2025年大學《應用氣象學》專業(yè)題庫——未來氣象預報的發(fā)展方向考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（請根據(jù)要求回答下列問題，每題10分，共50分）1.簡述當前高分辨率數(shù)值天氣預報（HRES）相比傳統(tǒng)分辨率預報在準確性和信息量方面的主要優(yōu)勢，并指出其面臨的主要挑戰(zhàn)。2.集合預報通過引入隨機性來提供預報的不確定性范圍。請簡述集合預報的主要用途，并解釋其常用的兩種產(chǎn)生初始擾動的方法（基于模式動力或物理參數(shù)）。3.人工智能（AI）和機器學習（ML）技術在氣象預報領域展現(xiàn)出巨大潛力。請列舉至少三種AI/ML在氣象學中具體的應用場景，并簡述其基本原理。4.氣候預測與天氣預報相比，其時間尺度和影響因素有何顯著不同？簡述當前氣候預測（特別是月際到季節(jié)尺度預測）面臨的主要科學難點。5.大數(shù)據(jù)技術在現(xiàn)代氣象業(yè)務中扮演著日益重要的角色。請說明大數(shù)據(jù)分析能力對于提升天氣預報準確性和服務效益具有哪些關鍵作用。二、論述題（請就下列問題展開論述，要求觀點明確，論據(jù)充分，邏輯清晰，每題15分，共30分）1.隨著計算能力的提升和數(shù)據(jù)源的日益豐富，數(shù)值天氣預報的分辨率正不斷提高。請論述這一發(fā)展趨勢對未來極端天氣預報能力可能帶來的變革性影響，并分析其中可能存在的瓶頸或隱憂。2.將人工智能（AI）或機器學習（ML）技術融入傳統(tǒng)數(shù)值天氣預報流程（如作為數(shù)據(jù)同化工具、模式輸出解釋器或替代部分模式計算）是當前研究的熱點方向之一。請選擇其中一個方面進行論述，闡述其潛在的科學價值和技術實現(xiàn)路徑，并討論可能遇到的挑戰(zhàn)。試卷答案一、簡答題1.答案：高分辨率數(shù)值天氣預報（HRES）的主要優(yōu)勢包括：能更精細地捕捉中小尺度天氣系統(tǒng)（如對流單體、地形影響），提高對這些系統(tǒng)相關預報（如強降水、風切變）的準確率；提供更豐富的空間細節(jié)信息，有助于更精確地評估災害風險和制定精細化氣象服務。主要挑戰(zhàn)包括：計算資源需求巨大，對超級計算機性能要求極高；數(shù)據(jù)處理量急劇增加，對數(shù)據(jù)管理、傳輸和可視化技術提出更高要求；模式物理過程在極小尺度上的參數(shù)化難度依然存在，可能引入新的誤差源。解析思路：本題考查HRES的核心概念。首先回答HRES的優(yōu)勢，需從空間分辨率提升帶來的直接好處入手，即對中小尺度系統(tǒng)的捕捉能力和預報精度提升，以及對精細化服務的支持。然后，重點闡述其挑戰(zhàn)，從計算、數(shù)據(jù)、物理參數(shù)化三個核心要素展開，這些都是HRES發(fā)展的實際瓶頸。2.答案：集合預報的主要用途是提供天氣預報的不確定性范圍，特別是對于持續(xù)性較強或預報難度大的事件（如持續(xù)性降水、寒潮路徑強度），幫助決策者和用戶評估預報風險、制定更完善的應對預案。產(chǎn)生初始擾動的方法主要有兩種：一種是基于模式動力學，通過在模式初始場中加入小范圍的隨機擾動（如隨機改變風速、氣壓梯度），模擬大氣運動的內在隨機性；另一種是基于模式物理參數(shù)化，在模式的物理過程計算中引入隨機性（如隨機改變云的生成、蒸發(fā)率等參數(shù)），模擬物理過程的不確定性。解析思路：本題考查集合預報的基礎知識。首先明確集合預報的核心價值——提供不確定性信息及其應用場景。