2025年大學(xué)《應(yīng)用氣象學(xué)》專業(yè)題庫——氣象數(shù)據(jù)分析與模擬研究方法考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）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.蒸發(fā)皿B.自動氣象站C.雷達(dá)D.衛(wèi)星2.在進(jìn)行氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制時，識別并剔除超出均值加減3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)點，通常采用的方法是？A.線性回歸B.時間序列平滑C.3σ準(zhǔn)則D.克里金插值3.某地氣溫數(shù)據(jù)顯示出明顯的季節(jié)性變化，但無明顯長期趨勢，進(jìn)行時間序列分析時，最適合考慮的模型是？A.線性回歸模型B.隨機(jī)游走模型C.季節(jié)性ARIMA模型D.聚類分析模型4.用于衡量地理空間上數(shù)據(jù)點之間相關(guān)性的統(tǒng)計量是？A.相關(guān)系數(shù)B.協(xié)方差C.絕對距離D.推廣K函數(shù)5.當(dāng)氣象要素之間存在非線性關(guān)系時，更適合用來建立它們之間定量關(guān)系的方法是？A.簡單線性回歸B.邏輯回歸C.多元線性回歸D.非線性回歸6.數(shù)值天氣預(yù)報模式通過求解描述大氣運動的控制方程組來得到預(yù)報結(jié)果，其中最基礎(chǔ)的方程是？A.絕對渦度方程B.熱力學(xué)方程C.歐拉運動方程D.波動方程7.統(tǒng)計動力降尺度方法的主要目的是？A.提高數(shù)值天氣預(yù)報的分辨率B.將全球氣候模式輸出轉(zhuǎn)化為區(qū)域細(xì)節(jié)C.減少模式計算量D.修正模式物理參數(shù)化誤差8.在氣象學(xué)研究中，用于衡量數(shù)據(jù)點在特征空間中相似性的方法屬于？A.回歸分析B.聚類分析C.主成分分析D.因子分析9.判斷一個時間序列數(shù)據(jù)是否具有平穩(wěn)性的常用方法是？A.相關(guān)性分析B.自相關(guān)函數(shù)分析C.方差分析D.回歸診斷10.以下哪項不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)方法在氣象預(yù)測中應(yīng)用的具體例子？A.基于決策樹的降水概率預(yù)報B.利用支持向量機(jī)進(jìn)行極端溫度識別C.采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬云層變化D.使用卡爾曼濾波進(jìn)行數(shù)據(jù)同化二、簡答題（每題5分，共30分）1.簡述地面氣象觀測中，風(fēng)向和風(fēng)速的測量原理。2.描述數(shù)據(jù)缺失的幾種常見類型及其對數(shù)據(jù)分析可能產(chǎn)生的影響。3.解釋什么是時間序列分析中的自相關(guān)系數(shù)，并說明其作用。4.簡述地理加權(quán)回歸（GWR）的基本思想及其在氣象研究中的應(yīng)用優(yōu)勢。5.氣象數(shù)值模式中“初值”和“預(yù)報時效”分別指什么？它們之間有何關(guān)系？6.在進(jìn)行一項氣象要素變化趨勢的研究時，選擇合適的統(tǒng)計檢驗方法有何重要意義？三、論述題（每題10分，共20分）1.論述多元統(tǒng)計分析方法（如主成分分析、因子分析）在氣象數(shù)據(jù)降維和特征提取中的應(yīng)用價值與局限性。2.試述從收集氣象數(shù)據(jù)到利用模型進(jìn)行模擬研究的整個流程中，需要注意的關(guān)鍵環(huán)節(jié)及其科學(xué)內(nèi)涵。四、模型應(yīng)用與分析題（每題15分，共30分）1.假設(shè)你獲得了一組某氣象站連續(xù)10年的年降水量數(shù)據(jù)，并計算得到其年平均值為800mm，標(biāo)準(zhǔn)差為120mm?，F(xiàn)有一年降水量為1050mm的數(shù)據(jù)點，試用3σ準(zhǔn)則判斷該數(shù)據(jù)點是否為異常值，并簡要說明理由。2.某研究指出，某地區(qū)夏季累積降水量與夏季平均氣溫之間存在顯著的相關(guān)性。如果要進(jìn)一步建立這兩個要素之間的定量關(guān)系模型，以夏季平均氣溫預(yù)測夏季累積降水量，你會考慮采用哪些回歸分析方法？請比較這些方法的適用條件和優(yōu)缺點，并說明選擇時應(yīng)考慮哪些因素。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.B5.D6.C7.B8.B9.B10.D二、簡答題1.答案：風(fēng)向通常通過風(fēng)向標(biāo)測量，其感風(fēng)部分（如風(fēng)杯或風(fēng)帆）受到風(fēng)力作用而旋轉(zhuǎn)，指向風(fēng)的來向，通過刻度盤或傳感器記錄風(fēng)向角度（如以正北為0度，順時針方向計量）。