2025年大學(xué)《大氣科學(xué)》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——?dú)庀髿鉁?zhǔn)確度預(yù)報(bào)的提升考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述大氣可預(yù)報(bào)性的概念及其主要限制因素?；煦缋碚撛谔鞖忸A(yù)報(bào)中如何體現(xiàn)這些限制？二、比較并論述4D-Var數(shù)據(jù)同化方法和EnKF數(shù)據(jù)同化方法的基本原理、主要優(yōu)缺點(diǎn)及其在提升數(shù)值天氣預(yù)報(bào)初始場(chǎng)質(zhì)量方面的不同作用。三、闡述數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式中物理過(guò)程參數(shù)化方案（以云和降水參數(shù)化為例）對(duì)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度的影響。為什么需要發(fā)展復(fù)雜的參數(shù)化方案？簡(jiǎn)述其中面臨的挑戰(zhàn)。四、集合天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)是如何產(chǎn)生集合成員的？解釋集合技巧（EnsembleSkill）的含義。集合成員間的散度（EnsembleSpread）主要反映了什么信息？它在評(píng)估短期預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度中有什么作用？五、統(tǒng)計(jì)訂正方法（如集合經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)EOF訂正、偏最小二乘法PLS訂正等）常用于改善數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。請(qǐng)解釋其基本思想，并說(shuō)明其主要用于解決預(yù)報(bào)中的哪種問(wèn)題（偏差或變率）。六、現(xiàn)代氣象觀測(cè)系統(tǒng)包括多種探測(cè)手段。請(qǐng)列舉三種不同的觀測(cè)平臺(tái)（如探空、衛(wèi)星、雷達(dá)等），并分別說(shuō)明其主要獲取的大氣信息類(lèi)型及其在天氣預(yù)報(bào)中的作用。為什么多源數(shù)據(jù)的融合對(duì)于提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度至關(guān)重要？七、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度常用TS（TaylorSkillScore）評(píng)分來(lái)評(píng)估。簡(jiǎn)述TS評(píng)分的計(jì)算公式及其物理意義。一個(gè)TS評(píng)分值為0.70意味著什么？除了TS評(píng)分，還有哪些常用的準(zhǔn)確度評(píng)估指標(biāo)可以用來(lái)評(píng)價(jià)預(yù)報(bào)性能？八、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)，近年來(lái)在氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。請(qǐng)舉例說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型可以應(yīng)用于氣象預(yù)報(bào)的哪些方面（例如，降水預(yù)報(bào)、極端天氣預(yù)警等）？簡(jiǎn)述其基本優(yōu)勢(shì)，并討論在應(yīng)用中可能遇到的主要挑戰(zhàn)。九、誤差在天氣預(yù)報(bào)中不可避免地會(huì)隨著時(shí)間累積和傳播。簡(jiǎn)述從初始時(shí)刻的微小擾動(dòng)到預(yù)報(bào)時(shí)效結(jié)束時(shí)的誤差增長(zhǎng)過(guò)程。為什么提高初始場(chǎng)的精確度對(duì)于延長(zhǎng)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確期至關(guān)重要？十、結(jié)合你所學(xué)知識(shí)，分析影響夏季極端降水事件預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度的幾個(gè)關(guān)鍵因素，并提出至少三種可能的有效提升策略，并簡(jiǎn)述其原理。試卷答案一、大氣可預(yù)報(bào)性是指大氣狀態(tài)在一段時(shí)間內(nèi)可以被確定的可能性。其主要限制因素包括：大氣運(yùn)動(dòng)的混沌特性（對(duì)初始條件的極端敏感性，即“蝴蝶效應(yīng)”）、觀測(cè)資料的誤差和不確定性、以及數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式本身的簡(jiǎn)化與誤差。