其次，準確區(qū)分并解釋兩種主要的擾動生成方式：動力學擾動（改變狀態(tài)變量）和參數(shù)化擾動（改變過程系數(shù)），并簡述其模擬的對象。3.答案：AI/ML在氣象學中的具體應用場景包括：①氣象要素（如溫度、降水）的短期預測或集合預報輸出解釋（EnsembleMeanInterpretation/Post-processing），利用歷史數(shù)據(jù)學習模式誤差模式或修正統(tǒng)計偏差，提高預報精度；②極端天氣事件（如臺風路徑、暴雨強度）的提前識別和風險評估，通過分析大量歷史事件數(shù)據(jù)挖掘復雜模式，提高預警能力；③氣象災害影響評估，結合氣象數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)，利用AI預測災害（如洪水、干旱）的潛在影響范圍和程度。其基本原理主要是利用算法從大量數(shù)據(jù)中自動學習和提取特征、模式或規(guī)律，建立輸入（氣象數(shù)據(jù)、觀測數(shù)據(jù)等）與輸出（預報變量、概率、風險等）之間的復雜映射關系，無需依賴明確的物理方程。解析思路：本題考查AI/ML的應用。要求列舉具體場景，并說明原理。場景應涵蓋預報增強、災害預警、影響評估等典型應用。原理部分需強調其“從數(shù)據(jù)學習”、“模式挖掘”、“復雜映射”的非物理模型特點，與數(shù)值模式形成對比。4.答案：氣候預測與天氣預報相比，時間尺度通常以月、季、年甚至更長計，而天氣預報一般關注未來幾天。其影響因素更為復雜，不僅包括大氣自身的動力學和熱力學過程，還深刻受到海洋、陸地表面（如冰雪覆蓋、植被）、海冰、火山活動、大氣化學成分等多種外部強迫和內部變率（如厄爾尼諾-南方濤動）的影響。當前氣候預測面臨的主要科學難點包括：大氣和海洋系統(tǒng)內部存在著強烈的非線性相互作用，使得長期行為難以預測；氣候系統(tǒng)存在多種記憶和反饋機制，相互作用錯綜復雜；觀測資料的時空分辨率有限，難以完全捕捉氣候系統(tǒng)的真實狀態(tài)和變化；模式在模擬某些關鍵物理過程（如云、降水、海冰）和耦合過程方面仍存在系統(tǒng)性偏差。解析思路：本題考查氣候預測的特點與難點。首先要清晰對比氣候預測與天氣預報在時間尺度和影響因素上的主要區(qū)別。難點部分應從系統(tǒng)復雜性（非線性）、觀測限制、模式能力三個維度進行分析，這些都是氣候預測研究中公認的核心挑戰(zhàn)。5.答案：大數(shù)據(jù)分析能力對于提升天氣預報準確性和服務效益的關鍵作用體現(xiàn)在：①提高數(shù)據(jù)同化質量，通過融合來自衛(wèi)星、雷達、自動站、物聯(lián)網(wǎng)等多源異構、高時間分辨率的數(shù)據(jù)，更全面、準確地描述大氣狀態(tài)，為數(shù)值模式提供更優(yōu)的初始場；②增強模式診斷與訂正能力，利用大數(shù)據(jù)分析識別模式輸出中的系統(tǒng)性偏差和錯誤，進行實時訂正，或用于改進模式物理參數(shù)化方案；③支持更精準的預報產(chǎn)品生成與分發(fā)，通過分析用戶需求、服務歷史數(shù)據(jù)，實現(xiàn)預報產(chǎn)品的按需定制和精準推送；④促進氣象衍生災害的智能預警和風險評估，結合氣象數(shù)據(jù)與社會經(jīng)濟、環(huán)境數(shù)據(jù)，進行綜合分析，提升災害預警的時效性和準確性，為社會經(jīng)濟活動提供更可靠的決策支持。解析思路：本題考查大數(shù)據(jù)的價值。