2025年大學(xué)《應(yīng)用氣象學(xué)》專業(yè)題庫——氣象學(xué)在氣候預(yù)測中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的字母填在題干后的括號內(nèi)。）1.下列哪項不是氣候系統(tǒng)的主要組成部分？A.大氣圈B.水圈C.生物圈D.經(jīng)濟(jì)圈2.影響中期氣候預(yù)測（通常指季到年尺度）最主要的海洋現(xiàn)象是？A.熱帶氣旋活動B.季風(fēng)爆發(fā)C.厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）D.北大西洋濤動（NAO）3.動力氣候預(yù)測模式基于的主要物理定律是？A.統(tǒng)計相關(guān)性原理B.大氣環(huán)流經(jīng)驗公式C.通用氣體定律D.數(shù)值求解流體力學(xué)和熱力學(xué)方程4.下列哪種方法通常用于捕捉氣候系統(tǒng)內(nèi)部降尺度信息，以解釋模式輸出？A.集合預(yù)報B.經(jīng)驗正交函數(shù)（EOF）分析C.確定性模式運行D.時間序列外推5.氣候預(yù)測的不確定性主要來源于？A.模式分辨率B.初始大氣/海洋狀態(tài)的不確定性C.考察區(qū)域的地理位置D.氣候?qū)W家經(jīng)驗不足6.在農(nóng)業(yè)氣象應(yīng)用中，利用氣候預(yù)測信息進(jìn)行的主要服務(wù)不包括？A.災(zāi)害預(yù)警（如霜凍、干旱）B.水資源管理優(yōu)化C.作物模型參數(shù)校準(zhǔn)D.短期天氣變化預(yù)報7.定義氣候異常事件，通常需要考慮的時間尺度是？A.小于1天B.幾小時到幾天C.幾天到幾周D.超過季尺度（季、年、年代際甚至更長）8.集合預(yù)報系統(tǒng)的主要目的是？A.提供單一的、最準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果B.評估和量化預(yù)測的不確定性C.只預(yù)測最可能發(fā)生的情況D.顯著提高模式的物理細(xì)節(jié)9.季風(fēng)氣候區(qū)的氣候預(yù)測主要關(guān)注？A.全球平均溫度變化B.海冰覆蓋范圍C.大氣行星波活動D.特定區(qū)域（如亞洲、澳大利亞）的季節(jié)性風(fēng)和降水異常10.統(tǒng)計氣候預(yù)測方法通常依賴于？A.模式輸出的物理過程模擬B.歷史觀測數(shù)據(jù)與未來預(yù)測場之間的統(tǒng)計關(guān)系C.嚴(yán)格的動力學(xué)方程組D.實時的大氣觀測數(shù)據(jù)流二、簡答題（每題5分，共30分。請簡要回答下列問題。）1.簡述大氣環(huán)流對區(qū)域氣候形成的影響機(jī)制。2.比較動力氣候預(yù)測和統(tǒng)計氣候預(yù)測的主要優(yōu)缺點。3.解釋什么是ENSO現(xiàn)象，并說明其對全球氣候預(yù)測的意義。4.描述氣候預(yù)測不確定性產(chǎn)生的主要來源。5.簡述利用氣候預(yù)測信息進(jìn)行農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測的基本思路。6.什么是集合預(yù)報？它在氣候預(yù)測服務(wù)中有什么作用？三、論述題（每題10分，共40分。請圍繞以下主題進(jìn)行論述。）1.分析當(dāng)前氣候預(yù)測（特別是集合預(yù)報）在提供不確定性信息方面存在的局限性，并提出可能的改進(jìn)方向。2.探討氣象學(xué)在防災(zāi)減災(zāi)領(lǐng)域進(jìn)行氣候預(yù)測服務(wù)（如洪水、干旱、極端溫度預(yù)測）的具體應(yīng)用方式及其面臨的挑戰(zhàn)。3.結(jié)合一個具體實例（如某次成功的或失敗的氣候預(yù)測事件），分析影響氣候預(yù)測準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素。4.展望未來氣候預(yù)測技術(shù)的發(fā)展趨勢，并說明這些趨勢對應(yīng)用氣象學(xué)帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.D*解析：氣候系統(tǒng)主要包括大氣圈、水圈、冰凍圈、巖石圈（陸地）和生物圈。