2025年大學《應用氣象學》專業(yè)題庫——氣象學的空間數(shù)據(jù)分析考試時間：______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括號內(nèi)）1.在氣象空間數(shù)據(jù)中，描述數(shù)據(jù)點在空間上相互鄰近關(guān)系的主要指標是？A.方差B.標準差C.空間自相關(guān)系數(shù)D.偏度2.將不規(guī)則形狀的地理要素（如河流、行政邊界）轉(zhuǎn)換為規(guī)則網(wǎng)格格式的過程稱為？A.格點化B.柵格化C.投影變換D.數(shù)據(jù)插值3.Moran'sI指數(shù)主要用于檢驗什么？A.數(shù)據(jù)的正態(tài)性B.數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性C.空間數(shù)據(jù)是否存在自相關(guān)D.數(shù)據(jù)的偏度4.在空間回歸分析中，控制其他變量影響的效應通常被稱為？A.總效應B.直接效應C.殘差效應D.擬合效應5.以下哪種方法通常不用于處理空間數(shù)據(jù)中的缺失值？A.線性插值B.最近鄰插值C.多項式回歸擬合D.K-近鄰插值6.氣象要素在空間分布上呈現(xiàn)的長期、大范圍變化趨勢分析屬于？A.短期預報分析B.空間統(tǒng)計建模C.時間序列分析D.趨勢面分析7.利用遙感影像獲取地表溫度數(shù)據(jù)，這種方法屬于獲取哪種類型的氣象空間數(shù)據(jù)？A.格點數(shù)據(jù)B.矢量化數(shù)據(jù)C.點數(shù)據(jù)D.時間序列數(shù)據(jù)8.在GIS中，用于表示地理要素空間位置和連接關(guān)系的結(jié)構(gòu)通常是？A.網(wǎng)格B.柵格C.網(wǎng)絡D.樹狀圖9.分析某地過去幾十年平均氣溫的空間分布變化，主要應用了哪種分析技術(shù)？A.空間克里金插值B.空間自相關(guān)分析C.多元回歸分析D.變差函數(shù)分析10.數(shù)值天氣預報模式輸出的溫度場數(shù)據(jù)，如果以每個經(jīng)緯度格點為一個數(shù)據(jù)點，則屬于哪種數(shù)據(jù)類型？A.點數(shù)據(jù)B.矢量化數(shù)據(jù)C.格點數(shù)據(jù)D.時間序列數(shù)據(jù)二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填在橫線上）1.氣象空間數(shù)據(jù)根據(jù)其幾何特征可分為________數(shù)據(jù)、________數(shù)據(jù)和________數(shù)據(jù)。2.空間自相關(guān)分析中的Moran'sI指數(shù)值范圍通常在________到________之間。3.用于描述空間數(shù)據(jù)變異性的統(tǒng)計量，除了方差、標準差外，還有________和________。4.在進行空間數(shù)據(jù)插值時，選擇插值方法需要考慮的因素包括數(shù)據(jù)分布特征、________、以及計算效率等。5.GIS的主要功能包括數(shù)據(jù)采集與輸入、________、空間分析與建模、以及數(shù)據(jù)輸出與可視化。6.利用空間統(tǒng)計模型分析氣象要素空間分布特征時，需要正確選擇模型形式，并評估模型的________和________。7.極端天氣事件的空間分布分析是氣象空間數(shù)據(jù)分析的典型應用領(lǐng)域之一，例如分析________、________等的空間落點特征。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述格點數(shù)據(jù)與矢量化數(shù)據(jù)在表示地理要素信息方面的主要區(qū)別。