混沌理論表明，由于大氣的非線性特性，即使初始狀態(tài)有極其微小的誤差，也會(huì)隨著時(shí)間呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，導(dǎo)致對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)迅速變得不可靠，從而限制了天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確時(shí)效。二、4D-Var（四維變分?jǐn)?shù)據(jù)同化）方法通過(guò)優(yōu)化一個(gè)目標(biāo)函數(shù)（通常是最小化預(yù)報(bào)場(chǎng)與觀測(cè)場(chǎng)之間的差異），尋找一個(gè)最優(yōu)的初始狀態(tài)，使其產(chǎn)生的預(yù)報(bào)與實(shí)際觀測(cè)最接近。其優(yōu)點(diǎn)是原理嚴(yán)謹(jǐn)、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)扎實(shí)，能同時(shí)優(yōu)化多個(gè)觀測(cè)；缺點(diǎn)是計(jì)算量大，尤其對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間、多觀測(cè)的同化非常耗時(shí)，且容易陷入局部最優(yōu)解。EnKF（集合卡爾曼濾波）方法通過(guò)運(yùn)行多個(gè)數(shù)值預(yù)報(bào)模式的集合（擾動(dòng)集合），并結(jié)合觀測(cè)信息，遞歸地修正每個(gè)集合成員的狀態(tài)。其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算效率高，物理意義清晰（模擬觀測(cè)對(duì)集合的修正過(guò)程），能較好地估計(jì)預(yù)報(bào)的不確定性；缺點(diǎn)是集合生成的方法依賴于假設(shè)，且其性能受集合成員擾動(dòng)策略和觀測(cè)信息的影響較大。兩者在提升初始場(chǎng)質(zhì)量方面，4D-Var追求全局最優(yōu)的初始狀態(tài)，而EnKF通過(guò)集合平均和方差估計(jì)來(lái)體現(xiàn)觀測(cè)信息，并提供預(yù)報(bào)不確定性估計(jì)。三、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式中，物理過(guò)程參數(shù)化方案是將大氣的復(fù)雜物理過(guò)程（如云的形成與演變、降水、輻射傳輸、邊界層交換等）用簡(jiǎn)化的數(shù)學(xué)公式表達(dá)，因?yàn)槟Ｊ骄W(wǎng)格尺度遠(yuǎn)大于這些過(guò)程的實(shí)際空間尺度。云和降水參數(shù)化尤其關(guān)鍵，直接影響降水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率、云量、輻射平衡等。發(fā)展復(fù)雜參數(shù)化方案是為了提高模式對(duì)實(shí)際物理過(guò)程的模擬能力，減少模式偏差和誤差，從而提升整體預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度。面臨的挑戰(zhàn)包括：如何準(zhǔn)確代表尺度極小、過(guò)程復(fù)雜的現(xiàn)象；參數(shù)化方案本身包含眾多半經(jīng)驗(yàn)半理論參數(shù)，其確定困難；參數(shù)化方案與模式動(dòng)力學(xué)、其他物理過(guò)程之間的耦合與相互影響復(fù)雜。四、集合天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)主要通過(guò)兩種方式產(chǎn)生集合成員：1）在模式動(dòng)力學(xué)方程中引入隨機(jī)擾動(dòng)（隨機(jī)初始化）；2）在模式物理過(guò)程參數(shù)化中引入隨機(jī)擾動(dòng)。集合技巧（EnsembleSkill）是指集合預(yù)報(bào)的平均結(jié)果（集合平均）相對(duì)于單次確定性預(yù)報(bào)的改進(jìn)程度，通常用評(píng)分指數(shù)（如RE、TS）來(lái)量化，衡量的是預(yù)報(bào)信息量增加的程度。集合成員間的散度（EnsembleSpread）是指在給定時(shí)刻，集合中各個(gè)成員狀態(tài)向量之間的平均距離或方差，它主要反映了大氣狀態(tài)的不確定性（或內(nèi)在隨機(jī)性）的大小。在評(píng)估短期預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度中，較大的集合散度通常意味著更難預(yù)報(bào)的天氣系統(tǒng)或更大的不確定性；較小的散度則可能表示觀測(cè)誤差小或模式對(duì)初始擾動(dòng)的響應(yīng)弱。