經(jīng)濟(jì)圈不屬于氣候系統(tǒng)的自然組成部分。2.C*解析：ENSO是熱帶太平洋海氣相互作用導(dǎo)致的周期性氣候變率現(xiàn)象，其海溫和大氣環(huán)流異常會顯著影響全球中短期氣候，是中期氣候預(yù)測的關(guān)鍵因子。其他選項雖與氣候有關(guān)，但不是中期預(yù)測的核心。3.D*解析：動力氣候預(yù)測模式通過數(shù)值求解描述大氣和海洋運動以及能量交換的基本物理方程（如Navier-Stokes方程、熱力學(xué)方程等）來模擬和預(yù)測天氣與氣候。其他選項或描述不準(zhǔn)確或非核心。4.B*解析：EOF分析（經(jīng)驗正交函數(shù)/主成分分析）是降維方法，常用于從高維氣候場數(shù)據(jù)（如模式輸出）中提取主要變異模式，幫助解釋預(yù)測結(jié)果和內(nèi)部結(jié)構(gòu)。其他選項描述不同方法或目的。5.B*解析：氣候預(yù)測的不確定性主要源于對氣候系統(tǒng)初始狀態(tài)（大氣、海洋）的測量和描述不可能完全精確，即初始擾動。其他因素也是來源，但初始不確定性通常被認(rèn)為是主要來源。6.C*解析：作物模型參數(shù)校準(zhǔn)通常需要高分辨率的天氣序列數(shù)據(jù)，而氣候預(yù)測（尤其集合預(yù)報）提供的通常是較低分辨率或平均場信息，難以直接用于精細(xì)的參數(shù)校準(zhǔn)。其他選項都是農(nóng)業(yè)氣象應(yīng)用服務(wù)。7.D*解析：氣候異常通常指在統(tǒng)計學(xué)意義上顯著偏離氣候正常態(tài)的事件，其定義時間尺度一般超過天氣尺度（天），常見的有季、年、年代際甚至更長的時間尺度。8.B*解析：集合預(yù)報通過運行多個略有不同的模式（或同一模式用不同初始條件、不同參數(shù)設(shè)置）產(chǎn)生一系列可能的預(yù)測結(jié)果，其核心價值在于分析和量化預(yù)測的不確定性。其他選項描述不準(zhǔn)確。9.D*解析：季風(fēng)氣候預(yù)測的核心是預(yù)測季風(fēng)區(qū)（如亞洲季風(fēng)、澳大利亞季風(fēng)）特定季節(jié)的風(fēng)向、風(fēng)速、降水量的異常變化。雖然受全球因素影響，但預(yù)測聚焦于區(qū)域性的季節(jié)性循環(huán)異常。10.B*解析：統(tǒng)計氣候預(yù)測方法主要利用歷史觀測數(shù)據(jù)與未來預(yù)測信息之間的統(tǒng)計關(guān)系（如相關(guān)性、回歸模型、時間序列模型）來構(gòu)建預(yù)測工具。其他選項描述的是動力方法、統(tǒng)計方法的其他方面或數(shù)據(jù)類型。二、簡答題1.解析：大氣環(huán)流（包括風(fēng)場、溫濕場、氣壓場等的時空分布）決定了全球和區(qū)域的能量與水分輸送格局。例如，行星風(fēng)帶決定了全球主要的氣壓帶和風(fēng)帶，進(jìn)而影響不同緯度帶的降水分布；季風(fēng)環(huán)流則控制了亞洲、澳大利亞等地區(qū)顯著的季節(jié)性降水變化；大型天氣系統(tǒng)（如急流、高壓脊、低壓槽）的位置和強(qiáng)度直接影響區(qū)域的短期天氣和氣候特征。大氣環(huán)流通過塑造溫度、降水等氣候要素的空間分布模式，對區(qū)域氣候形成起著決定性作用。2.解析：動力氣候預(yù)測基于物理定律模擬大氣和海洋運動，優(yōu)點是物理機(jī)制清晰，理論上可以預(yù)測任何天氣氣候要素，分辨率可不斷提高。缺點是模式復(fù)雜，計算量大，對初始條件和參數(shù)化方案依賴性強(qiáng)，且包含許多未完全認(rèn)識的物理過程，導(dǎo)致預(yù)測不確定性大，尤其對于長期預(yù)測。統(tǒng)計氣候預(yù)測利用歷史數(shù)據(jù)尋找統(tǒng)計規(guī)律，優(yōu)點是方法相對簡單，計算快，對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求相對較低，能有效利用觀測信息和模式輸出。缺點是依賴于歷史數(shù)據(jù)與未來情景之間的相似性，難以完全捕捉復(fù)雜的物理機(jī)制和非線性變化，對初始狀態(tài)不確定性不敏感，預(yù)測項目有限。3.