2.解釋空間自相關(guān)的概念，并說明其與隨機分布數(shù)據(jù)在空間模式上有何不同。3.描述在進行氣象空間數(shù)據(jù)分析前，對原始數(shù)據(jù)進行預處理的主要原因和常見操作。4.簡述趨勢面分析的基本思想及其在氣象學中的應用場景。四、計算題與分析題（共45分）1.假設(shè)某研究區(qū)域被劃分為5x5的格點網(wǎng)格，獲取了該區(qū)域中心點（3,3）及其相鄰8個格點的氣溫數(shù)據(jù)（單位：℃）如下：中心點(3,3)：28東側(cè)點(4,3)：30西側(cè)點(2,3)：26北側(cè)點(3,4)：29南側(cè)點(3,2)：27東北角點(4,4)：31西北角點(2,4)：25西南角點(2,2)：24東南角點(4,2)：32（10分）（1）計算該9個格點氣溫數(shù)據(jù)的平均數(shù)。（2）計算該9個格點氣溫數(shù)據(jù)的Moran'sI指數(shù)的分子部分（即ΣWi*(Zi-Z?)*(Zj-Z?)），假設(shè)鄰接格點（上下左右）的權(quán)重Wi為1，其他格點權(quán)重為0。（3）根據(jù)計算結(jié)果，簡單分析這些氣溫數(shù)據(jù)是否存在空間自相關(guān)。2.在分析某地夏季降水量的空間分布特征時，研究者收集了該區(qū)域100個格點的歷年平均降水量數(shù)據(jù)（單位：mm），并使用空間克里金插值方法生成了整個區(qū)域的高程和平均降水量分布圖。（15分）（1）說明空間克里金插值方法的基本原理。（2）解釋在應用克里金插值前，計算變差函數(shù)的必要性。（3）分析這幅平均降水量分布圖可能揭示的氣候?qū)W意義或地理學規(guī)律。（4）如果研究者想進一步分析高程與降水量之間的空間相關(guān)性，可能采用哪些方法？3.某氣象研究者試圖分析城市化進程對區(qū)域近地面溫度（LST）的影響，他收集了某城市近郊（鄉(xiāng)村站點）和市區(qū)（城市站點）近50年的月平均LST數(shù)據(jù)，并繪制了兩者隨時間變化的趨勢圖。（20分）（1）簡述該研究可能采用的分析方法。（2）描述該研究者可能觀察到的趨勢圖特征，并解釋這些特征可能反映了什么現(xiàn)象。（3）指出僅憑這兩個站點的數(shù)據(jù)來推斷城市化影響可能存在的局限性。（4）若要更深入地研究城市化對LST的空間影響，可以如何擴展數(shù)據(jù)分析？試卷答案一、選擇題1.C2.A3.C4.B5.C6.D7.A8.C9.B10.C二、填空題1.點，線，面2.-1，13.極差，變異系數(shù)4.區(qū)域離散步度5.數(shù)據(jù)存儲與管理6.擬合優(yōu)度，預測能力7.干旱，洪澇三、簡答題1.解析思路：區(qū)分點、線、面要素及其數(shù)字化方式。點數(shù)據(jù)用坐標表示位置；線數(shù)據(jù)用一系列坐標點連接表示；面數(shù)據(jù)用多邊形（閉合坐標序列）或三角網(wǎng)表示。格點數(shù)據(jù)將連續(xù)空間離散化為網(wǎng)格單元，每個單元有屬性值。矢量化數(shù)據(jù)將連續(xù)地理要素離散化為點、線、面等幾何對象。核心區(qū)別在于：點/線/面數(shù)據(jù)是離散表示地理實體形狀和位置，而格點數(shù)據(jù)是離散表示地理現(xiàn)象的連續(xù)分布。2.解析思路：首先定義空間自相關(guān)，即數(shù)據(jù)點與其鄰近點在屬性值上存在統(tǒng)計上的相關(guān)性。然后闡述隨機分布數(shù)據(jù)的特點，即任意一點的數(shù)據(jù)值與其鄰近點的數(shù)據(jù)值在統(tǒng)計上相互獨立，不相關(guān)。最后對比兩者，指出空間自相關(guān)意味著鄰近點的值傾向于相似（正相關(guān)）或相反（負相關(guān)），而隨機分布則無此傾向。