2025年大學(xué)《應(yīng)用氣象學(xué)》專業(yè)題庫——大氣環(huán)境模擬預(yù)測技術(shù)現(xiàn)狀考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不屬于當(dāng)前大氣環(huán)境模擬預(yù)測領(lǐng)域的主要驅(qū)動力？A.高性能計算技術(shù)的發(fā)展B.衛(wèi)星觀測能力的提升C.人工智能在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用D.大氣物理過程的徹底理解2.在大氣環(huán)境模擬中，用于描述大氣與地表之間熱量、水分和動量交換過程的模型通常被稱為：A.輻射傳輸模型B.對流參數(shù)化方案C.陸面過程模型D.數(shù)值天氣預(yù)報模式核心3.旨在提供未來一段時間（通常幾天到幾周）全球或區(qū)域天氣狀況預(yù)測的模型是：A.空氣質(zhì)量模型（AQM）B.氣候模型（GCM）C.中尺度氣象模型D.集合天氣預(yù)報系統(tǒng)4.能夠同時模擬氣象要素和大氣化學(xué)成分時空變化，用于空氣質(zhì)量評估和預(yù)報的模型是：A.數(shù)值天氣預(yù)報（NWP）模型B.大氣化學(xué)箱模型C.化學(xué)傳輸模型（CTM）D.陸面過程模型5.通過結(jié)合模式預(yù)報信息和觀測數(shù)據(jù)，以改進模式初始場或增廣分析場的技術(shù)的統(tǒng)稱是：A.模式降尺度技術(shù)B.數(shù)據(jù)同化技術(shù)C.模式集合技術(shù)D.參數(shù)化方案改進6.利用高性能計算機并行計算能力，對較小空間范圍（如城市、河谷）進行高精度氣象和空氣質(zhì)量模擬的技術(shù)是：A.全球氣候模型（GCM）模擬B.區(qū)域氣候模型（RCM）模擬C.高分辨率數(shù)值模擬D.集合卡爾曼濾波7.在大氣環(huán)境模擬預(yù)測中，利用機器學(xué)習(xí)算法自動識別模式特征或輔助模式預(yù)報的過程，主要體現(xiàn)了：A.模式物理過程的改進B.觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升C.計算效率的顯著提高D.智能化分析與應(yīng)用的趨勢8.以下哪項技術(shù)是當(dāng)前提高大氣化學(xué)模型模擬精度的重要發(fā)展方向？A.減少模式網(wǎng)格點數(shù)量B.采用簡化的邊界條件C.發(fā)展更精細的排放清單和參數(shù)化方案D.忽略陸面過程的影響9.對于預(yù)測沙塵暴或火山灰等突發(fā)性、局地性強天氣事件的空氣軌跡和影響，哪類模型更為適用？A.全球大氣環(huán)流模型B.區(qū)域空氣質(zhì)量模型C.高分辨率中尺度氣象模型D.基于統(tǒng)計經(jīng)驗的預(yù)測模型10.氣象衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在大氣環(huán)境模擬預(yù)測中，主要優(yōu)勢在于能夠提供：A.高時空分辨率的連續(xù)觀測場B.精確的大氣化學(xué)成分垂直分布信息C.直接獲取模式所需的初始條件D.低成本的大范圍地面氣象要素測量二、名詞解釋（每題3分，共15分）1.數(shù)值天氣預(yù)報（NWP）2.集合預(yù)報（EnsemblePrediction）3.大氣化學(xué)傳輸模型（CTM）4.數(shù)據(jù)同化（DataAssimilation）5.模型分辨率（ModelResolution）三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述當(dāng)前大氣環(huán)境模擬預(yù)測技術(shù)面臨的三大主要挑戰(zhàn)。2.