2025年大學(xué)《應(yīng)用氣象學(xué)》專業(yè)題庫——氣象數(shù)據(jù)處理技術(shù)在氣象學(xué)中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的字母填在題干后的括號內(nèi)）1.下列哪種氣象觀測平臺最適合進(jìn)行大范圍、連續(xù)的降水監(jiān)測？A.氣象火箭B.航空探空C.普通氣象站D.氣象雷達(dá)2.在氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制中，識別并剔除明顯超出正常范圍的離群點是哪個環(huán)節(jié)的主要任務(wù)？A.數(shù)據(jù)插補(bǔ)B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)驗證D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化3.當(dāng)氣象站之間距離較近，且數(shù)據(jù)存在空間相關(guān)性時，插值效果較好的方法是？A.線性插值B.最近鄰插值C.Kriging插值D.樣條插值4.滑動平均法主要用于處理哪種類型的數(shù)據(jù)問題？A.插補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)B.平滑時間序列數(shù)據(jù)，濾除短期波動C.識別數(shù)據(jù)中的周期性變化D.消除數(shù)據(jù)中的系統(tǒng)誤差5.將不同地點、不同時間獲取的氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標(biāo)網(wǎng)格上的過程稱為？A.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換B.數(shù)據(jù)同化C.數(shù)據(jù)融合D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化6.在進(jìn)行氣象時間序列趨勢分析時，檢驗序列是否具有顯著趨勢的常用統(tǒng)計方法包括？A.相關(guān)分析B.回歸分析C.Mann-Kendall檢驗D.方差分析7.以下哪種圖表最適合用于展示某一時刻不同地理位置的氣象要素（如氣溫、氣壓）分布情況？A.折線圖B.散點圖C.等值線圖D.餅圖8.在氣象數(shù)據(jù)分析中，將一個變量的值用另一個或多個變量的值來預(yù)測的過程稱為？A.插值B.回歸C.分類D.聚類9.適用于處理具有明顯空間自相關(guān)性的插值方法是？A.線性回歸插補(bǔ)B.Kriging插值C.時間序列外推D.簡單移動平均10.氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理的首要目標(biāo)是？A.提高數(shù)據(jù)存儲效率B.增強(qiáng)數(shù)據(jù)可視化效果C.保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和可靠性D.減少數(shù)據(jù)傳輸量二、簡答題（每題5分，共25分。請將答案寫在答題紙上）1.簡述地面氣象觀測站數(shù)據(jù)質(zhì)量控制中常見的幾種錯誤類型及其典型特征。2.解釋什么是數(shù)據(jù)插補(bǔ)，并列舉兩種常用的數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法及其主要適用場景。3.描述在進(jìn)行氣象時間序列分析時，判斷序列平穩(wěn)性的重要性及常用方法。4.簡述將氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為等值線圖（如雷達(dá)雨量圖）的基本步驟。5.說明在進(jìn)行氣象數(shù)據(jù)可視化時，選擇合適的圖表類型的重要性。三、計算題（每題10分，共20分。請將計算過程和結(jié)果寫在答題紙上）1.某氣象站某年7月1日到7日的日平均氣溫數(shù)據(jù)（單位：℃）分別為：25,27,26,28,24,23,26。試用簡單算術(shù)平均法計算該站7月份的平均氣溫。2.已知三個測站A、B、C的地理坐標(biāo)及氣溫值如下：*測站A：(112.5°E,30.5°N),T_A=28℃*測站B：(112.8°E,30.8°N),T_B=29℃*測站C：(113.0°E,31.0°N),T_C=30℃假設(shè)這三個站點近似位于一直線上，試用線性插值方法估算位于測站A和測站B之間、地理經(jīng)度為112.65°E、緯度為30.65°N的某點的氣溫值。