2025年大學(xué)《應(yīng)用氣象學(xué)》專業(yè)題庫——大規(guī)模氣象數(shù)據(jù)處理技術(shù)及應(yīng)用案例考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題3分，共15分）1.大規(guī)模氣象數(shù)據(jù)2.分布式文件系統(tǒng)3.數(shù)據(jù)插補(bǔ)4.格點(diǎn)數(shù)據(jù)5.集合預(yù)報二、填空題（每空2分，共20分）1.處理大規(guī)模氣象數(shù)據(jù)通常需要考慮的關(guān)鍵特性包括______、______和______。2.常用的氣象數(shù)據(jù)格式NetCDF（NetworkCommonDataFormat）具有______、______和______等特點(diǎn)。3.對地面氣象站網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制時，常用的異常值識別方法有______和______。4.在時間序列分析中，描述數(shù)據(jù)長期變化趨勢的方法常稱為______分析；描述數(shù)據(jù)周期性變化的方法常稱為______分析。5.云計算平臺為大規(guī)模氣象數(shù)據(jù)處理提供了強(qiáng)大的______和______資源。三、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述地面氣象觀測數(shù)據(jù)在進(jìn)入分析處理流程前，通常需要進(jìn)行哪些方面的質(zhì)量控制。2.比較Krig插值和反距離加權(quán)插值在氣象數(shù)據(jù)插補(bǔ)應(yīng)用中的主要區(qū)別和適用場景。3.簡述氣象衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取大氣參數(shù)的主要原理及其相較于地面觀測的優(yōu)勢。4.解釋什么是氣象數(shù)據(jù)可視化，并列舉至少三種不同的氣象數(shù)據(jù)可視化方式及其作用。5.簡述大數(shù)據(jù)技術(shù)（如Hadoop、Spark等）在氣象集合預(yù)報后處理中的應(yīng)用價值。四、案例分析題（每題10分，共20分）1.某氣象研究項目需要分析過去30年某區(qū)域的面雨量數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)由稀疏的地面自動氣象站網(wǎng)絡(luò)提供，存在空間和時間上的缺失。請簡述你會采取的數(shù)據(jù)處理步驟，包括數(shù)據(jù)清洗、插補(bǔ)、時空分析等環(huán)節(jié)，并說明每一步選擇方法的理由。2.闡述如何利用大規(guī)模氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行城市熱島效應(yīng)的分析。請描述數(shù)據(jù)需求、可能采用的關(guān)鍵處理技術(shù)（如數(shù)據(jù)融合、時空統(tǒng)計）、分析方法以及最終結(jié)果的呈現(xiàn)方式。五、論述題（15分）結(jié)合當(dāng)前氣象發(fā)展趨勢，論述大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)如何推動氣象預(yù)報、預(yù)警及氣象服務(wù)業(yè)務(wù)的變革。試卷答案一、名詞解釋1.大規(guī)模氣象數(shù)據(jù)：指數(shù)據(jù)量巨大（通常達(dá)到TB或PB級別）、數(shù)據(jù)類型多樣（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）、產(chǎn)生速度快、存儲分散且具有時空分布特征的氣象觀測數(shù)據(jù)、再分析數(shù)據(jù)、預(yù)報數(shù)據(jù)等。**解析思路：*定義需要抓住“大規(guī)?！钡暮诵奶卣?，即數(shù)據(jù)量大、類型多、速度快、存儲分散等，并結(jié)合氣象學(xué)背景說明數(shù)據(jù)來源和類型。2.分布式文件系統(tǒng)：一種基于網(wǎng)絡(luò)存儲多臺計算機(jī)（節(jié)點(diǎn)）協(xié)同工作，以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高效存儲和訪問的文件系統(tǒng)架構(gòu)，常用于大數(shù)據(jù)處理環(huán)境。**解析思路：*定義需突出“分布式”和“海量數(shù)據(jù)存儲訪問”兩大核心概念，說明其工作方式和主要應(yīng)用場景。3.數(shù)據(jù)插補(bǔ)：指使用某種方法估算并填充數(shù)據(jù)集中缺失或無效數(shù)值的過程，目的是減少數(shù)據(jù)缺失對后續(xù)分析結(jié)果的影響。**解析思路：*定義要明確“插補(bǔ)”的對象（缺失/無效值）、目的（減少影響）和基本操作（估算填充）。