比較區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報模型（RNNWP）與全球數(shù)值天氣預(yù)報模型（GNNWP）在應(yīng)用范圍和分辨率上的主要區(qū)別。3.簡述觀測數(shù)據(jù)在大氣環(huán)境模擬預(yù)測中的作用。4.解釋什么是陸面過程模型，并說明其在大氣環(huán)境模擬中的重要性。四、論述題（每題10分，共30分）1.論述人工智能（AI）技術(shù)目前在哪些方面正改變或潛在地改變大氣環(huán)境模擬預(yù)測領(lǐng)域。2.結(jié)合一個具體的應(yīng)用實例（如重污染天氣預(yù)測、極端事件預(yù)警等），闡述大氣環(huán)境模擬預(yù)測技術(shù)在其中發(fā)揮的作用及其面臨的局限性。3.展望未來5-10年大氣環(huán)境模擬預(yù)測技術(shù)可能的發(fā)展趨勢，并分析這些趨勢可能帶來的影響。---試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.C5.B6.C7.D8.C9.C10.A二、名詞解釋1.數(shù)值天氣預(yù)報（NWP）：利用計算機求解描述大氣運動和狀態(tài)的基本方程組（如Navier-Stokes方程、熱力學(xué)方程等），對大氣未來狀態(tài)進行預(yù)測的方法。**解析思路*：考察對NWP基本定義的掌握。核心是“數(shù)值求解”、“大氣運動和狀態(tài)方程”、“計算機”、“未來預(yù)測”。2.集合預(yù)報（EnsemblePrediction）：通過運行多個略有差異（初始條件擾動、模式參數(shù)變化或兩者皆有）的數(shù)值模式，產(chǎn)生一組概率預(yù)報產(chǎn)品，以量化預(yù)報不確定性。**解析思路*：考察對集合預(yù)報核心思想和方法的理解?！岸鄠€略有差異的模式運行”、“概率預(yù)報產(chǎn)品”、“量化不確定性”是其關(guān)鍵要素。3.大氣化學(xué)傳輸模型（CTM）：耦合了大氣動力學(xué)模型和化學(xué)動力學(xué)/反應(yīng)機理的模型，用于模擬大氣化學(xué)物種（如污染物、溫室氣體）在時空上的分布和變化過程。**解析思路*：考察對CTM定義和功能的掌握。關(guān)鍵在于“耦合動力學(xué)和化學(xué)”、“模擬化學(xué)物種分布變化”。4.數(shù)據(jù)同化（DataAssimilation）：將觀測信息有效地融入模式預(yù)報過程中，以改進模式初始狀態(tài)或分析場，同時減少模式誤差的一種技術(shù)。**解析思路*：考察對數(shù)據(jù)同化概念的理解?！敖Y(jié)合觀測信息”、“融入預(yù)報過程”、“改進初始/分析場”、“減少誤差”是其核心含義。5.模型分辨率（ModelResolution）：指模型能夠有效分辨和模擬的物理空間范圍或時間間隔，通常用網(wǎng)格距（空間）或時間步長（時間）來表示。**解析思路*：考察對模型分辨率定義的掌握?！坝行Х直婧湍M的物理空間/時間范圍”、“網(wǎng)格距/時間步長”是其關(guān)鍵點。三、簡答題1.當(dāng)前大氣環(huán)境模擬預(yù)測技術(shù)面臨的三大主要挑戰(zhàn)：*模型物理過程和參數(shù)化方案的不確定性依然較大，難以完全準確模擬復(fù)雜的非線性大氣過程。*觀測系統(tǒng)的時空分辨率、覆蓋范圍和精度仍有不足，難以滿足高分辨率模擬和精確數(shù)據(jù)同化的需求。*模式計算資源需求與模擬精度要求之間存在矛盾，尤其是在高分辨率、長時間尺度的模擬預(yù)測中。**解析思路*：考察對當(dāng)前領(lǐng)域主要瓶頸的理解。從模型本身（內(nèi)在不確定性）、觀測基礎(chǔ)（數(shù)據(jù)限制）和計算資源（成本約束）三個最核心的方面進行概括。