散度的大小有助于評(píng)估預(yù)報(bào)的不確定性范圍，并可以作為預(yù)測(cè)技巧的一部分指標(biāo)。五、統(tǒng)計(jì)訂正方法的基本思想是利用歷史觀測(cè)資料與相應(yīng)的NWP輸出之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，建立一個(gè)訂正模型，然后用這個(gè)模型去修正NWP的初步預(yù)報(bào)結(jié)果，以消除系統(tǒng)性的偏差或提高預(yù)報(bào)的變率預(yù)報(bào)能力。其主要用于解決預(yù)報(bào)中的偏差（Bias）問(wèn)題，即NWP預(yù)報(bào)結(jié)果系統(tǒng)性偏大或偏小的問(wèn)題。例如，如果NWP預(yù)報(bào)的降水偏多，可以建立一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和預(yù)報(bào)場(chǎng)，找出預(yù)報(bào)偏多的模式，然后進(jìn)行減量訂正。此外，一些先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)方法（如基于機(jī)器學(xué)習(xí)的）也能同時(shí)處理偏差和變率誤差，但傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)訂正更多地聚焦于偏差修正。六、現(xiàn)代氣象觀測(cè)系統(tǒng)中的探測(cè)平臺(tái)及其信息與作用：1）探空（如探空儀）：獲取高空垂直方向上的溫度、濕度、氣壓、風(fēng)向風(fēng)速等參數(shù)。作用是提供準(zhǔn)確的初始大氣溫濕場(chǎng)信息，是數(shù)值天氣預(yù)報(bào)最重要的初始資料之一。2）衛(wèi)星（如地球靜止衛(wèi)星、極軌衛(wèi)星）：提供大范圍的云圖、地表溫度、水汽分布、部分大氣參數(shù)（如輻射、風(fēng)場(chǎng)反演）。作用是提供連續(xù)、大范圍的天氣系統(tǒng)監(jiān)測(cè)信息，輔助初始場(chǎng)訂正和預(yù)報(bào)驗(yàn)證。3）雷達(dá)（多普勒天氣雷達(dá)）：探測(cè)降水粒子（雨、雪、冰雹等）的位置、強(qiáng)度、速度和移動(dòng)方向。作用是提供降水實(shí)況，特別是局地強(qiáng)降水信息，用于集合預(yù)報(bào)的集合生成或統(tǒng)計(jì)訂正。多源數(shù)據(jù)的融合對(duì)于提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度至關(guān)重要，因?yàn)椴煌^測(cè)平臺(tái)具有不同的時(shí)空分辨率、探測(cè)高度和探測(cè)要素優(yōu)勢(shì)與局限。融合可以取長(zhǎng)補(bǔ)短，利用多種信息共同構(gòu)建更全面、更精確的大氣分析場(chǎng)和初始場(chǎng)，從而減少單一觀測(cè)系統(tǒng)的誤差和盲區(qū)，提高NWP的預(yù)報(bào)性能。七、TS（TaylorSkillScore）評(píng)分用于評(píng)估預(yù)報(bào)量（如天氣現(xiàn)象出現(xiàn)/不出現(xiàn)）的技巧相對(duì)于climatologicalforecast（氣候概率預(yù)報(bào)）的改進(jìn)程度。計(jì)算公式通常為：TS=2*(AR-AC)/(1-AC)，其中AR是預(yù)報(bào)評(píng)分（AccuracyRating），AC是氣候評(píng)分（ClimatologicalRating）。TS評(píng)分的物理意義是衡量預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率超出隨機(jī)猜測(cè)的程度。TS評(píng)分值為0.70表示預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率比僅根據(jù)歷史氣候頻率進(jìn)行猜測(cè)的準(zhǔn)確率高70%。除了TS評(píng)分，常用的準(zhǔn)確度評(píng)估指標(biāo)還包括：預(yù)報(bào)偏差（Bias）=(ForecastMean/ObservedMean)，反映預(yù)報(bào)量是系統(tǒng)性偏大還是偏??；均方根誤差（RMSE）=sqrt[(Σ(Forecast-Observation)2)/N]，反映預(yù)報(bào)與實(shí)況的平均絕對(duì)偏差；預(yù)報(bào)技巧評(píng)分（SkillScore），如RE（ReferenceEvolutionSkill）或CR（CriticalSuccessIndex），用于比較確定性預(yù)報(bào)或集合預(yù)報(bào)與參考預(yù)報(bào)（如氣候平均值）的改進(jìn)程度。