2025年大學(xué)《應(yīng)用氣象學(xué)》專業(yè)題庫——?dú)庀蟠髷?shù)據(jù)處理與模擬分析技術(shù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。下列每小題選項中，只有一項是最符合題意的。請將正確選項的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.下列哪種數(shù)據(jù)格式通常用于存儲具有多維數(shù)組特征的氣象場數(shù)據(jù)？(A)CSV(B)JSON(C)NetCDF(D)XML2.在氣象大數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值的一種常見方法是？(A)數(shù)據(jù)插值(B)數(shù)據(jù)平滑(C)數(shù)據(jù)編碼(D)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化3.下列哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常用于回歸分析，即預(yù)測連續(xù)值？(A)K-近鄰分類算法(K-NN)(B)決策樹回歸(C)支持向量機(jī)分類(SVM)(D)K-均值聚類算法(K-Means)4.交叉驗證是一種模型評估方法，其主要目的是？(A)提高模型訓(xùn)練速度(B)減少模型訓(xùn)練時間(C)避免過擬合，獲得更穩(wěn)健的模型性能估計(D)增加模型的復(fù)雜度5.在時間序列氣象數(shù)據(jù)分析中，ARIMA模型主要關(guān)注？(A)數(shù)據(jù)的空間分布特征(B)數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系(C)時間序列的依賴結(jié)構(gòu)和趨勢、季節(jié)性(D)數(shù)據(jù)的維度大小6.數(shù)值天氣預(yù)報（NWP）模式的輸出產(chǎn)品通常以什么形式提供？(A)純文本文件(B)圖像序列(C)結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格數(shù)據(jù)（如GridMET格式）(D)音頻文件7.下列哪個庫是Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計分析的常用基礎(chǔ)庫？(A)Pandas(B)Matplotlib(C)Scikit-learn(D)TensorFlow8.氣象再分析數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)之一是？(A)具有極高的時空分辨率(B)是在特定時間點(diǎn)觀測到的瞬時數(shù)據(jù)(C)主要用于天氣預(yù)報的初始場(D)填補(bǔ)了歷史觀測數(shù)據(jù)的時空空白9.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在氣象預(yù)測中可能面臨的一個主要問題是？(A)數(shù)據(jù)量總是過小(B)模型過于簡單，無法捕捉復(fù)雜關(guān)系(C)訓(xùn)練過程過于快速(D)模型泛化能力差，對新的數(shù)據(jù)表現(xiàn)不佳10.云計算平臺在氣象大數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢可能包括？(A)絕對保證數(shù)據(jù)的安全性(B)提供幾乎無限的計算和存儲資源彈性(C)完全免費(fèi)的使用成本(D)永遠(yuǎn)不需要維護(hù)二、簡答題（每小題5分，共20分。請簡潔明了地回答下列問題。）1.簡述氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理中“數(shù)據(jù)清洗”的主要步驟。2.解釋什么是特征工程，并列舉至少兩種特征工程的技術(shù)。3.簡述時間序列數(shù)據(jù)中“平穩(wěn)性”的概念及其對模型建立的重要性。4.描述數(shù)值天氣預(yù)報（NWP）模式的基本工作原理。三、計算題與分析題（共30分。請按題目要求進(jìn)行計算、分析或說明。）1.假設(shè)你獲得了一組氣象站點(diǎn)的每日平均氣溫數(shù)據(jù)，存在CSV文件中。請簡述你將如何使用Python的Pandas庫進(jìn)行以下操作：（10分）a)讀取該CSV文件到PandasDataFrame。b)檢查數(shù)據(jù)中是否存在缺失值，并描述一種處理缺失值的方法。c)計算所有站點(diǎn)平均氣溫的平均值。d)篩選出平均氣溫超過25℃的站點(diǎn)。2.某研究使用了支持向量回歸（SVR）模型來預(yù)測未來24小時內(nèi)的氣溫變化。模型訓(xùn)練完成后，使用測試數(shù)據(jù)得到如下預(yù)測值（℃）和實際值（℃）：預(yù)測值：[15.1,15.8,16.2,16.5,16.8]實際值：[15.0,16.0,16.5,16.8,17.0]請計算該模型的均方根誤差（RMSE）。（10分）3.比較并簡要說明機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如隨機(jī)森林）和傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預(yù)報模式在處理氣象數(shù)據(jù)預(yù)測任務(wù)時的主要異同點(diǎn)。