2.比較區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報模型（RNNWP）與全球數(shù)值天氣預(yù)報模型（GNNWP）在應(yīng)用范圍和分辨率上的主要區(qū)別：*應(yīng)用范圍：GNNWP提供全球范圍的天氣預(yù)報，適用于研究大尺度天氣系統(tǒng)、氣候背景和長期變化；RNNWP提供區(qū)域范圍的天氣預(yù)報，更適用于研究區(qū)域性的中小尺度天氣現(xiàn)象（如強對流、臺風(fēng)、霧霾）及其與局地環(huán)境相互作用。*分辨率：RNNWP通常具有比GNNWP更高的空間分辨率（網(wǎng)格距更小），能夠更精細地模擬區(qū)域內(nèi)的天氣過程和地形影響；GNNWP由于計算成本限制，空間分辨率通常較低。時間分辨率上，兩者都可能根據(jù)需要調(diào)整，但RNNWP有時能采用更小的時間步長。**解析思路*：考察對兩種模型基本特征差異的掌握。圍繞“全球vs區(qū)域”（范圍）、“高vs低”（分辨率）這兩個核心維度進行比較。3.簡述觀測數(shù)據(jù)在大氣環(huán)境模擬預(yù)測中的作用：*提供模式運行所需的初始狀態(tài)場。*為模式參數(shù)化和化學(xué)排放清單提供校準和驗證依據(jù)。*通過數(shù)據(jù)同化技術(shù)，實時或準實時地修正模式預(yù)報誤差，提高預(yù)報準確性和可靠性。*用于評估和驗證模型模擬結(jié)果的合理性。*為理解大氣物理和化學(xué)過程提供直接證據(jù)。**解析思路*：考察對觀測數(shù)據(jù)功能的全面理解，涵蓋初始化、參數(shù)校準/驗證、誤差修正（同化）、結(jié)果評估、過程理解等多個方面。4.解釋什么是陸面過程模型，并說明其在大氣環(huán)境模擬中的重要性：*定義：陸面過程模型是描述地表（植被、土壤、水體等）與大氣之間進行能量、水分和動量交換過程的數(shù)學(xué)模型。*重要性：陸面過程直接影響近地層的氣象要素（如氣溫、濕度、風(fēng)速、降水）和大氣邊界層的結(jié)構(gòu)，進而影響區(qū)域乃至大尺度的天氣和氣候。準確模擬陸面過程對于提高天氣預(yù)報（尤其是邊界層和短期預(yù)報）的精度、評估地表水資源狀況、理解碳循環(huán)和氣候變化等方面至關(guān)重要。**解析思路*：首先給出定義，然后重點闡述其在連接地表與大氣、影響局地天氣氣候等方面的關(guān)鍵作用，說明其不可或缺性。四、論述題1.論述人工智能（AI）技術(shù)目前在哪些方面正改變或潛在地改變大氣環(huán)境模擬預(yù)測領(lǐng)域。*AI輔助參數(shù)化方案開發(fā)與優(yōu)化：利用機器學(xué)習(xí)算法分析大量觀測數(shù)據(jù)和模式模擬結(jié)果，發(fā)現(xiàn)更優(yōu)的參數(shù)化關(guān)系，或直接構(gòu)建基于AI的參數(shù)化方案，可能提高模型對復(fù)雜過程的模擬能力。*模式降維與快速診斷：應(yīng)用AI技術(shù)（如自動編碼器）處理高維模式輸出數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵特征，實現(xiàn)快速的模式診斷、異常檢測和總結(jié)，幫助氣象學(xué)家快速理解復(fù)雜模擬結(jié)果。*提高預(yù)報技巧與不確定性估計：結(jié)合AI方法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）改進傳統(tǒng)統(tǒng)計預(yù)報模型，或利用AI直接預(yù)測預(yù)報誤差，提供更可靠的預(yù)報不確定性信息。