4.格點(diǎn)數(shù)據(jù)：指在二維或三維空間中，按照規(guī)則的網(wǎng)格（格點(diǎn)）結(jié)構(gòu)排列，每個格點(diǎn)上存儲一個數(shù)值（如氣象要素值）的數(shù)據(jù)格式。**解析思路：*定義需強(qiáng)調(diào)“規(guī)則網(wǎng)格”和“每個格點(diǎn)一個數(shù)值”這兩個關(guān)鍵特征，這是氣象衛(wèi)星、雷達(dá)等遙感產(chǎn)品常用數(shù)據(jù)格式。5.集合預(yù)報：指通過運(yùn)行多次（至少三次）具有微小初始擾動或不同物理過程參數(shù)化的數(shù)值天氣預(yù)報模型，產(chǎn)生一系列可能預(yù)報結(jié)果（集合成員）的預(yù)報系統(tǒng)，旨在提供預(yù)報的不確定性信息。**解析思路：*定義要抓住“多次運(yùn)行”、“初始擾動/參數(shù)化差異”、“系列結(jié)果”和“不確定性”這幾個核心要素。二、填空題1.數(shù)量巨大、類型多樣、產(chǎn)生快速**解析思路：*這是描述大數(shù)據(jù)或大規(guī)模數(shù)據(jù)集普遍具有的三個核心維度的標(biāo)準(zhǔn)描述。2.自由格式、結(jié)構(gòu)化、可擴(kuò)展性**解析思路：*NetCDF格式的優(yōu)點(diǎn)主要包括其不依賴特定軟件的自由格式特性、可以存儲多維數(shù)組等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，以及易于擴(kuò)展以包含元數(shù)據(jù)等特點(diǎn)。3.3-Sigma法則、箱線圖分析**解析思路：*常用的統(tǒng)計方法來識別偏離群體平均值的異常數(shù)值點(diǎn)，3-Sigma法則基于正態(tài)分布假設(shè)，箱線圖則提供了一種可視化識別異常值（離群點(diǎn)）的方法。4.趨勢、周期**解析思路：*時間序列分析中，識別數(shù)據(jù)隨時間變化的長期走向稱為趨勢分析，識別數(shù)據(jù)隨時間呈現(xiàn)的規(guī)律性重復(fù)稱為周期性分析。5.計算、存儲**解析思路：*云計算平臺的核心優(yōu)勢在于能夠提供彈性的、按需分配的計算能力（CPU、GPU）和存儲空間資源。三、簡答題1.地面氣象觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制通常包括：（1）完整性檢查：檢查數(shù)據(jù)是否存在缺失值；（2）有效性檢查：根據(jù)要素的物理可能范圍剔除明顯錯誤的數(shù)據(jù)（如風(fēng)速超過理論極限）；（3）一致性檢查：檢查同一站同一時段不同要素間是否存在邏輯矛盾（如降水時氣溫異常）；（4）代表性檢查：評估數(shù)據(jù)是否真實反映觀測站周圍小氣候環(huán)境的特征；（5）數(shù)據(jù)插補(bǔ)與訂正：對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行合理插補(bǔ)，對存在系統(tǒng)性偏差的數(shù)據(jù)進(jìn)行訂正。**解析思路：*按照質(zhì)量控制的常用流程和維度進(jìn)行回答，覆蓋數(shù)據(jù)生命周期中的主要檢查環(huán)節(jié)。2.Krig插值和反距離加權(quán)插值的區(qū)別與適用場景：（1）Krig插值是一種基于地統(tǒng)計學(xué)理論的加權(quán)平均方法，它不僅考慮了待插值點(diǎn)與已知點(diǎn)之間的距離，還考慮了空間自相關(guān)性（通過變異函數(shù)和權(quán)重計算），能夠提供帶有不確定性信息（方差）的插值結(jié)果，適用于空間變異性強(qiáng)、數(shù)據(jù)點(diǎn)相對稀疏但分布有一定規(guī)律性的區(qū)域；（2）反距離加權(quán)插值是一種簡單的插值方法，其權(quán)重與已知點(diǎn)到待插值點(diǎn)的距離成反比，即距離越近權(quán)重越大，距離越遠(yuǎn)權(quán)重越小，計算簡單，但不考慮空間結(jié)構(gòu)的方向性和強(qiáng)度，通常假設(shè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間具有相似的局部結(jié)構(gòu)，適用于數(shù)據(jù)點(diǎn)相對密集或空間相關(guān)性較弱的區(qū)域。**解析思路：*首先分別解釋兩種方法的原理和核心思想，然后重點(diǎn)比較它們在考慮空間因素、計算復(fù)雜度和適用條件上的差異。3.氣象衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取大氣參數(shù)原理及優(yōu)勢：（1）主要原理：利用衛(wèi)星上搭載的傳感器接收地球大氣層不同高度（或不同通道）發(fā)射或反射的電磁波信號，通過大氣輻射傳輸模型反演計算出大氣參數(shù)（如溫度、濕度、氣壓、云量、云頂高度等）；（2）優(yōu)勢：覆蓋范圍廣、觀測時效快（可提供連續(xù)時序）、可進(jìn)行全球或大范圍同步觀測、彌補(bǔ)地面觀測站點(diǎn)稀疏的不足，尤其能獲取高空和海洋等地面難以觀測區(qū)域的資料。