3.解析思路：首述原因：原始數(shù)據(jù)可能存在錯誤、缺失、格式不統(tǒng)一、坐標不匹配、冗余等問題，直接分析會導致結(jié)果偏差甚至錯誤。預處理是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量、提高分析效率和準確性的基礎(chǔ)。然后列舉常見操作：數(shù)據(jù)清洗（去除錯誤值）、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、坐標系統(tǒng)一、數(shù)據(jù)插值（處理缺失值）、地圖投影轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)裁剪與合并等。4.解析思路：首述基本思想：趨勢面分析假設(shè)區(qū)域內(nèi)的氣象要素空間分布可以用一個數(shù)學函數(shù)（通常是多項式）來擬合，該函數(shù)反映了大尺度的、系統(tǒng)性變化的趨勢，而局部的小范圍波動則被視為隨機擾動。通過擬合趨勢面，可以分離出氣象要素的長期空間變化規(guī)律。然后說明應用場景：常用于分析地形對氣象要素（如氣溫、降水、氣壓）的宏觀影響，揭示區(qū)域氣候要素的空間變異特征，輔助繪制等值線圖，或為數(shù)值模式輸出數(shù)據(jù)進行趨勢訂正等。四、計算題與分析題1.（1）解析思路：計算平均數(shù)，直接將所有9個氣溫值加總，然后除以數(shù)據(jù)點個數(shù)（9）。計算過程：(28+30+26+29+27+31+25+24+32)/9=254/9≈28.22℃。（2）解析思路：根據(jù)Moran'sI公式分子部分定義，需要計算每個點與其鄰接點（按定義，鄰接點包括上下左右，不包括對角線）的加權(quán)差值乘積之和。列出每個點的鄰接關(guān)系和差值：中心(3,3):(28-28.22)*(30-28.22)+(28-28.22)*(26-28.22)+(28-28.22)*(29-28.22)+(28-28.22)*(27-28.22)+(28-28.22)*(31-28.22)+(28-28.22)*(25-28.22)+(28-28.22)*(24-28.22)+(28-28.22)*(32-28.22)。計算各項差值：28-28.22=-0.22；30-28.22=1.78；26-28.22=-2.22；29-28.22=0.78；27-28.22=-1.22；31-28.22=2.78；25-28.22=-3.22；24-28.22=-4.22；32-28.22=3.78。計算乘積并求和：(-0.22)*1.78+(-0.22)*(-2.22)+(-0.22)*(0.78)+(-0.22)*(-1.22)+(-0.22)*(2.78)+(-0.22)*(-3.22)+(-0.22)*(-4.22)+(-0.22)*(3.78)=-0.392+0.488-0.173+0.268-0.612+0.710-0.928-0.831=-2.768。（3）解析思路：觀察分子計算結(jié)果（-2.768），其數(shù)值不為零。Moran'sI的分子是空間協(xié)方差的總和。非零值表明數(shù)據(jù)點與其鄰域點的屬性值存在差異，即存在空間相關(guān)性。結(jié)合權(quán)重假設(shè)（鄰接權(quán)重為1），可以初步判斷這些格點氣溫數(shù)據(jù)存在一定程度的空間自相關(guān)。正負號和大小則反映了相關(guān)性的方向和強度（需要計算整個區(qū)域的Moran'sI得到標準化度量）。2.（1）解析思路：克里金插值原理核心是空間自相關(guān)。它假設(shè)待插值點及其鄰域點的屬性值之間存在空間相關(guān)性，這種相關(guān)性可以用變差函數(shù)來描述。