2025年大學《數(shù)據(jù)計算及應用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)計算在環(huán)境監(jiān)測中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述數(shù)據(jù)計算在環(huán)境監(jiān)測中的主要作用和意義。請至少列舉三個關鍵方面，并分別簡要說明。二、環(huán)境監(jiān)測中常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題有哪些？請列舉四種，并分別簡述一種可能的處理方法。三、假設我們獲得了某城市一年內(nèi)每小時測量的PM2.5濃度數(shù)據(jù)。請簡述你會如何使用Python的Pandas庫進行數(shù)據(jù)導入和初步探索性分析（EDA）。需要說明至少三個具體的分析步驟及其目的。四、在處理空間環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)（例如，不同地點的污染物濃度）時，數(shù)據(jù)標準化/歸一化處理通常很有必要。請解釋為什么需要進行數(shù)據(jù)標準化，并簡要說明一種常用的標準化方法及其原理。五、描述一種適用于分析環(huán)境監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)（如月均氣溫、年降雨量）的趨勢分析方法。請說明該方法的基本思想，并簡述其局限性。六、簡要介紹機器學習中的監(jiān)督學習在環(huán)境監(jiān)測中可以解決哪些類型的問題。請分別舉例說明，并簡述解決這些問題時通常需要用到哪種類型的模型。七、某研究者聲稱通過一個機器學習模型成功預測了某河流未來一周的濁度值。請問在評估該模型預測性能時，通常會考慮哪些關鍵指標？并解釋選擇其中一個指標的理由。八、在進行環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的可視化時，繪制散點圖、折線圖和熱力圖各自適用于展示哪些類型的信息？請分別簡要說明。九、設想一個場景：你需要監(jiān)測一個區(qū)域內(nèi)空氣中的多種污染物（如PM2.5,O3,NO2）濃度。請簡述你會如何設計一個初步的數(shù)據(jù)采集方案，需要考慮至少三個關鍵要素。十、假設你需要對比分析兩種不同的數(shù)據(jù)插補方法（如均值插補和K-最近鄰插補）在處理環(huán)境監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)缺失值時的效果。請設計一個簡要的實驗方案，說明你需要做什么以及如何評估結果。試卷答案一、數(shù)據(jù)計算在環(huán)境監(jiān)測中的主要作用和意義體現(xiàn)在：1.高效海量數(shù)據(jù)處理：能夠處理和分析來自各種傳感器、監(jiān)測站、衛(wèi)星等來源的海量、高維度的環(huán)境數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律。2.精準污染溯源與評估：通過計算模型分析污染物擴散路徑、來源貢獻，評估污染程度和環(huán)境影響，為環(huán)境管理和決策提供科學依據(jù)。3.智能預測與預警：利用歷史數(shù)據(jù)和計算模型預測未來環(huán)境狀況（如空氣質(zhì)量、洪水風險），建立智能預警系統(tǒng)，提前應對環(huán)境風險。二、環(huán)境監(jiān)測中常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題及其處理方法：1.缺失數(shù)據(jù)：處理方法如刪除含有缺失值的記錄（若缺失不多）、均值/中位數(shù)/眾數(shù)插補、使用模型（如K-最近鄰）預測插補。2.噪聲數(shù)據(jù)：處理方法如平滑技術（如移動平均、中值濾波）、基于統(tǒng)計的方法（如剔除離群點）。3.數(shù)據(jù)不一致：處理方法如數(shù)據(jù)標準化、格式統(tǒng)一轉換、建立數(shù)據(jù)字典確保術語一致。4.數(shù)據(jù)冗余：處理方法如數(shù)據(jù)去重、識別并刪除冗余屬性。三、使用Python的Pandas庫進行PM2.5數(shù)據(jù)導入和初步EDA的步驟：1.導入數(shù)據(jù)：使用`pandas.read_csv('file_path.csv')`或`pandas.read_excel()`等函數(shù)根據(jù)文件格式導入數(shù)據(jù)。需注意文件路徑、分隔符、編碼等參數(shù)。2.初步查看：使用`DataFrame.head()`查看前幾行數(shù)據(jù)，了解數(shù)據(jù)結構和內(nèi)容；使用`DataF()`獲取數(shù)據(jù)概覽（行數(shù)、列名、數(shù)據(jù)類型、非空值數(shù)量）；使用`DataFrame.describe()`生成數(shù)值列的統(tǒng)計描述（均值、標準差、分位數(shù)等）。3.探索性分析：*時間趨勢：使用`DataFrame.plot(x='time_column',y='pm25_column')`繪制PM2.5隨時間變化的折線圖，觀察整體趨勢和周期性。*分布特征：繪制PM2.5的直方圖`DataFrame['pm25_column'].plot(kind='hist')`或核密度圖`DataFrame['pm25_column'].plot(kind='kde')`，了解其分布形態(tài)。*相關性分析：使用`DataFrame.corr()`計算PM2.5與其他變量（如溫度、濕度、風速）的相關系數(shù)矩陣，并可視化（如用熱力圖）。