**解析思路：*解釋核心原理（接收電磁波、反演計算），然后結(jié)合氣象觀測需求，闡述其相比地面觀測在時空覆蓋、觀測能力等方面的顯著優(yōu)勢。4.氣象數(shù)據(jù)可視化的定義、方式及作用：（1）定義：指利用圖形、圖像、圖表等視覺化手段，將抽象的氣象數(shù)據(jù)（特別是時空數(shù)據(jù)）轉(zhuǎn)化為直觀的視覺形式，以便于人類理解、分析和溝通的過程；（2）方式：常見的有天氣圖（如填圖、等值線圖）、各種氣象要素的時間序列圖、空間分布圖（色階圖、矢量圖）、三維立體圖、數(shù)據(jù)儀表盤（Dashboard）等；（3）作用：幫助快速識別天氣系統(tǒng)、空間格局和變化趨勢，進(jìn)行數(shù)據(jù)模式挖掘，支持氣象分析決策，有效傳達(dá)氣象信息給用戶（公眾、決策者等）。**解析思路：*先給出定義，然后列舉幾種主要的可視化形式，最后說明可視化在氣象領(lǐng)域的核心價值。5.大數(shù)據(jù)技術(shù)集合預(yù)報后處理的應(yīng)用價值：（1）高效處理海量集合成員數(shù)據(jù)：集合預(yù)報產(chǎn)生大量成員數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)計算資源難以高效處理，大數(shù)據(jù)技術(shù)（如Hadoop、Spark）的分布式存儲和計算能力可快速處理PB級別的數(shù)據(jù)；（2）計算復(fù)雜統(tǒng)計分析：支持對海量集合數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的統(tǒng)計加工，如計算概率預(yù)報、集合平均場、極端事件概率、誤差統(tǒng)計等；（3）快速識別極端事件與異常模式：通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)（如聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘）快速從海量數(shù)據(jù)中識別出罕見的極端天氣事件或特殊的天氣模式；（4）支持集合預(yù)報產(chǎn)品應(yīng)用：為氣象預(yù)報員提供更全面、精細(xì)的不確定性信息和決策支持，也為氣象服務(wù)應(yīng)用（如風(fēng)險評估）提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。**解析思路：*結(jié)合集合預(yù)報后處理的具體需求（數(shù)據(jù)量大、分析復(fù)雜），闡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在處理能力、分析深度和應(yīng)用支持等方面的優(yōu)勢。四、案例分析題1.處理步驟及理由：（1）數(shù)據(jù)清洗與格式統(tǒng)一：檢查并處理缺失值（如使用鄰近站均值或Krig插補(bǔ)）、異常值，統(tǒng)一不同站的數(shù)據(jù)格式，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；理由：高質(zhì)量數(shù)據(jù)是后續(xù)分析的基礎(chǔ)。（2）時空插補(bǔ)：由于存在空間和時間缺失，需對缺失的面雨量數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)。可選擇時空克里金插值或結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，以保留數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)性和時間依賴性；理由：面雨量分析需要連續(xù)的空間覆蓋，插補(bǔ)是必需步驟，選擇合適的插補(bǔ)方法能提高結(jié)果精度。（3）時空趨勢與周期分析：對插補(bǔ)后的面雨量場數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列分析，計算長期趨勢（如線性回歸、Mann-Kendall檢驗）和季節(jié)性/年際周期（如傅里葉分析、小波分析）；理由：了解區(qū)域降水變化的長期規(guī)律和周期性對于氣候變化研究和預(yù)報至關(guān)重要。（4）結(jié)果檢驗與可視化：對分析結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計檢驗，并繪制時間序列趨勢圖、周期圖以及空間分布圖，以直觀展示分析結(jié)果；理由：結(jié)果的可視化和統(tǒng)計有效性檢驗是分析過程的最后一步，便于理解和交流。**解析思路：*按照數(shù)據(jù)處理的邏輯順序（清洗、插補(bǔ)、分析、檢驗）展開，每一步都要說明操作內(nèi)容，并給出選擇該操作的理由，結(jié)合案例的具體需求（面雨量、時空缺失）進(jìn)行說明。