解析：ENSO（厄爾尼諾-南方濤動）是熱帶太平洋海表溫度（SST）和大氣環(huán)流年際變異現(xiàn)象。厄爾尼諾指赤道中東太平洋SST異常偏暖，通常伴隨著赤道東風(fēng)減弱甚至反向、全球部分區(qū)域出現(xiàn)極端氣候事件（如南美干旱、印尼洪水）。拉尼娜則是其相反狀態(tài)，指赤道中東太平洋SST異常偏冷，通常伴隨著赤道東風(fēng)增強(qiáng)、全球部分區(qū)域出現(xiàn)相反的極端氣候事件（如非洲、印度尼西亞干旱，北美西部降水偏多）。ENSO是影響全球年際氣候變率最顯著的因素之一，其異常狀態(tài)為利用統(tǒng)計或集合方法進(jìn)行年際氣候預(yù)測提供了重要的預(yù)測因子和信號。4.解析：氣候預(yù)測不確定性主要來源于：①初始狀態(tài)的不確定性：氣候系統(tǒng)極其復(fù)雜，無法完全精確測量初始的大氣、海洋狀態(tài)，微小的初始擾動會隨時間按混沌理論指數(shù)增長，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果發(fā)散。②模式的不確定性：氣候模式是氣候系統(tǒng)的簡化模擬，包含對許多復(fù)雜物理過程（如云、降水、輻射、陸面過程）的參數(shù)化方案，這些方案存在主觀性和不確定性；模式分辨率也無法無限提高。③參數(shù)化方案的不確定性：模式中代表次網(wǎng)格尺度過程的參數(shù)化公式本身就有誤差。④觀測數(shù)據(jù)的不確定性：用于初始化和驗證的模式輸入數(shù)據(jù)也存在誤差。這些因素共同作用，導(dǎo)致了氣候預(yù)測結(jié)果的不確定性。5.解析：利用氣候預(yù)測進(jìn)行農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測的基本思路是：首先獲取適用于目標(biāo)區(qū)域的氣候預(yù)測信息（如未來幾個月或幾個季節(jié)的平均氣溫、降水距平、降水頻率、極端天氣事件概率等）。然后，結(jié)合歷史氣象數(shù)據(jù)、作物生長模型和當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)驗，評估這些氣候預(yù)測信息對作物生長階段（如播種、出苗、開花、成熟）、光合作用、水分脅迫、病蟲害發(fā)生發(fā)展以及最終產(chǎn)量形成的影響。通過分析氣候預(yù)測與作物產(chǎn)量之間的統(tǒng)計關(guān)系或運行集成預(yù)報系統(tǒng)，最終得到對未來農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的預(yù)測估計。關(guān)鍵在于理解氣候因子對特定作物和地區(qū)的具體影響機(jī)制。6.解析：集合預(yù)報是氣候（或天氣）預(yù)測的一種方法，通過運行多個（通常是大量）略有不同的預(yù)測模型（同一模型但初始條件略有不同，或不同模型，或同一模型但參數(shù)化方案不同）或?qū)我荒Ｐ褪褂貌煌夹g(shù)（如不同的數(shù)據(jù)同化方法）來產(chǎn)生一系列（一個集合）可能的未來狀態(tài)或預(yù)報場。這些集合成員代表了由于初始不確定性、模式不確定性等原因可能出現(xiàn)的不同未來情景。集合預(yù)報的主要作用是提供預(yù)測的不確定性量度，例如通過集合成員的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、概率分布等來估計未來某個狀態(tài)出現(xiàn)的可能性，幫助決策者更好地理解和應(yīng)對未來的不確定性風(fēng)險。三、論述題1.解析：當(dāng)前氣候預(yù)測（特別是集合預(yù)報）在提供不確定性信息方面仍存在局限。首先，集合方法本身的不確定性（如集合成員間相關(guān)性過高，“集合散度”有限）可能低估真實的不確定性。其次，模式對初始擾動的響應(yīng)可能隨時間變化（非指數(shù)增長），使得基于簡單統(tǒng)計方法（如集合成員偏差和標(biāo)準(zhǔn)差）的不確定性估計在長期預(yù)測中失效。再次，集合預(yù)報主要提供“可能”的情景，但難以給出特定極端事件（如某地特定時間發(fā)生極端降水的概率）的精確概率，尤其是在模式系統(tǒng)誤差較大的情況下。此外，集合預(yù)報的解釋和不確定性傳播機(jī)制仍需深化研究。