四、論述題（15分。請將答案寫在答題紙上）結(jié)合氣象學(xué)應(yīng)用的實際場景（如天氣預(yù)報、氣候變化研究、農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)等），論述進(jìn)行氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理（包括數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)插補(bǔ)等）對于后續(xù)分析和應(yīng)用結(jié)果準(zhǔn)確性的重要意義。試卷答案一、選擇題（每題2分，共20分）1.D2.C3.C4.B5.C6.C7.C8.B9.B10.C二、簡答題（每題5分，共25分）1.錯誤類型及特征：*粗大錯誤（系統(tǒng)誤差或過失誤差）：絕對值很大，與數(shù)據(jù)本身或周圍數(shù)據(jù)差異懸殊，如儀器突然故障、讀數(shù)錯誤、記錄錯誤等。特征是異常突兀。*系統(tǒng)誤差（恒定誤差或偏差）：在一定條件下，誤差的絕對值和符號保持不變，或按一定規(guī)律變化。如儀器未校準(zhǔn)產(chǎn)生的偏差、環(huán)境因素影響等。特征是表現(xiàn)出一致性偏差。*隨機(jī)誤差（偶然誤差）：誤差的絕對值和符號都不固定，大小隨機(jī)變化。如儀器微小抖動、環(huán)境微小擾動等。特征是圍繞真值隨機(jī)波動，符合統(tǒng)計規(guī)律。*缺失數(shù)據(jù)：觀測值未記錄或傳輸丟失。特征是數(shù)據(jù)序列中存在空白。2.數(shù)據(jù)插補(bǔ)定義及方法：數(shù)據(jù)插補(bǔ)是指利用已有的觀測數(shù)據(jù)，對缺失的部分進(jìn)行估計和填補(bǔ)的過程。目的是減少數(shù)據(jù)缺失對分析結(jié)果的影響。*方法一：均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充：使用非缺失數(shù)據(jù)區(qū)的均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填補(bǔ)缺失值。簡單易行，但會平滑數(shù)據(jù)，可能引入偏差。*方法二：回歸插補(bǔ)：建立缺失變量與其他變量之間的回歸模型，根據(jù)其他變量的值預(yù)測缺失值。能考慮變量間關(guān)系，但假設(shè)可能不成立。*適用場景：均值/中位數(shù)填充適用于數(shù)據(jù)分布大致對稱或存在異常值較多的情況；回歸插補(bǔ)適用于變量間存在明顯相關(guān)性的情況。3.平穩(wěn)性判斷的重要性及方法：時間序列的平穩(wěn)性是指其統(tǒng)計特性（均值、方差、自協(xié)方差等）不隨時間變化。許多經(jīng)典的統(tǒng)計推斷方法和模型（如ARIMA模型）的應(yīng)用前提是數(shù)據(jù)平穩(wěn)。非平穩(wěn)數(shù)據(jù)直接分析可能導(dǎo)致結(jié)果不可靠。*重要性：判斷平穩(wěn)性是選擇合適的時間序列分析模型的基礎(chǔ)，有助于正確理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和變化規(guī)律。*常用方法：*圖形法：觀察時間序列圖，平穩(wěn)序列通常表現(xiàn)為圍繞一條水平線隨機(jī)波動，無明顯的趨勢或周期。*統(tǒng)計檢驗法：使用單位根檢驗，如Dickey-Fuller檢驗、KPSS檢驗等，檢驗序列是否存在單位根（即非平穩(wěn)性）。4.雷達(dá)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)等值線圖步驟：*數(shù)據(jù)讀取與準(zhǔn)備：讀取雷達(dá)原始數(shù)據(jù)文件（如NetCDF格式），確定需要提取的氣象參數(shù)（如反射率因子Z）和時間層。*坐標(biāo)變換（如果需要）：將雷達(dá)的極坐標(biāo)或局部直角坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的地理坐標(biāo)系（如經(jīng)緯度）。*質(zhì)量控制：對雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢查，剔除無效或虛假回波（如地雜波、clutter），可能還需進(jìn)行噪聲濾除等預(yù)處理。