2025年大學(xué)《系統(tǒng)科學(xué)與工程》專業(yè)題庫——基于深度學(xué)習(xí)的大氣環(huán)境預(yù)測系統(tǒng)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題1.請闡述系統(tǒng)思想在大氣環(huán)境預(yù)測系統(tǒng)項(xiàng)目立項(xiàng)與需求分析階段的應(yīng)用，并說明系統(tǒng)邊界劃分的重要性及可能遇到的挑戰(zhàn)。2.大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)通常具有時(shí)序性和空間關(guān)聯(lián)性，這對后續(xù)的深度學(xué)習(xí)模型選擇和數(shù)據(jù)預(yù)處理提出了哪些特殊要求？請分別說明。3.簡述LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）模型如何解決時(shí)間序列預(yù)測中的長期依賴問題，并列舉其在大氣污染物濃度預(yù)測中可能遇到的優(yōu)勢和局限性。4.在設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的大氣環(huán)境預(yù)測系統(tǒng)時(shí)，系統(tǒng)性能評估應(yīng)包含哪些關(guān)鍵指標(biāo)？選擇其中三個(gè)指標(biāo)，并解釋其衡量系統(tǒng)哪方面能力的意義。5.描述在進(jìn)行大氣環(huán)境預(yù)測特征工程時(shí)，如何處理缺失數(shù)據(jù)（例如，使用插值法時(shí)需要注意什么？）并選擇或構(gòu)建有效特征（例如，如何理解氣象因子與污染物濃度的關(guān)聯(lián)性？）。二、論述題1.深度學(xué)習(xí)模型，如CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）或Transformer，是否適用于大氣環(huán)境預(yù)測？請結(jié)合其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和能力，論述其在大氣環(huán)境預(yù)測系統(tǒng)中的潛在應(yīng)用場景、優(yōu)勢以及可能面臨的挑戰(zhàn)。2.設(shè)計(jì)并論述一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的大氣環(huán)境預(yù)測系統(tǒng)的集成方案。請說明系統(tǒng)的主要組成部分（如數(shù)據(jù)采集模塊、模型訓(xùn)練與更新模塊、預(yù)測服務(wù)模塊、用戶交互界面等）及其相互關(guān)系，并考慮系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和維護(hù)性。3.隨著深度學(xué)習(xí)模型在環(huán)境預(yù)測中的應(yīng)用，可能引發(fā)哪些倫理或社會(huì)問題？例如，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法決策的透明度、預(yù)測結(jié)果的不公平性等。請選擇其中一兩個(gè)問題進(jìn)行深入論述，并提出可能的應(yīng)對策略。4.結(jié)合系統(tǒng)科學(xué)與工程的理論，論述在開發(fā)大氣環(huán)境預(yù)測系統(tǒng)過程中，如何進(jìn)行有效的項(xiàng)目管理和技術(shù)決策，以確保項(xiàng)目目標(biāo)的達(dá)成和系統(tǒng)的成功實(shí)施。試卷答案一、簡答題1.答案:系統(tǒng)思想要求將大氣環(huán)境預(yù)測視為一個(gè)由數(shù)據(jù)源、模型層、應(yīng)用層、用戶和環(huán)境組成的復(fù)雜系統(tǒng)。在立項(xiàng)階段，需明確系統(tǒng)目標(biāo)（如預(yù)測特定區(qū)域未來時(shí)段的污染物濃度）和范圍；在需求分析階段，需識(shí)別所有內(nèi)外部要素及其交互（如氣象數(shù)據(jù)、污染源排放數(shù)據(jù)、歷史濃度數(shù)據(jù)、監(jiān)管要求等），分析系統(tǒng)功能需求（預(yù)測精度、時(shí)效性）和非功能需求（可靠性、易用性）。系統(tǒng)邊界劃分是將此復(fù)雜系統(tǒng)與外部環(huán)境（其他相關(guān)系統(tǒng)、物理世界）進(jìn)行界定，明確哪些要素納入系統(tǒng)分析，哪些排除。重要性在于：清晰的邊界有助于聚焦核心問題，合理分配資源；錯(cuò)誤的邊界可能導(dǎo)致分析遺漏關(guān)鍵因素或包含無關(guān)干擾，影響預(yù)測效果。