改進(jìn)方向包括發(fā)展更先進(jìn)的集合生成技術(shù)（如多模型集合、多初值集合、物理過程集合），改進(jìn)數(shù)據(jù)同化技術(shù)以提供更優(yōu)的初始狀態(tài)，結(jié)合統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)方法來更好地解釋和傳播不確定性，以及開發(fā)能提供更可靠極端事件概率的集合方法。2.解析：氣象學(xué)在防災(zāi)減災(zāi)領(lǐng)域進(jìn)行氣候預(yù)測服務(wù)的應(yīng)用方式多樣。例如，針對洪水，利用季風(fēng)、雨帶、大氣河等氣候預(yù)測信息，結(jié)合水文模型，預(yù)測未來降雨量、河流水位變化趨勢，提前發(fā)布洪水預(yù)警，為水庫調(diào)度、人員轉(zhuǎn)移、物資儲備提供決策支持。針對干旱，利用降水預(yù)測、土壤濕度預(yù)測、蒸發(fā)預(yù)測等信息，評估未來干旱發(fā)展、持續(xù)和緩解的可能趨勢，為農(nóng)業(yè)灌溉規(guī)劃、水資源管理、防旱減災(zāi)措施提供依據(jù)。針對極端高溫/低溫，利用熱浪/寒潮天氣背景預(yù)測，結(jié)合區(qū)域地理和社會經(jīng)濟(jì)敏感性分析，發(fā)布預(yù)警，指導(dǎo)公眾防護(hù)、電力調(diào)度、農(nóng)業(yè)應(yīng)對等。這些應(yīng)用通常需要結(jié)合多源信息（氣候預(yù)測、天氣預(yù)測、水文監(jiān)測等），并發(fā)展面向特定災(zāi)害類型的集成預(yù)報系統(tǒng)和風(fēng)險評估方法。面臨的挑戰(zhàn)包括預(yù)測精度（尤其極端事件概率預(yù)測）、預(yù)報員和公眾的理解與信任、預(yù)警信息的有效傳遞與響應(yīng)、以及氣候變化背景下災(zāi)害風(fēng)險的演變。3.解析：以2015-2016年強(qiáng)厄爾尼諾事件為例分析影響氣候預(yù)測準(zhǔn)確性的因素。該事件強(qiáng)度異常，但部分全球氣候模式未能準(zhǔn)確預(yù)測其強(qiáng)度和持續(xù)時間，暴露了影響因素。①初始狀態(tài)誤差：ENSO現(xiàn)象本身具有混沌特性，對初始海洋溫躍層狀態(tài)極其敏感，觀測初值的不精確導(dǎo)致了模式初始狀態(tài)與實況的差異。②模式對ENSO物理過程的模擬能力：不同模式對熱帶太平洋海氣相互作用反饋機(jī)制的模擬存在系統(tǒng)性差異，影響了ENSO事件的觸發(fā)、發(fā)展和衰減過程的模擬準(zhǔn)確性。③模式分辨率：較低分辨率的模式可能無法充分捕捉影響ENSO的關(guān)鍵區(qū)域（如東太平洋次表層溫躍層）的細(xì)尺度物理過程。④參數(shù)化方案不確定性：模式中包含的云、降水等參數(shù)化方案對ENSO的反饋有顯著影響，不同方案的差異導(dǎo)致了預(yù)測結(jié)果的不確定性。⑤外部強(qiáng)迫因素：如來自太陽活動、火山噴發(fā)等的外強(qiáng)迫也可能與ENSO相互作用，增加了預(yù)測難度。綜合來看，強(qiáng)厄爾尼諾事件的預(yù)測挑戰(zhàn)體現(xiàn)了初始不確定性、模式物理過程模擬能力、分辨率和參數(shù)化等多方面因素對氣候預(yù)測準(zhǔn)確性的共同制約。4.解析：未來氣候預(yù)測技術(shù)發(fā)展趨勢及其對應(yīng)用氣象學(xué)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)：趨勢包括：①更高分辨率：模式分辨率持續(xù)提高，能更精細(xì)地模擬天氣氣候系統(tǒng)，提供更準(zhǔn)確的區(qū)域氣候信息和極端事件細(xì)節(jié)。②更先進(jìn)的模型：物理過程參數(shù)化方案不斷改進(jìn)，融合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)用于模式降尺度、極端事件概率預(yù)測），提高模式物理模擬能力和預(yù)測技巧。③更完善的數(shù)據(jù)同化：發(fā)展更有效的數(shù)據(jù)同化技術(shù)（如變分同化、集合卡爾曼濾波），融合多源觀測數(shù)據(jù)（衛(wèi)星、地面、海洋、冰凍