（10分）四、論述題（20分。請圍繞下列問題進(jìn)行較為深入的論述。）結(jié)合當(dāng)前氣象學(xué)發(fā)展的趨勢，論述氣象大數(shù)據(jù)處理與模擬分析技術(shù)對提升天氣預(yù)報、氣候預(yù)測和氣象服務(wù)能力的重要意義。試卷答案一、選擇題1.(C)2.(A)3.(B)4.(C)5.(C)6.(C)7.(A)8.(D)9.(D)10.(B)二、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟通常包括：識別和標(biāo)記錯誤數(shù)據(jù)（如異常值、重復(fù)值）；處理缺失值（通過刪除、填充等方法）；處理數(shù)據(jù)不一致性（如統(tǒng)一格式、單位）；去除噪聲數(shù)據(jù)（通過平滑、濾波等方法）。2.特征工程是指從原始數(shù)據(jù)中提取、構(gòu)建和選擇有助于模型學(xué)習(xí)特征的過程。技術(shù)包括：特征選擇（選擇最相關(guān)或最重要的特征，如使用相關(guān)系數(shù)、遞歸特征消除）；特征提?。◤脑继卣髦猩尚碌奶卣?，如主成分分析PCA）；特征構(gòu)造（根據(jù)領(lǐng)域知識創(chuàng)建新特征，如計算比率、差分）。3.平穩(wěn)性是指時間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性（如均值、方差）不隨時間變化。模型建立（尤其是傳統(tǒng)時間序列模型如ARIMA）通常要求數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，因為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)可能包含趨勢或季節(jié)性，需要先進(jìn)行差分等轉(zhuǎn)換才能滿足模型假設(shè)，從而提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。4.NWP模式的基本原理是數(shù)值化大氣運(yùn)動的流體力學(xué)和熱力學(xué)方程（如Navier-Stokes方程、熱力學(xué)方程、連續(xù)方程）。模式將大氣劃分為格點(diǎn)，通過迭代計算每個格點(diǎn)上大氣狀態(tài)變量（如溫度、壓力、風(fēng)速）隨時間的變化，從而模擬大氣的演變過程。初始時刻需要真實的大氣狀態(tài)數(shù)據(jù)，邊界條件則根據(jù)地球物理規(guī)律設(shè)定。三、計算題與分析題1.a)使用Pandas的`read_csv()`函數(shù)，如`df=pd.read_csv('temperature_data.csv')`。b)使用`df.isnull().any()`檢查是否有缺失值，處理方法可以是`df.fillna(method='ffill')`（向前填充）或`df.dropna()`（刪除含缺失值的行）。c)使用`df['average_temperature'].mean()`計算平均值。d)使用布爾索引，如`df[df['average_temperature']>25]`。2.RMSE=sqrt(mean((predicted-actual)2))計算步驟：a)計算每個預(yù)測值與實際值的差：[-0.1,-0.2,-0.3,-0.3,-0.2]b)計算差的平方：[0.01,0.04,0.09,0.09,0.04]c)計算平方和：0.01+0.04+0.09+0.09+0.04=0.27d)計算均值：0.27/5=0.054e)計算均方根：sqrt(0.054)≈0.23243.相同點(diǎn)：兩者都可用于處理和分析氣象數(shù)據(jù)，旨在揭示數(shù)據(jù)規(guī)律或進(jìn)行預(yù)測。不同點(diǎn)：NWP是物理基礎(chǔ)的模型，模擬大氣真實過程，輸出連續(xù)場數(shù)據(jù)，但可能存在模擬能差和分辨率限制；機(jī)器學(xué)習(xí)模型是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，無需物理機(jī)制假設(shè)，適用于處理非線性關(guān)系，但可能缺乏物理解釋性，泛化能力和魯棒性依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量。四、論述題氣象大數(shù)據(jù)處理與模擬分析技術(shù)是現(xiàn)代氣象學(xué)發(fā)展的重要驅(qū)動力。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)使得高效存儲、管理和分析海量的、多源的同化不同時空尺度的氣象數(shù)據(jù)（地面觀測、遙感、再分析、NWP輸出等）成為可能，極大地豐富了數(shù)據(jù)資源。通過數(shù)據(jù)清洗、特征工程和高級分析方法（如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)），可以更深入地挖掘數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式、關(guān)聯(lián)性和極端事件特征，提高對氣象現(xiàn)象認(rèn)知的深