2025年大學(xué)《應(yīng)用氣象學(xué)》專業(yè)題庫——?dú)庀髷?shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在括號(hào)內(nèi)）1.下列哪項(xiàng)不屬于氣象數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)？（）A.氣象要素時(shí)空分布規(guī)律發(fā)現(xiàn)B.基于歷史數(shù)據(jù)的極端天氣事件預(yù)測(cè)C.氣象模型誤差來源分析D.農(nóng)作物病蟲害發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘2.在處理包含缺失值的氣象數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的“規(guī)約”技術(shù)？（）A.使用均值或中位數(shù)填補(bǔ)缺失值B.刪除含有缺失值的記錄C.利用回歸模型預(yù)測(cè)缺失值D.將缺失值視為一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)類別3.對(duì)于氣象要素的逐小時(shí)變化預(yù)測(cè)，時(shí)間序列分析方法通常比聚類算法更適用，這是因?yàn)?？（）A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有明顯的層次結(jié)構(gòu)B.聚類算法無法處理連續(xù)數(shù)據(jù)C.時(shí)間序列模型能更好地捕捉依賴關(guān)系D.聚類分析主要用于分類任務(wù)4.在使用決策樹構(gòu)建氣象分類模型（如降雨/無降雨）時(shí)，如何判斷某個(gè)特征（如風(fēng)速）對(duì)于分類的重要性？（）A.根據(jù)該特征在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.計(jì)算該特征對(duì)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的貢獻(xiàn)度（如信息增益或基尼不純度減少量）C.觀察該特征值在不同類別中的分布差異D.取決于該特征是否是氣象學(xué)界公認(rèn)的關(guān)鍵因子5.下列哪種評(píng)估指標(biāo)最適合用于衡量氣象回歸模型的預(yù)測(cè)精度，特別是當(dāng)誤差分布不均勻時(shí)？（）A.決策樹誤差B.平均絕對(duì)誤差（MAE）C.決策樹方差D.決策樹偏差6.利用氣象衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析不同植被指數(shù)與區(qū)域降水量的關(guān)系，這屬于應(yīng)用氣象數(shù)據(jù)挖掘于？（）A.氣候變化研究B.農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)C.大氣化學(xué)監(jiān)測(cè)D.地震預(yù)測(cè)（注：此為干擾項(xiàng)，實(shí)際應(yīng)用中無此關(guān)聯(lián)）7.在進(jìn)行氣象數(shù)據(jù)分類時(shí)，若發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)完美，但在新數(shù)據(jù)上性能急劇下降，最可能出現(xiàn)了什么問題？（）A.數(shù)據(jù)過載B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)噪聲干擾D.模型過擬合8.支持向量機(jī)（SVM）在處理高維氣象數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，其主要優(yōu)勢(shì)在于？（）A.對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集計(jì)算效率高B.能有效處理線性不可分問題（通過核技巧）C.對(duì)異常值不敏感D.具有良好的可解釋性9.對(duì)于具有空間相關(guān)性的氣象場(chǎng)（如溫度場(chǎng)、風(fēng)場(chǎng)）分析，常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)除了常規(guī)聚類和分類外，還應(yīng)考慮？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.空間自相關(guān)分析C.時(shí)間序列分析D.主成分分析10.將氣象數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于短期天氣預(yù)報(bào)，其核心價(jià)值在于？（）A.完全取代傳統(tǒng)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型B.提供基于歷史相似性的統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)修正C.直接計(jì)算未來天氣的具體數(shù)值D.長(zhǎng)期氣候趨勢(shì)的預(yù)測(cè)二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述氣象數(shù)據(jù)挖掘過程中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。2.解釋什么是“特征選擇”，并說明其在氣象數(shù)據(jù)挖掘中的重要性。3.比較分類算法和聚類算法在氣象數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中的主要區(qū)別。4.