2.利用大數(shù)據(jù)分析城市熱島效應(yīng)：（1）數(shù)據(jù)需求：需要長時間序列、高時空分辨率的城市地表溫度數(shù)據(jù)（來源：熱紅外衛(wèi)星遙感、地面熱像儀網(wǎng)絡(luò)、氣象站數(shù)據(jù)）、氣象數(shù)據(jù)（氣溫、風(fēng)速、濕度、降水）、城市下墊面數(shù)據(jù)（土地利用/覆蓋圖、建筑密度、綠地分布）、人口密度數(shù)據(jù)等；（2）關(guān)鍵處理技術(shù)：數(shù)據(jù)融合（整合多源溫度數(shù)據(jù)）、時空數(shù)據(jù)挖掘（識別熱島時空分布模式、演變規(guī)律）、地理空間分析（計算熱島強(qiáng)度指數(shù)如DI、LSTN）；理由：城市熱島效應(yīng)是時空現(xiàn)象，需要多源數(shù)據(jù)融合和專業(yè)的時空分析方法來捕捉其特征。（3）分析方法：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)（如GIS、時空數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)）分析不同下墊面、人口密度區(qū)域的熱島強(qiáng)度差異；研究熱島時空演變與氣象條件、城市活動的關(guān)系；構(gòu)建熱島預(yù)測模型；理由：大數(shù)據(jù)技術(shù)能處理和分析復(fù)雜關(guān)聯(lián)，支持深入研究和預(yù)測。（4）結(jié)果呈現(xiàn)：通過熱力圖、時空演變動畫、數(shù)據(jù)儀表盤等形式展示城市熱島的空間格局、強(qiáng)度分布、變化趨勢；結(jié)合統(tǒng)計結(jié)果和模型預(yù)測，以報告或可視化界面形式呈現(xiàn)分析結(jié)論和對城市規(guī)劃和氣候適應(yīng)的啟示；理由：清晰直觀的結(jié)果呈現(xiàn)是服務(wù)決策的前提。**解析思路：*按照分析流程（數(shù)據(jù)、技術(shù)、方法、呈現(xiàn)）進(jìn)行組織。首先明確需要哪些數(shù)據(jù)（多源、多類型），然后說明處理和分析的關(guān)鍵技術(shù)及其理由，接著闡述具體分析方法，最后說明如何呈現(xiàn)結(jié)果，整個過程要體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)思維在解決復(fù)雜氣象環(huán)境問題中的應(yīng)用。五、論述題結(jié)合當(dāng)前氣象發(fā)展趨勢，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)正從多個方面深刻推動氣象預(yù)報、預(yù)警及氣象服務(wù)業(yè)務(wù)的變革：（1）提升預(yù)報精度與時效：大數(shù)據(jù)技術(shù)使得整合處理海量的多源觀測數(shù)據(jù)（地面、衛(wèi)星、雷達(dá)、物聯(lián)網(wǎng)等）成為可能，為高分辨率、高時效的數(shù)值天氣預(yù)報模型提供更優(yōu)初值和背景場。AI技術(shù)（特別是深度學(xué)習(xí)）在模式降尺度、極端事件短臨預(yù)報、集合預(yù)報后處理等方面展現(xiàn)出巨大潛力，能夠從復(fù)雜非線性關(guān)系中挖掘規(guī)律，提升預(yù)報的“智慧”；（2）增強(qiáng)預(yù)警能力：基于大數(shù)據(jù)的AI算法能夠?qū)崟r分析處理氣象雷達(dá)、衛(wèi)星云圖、地面自動站網(wǎng)絡(luò)等產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)流，更快速、準(zhǔn)確地識別災(zāi)害性天氣（如臺風(fēng)、暴雨、暴雪、冰雹）的特征和發(fā)展趨勢，實現(xiàn)更早期、更精準(zhǔn)的預(yù)警發(fā)布，提高預(yù)警的及時性和有效性；（3）拓展氣象服務(wù)領(lǐng)域與模式：大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于更深入地理解氣象因素與農(nóng)業(yè)、交通、能源、健康等社會領(lǐng)域的復(fù)雜關(guān)系，開發(fā)出更具針對性和定制化的氣象服務(wù)產(chǎn)品（如精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)、交通氣象決策支持、極端天氣健康風(fēng)險預(yù)警）。AI驅(qū)動的智能氣象服務(wù)等新業(yè)態(tài)（如智能問答、個性化推送）正在改變氣象服務(wù)的供給方式和用戶體驗，實現(xiàn)從“普適性”到“精準(zhǔn)化”、“個性化”的轉(zhuǎn)變；（4）優(yōu)化資源配置與應(yīng)急管理：通過大數(shù)據(jù)分析氣象災(zāi)害風(fēng)險，結(jié)合地理信息等多源數(shù)據(jù)