(fēng)向）、熱島效應(yīng)模擬與緩解規(guī)劃、城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)模擬等，提升城市運(yùn)行效率和居民生活質(zhì)量。解析思路:論述應(yīng)用潛力時，要結(jié)合具體的服務(wù)領(lǐng)域（農(nóng)業(yè)、交通、城市），說明地球信息科學(xué)的技術(shù)（遙感、GIS、數(shù)據(jù)融合等）如何能夠提供更精細(xì)、更動態(tài)、更具針對性的氣象信息，從而滿足這些領(lǐng)域?qū)?xì)化氣象服務(wù)的需求，并帶來實(shí)際效益。三、案例分析題8.答案:分析流程設(shè)計(jì)如下：①數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理：收集研究區(qū)域長時間序列的遙感影像（光學(xué)、雷達(dá)）、高程數(shù)據(jù)（DEM）、土地利用數(shù)據(jù)及氣象站降水、溫度等觀測數(shù)據(jù)。對遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正、圖像融合等預(yù)處理；對DEM進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和重采樣；對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制。②數(shù)據(jù)融合與時空特征提?。豪肎IS平臺，將不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，構(gòu)建統(tǒng)一的空間數(shù)據(jù)庫。提取研究區(qū)域的高程、土地利用類型、距離河流/湖泊距離等下墊面因子圖層。利用多時相遙感影像，計(jì)算區(qū)域平均地表溫度、歸一化植被指數(shù)（NDVI）等時序指標(biāo)，分析其變化趨勢。利用雷達(dá)數(shù)據(jù)或融合多源降水?dāng)?shù)據(jù)，分析短時強(qiáng)降水事件的時空分布特征。③空間分析：在GIS中，利用疊加分析，計(jì)算不同土地利用類型、不同高程區(qū)域、不同距離水體的短時強(qiáng)降水發(fā)生頻率和強(qiáng)度的空間差異。利用空間統(tǒng)計(jì)方法（如核密度估計(jì)、空間自相關(guān)分析），研究降水空間分布的聚集性特征。利用地形分析功能（如坡度、坡向），分析地形因子與降水分布的關(guān)系。④結(jié)果可視化與制圖：將分析得到的降水頻率、強(qiáng)度空間分布圖，以及與下墊面因素的相關(guān)性圖，利用GIS制圖功能進(jìn)行可視化表達(dá)，制作專題地圖集。⑤綜合評價與報(bào)告：根據(jù)分析結(jié)果，評估不同下墊面因素對短時強(qiáng)降水的影響程度，總結(jié)該地區(qū)短時強(qiáng)降水的主要空間分布規(guī)律及其與下墊面的關(guān)系，為城市內(nèi)澇防治提供決策依據(jù)。解析思路:案例分析題要求提出完整的解決方案。關(guān)鍵在于按照數(shù)據(jù)、分析、結(jié)果的邏輯鏈條，結(jié)合題目要求的地球信息科學(xué)技術(shù)（遙感、GIS數(shù)據(jù)處理、空間分析），一步步闡述如何利用給定的數(shù)據(jù)集來回答案例中提出的問題（分析降水特征及其與下墊面的關(guān)系）。需要體現(xiàn)出GIS在數(shù)據(jù)管理、空間處理、統(tǒng)計(jì)分析、可視化等方面的綜合應(yīng)用能力。9.答案:利用地球信息科學(xué)數(shù)據(jù)改進(jìn)極端天氣預(yù)警能力的方法與關(guān)鍵環(huán)節(jié)：①構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合平臺：整合衛(wèi)星遙感（云圖、輻射收支）、地面自動氣象站網(wǎng)（溫度、濕度、氣壓、降水）、氣象雷達(dá)（降水估測、風(fēng)場探測）、氣象浮標(biāo)/探空（海洋/高空數(shù)據(jù)）等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享與管理平臺。②發(fā)展數(shù)據(jù)融合與同化技術(shù)：利用GIS進(jìn)行多源數(shù)據(jù)的時空配準(zhǔn)與融合，生成高分辨率、高密度的氣象要素場。研究數(shù)據(jù)同化技術(shù)（如集合卡爾曼濾波），將融合后的觀測數(shù)據(jù)融入數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型，提高模式初始場的準(zhǔn)確性。③應(yīng)用人工智能進(jìn)行模式改進(jìn)與預(yù)警：利用深度學(xué)習(xí)等方法，分析海量歷史氣象數(shù)據(jù)，識別極端天氣事件的典型模式和發(fā)展規(guī)律，用于改進(jìn)傳統(tǒng)NWP模式的物理參數(shù)化方案（如云微物理方案、陸面過程方案），或直接構(gòu)建基于AI的極端天氣預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)更快的預(yù)警響應(yīng)。④發(fā)展高分辨率與精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)：利用融合后的數(shù)據(jù)，驅(qū)動高分辨率（區(qū)域或城市尺度）數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式，生成更精細(xì)的預(yù)報(bào)產(chǎn)品。結(jié)合GIS，進(jìn)行氣象要素的時空插值與擴(kuò)散模擬，預(yù)測極端天氣事件在局部區(qū)域的影響強(qiáng)度和落區(qū)。⑤建立可視化預(yù)警發(fā)布系統(tǒng)：將AI預(yù)警模型和NWP預(yù)報(bào)結(jié)果，通過GIS平臺進(jìn)行空間化處理和可視化表達(dá)，生成包含預(yù)警區(qū)域、影響強(qiáng)度、影響時間等信息的動態(tài)預(yù)警地圖或產(chǎn)