四、數(shù)據(jù)標準化進行的原因及常用方法原理：原因：環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)常包含多個不同量綱和量級的變量（如溫度、濕度、PM濃度），直接使用距離或梯度相關的算法（如K-Means、SVM、PCA）會導致量級大的變量主導結果。標準化可以將不同量綱的數(shù)據(jù)轉換為統(tǒng)一的標準，消除量綱影響，使模型訓練更穩(wěn)定、收斂更快，并可能提高模型性能。常用方法（以Z-score標準化為例）：原理是將數(shù)據(jù)轉換為均值為0、標準差為1的分布。對于某個特征列`X`，其標準化結果`X_norm`計算公式為：`X_norm=(X-mean(X))/std(X)`。這通過減去均值將數(shù)據(jù)中心化，再除以標準差將數(shù)據(jù)縮放到單位方差。五、適用于分析環(huán)境監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)趨勢的方法及局限性：方法（如線性回歸趨勢分析）：基本思想是假設時間序列數(shù)據(jù)可以用一個數(shù)學模型（如線性方程）來近似表示其隨時間變化的趨勢。通過最小二乘法等方法擬合模型參數(shù)，得到趨勢線，并可用于預測。可以使用`pandas.DataFrame.rolling().mean()`等方法平滑數(shù)據(jù)后觀察趨勢。局限性：線性回歸趨勢分析假設趨勢是線性的，但這可能無法捕捉環(huán)境數(shù)據(jù)中復雜的非線性變化（如指數(shù)增長、周期性波動加劇等）。它對異常值也比較敏感。此外，它主要揭示趨勢，可能無法解釋趨勢變化的原因。六、監(jiān)督學習在環(huán)境監(jiān)測中解決的問題類型及模型舉例：類型1：回歸預測：預測連續(xù)值的環(huán)境指標。例子：預測未來某時刻的氣溫、預測未來幾天后的PM2.5濃度。常用模型：線性回歸、支持向量回歸（SVR）、隨機森林回歸、梯度提升樹（如XGBoost）。類型2：分類識別：判斷環(huán)境狀態(tài)或類別。例子：判斷水體是否達標（達標/不達標）、識別空氣污染等級（優(yōu)/良/輕度污染/重度污染）、識別噪聲來源類型。常用模型：邏輯回歸、支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K近鄰（KNN）、神經(jīng)網(wǎng)絡。七、評估環(huán)境監(jiān)測預測模型性能的關鍵指標及理由：指標1：均方根誤差（RMSE）：計算預測值與真實值之間差異的平方和的平均值的平方根。理由：能綜合反映預測值的整體誤差大小，對較大誤差更敏感（因為平方），是回歸問題中常用的評價指標。指標2：決定系數(shù)（R-squared,R2）：表示模型解釋的因變量總變異的比例。理由：評估模型擬合優(yōu)度，R2越接近1，表示模型對數(shù)據(jù)的擬合程度越好，解釋力越強。指標3：準確率（Accuracy）/F1分數(shù)（F1-Score）：主要用于分類問題。理由：準確率表示預測正確的樣本比例；F1分數(shù)是精確率（Precision）和召回率（Recall）的調(diào)和平均，能較好地平衡兩者，適用于類別不平衡的情況。八、散點圖、折線圖和熱力圖適用的信息類型：散點圖：主要用于展示兩個連續(xù)變量之間的關系，觀察是否存在相關性以及關系的形態(tài)（線性、非線性）。例子：展示溫度與PM2.5濃度之間的關系。折線圖：主要用于展示一個連續(xù)變量隨另一個變量（通常是時間）變化的趨勢。例子：展示某監(jiān)測點一年內(nèi)PM2.5濃度隨月份的變化趨勢。熱力圖：主要用于展示二維矩陣數(shù)據(jù)，通過顏色深淺表示數(shù)值的大小，常用于可視化地理空間數(shù)據(jù)或表格數(shù)據(jù)。例子：展示某區(qū)域不同網(wǎng)格點的PM2.5濃度分布，顏色越深表示濃度越高。九、設計初步環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)采集方案的關鍵要素：1.監(jiān)測目標與指標：明確需要監(jiān)測的具體污染物種類（如PM2.5,O3,CO,SO2,NO2）、監(jiān)測的區(qū)域范圍、監(jiān)測的時空頻率要求（如每小時、每天、站點密度）。2.傳感器/監(jiān)測設備選擇：根據(jù)監(jiān)測指標選擇合適的、精度和穩(wěn)定性滿足要求的傳感器或監(jiān)測儀器，考慮設備的維護需求和數(shù)據(jù)傳輸方式（有線/無線）。3.數(shù)據(jù)存儲與管理：設計數(shù)據(jù)存儲方案（如數(shù)據(jù)庫類型、數(shù)據(jù)表結構），考慮數(shù)據(jù)格式、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程和備份策略。十、對比分析數(shù)據(jù)插補方法效果的實驗方案設計：1.準備數(shù)據(jù)：選擇一個包含缺失值的環(huán)境監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)集（如氣象數(shù)據(jù)、水質(zhì)數(shù)據(jù)）。2.選擇方法：確定要對比的插補方法，例如均值插補、K-最近鄰插補（KNN）、多重插補（MultipleImputation）等。3.數(shù)據(jù)分割：將數(shù)據(jù)集隨機分成訓練集和測試集（例如，80%訓練，20%測試），確保訓練集用于插補，測試集用于評估，避免數(shù)據(jù)泄露。4.執(zhí)行插補：對訓練集中的缺失值分別應用每種插補方法進行填充。5.模型訓練與評估：使用填充后的訓練數(shù)據(jù)訓練一個下游任務模型（如回歸模型預測后續(xù)值或分類模型判斷狀態(tài)），并在測試集上評估其