2025年大學(xué)《應(yīng)用氣象學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——?dú)庀髷?shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估與優(yōu)化技術(shù)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填涂在答題卡相應(yīng)位置）1.下列哪一項(xiàng)不屬于氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估中常見(jiàn)的誤差類型？A.系統(tǒng)誤差B.隨機(jī)誤差C.過(guò)失誤差D.缺失數(shù)據(jù)2.用于評(píng)估時(shí)間序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)期趨勢(shì)變化是否顯著的方法是？A.相關(guān)性分析B.簡(jiǎn)單線性回歸C.Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)D.方差分析3.在比較不同氣象站點(diǎn)的數(shù)據(jù)時(shí)，需要關(guān)注的核心質(zhì)量特性是？A.準(zhǔn)確性B.代表性C.均一性D.可比性4.對(duì)于觀測(cè)數(shù)據(jù)中的過(guò)失誤差（粗差），常用的處理方法是？A.數(shù)據(jù)平滑B.回歸插補(bǔ)C.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)識(shí)別與剔除D.權(quán)重平均5.以下哪種數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法主要利用數(shù)據(jù)點(diǎn)在空間上的鄰近關(guān)系？A.線性回歸插補(bǔ)B.蒙特卡洛模擬插補(bǔ)C.K最近鄰插補(bǔ)（KNN）D.時(shí)間序列回歸插補(bǔ)6.在數(shù)據(jù)融合中，將多個(gè)來(lái)源的測(cè)量值按照其可靠程度賦予不同權(quán)重，然后進(jìn)行加權(quán)平均的方法稱為？A.簡(jiǎn)單平均法B.主成分分析法C.加權(quán)平均法D.聚類分析法7.評(píng)估數(shù)據(jù)插補(bǔ)效果好壞的常用指標(biāo)不包括？A.均方根誤差（RMSE）B.平均絕對(duì)誤差（MAE）C.插補(bǔ)數(shù)據(jù)的方差D.插補(bǔ)前后的自相關(guān)系數(shù)8.導(dǎo)致同一站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)在不同時(shí)間尺度上呈現(xiàn)不同統(tǒng)計(jì)特性（如均值、方差變化）的主要問(wèn)題是？A.系統(tǒng)誤差B.數(shù)據(jù)缺失C.觀測(cè)環(huán)境改變導(dǎo)致的非均一性D.隨機(jī)波動(dòng)9.利用滑動(dòng)平均或指數(shù)平滑等方法對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其主要目的是？A.提高數(shù)據(jù)的分辨率B.平滑隨機(jī)波動(dòng)，揭示數(shù)據(jù)趨勢(shì)C.識(shí)別數(shù)據(jù)中的周期性變化D.剔除系統(tǒng)誤差10.在應(yīng)用氣象數(shù)據(jù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，最直接的影響是？A.難以進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化B.增加數(shù)據(jù)處理時(shí)間C.降低模型或應(yīng)用的準(zhǔn)確性和可靠性D.無(wú)法進(jìn)行后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析二、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共25分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙相應(yīng)位置）1.簡(jiǎn)述均一性在氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估中的重要性。2.簡(jiǎn)述交叉驗(yàn)證法在氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估中的應(yīng)用原理。3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)探查（DataExploratory）在數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估流程中的作用。4.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)平滑技術(shù)與數(shù)據(jù)插補(bǔ)技術(shù)的根本區(qū)別。5.簡(jiǎn)述多源氣象數(shù)據(jù)融合的主要挑戰(zhàn)。三、計(jì)算題（每小題10分，共30分。請(qǐng)將計(jì)算過(guò)程和答案寫(xiě)在答題紙相應(yīng)位置）1.某氣象站連續(xù)6天的氣溫觀測(cè)數(shù)據(jù)（單位：℃）為：[20.0,21.5,22.0,21.8,23.0,22.5]。假設(shè)已知該時(shí)間段內(nèi)氣溫應(yīng)呈線性趨勢(shì)，但觀測(cè)數(shù)據(jù)可能存在異常值。請(qǐng)計(jì)算該序列的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并使用3倍標(biāo)準(zhǔn)差法則初步判斷是否存在潛在的異常值。2.