挑戰(zhàn)在于：大氣系統(tǒng)本身具有開放性和滲透性，污染源和氣象影響可能跨越預(yù)設(shè)邊界；確定邊界需要專業(yè)知識(shí)判斷和協(xié)商。解析思路:考察對系統(tǒng)基本概念的理解及其在具體項(xiàng)目階段的應(yīng)用能力。要求學(xué)生能將抽象的系統(tǒng)思想落實(shí)到大氣預(yù)測項(xiàng)目的實(shí)際步驟中，并認(rèn)識(shí)到邊界劃分的必要性和難度。2.答案:時(shí)序性要求模型具備記憶能力，能有效利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來趨勢，需要選擇能處理序列信息的模型（如RNN、LSTM、GRU）；數(shù)據(jù)預(yù)處理需關(guān)注時(shí)間戳對齊、趨勢平穩(wěn)性檢驗(yàn)等?？臻g關(guān)聯(lián)性意味著同一區(qū)域或鄰近區(qū)域的數(shù)據(jù)可能存在相關(guān)性，要求在數(shù)據(jù)預(yù)處理中進(jìn)行空間特征提取或利用，或在模型設(shè)計(jì)中考慮空間信息（如使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或引入空間協(xié)變量），評估時(shí)需考慮空間分布的準(zhǔn)確性。這些要求使得數(shù)據(jù)處理更復(fù)雜，需要更精細(xì)的清洗和特征工程，模型設(shè)計(jì)也可能更復(fù)雜。解析思路:考察對大氣數(shù)據(jù)特性的理解以及其對深度學(xué)習(xí)建模和預(yù)處理的具體影響。要求學(xué)生能識(shí)別數(shù)據(jù)的關(guān)鍵屬性，并思考這些屬性如何指導(dǎo)模型選擇和數(shù)據(jù)處理策略。3.答案:LSTM通過其獨(dú)特的細(xì)胞狀態(tài)（CellState）和門控機(jī)制（輸入門、遺忘門、輸出門）來控制信息的流動(dòng)與遺忘，能夠?qū)W習(xí)并保留長期依賴關(guān)系，即模型可以記住較早時(shí)間步的信息并用于當(dāng)前預(yù)測。優(yōu)勢在于：能捕捉大氣污染物濃度中存在的長期波動(dòng)模式、季節(jié)性變化等；相比傳統(tǒng)RNN在處理長序列時(shí)性能更優(yōu)。局限性可能包括：模型結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，參數(shù)量大，訓(xùn)練可能不穩(wěn)定或需要更多數(shù)據(jù)；對于超長期依賴（如數(shù)年甚至數(shù)十年）的捕捉能力可能減弱；物理意義的解釋不如傳統(tǒng)模型直觀。解析思路:考察對LSTM核心原理的理解及其在特定應(yīng)用場景（大氣預(yù)測）中的適用性分析能力。要求學(xué)生不僅知道LSTM是什么，還要理解其工作方式以及這種方式如何幫助解決大氣預(yù)測中的特定問題，并能辯證地看待其優(yōu)缺點(diǎn)。4.答案:關(guān)鍵性能指標(biāo)包括：預(yù)測精度（如均方誤差MSE、均方根誤差RMSE、平均絕對誤差MAE、R2相關(guān)系數(shù)等，衡量預(yù)測值與真實(shí)值的接近程度）、實(shí)時(shí)性/延遲（模型推理速度、數(shù)據(jù)獲取到預(yù)測結(jié)果輸出的時(shí)間，衡量系統(tǒng)響應(yīng)速度）、魯棒性（模型在不同數(shù)據(jù)分布、極端天氣或污染事件下的穩(wěn)定性和預(yù)測準(zhǔn)確性）。選擇MSE：衡量誤差的平方和，對大誤差更敏感，適用于關(guān)注整體誤差大小。選擇RMSE：MSE的平方根，具有與原始數(shù)據(jù)相同的量綱，便于解釋。選擇R2：決定系數(shù)，表示模型解釋數(shù)據(jù)變異性的比例，衡量模型擬合優(yōu)度，值越接近1越好。選擇實(shí)時(shí)性：對于預(yù)警系統(tǒng)至關(guān)重要，直接關(guān)系到能否及時(shí)采取應(yīng)對措施。解析思路:考察對大氣預(yù)測系統(tǒng)評估標(biāo)準(zhǔn)的掌握程度。要求學(xué)生能列舉核心指標(biāo)，并選擇具體指標(biāo)，闡述其含義和衡量目的，體現(xiàn)對系統(tǒng)評價(jià)維度的理解。5.答案:處理缺失數(shù)據(jù)：常用方法包括刪除含缺失值的樣本（若缺失不多）、均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充（簡單但可能掩蓋數(shù)據(jù)分布）、插值法（線性插值、樣條插值等，適用于時(shí)序數(shù)據(jù)，需考慮數(shù)據(jù)平滑度與真實(shí)趨勢的擬合）、多重插補(bǔ)（統(tǒng)計(jì)上更嚴(yán)謹(jǐn)，模擬缺失機(jī)制）。