*智能數(shù)據(jù)處理與融合：利用AI算法自動識別、質(zhì)量控制多源異構(gòu)觀測數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)更高效、更精確的數(shù)據(jù)同化。*未來潛力：AI可能發(fā)展出能夠直接學(xué)習(xí)大氣動力和化學(xué)規(guī)律的新型模型框架，或與物理模型深度融合，形成混合模型，甚至實現(xiàn)部分“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的預(yù)報。**解析思路*：圍繞AI在模型（參數(shù)化、降維）、預(yù)報（技巧、不確定性）、數(shù)據(jù)處理（融合、質(zhì)量）等環(huán)節(jié)的應(yīng)用現(xiàn)狀和潛力展開論述，體現(xiàn)AI帶來的效率提升、精度改進和范式可能變革。2.結(jié)合一個具體的應(yīng)用實例（如重污染天氣預(yù)測、極端事件預(yù)警等），闡述大氣環(huán)境模擬預(yù)測技術(shù)在其中發(fā)揮的作用及其面臨的局限性。*實例：重污染天氣預(yù)測*技術(shù)作用：利用空氣質(zhì)量模型（CTM）結(jié)合氣象預(yù)報（NWP提供風(fēng)速、濕度、溫度等邊界條件），模擬污染物（如PM2.5）的生成、遷移、轉(zhuǎn)化和累積過程。模型能夠預(yù)測未來一段時間內(nèi)污染物的濃度分布和變化趨勢，為預(yù)警發(fā)布、污染控制措施制定提供科學(xué)依據(jù)。例如，通過模擬識別出污染物累積的有利氣象條件（如靜穩(wěn)天氣），預(yù)測未來濃度超標(biāo)風(fēng)險。*面臨的局限性：模型對初始污染態(tài)和氣象條件的敏感性高，預(yù)報不確定性較大；排放清單的準確性和時效性影響模擬結(jié)果；難以完全捕捉城市冠層、復(fù)雜地形對污染物擴散的精細影響；對于某些二次污染物的生成過程模擬仍存在偏差；模型分辨率與計算成本之間的權(quán)衡限制了模擬的精細程度。**解析思路*：選擇一個具體實例，清晰闡述模擬預(yù)測技術(shù)（以CTM+NWP為例）在該實例中的具體應(yīng)用方式和發(fā)揮的作用，然后具體分析當(dāng)前技術(shù)水平下存在的主要困難和限制因素。3.展望未來5-10年大氣環(huán)境模擬預(yù)測技術(shù)可能的發(fā)展趨勢，并分析這些趨勢可能帶來的影響。*發(fā)展趨勢：*更高分辨率模擬：隨著計算能力提升，模式分辨率將進一步提高（從區(qū)域到城市甚至網(wǎng)格點尺度），以更好地模擬中小尺度天氣過程和局地空氣質(zhì)量。*物理過程與AI深度融合：AI不僅用于數(shù)據(jù)處理和模式診斷，更可能直接參與模式物理過程參數(shù)化，甚至發(fā)展出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的混合模型或物理規(guī)則自動發(fā)現(xiàn)模型。*多物理場耦合系統(tǒng)模擬加強：更加強調(diào)氣象、化學(xué)、陸面、冰雪、生態(tài)、水文等多過程的耦合模擬，以應(yīng)對氣候變化和環(huán)境污染帶來的復(fù)雜相互作用。*觀測系統(tǒng)智能化與網(wǎng)絡(luò)化：發(fā)展基于AI的智能觀測網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對關(guān)鍵變量時空變化的精準、高效、低成本監(jiān)測。*預(yù)報服務(wù)個性化與智能化：利用AI技術(shù)根據(jù)用戶需求提供定制化的、包含概率信息和影響評估的預(yù)報產(chǎn)品和服務(wù)。*可能帶來的影響：*預(yù)報能力提升：在特定方面（如災(zāi)害性天氣預(yù)警、重污染過程預(yù)報）的準確性和提前量可能顯著提高。*決策支持增強：為氣候變化適應(yīng)、