有兩個(gè)鄰近氣象站A和B的日降水量數(shù)據(jù)（單位：mm），某日A站觀測(cè)值為15mm，B站觀測(cè)值為10mm。已知A站的可靠性權(quán)重為0.9，B站的可靠性權(quán)重為0.8。請(qǐng)計(jì)算該日兩地加權(quán)平均的降水量。3.某時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在明顯的線性趨勢(shì)和隨機(jī)波動(dòng)，需要插補(bǔ)一個(gè)缺失值（第5個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，缺失值為空）。已知第3個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)值為10，第4個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)值為12，第6個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)值為14。請(qǐng)分別用線性插補(bǔ)和二次插補(bǔ)方法估算第5個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的值。四、分析題（共25分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙相應(yīng)位置）假設(shè)你負(fù)責(zé)一個(gè)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站網(wǎng)的數(shù)據(jù)管理工作。近期發(fā)現(xiàn)某站點(diǎn)由于設(shè)備故障，部分時(shí)段的溫度數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，且懷疑存在一些記錄偏差。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)針對(duì)該站點(diǎn)溫度數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)估與優(yōu)化流程。該流程應(yīng)至少包含以下步驟：數(shù)據(jù)初步探查、質(zhì)量問(wèn)題識(shí)別、異常值處理、數(shù)據(jù)缺失填補(bǔ)，并對(duì)每一步選擇合適的方法和技術(shù)，并簡(jiǎn)要說(shuō)明選擇理由。同時(shí)，簡(jiǎn)述你在應(yīng)用該流程時(shí)可能遇到的主要困難和應(yīng)對(duì)措施。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.C4.C5.C6.C7.C8.C9.B10.C二、簡(jiǎn)答題1.解析思路：均一性指數(shù)據(jù)序列在統(tǒng)計(jì)特性上保持一致性，不受時(shí)間、地點(diǎn)、觀測(cè)方法等因素變化的影響。重要性在于：如果數(shù)據(jù)不具有均一性，其統(tǒng)計(jì)特性會(huì)隨時(shí)間變化，那么基于該數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析（如趨勢(shì)分析、氣候特征計(jì)算）結(jié)果將失去意義或產(chǎn)生誤導(dǎo)，評(píng)估出的質(zhì)量指標(biāo)也不可靠。2.解析思路：交叉驗(yàn)證法通過(guò)將數(shù)據(jù)集分割成多個(gè)子集，輪流將其中一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余作為訓(xùn)練集，應(yīng)用評(píng)估方法（如模型訓(xùn)練）。在氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估中，可以是將一部分?jǐn)?shù)據(jù)視為“未知”數(shù)據(jù)，用其他數(shù)據(jù)評(píng)估某項(xiàng)指標(biāo)或方法的適用性，通過(guò)多次迭代評(píng)估結(jié)果的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，避免單一分割帶來(lái)的偏差。3.解析思路：數(shù)據(jù)探查是數(shù)據(jù)處理的第一步，通過(guò)統(tǒng)計(jì)描述（均值、方差、極值等）和可視化（散點(diǎn)圖、直方圖等，雖然題目限制不寫(xiě)圖，但需理解其原理）手段，快速了解數(shù)據(jù)的整體分布、基本特征、是否存在異常值或明顯模式，為后續(xù)的質(zhì)量問(wèn)題識(shí)別和評(píng)估提供方向和依據(jù)。4.解析思路：數(shù)據(jù)平滑主要目的是消除數(shù)據(jù)中的短期隨機(jī)波動(dòng)，以揭示潛在的長(zhǎng)期趨勢(shì)或周期性，通常不改變數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量（如移動(dòng)平均）。數(shù)據(jù)插補(bǔ)則是用估計(jì)值填充數(shù)據(jù)序列中的缺失值，旨在恢復(fù)數(shù)據(jù)序列的完整性，通常會(huì)增加數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量。兩者目的和結(jié)果都不同。5.解析思路：多源數(shù)據(jù)融合的主要挑戰(zhàn)包括：不同來(lái)源數(shù)據(jù)的時(shí)空分辨率、格式、測(cè)量范圍、精度和可靠性差異巨大；數(shù)據(jù)可能存在不同的時(shí)間尺度和空間插值需求；如何有效結(jié)合不同來(lái)源信息的權(quán)重，保證融合結(jié)果的準(zhǔn)確性和信息增益；融合算法的復(fù)雜性和計(jì)算成本等。三、計(jì)算題1.