插值法注意事項(xiàng)：需選擇與數(shù)據(jù)特性（如變化趨勢）匹配的插值方法；插值點(diǎn)過多可能引入偏差；需了解插值對后續(xù)分析（如統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)）的影響。選擇/構(gòu)建特征：需基于大氣科學(xué)知識(shí)和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)；識(shí)別關(guān)鍵影響因子（如溫度、風(fēng)速、濕度、降水、工業(yè)活動(dòng)強(qiáng)度、交通流量等）；利用統(tǒng)計(jì)方法（如相關(guān)性分析、互信息）篩選特征；通過特征工程創(chuàng)建更能反映問題的新特征（如計(jì)算擴(kuò)散參數(shù)、構(gòu)建滯后特征、組合不同來源的信息等）；考慮特征的時(shí)序性和空間性。解析思路:考察數(shù)據(jù)處理中的核心技能——缺失值處理和特征工程。要求學(xué)生掌握常用方法，理解方法的選擇依據(jù)和注意事項(xiàng)，并能結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行特征選擇與構(gòu)建，體現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和領(lǐng)域知識(shí)的結(jié)合。二、論述題1.答案:CNN適用于大氣環(huán)境預(yù)測。其優(yōu)勢在于：通過卷積核自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的局部模式和空間層次結(jié)構(gòu)，對于具有空間相關(guān)性的大氣污染物濃度場（如濃度梯度、擴(kuò)散結(jié)構(gòu)）的捕捉能力強(qiáng)；能夠有效處理具有網(wǎng)格狀結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)（如格點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)、衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)）；通過堆疊多層卷積和池化層，具有特征提取和抽象能力，可能提升預(yù)測精度。潛在應(yīng)用場景：結(jié)合氣象數(shù)據(jù)預(yù)測污染物濃度空間分布圖；分析衛(wèi)星/雷達(dá)圖像進(jìn)行污染源識(shí)別或擴(kuò)散模擬；將氣象場和污染源信息編碼為圖像輸入CNN進(jìn)行預(yù)測。挑戰(zhàn)可能包括：需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)（如果用于監(jiān)督學(xué)習(xí)）；模型物理可解釋性較差；如何有效融合時(shí)序信息（雖然CNN本身不強(qiáng)，但可與其他模型結(jié)合或作為特征提取器）；對于大氣中非空間依賴的長期趨勢捕捉能力可能不如RNN類模型。解析思路:考察對CNN原理的理解及其在非圖像領(lǐng)域（如大氣預(yù)測）的遷移應(yīng)用能力和批判性思維。要求學(xué)生能闡述CNN的機(jī)制優(yōu)勢，結(jié)合大氣數(shù)據(jù)特點(diǎn)提出具體應(yīng)用思路，并客觀分析其適用場景和潛在局限。2.答案:集成方案應(yīng)包含：數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)模塊：負(fù)責(zé)從各類傳感器（地面站、衛(wèi)星、雷達(dá)）、排放清單、氣象預(yù)報(bào)服務(wù)獲取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗、格式化，存入數(shù)據(jù)倉庫或時(shí)序數(shù)據(jù)庫。模型訓(xùn)練與更新模塊：負(fù)責(zé)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練、驗(yàn)證和優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型（如LSTM、GRU等），并設(shè)計(jì)模型更新機(jī)制以適應(yīng)環(huán)境變化。預(yù)測服務(wù)模塊：接收預(yù)測請求（區(qū)域、時(shí)間范圍），調(diào)用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行計(jì)算，輸出預(yù)測結(jié)果（濃度、分布圖等）。用戶交互界面：提供可視化展示（地圖、圖表）、歷史數(shù)據(jù)查詢、預(yù)測結(jié)果下載等功能，支持不同用戶（環(huán)保部門、公眾）使用。