插值時，不僅考慮鄰域點的屬性值，還考慮它們與待插值點的空間距離和相關(guān)性（通過權(quán)重W表示），加權(quán)平均得到插值結(jié)果。權(quán)重的大小由變差函數(shù)和距離決定，距離越遠、相關(guān)性越弱，權(quán)重越小。其目標是找到使插值結(jié)果的空間變異結(jié)構(gòu)與原始數(shù)據(jù)最匹配的加權(quán)組合。（2）解析思路：變差函數(shù)是克里金插值的核心。它定量描述了空間自相關(guān)性的強度和范圍，即屬性值隨空間距離變化的規(guī)律。計算變差函數(shù)的必要性在于：1）克里金插值方法依賴于空間自相關(guān)假設(shè)，變差函數(shù)是量化該假設(shè)的依據(jù)；2）變差函數(shù)決定了插值時各鄰域點權(quán)重的分配，直接影響插值結(jié)果的平滑度和精度；3）變差函數(shù)的選擇（球狀、指數(shù)、高斯等模型）會影響插值效果，需要根據(jù)實際數(shù)據(jù)擬合確定。沒有變差函數(shù)，就無法進行有效的克里金插值。（3）解析思路：分析分布圖可能揭示的意義：1）高程與降水量的關(guān)系，如山地迎風坡降水多，背風坡少；或者高海拔地區(qū)降水可能更多（冷凝效應）；2）地形對溫度的影響，如山地垂直地帶性，海拔越高溫度越低；3）區(qū)域氣候單元的邊界，等高線和等雨量線可能重合或平行；4）流域或集水區(qū)的范圍；5）可能存在的局部水汽源或匯。具體意義需結(jié)合研究區(qū)域地理背景解讀。（4）解析思路：分析高程與降水量空間相關(guān)性方法：1）計算高程和降水量格點數(shù)據(jù)的全局Moran'sI或局部Moran'sI（如Getis-OrdGi*），檢驗兩者是否存在空間自相關(guān)；2）進行空間回歸分析，以高程為自變量，降水量為因變量，檢驗兩者是否存在空間依賴關(guān)系，并量化高程對降水量的影響程度；3）繪制高程與降水量散點圖并計算全局或局部相關(guān)系數(shù)（如Spearman秩相關(guān)，考慮空間鄰近性）；4）使用地理加權(quán)回歸（GWR）分析高程與降水量關(guān)系在不同空間位置的差異性。3.（1）解析思路：分析方法選擇應基于研究目的和數(shù)據(jù)類型?？赡芊椒òǎ?）趨勢分析：對近郊和市區(qū)站點的時間序列LST數(shù)據(jù)分別計算線性趨勢斜率，比較兩者差異；2）空間統(tǒng)計分析：如果有這兩個站點及其他周邊站點數(shù)據(jù)，可以計算近郊和市區(qū)區(qū)域LST的Moran'sI，或進行空間回歸，分析LST的空間格局及其隨時間的變化；3）相關(guān)性分析：計算近郊和市區(qū)站點LST時間序列之間的相關(guān)系數(shù)及其變化趨勢；4）差異分析：計算市區(qū)與近郊站點LST的差值序列，分析其均值、方差、趨勢的變化。（2）解析思路：可能觀察到的趨勢圖特征及反映的現(xiàn)象：1）近郊站點LST可能呈現(xiàn)較小的上升趨勢（或與區(qū)域氣候趨勢一致）；2）市區(qū)站點LST的上升趨勢可能更顯著、更陡峭；3）市區(qū)與近郊站點LST之差（即城市熱島效應）隨時間可能擴大，或在某些時期（如夏季、夜間）表現(xiàn)更明顯。這些特征反映了城市化發(fā)展導致下墊面性質(zhì)改變（如建筑物、道路替代植被和土壤）、人工熱源排放、空氣污染物吸收/散射/溫室效應增強等因素，使得城市區(qū)域近地面溫度較周邊鄉(xiāng)村區(qū)域更高，且這種差異可能隨城市擴張和經(jīng)濟發(fā)展而加劇。（3）解析思路：局限性在于：1）兩點數(shù)據(jù)可能無法代表整個城市或區(qū)域的空間熱島狀況，結(jié)果具有局部代表性；2）未考慮其他影響LST的因素，如氣象條件（風、云、輻射）、季節(jié)變化、不同下墊面類型（工業(yè)區(qū)、綠地、水體）的差異等；3）可能存