描述在進(jìn)行氣象數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目時(shí)，一個(gè)典型的研究流程應(yīng)包含哪些關(guān)鍵階段。三、論述題（每題10分，共30分）1.論述時(shí)間序列分析在氣象學(xué)中的應(yīng)用價(jià)值，并列舉至少三種常用的時(shí)間序列模型及其適用場(chǎng)景。2.假設(shè)你需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立一個(gè)預(yù)測(cè)某地夏季高溫日數(shù)模型。請(qǐng)闡述你會(huì)如何選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘方法，并簡(jiǎn)述模型構(gòu)建的主要步驟和需要關(guān)注的關(guān)鍵問題。3.結(jié)合當(dāng)前氣象科技發(fā)展趨勢(shì)，論述大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)如何推動(dòng)氣象數(shù)據(jù)挖掘與分析研究向更深層次發(fā)展，并可能帶來哪些新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。四、計(jì)算題（15分）（假設(shè)給定以下簡(jiǎn)短時(shí)間序列數(shù)據(jù)，代表某氣象站連續(xù)6天的日平均氣溫（°C）：[15,17,16,18,21,19]）請(qǐng)嘗試運(yùn)用移動(dòng)平均法（選擇合適的窗口大?。┖椭笖?shù)平滑法（選擇合適的平滑系數(shù)α）對(duì)該序列進(jìn)行平滑處理，并簡(jiǎn)述這兩種方法的基本思想和適用性差異。計(jì)算結(jié)果無需精確到小數(shù)點(diǎn)后多位，但要體現(xiàn)方法步驟。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.C4.B5.B6.B7.D8.B9.B10.B二、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括：數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值、噪聲數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)集成（合并多個(gè)數(shù)據(jù)源）、數(shù)據(jù)變換（數(shù)值型屬性標(biāo)準(zhǔn)化、離散化等）和數(shù)據(jù)規(guī)約（減少數(shù)據(jù)規(guī)模，如屬性約簡(jiǎn)、維度約簡(jiǎn)）。其目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除無關(guān)或冗余信息，使原始數(shù)據(jù)適合后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘算法處理，從而提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。2.特征選擇是指在數(shù)據(jù)挖掘過程中，從原始特征集合中篩選出一個(gè)子集，該子集能夠盡可能保留原始數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息，同時(shí)減少特征數(shù)量，降低模型的復(fù)雜度。其重要性在于：可以提高模型的預(yù)測(cè)性能和泛化能力，減少計(jì)算成本和存儲(chǔ)需求，避免“維度災(zāi)難”，并有助于理解哪些氣象因素對(duì)目標(biāo)變量影響最大。3.分類算法和聚類算法的主要區(qū)別在于：分類算法是將數(shù)據(jù)樣本映射到預(yù)先定義的類別中，目標(biāo)類別是已知的（監(jiān)督學(xué)習(xí)），常用于預(yù)測(cè)任務(wù)（如降雨/無降雨、臺(tái)風(fēng)路徑類別）；聚類算法是將數(shù)據(jù)樣本根據(jù)其相似性自動(dòng)分組，目標(biāo)類別是未知的（無監(jiān)督學(xué)習(xí)），用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)或模式（如根據(jù)氣象要素特征將站點(diǎn)分組、識(shí)別天氣模式）。分類是“預(yù)測(cè)什么”，聚類是“發(fā)現(xiàn)什么”。4.一個(gè)典型的氣象數(shù)據(jù)挖掘研究流程通常包括：?jiǎn)栴}定義與目標(biāo)設(shè)定、數(shù)據(jù)獲取與準(zhǔn)備（收集、清洗、預(yù)處理）、數(shù)據(jù)探索與可視化、特征工程（選擇與構(gòu)建）、模型選擇與訓(xùn)練、模型評(píng)估與驗(yàn)證、結(jié)果解釋與應(yīng)用部署。各階段需反復(fù)迭代優(yōu)化。三、論述題1.時(shí)間序列分析在氣象學(xué)中具有重要應(yīng)用價(jià)值，主要用于分析氣象要素（如氣溫、降水、風(fēng)速、氣壓等）隨時(shí)間變化的規(guī)律、預(yù)測(cè)未來短期或中期變化。其價(jià)值體現(xiàn)在：能夠捕捉時(shí)間依賴性，提供比傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)；可用于構(gòu)建天氣預(yù)報(bào)修正模型，結(jié)合數(shù)值模式輸出進(jìn)行統(tǒng)計(jì)訂正；有助于識(shí)別季節(jié)性、周期性變化和極端事件特征；是氣候變率和趨勢(shì)分析的基礎(chǔ)。