八、機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型在氣象預(yù)報(bào)中的應(yīng)用實(shí)例：1）基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)天氣要素（如溫度、降水），利用模式輸出、觀測(cè)數(shù)據(jù)等作為輸入。2）極端天氣預(yù)警（如臺(tái)風(fēng)路徑、強(qiáng)度變化、強(qiáng)降水、暴雪），利用多源數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型識(shí)別極端事件發(fā)生的模式。3）雷達(dá)資料質(zhì)量控制與拼接，利用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別無(wú)效回波、不同雷達(dá)數(shù)據(jù)間的偏差。4）模式誤差訂正，利用模式歷史預(yù)報(bào)與實(shí)況數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，預(yù)測(cè)并修正模式預(yù)報(bào)的偏差。其基本優(yōu)勢(shì)在于能夠從海量數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系，發(fā)現(xiàn)人眼難以察覺(jué)的模式，有時(shí)能達(dá)到甚至超過(guò)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法或簡(jiǎn)化的物理方案的性能，尤其是在數(shù)據(jù)量充足的情況下。應(yīng)用中可能遇到的挑戰(zhàn)包括：需要大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；模型通常是“黑箱”，其內(nèi)部物理機(jī)制解釋性較差，難以像傳統(tǒng)模型那樣提供明確的物理依據(jù)；模型泛化能力有限，對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)范圍之外的輸入可能表現(xiàn)不佳；計(jì)算資源需求大；數(shù)據(jù)隱私和偏見(jiàn)問(wèn)題。九、誤差在天氣預(yù)報(bào)中會(huì)隨著時(shí)間累積和傳播。初始時(shí)刻存在微小的觀測(cè)誤差或模式誤差，在模式積分過(guò)程中，由于大氣運(yùn)動(dòng)方程的非線性和模式本身的簡(jiǎn)化，這些誤差會(huì)不斷被放大。對(duì)于非線性系統(tǒng)，誤差的增長(zhǎng)通常不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，而是可能呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)（在某些條件下），導(dǎo)致預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)況迅速發(fā)散。因此，提高初始場(chǎng)的精確度至關(guān)重要。更精確的初始場(chǎng)意味著誤差的初始值更小，根據(jù)誤差增長(zhǎng)規(guī)律，這可以推遲誤差顯著增大的時(shí)間，從而延長(zhǎng)短期預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確時(shí)效，特別是對(duì)于對(duì)初始條件敏感的中小尺度天氣系統(tǒng)。十、影響夏季極端降水事件預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度的關(guān)鍵因素：1）初始場(chǎng)不確定性：對(duì)大尺度背景場(chǎng)和中小尺度觸發(fā)機(jī)制（如地形抬升、對(duì)流觸發(fā)）的初始位置和強(qiáng)度的描述不準(zhǔn)確。2）模式分辨率不足：無(wú)法有效分辨導(dǎo)致極端降水的精細(xì)尺度結(jié)構(gòu)（如地形影響下的強(qiáng)抬升區(qū)、組織良好的對(duì)流云團(tuán)）。3）物理過(guò)程參數(shù)化誤差：特別是對(duì)流參數(shù)化和微物理過(guò)程（如冰相降水形成、融化拖曳）的參數(shù)化方案難以完全捕捉極端降水過(guò)程中的復(fù)雜物理機(jī)制，導(dǎo)致預(yù)報(bào)強(qiáng)度和落區(qū)偏差。4）觀測(cè)系統(tǒng)限制：對(duì)極端降水發(fā)生發(fā)展關(guān)鍵區(qū)域（如對(duì)流云頭）的觀測(cè)不足或精度不高。提升策略：1）改進(jìn)數(shù)據(jù)同化技術(shù)：采用更先進(jìn)的同化方案（如EnKF的改進(jìn)版本、變分同化的