解析思路：*均值=(20.0+21.5+22.0+21.8+23.0+22.5)/6=130.8/6=21.8℃*方差=[(20.0-21.8)2+(21.5-21.8)2+(22.0-21.8)2+(21.8-21.8)2+(23.0-21.8)2+(22.5-21.8)2]/6*方差=[(-1.8)2+(-0.3)2+(0.2)2+(0)2+(1.2)2+(0.7)2]/6*方差=[3.24+0.09+0.04+0+1.44+0.49]/6=5.3/6≈0.8833*標(biāo)準(zhǔn)差=√方差≈√0.8833≈0.94℃*3倍標(biāo)準(zhǔn)差=3*0.94≈2.82℃*檢查各數(shù)據(jù)點(diǎn)：20.0-21.8=-1.8；21.5-21.8=-0.3；22.0-21.8=0.2；21.8-21.8=0；23.0-21.8=1.2；22.5-21.8=0.7。*各偏差絕對(duì)值均小于2.82℃，因此根據(jù)3倍標(biāo)準(zhǔn)差法則，初步判斷不存在潛在的異常值。2.解析思路：加權(quán)平均降水量=(A站值*A站權(quán)重)+(B站值*B站權(quán)重)=(15*0.9)+(10*0.8)=13.5+8.0=21.5mm。3.解析思路：*線性插補(bǔ)：新值=(上一數(shù)據(jù)點(diǎn)值+下一數(shù)據(jù)點(diǎn)值)/2=(12+14)/2=26/2=13。*二次插補(bǔ)：假設(shè)數(shù)據(jù)點(diǎn)呈線性變化，則第5點(diǎn)值應(yīng)在第3點(diǎn)和第4點(diǎn)值的線性趨勢(shì)線上。設(shè)第5點(diǎn)值為y，則(12-10)/(4-3)=(y-10)/(5-4)，即2=(y-10)/1，解得y=12。或者，更一般地，可以看作是過(guò)(3,10)和(4,12)的線性方程y-10=2(x-3)，求x=5時(shí)的y值，即y-10=2(5-3),y-10=4,y=14。根據(jù)插補(bǔ)點(diǎn)位置，更合理的是線性插補(bǔ)結(jié)果13。四、分析題針對(duì)該站點(diǎn)溫度數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)估與優(yōu)化流程設(shè)計(jì)：1.數(shù)據(jù)初步探查：*方法：計(jì)算每日、每月溫度的均值、最小值、最大值、標(biāo)準(zhǔn)差；繪制時(shí)間序列圖觀察整體趨勢(shì)和波動(dòng)；進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（如Shapiro-Wilk檢驗(yàn)）判斷數(shù)據(jù)分布是否近似正態(tài)。*目的：了解數(shù)據(jù)的基本分布特征，初步發(fā)現(xiàn)是否存在極端值、數(shù)據(jù)缺失的大致情況，判斷數(shù)據(jù)是否大致符合正態(tài)分布，為后續(xù)分析提供依據(jù)。2.質(zhì)量問(wèn)題識(shí)別：*方法：針對(duì)缺失數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)缺失值的時(shí)空分布（哪些日期缺失、每天缺失多少個(gè)時(shí)次）；針對(duì)異常值，使用統(tǒng)計(jì)方法（如3倍或4倍標(biāo)準(zhǔn)差法則、箱線圖）、可視化方法（散點(diǎn)圖、時(shí)間序列圖）或基于模型的方法（如殘差分析）識(shí)別潛在的偏差記錄。*目的：明確數(shù)據(jù)中存在的具體質(zhì)量問(wèn)題，區(qū)分是隨機(jī)缺失還是系統(tǒng)性偏差，是短期異常還是長(zhǎng)期問(wèn)題。3.異常值處理：*方法：對(duì)于經(jīng)確認(rèn)的過(guò)失誤差（如記錄儀器故障導(dǎo)致的明顯錯(cuò)誤值），根據(jù)其數(shù)量和位置，可采用直接剔除法，或在剔除前保留其周圍數(shù)據(jù)點(diǎn)信息用于分析。對(duì)于可疑但無(wú)法完全確認(rèn)的異常值，可考慮暫時(shí)保留或標(biāo)記，在后續(xù)分析中謹(jǐn)慎處理。*目的：保證數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性，避免異常值對(duì)均值、趨勢(shì)等分析結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重扭曲。4.數(shù)據(jù)缺失填補(bǔ)：*方法：根據(jù)缺失數(shù)據(jù)的時(shí)空分布和數(shù)量。*若缺失少量、時(shí)間間隔較長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，可考慮使用相鄰時(shí)次的值進(jìn)行線性或非線性插補(bǔ)。*若缺失集中在短時(shí)間內(nèi)，可使用該時(shí)段前后較長(zhǎng)時(shí)間的平均值或采用更復(fù)雜的插補(bǔ)模型（如多元線性回歸、時(shí)間序列模型ARIMA、KNN等）。*若缺失值存在空間相關(guān)性（鄰近站點(diǎn)可用），可考慮使用鄰近站點(diǎn)的數(shù)據(jù)通過(guò)回歸或KNN等方法進(jìn)行插補(bǔ)。*目的：恢復(fù)數(shù)據(jù)序列的完整性，以便進(jìn)行連續(xù)的分析和模型應(yīng)用。主要困難與應(yīng)對(duì)措施：*困難1：缺失數(shù)據(jù)量和頻率難以確定，異常值的判斷標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，易主觀。*應(yīng)對(duì)：結(jié)合設(shè)備日志、觀測(cè)記錄等輔助信息判斷缺失原因和異常情況；采用多種方法交叉驗(yàn)證異常值；明確異常值處理和缺失填補(bǔ)的規(guī)則和依據(jù)。*困難2：設(shè)備故障可能具有周期性或隨機(jī)性，導(dǎo)致難以精確識(shí)別所有問(wèn)題數(shù)據(jù)。*應(yīng)對(duì)：定期進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量審核；建立數(shù)據(jù)質(zhì)量