應從數(shù)據(jù)層面（同化）、模式層面（診斷訂正）、服務層面（精準生成與分發(fā)）、應用層面（災害評估）等多個角度，闡述大數(shù)據(jù)如何賦能氣象預報和服務，提升其“準”、“快”、“全”、“智”等方面的能力。二、論述題1.答案：提高數(shù)值天氣預報分辨率，特別是發(fā)展HRES，對未來極端天氣預報能力的變革性影響可能體現(xiàn)在：①更精細地捕捉極端事件的形成和發(fā)展機制（如強對流風暴的旋轉結構、颶風眼墻的演變），有望顯著提高對極端事件發(fā)生、強度變化和落區(qū)的預報精度；②為制定更具針對性的防災減災措施提供更可靠依據(jù)，例如，更精確的強風、暴雨落區(qū)預報有助于指導臨時避險和工程防護；③推動基于精細預報信息的個性化氣象服務發(fā)展，滿足特定區(qū)域（如城市、機場、港口）對高分辨率氣象信息的需求。然而，其瓶頸或隱憂可能包括：①計算資源需求呈指數(shù)級增長，對超級計算能力和數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡構成巨大壓力；②模式物理參數(shù)化在極小尺度上的不確定性可能放大，甚至引入新的預報誤差；③高分辨率預報產(chǎn)品中包含的“虛假”信息（模式噪聲）可能更難識別，對預報員的分析判斷能力提出更高要求；④數(shù)據(jù)同化在處理海量高分辨率觀測數(shù)據(jù)時面臨更大挑戰(zhàn)。解析思路：本題要求論述HRES對極端預報的潛在變革及挑戰(zhàn)。首先，充分論述其積極影響，從能分辨finerscale機制、提升精度、支持精準防災減災、促進個性服務等角度展開。其次，深入分析其面臨的挑戰(zhàn)，從計算資源、模式物理、信息辨識、數(shù)據(jù)同化等關鍵環(huán)節(jié)切入，體現(xiàn)辯證思考。2.答案：選擇AI作為模式輸出解釋器進行論述。其潛在科學價值在于：①提高預報的可解釋性，傳統(tǒng)數(shù)值模式如同“黑箱”，AI可以通過學習模式輸出與實況之間的復雜關聯(lián)，揭示隱藏在模式數(shù)據(jù)背后的物理意義或統(tǒng)計規(guī)律，幫助氣象學家理解模式偏差的來源，改進模式物理過程；②增強預報精度，AI可以作為一種“后處理”工具，識別并修正模式輸出的系統(tǒng)性偏差或隨機誤差，生成更接近實況的預報產(chǎn)品，特別是在模式對某些物理過程模擬較弱時效果顯著；③實現(xiàn)智能預報預警，AI可以結合模式輸出和其它數(shù)據(jù)，自動識別極端天氣事件的早期征兆，或預測其未來的發(fā)展趨勢和影響范圍，實現(xiàn)更智能化的預警服務。技術實現(xiàn)路徑可能包括：收集大量的模式歷史輸出數(shù)據(jù)和對應的實況觀測數(shù)據(jù)；選擇合適的AI算法（如隨機森林、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等）；構建和訓練AI模型；將訓練好的模型嵌套或集成到現(xiàn)有的預報流程中，對模式結果進行實時解釋或修正?？赡苡龅降奶魬?zhàn)包括：①數(shù)據(jù)質量和數(shù)量的要求高，需要大量高質量的模式輸出和觀測數(shù)據(jù)進行訓練；②AI模型的“黑箱”問題，訓練好的模型可能難以解釋其內部決策邏輯，影響氣象學家對其結果的信任度和應用信心；③模型的泛化能力，訓練好的模型在面對不同天氣背景或模式版本時，性能可能下降；④將AI模型與現(xiàn)有復雜氣象業(yè)務系統(tǒng)進行有效