系統(tǒng)集成考慮：定義清晰的模塊間接口（API）；使用消息隊(duì)列等技術(shù)實(shí)現(xiàn)異步通信和解耦；采用容器化（如Docker）或微服務(wù)架構(gòu)提高系統(tǒng)的可移植性、可伸縮性；建立監(jiān)控系統(tǒng)（如Prometheus+Grafana）監(jiān)控各模塊性能和健康狀態(tài)，日志系統(tǒng)記錄運(yùn)行信息；設(shè)計(jì)版本控制和回滾機(jī)制確保系統(tǒng)穩(wěn)定性。解析思路:考察系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力，要求學(xué)生能根據(jù)需求設(shè)計(jì)一個(gè)完整的、可運(yùn)行的系統(tǒng)架構(gòu)，涵蓋核心功能模塊，并考慮工程實(shí)踐中的關(guān)鍵問題如接口、解耦、可擴(kuò)展性、監(jiān)控和穩(wěn)定性。3.答案:數(shù)據(jù)隱私問題：系統(tǒng)可能收集大量包含位置信息的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，涉及個(gè)人或敏感區(qū)域（如工業(yè)園區(qū)、居民區(qū)）的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)對策略：采用數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)（如K-匿名、差分隱私）；對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸；實(shí)施嚴(yán)格的訪問控制和權(quán)限管理；遵守相關(guān)法律法規(guī)（如GDPR、網(wǎng)絡(luò)安全法）。算法決策透明度問題：深度學(xué)習(xí)模型通常被視為“黑箱”，其預(yù)測依據(jù)難以解釋，可能導(dǎo)致決策缺乏公信力或難以修正錯(cuò)誤。應(yīng)對策略：研究可解釋AI（XAI）技術(shù)，嘗試解釋模型關(guān)鍵特征或決策邏輯；在模型設(shè)計(jì)時(shí)引入物理約束或知識(shí)圖譜增強(qiáng)可解釋性；建立模型驗(yàn)證和審計(jì)機(jī)制，定期評估模型公平性和偏見。預(yù)測結(jié)果的不公平性問題：模型可能學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中存在的歷史偏見（如特定區(qū)域監(jiān)測能力更強(qiáng)導(dǎo)致數(shù)據(jù)更密集），導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果對某些區(qū)域系統(tǒng)性偏差。應(yīng)對策略：使用公平性度量指標(biāo)評估模型輸出；采用偏見緩解技術(shù)（如重采樣、算法調(diào)整）；加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集的代表性；引入多主體參與模型評估和結(jié)果驗(yàn)證。解析思路:考察對社會(huì)倫理問題的關(guān)注和批判性思考能力。要求學(xué)生能識(shí)別深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中的潛在倫理風(fēng)險(xiǎn)，并結(jié)合技術(shù)和管理手段提出具體的應(yīng)對措施，體現(xiàn)系統(tǒng)工程師的社會(huì)責(zé)任感。4.答案:運(yùn)用系統(tǒng)科學(xué)與工程理論進(jìn)行項(xiàng)目管理和技術(shù)決策：首先，在項(xiàng)目啟動(dòng)階段進(jìn)行系統(tǒng)需求分析（SMART原則），明確預(yù)測目標(biāo)、范圍、性能指標(biāo)和約束條件。運(yùn)用系統(tǒng)思維，識(shí)別項(xiàng)目涉及的所有子系統(tǒng)（數(shù)據(jù)、模型、軟件、硬件、人員）及其接口，繪制系統(tǒng)架構(gòu)圖。在計(jì)劃階段，采用系統(tǒng)工程方法（如V模型、W模型）制定詳細(xì)開發(fā)計(jì)劃，劃分階段（需求、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、測試、部署、運(yùn)維），明確里程碑和風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。技術(shù)決策上，遵循“權(quán)衡分析”（Trade-offAnalysis），在模型精度、實(shí)時(shí)性、復(fù)雜度、成本、可維護(hù)性之間做出明智選擇；采用原型法快速驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)或交互設(shè)計(jì)；運(yùn)用質(zhì)量控制方法（代碼審查、單元測試、集成測試）確