常用的時(shí)間序列模型及其適用場(chǎng)景包括：ARIMA（自回歸積分滑動(dòng)平均模型），適用于具有明顯自相關(guān)性和季節(jié)性的平穩(wěn)或可平穩(wěn)化時(shí)間序列，如月/年氣溫、降水量預(yù)測(cè)；指數(shù)平滑法（如Holt-Winters法），適用于具有趨勢(shì)和季節(jié)性成分的序列，計(jì)算簡(jiǎn)單；LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)），屬于深度學(xué)習(xí)模型，適用于處理長(zhǎng)期依賴關(guān)系和復(fù)雜非線性模式的非平穩(wěn)時(shí)間序列，如極端天氣事件序列預(yù)測(cè)。2.建立預(yù)測(cè)夏季高溫日數(shù)模型的方法選擇與步驟：首先，明確模型目標(biāo)（預(yù)測(cè)高溫日數(shù)的概率或具體天數(shù)），然后進(jìn)行數(shù)據(jù)收集（獲取歷史氣象數(shù)據(jù)，如氣溫、日照、濕度、風(fēng)速、前期氣象指數(shù)等）。接著，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理（清洗、填補(bǔ)缺失值、處理異常值、標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化）。之后，進(jìn)行特征工程（選擇與構(gòu)建對(duì)高溫有影響力的特征，可能包括累積高溫指數(shù)、相對(duì)濕度閾值等）。然后，根據(jù)數(shù)據(jù)特征和問題類型選擇合適的模型，可以是統(tǒng)計(jì)模型（如邏輯回歸、支持向量機(jī)）或機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如隨機(jī)森林、梯度提升樹），也可考慮時(shí)間序列模型或混合模型。模型訓(xùn)練時(shí)使用歷史數(shù)據(jù)，注意劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集。接著，使用測(cè)試集評(píng)估模型性能（如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等）。根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)（調(diào)優(yōu)），關(guān)注過擬合問題。最后，對(duì)調(diào)優(yōu)后的模型進(jìn)行最終評(píng)估，并解釋模型結(jié)果，考慮模型在實(shí)際應(yīng)用中的部署和監(jiān)測(cè)。3.大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)正深刻推動(dòng)氣象數(shù)據(jù)挖掘與分析研究。大數(shù)據(jù)技術(shù)使得處理和分析海量的、多源異構(gòu)的氣象數(shù)據(jù)（如衛(wèi)星云圖、雷達(dá)數(shù)據(jù)、地面自動(dòng)站網(wǎng)數(shù)據(jù)、模式輸出、社交媒體數(shù)據(jù)等）成為可能，為發(fā)現(xiàn)隱藏的氣象規(guī)律提供了基礎(chǔ)。人工智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，能夠自動(dòng)從復(fù)雜數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系和模式，顯著提升天氣預(yù)報(bào)（特別是極端天氣、定量降水預(yù)報(bào)）、氣候預(yù)測(cè)、災(zāi)害預(yù)警的精度和時(shí)效性。例如，深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別（衛(wèi)星云圖分析）、時(shí)間序列預(yù)測(cè)（長(zhǎng)期天氣預(yù)報(bào)）等方面展現(xiàn)出巨大潛力。機(jī)遇在于可能實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更自動(dòng)化的氣象服務(wù)。挑戰(zhàn)則包括：數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化問題、模型可解釋性不足、計(jì)算資源需求巨大、需要大量高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)、以及如何將研究成果有效轉(zhuǎn)化為實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用等。四、計(jì)算題（移動(dòng)平均法與指數(shù)平滑法處理氣溫序列[15,17,16,18,21,19]）（1）移動(dòng)平均法：選擇窗口大小n=3。計(jì)算過程：第4天平滑值=(15+17+16)/3=16.0第5天平滑值=(17+16+18)/3=17.0第6天平滑值=(16+18+21)/3=18.0結(jié)果序列（平滑后）：[16.0,17.0,18.0]基本思想：對(duì)近期數(shù)據(jù)賦予更大權(quán)重（或同等權(quán)重），平滑短期波動(dòng)，反映趨勢(shì)。適用于短期平滑，對(duì)滯后性敏感，計(jì)算簡(jiǎn)單。不適用于預(yù)測(cè)。（2）指數(shù)平滑法：選擇平滑系數(shù)α=0.3。計(jì)算過程：預(yù)測(cè)值初值（F2）可設(shè)為第一個(gè)實(shí)際值，即F2=15。計(jì)算后續(xù)值：F3=α*16+(1-α)*F2=0.3*16+0.7*15=15.3F4=α*18+(1-α)*F3=0.3*18+0.7*15.3=16.71F5=α*21+(1-α)*F4=0.3*2