*插值計算：將雷達(dá)站點觀測到的離散數(shù)據(jù)點，根據(jù)其空間位置和強(qiáng)度值，插值到規(guī)則的網(wǎng)格點（構(gòu)成網(wǎng)格化數(shù)據(jù)場）。常用方法有線性插值、距離加權(quán)插值等。*繪制等值線圖：使用繪圖軟件或庫（如GrADS、Matplotlib），根據(jù)網(wǎng)格化數(shù)據(jù)場的值，繪制等值線圖。設(shè)定合適的等值線間隔，添加標(biāo)題、圖例、坐標(biāo)軸等信息。5.選擇合適圖表類型的重要性：數(shù)據(jù)可視化是將復(fù)雜數(shù)據(jù)信息以圖形方式呈現(xiàn)，幫助人們理解數(shù)據(jù)模式、趨勢和關(guān)系的過程。選擇合適的圖表類型對于有效傳達(dá)信息至關(guān)重要。不同的圖表類型適用于展示不同類型的數(shù)據(jù)和不同的分析目的。例如，折線圖適合展示趨勢，散點圖適合展示關(guān)系，柱狀圖適合展示分類比較，等值線圖適合展示空間分布。選擇不當(dāng)?shù)膱D表可能導(dǎo)致信息表達(dá)不清甚至產(chǎn)生誤導(dǎo)。三、計算題（每題10分，共20分）1.計算過程：7月平均氣溫=(25+27+26+28+24+23+26)/7=189/7=27℃2.計算過程：設(shè)插值點為P(x_p,y_p)=(112.65°E,30.65°N)，氣溫為T_p。已知點A(x_a,y_a)=(112.5°E,30.5°N),T_a=28℃已知點B(x_b,y_b)=(112.8°E,30.8°N),T_b=29℃假設(shè)氣溫沿直線段AB變化，則插值比例為：k=(x_p-x_a)/(x_b-x_a)=(112.65-112.5)/(112.8-112.5)=0.15/0.3=0.5線性插值公式：T_p=T_a+k*(T_b-T_a)T_p=28+0.5*(29-28)T_p=28+0.5*1T_p=28.5℃估算的氣溫值為28.5℃。四、論述題（15分）在進(jìn)行氣象分析和應(yīng)用時，氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其質(zhì)量直接決定了后續(xù)分析和最終結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性。其重要意義體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，原始?xì)庀笥^測數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲過程中，不可避免地會受到各種因素的影響而產(chǎn)生誤差或缺失。這些數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，如粗大錯誤、系統(tǒng)偏差、隨機(jī)波動以及缺失值等，如果直接用于分析，將嚴(yán)重干擾甚至歪曲分析結(jié)果，導(dǎo)致模型訓(xùn)練失敗、預(yù)測偏差增大、科學(xué)結(jié)論錯誤。數(shù)據(jù)預(yù)處理中的質(zhì)量控制步驟，通過識別和剔除或修正錯誤數(shù)據(jù)、識別并處理系統(tǒng)偏差，能夠有效“凈化”數(shù)據(jù)集，確保進(jìn)入分析模型的是相對準(zhǔn)確和可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其次，許多氣象分析方法和模型（如統(tǒng)計回歸、時間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等）都對數(shù)據(jù)的格式、范圍和分布有一定要求。例如，模型通常需要輸入格式統(tǒng)一、數(shù)值范圍合理、無明顯異常值的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、異常值處理等步驟，能夠?qū)⒃紨?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成符合模型輸入要求的格式，使不同來源、不同量綱的數(shù)據(jù)具有可比性，提高模型的穩(wěn)定性和預(yù)測精度。再者，實際氣象應(yīng)用中，常常需要分析覆蓋大范圍區(qū)域或長時間序列的數(shù)據(jù)，但原始觀測站點的分布往往不均勻，存在數(shù)據(jù)空白或稀疏區(qū)域。數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)插補(bǔ)技術(shù)，能夠利用已知數(shù)據(jù)點的信息，對缺失或稀疏