風(fēng)速通常使用旋槳式或熱線式風(fēng)速儀測量，通過風(fēng)力驅(qū)動旋槳旋轉(zhuǎn)或加熱熱線，根據(jù)旋槳的轉(zhuǎn)速或熱線散失的熱量大小，換算出風(fēng)速的大小。地面氣象站通常同時測量并記錄風(fēng)向和風(fēng)速。解析思路：本題考察對基本氣象觀測儀器原理的理解。需要知道風(fēng)向標(biāo)的工作原理（感風(fēng)部分指向來向，角度計量）和風(fēng)速儀的工作原理（風(fēng)力驅(qū)動旋轉(zhuǎn)或加熱，換算風(fēng)速）?；卮饡r應(yīng)包含儀器名稱、基本工作原理、測量內(nèi)容（風(fēng)向角度、風(fēng)速大?。┮约八鼈冊跉庀笳局械慕M合應(yīng)用。2.答案：數(shù)據(jù)缺失類型可分為完全隨機(jī)缺失（MissingCompletelyatRandom,MCAR，缺失與任何變量或觀測時間無關(guān)）、隨機(jī)缺失（MissingatRandom,MAR，缺失與缺失數(shù)據(jù)本身無關(guān)，但與已觀測數(shù)據(jù)相關(guān)）、非隨機(jī)缺失（MissingNotatRandom,MNAR，缺失與缺失數(shù)據(jù)本身相關(guān)）。數(shù)據(jù)缺失會影響樣本量、統(tǒng)計推斷的有效性（如導(dǎo)致偏差、降低精度）、模型估計的準(zhǔn)確性，甚至可能得出錯誤的結(jié)論。例如，若缺失機(jī)制非隨機(jī)，則簡單刪除缺失值會導(dǎo)致樣本代表性偏差。解析思路：本題考察對數(shù)據(jù)缺失類型及其影響的掌握。首先要準(zhǔn)確列出三種主要的數(shù)據(jù)缺失類型（MCAR,MAR,MNAR）并簡述其定義特征。其次要闡述數(shù)據(jù)缺失帶來的主要負(fù)面影響，包括對樣本量、統(tǒng)計推斷（有效性）、模型估計和最終結(jié)論的潛在干擾。3.答案：時間序列分析中的自相關(guān)系數(shù)（AutocorrelationCoefficient,ACC）是用來衡量一個時間序列數(shù)據(jù)在其不同時間滯后（lags）上的觀測值之間線性相關(guān)程度的統(tǒng)計量。其值介于-1和1之間，0表示無自相關(guān)，正值表示正自相關(guān)（當(dāng)前值與滯后值同向變化），負(fù)值表示負(fù)自相關(guān)（當(dāng)前值與滯后值反向變化）。計算并分析自相關(guān)系數(shù)有助于判斷時間序列的平穩(wěn)性、識別數(shù)據(jù)中的周期性或趨勢成分，并為選擇合適的時序模型（如ARIMA模型）提供依據(jù)。解析思路：本題考察對自相關(guān)系數(shù)概念、計算結(jié)果含義及作用的理解。需要定義自相關(guān)系數(shù)，說明其取值范圍和正負(fù)值的含義。關(guān)鍵在于闡述其作用，即用于判斷平穩(wěn)性、識別周期/趨勢、輔助模型選擇。4.答案：地理加權(quán)回歸（GeographicallyWeightedRegression,GWR）的基本思想是：模型參數(shù)（回歸系數(shù)）不是全局固定的，而是隨地理位置的變化而變化。對于每個預(yù)測點，GWR使用其鄰域內(nèi)的數(shù)據(jù)子集來擬合一個局部的回歸模型，得到該點處特定的回歸系數(shù)。GWR在氣象研究中的應(yīng)用優(yōu)勢在于能夠揭示變量間關(guān)系在空間上的非平穩(wěn)性和局部異質(zhì)性，例如，降水與地形、海拔的關(guān)系可能在不同區(qū)域表現(xiàn)不同，GWR能更好地捕捉這種局部變化。解析思路：本題考察對GWR基本思想和應(yīng)用優(yōu)勢的理解。核心是解釋其“局部參數(shù)”的特點，即系數(shù)隨位置變化。然后結(jié)合氣象研究的實例（如變量關(guān)系的空間異質(zhì)性），說明GWR相比傳統(tǒng)全局回歸模型的優(yōu)勢（能捕捉局部細(xì)節(jié)）。5.答案：“初值”是指數(shù)值天氣預(yù)報模式開始進(jìn)行積分計算時，整個大氣系統(tǒng)的狀態(tài)參數(shù)（如溫度、濕度、風(fēng)速、氣壓等）在空間上的分布廓線，通常由之前的觀測數(shù)據(jù)（如探空、地面站、衛(wèi)星）和數(shù)據(jù)處理（如數(shù)據(jù)同化）方法提供?！邦A(yù)報時效”是指從模式開始積分計算起，到預(yù)報結(jié)果達(dá)到指定精度或時間為止的持續(xù)時間。初值是整個預(yù)報過程的起點，其準(zhǔn)確性直接影響預(yù)報結(jié)果的好壞；預(yù)報時效是預(yù)報任務(wù)的時間長度。一般來說，預(yù)報時效越長，受初值誤差累積的影響越大，預(yù)報準(zhǔn)確率通常隨時效延長而下降。解析思路：本題考察對NWP兩個核心概念（初值、預(yù)報時效）的定義及其關(guān)系的理解。要分別清晰定義“初值”和“預(yù)報時效”。然后重點闡述兩者之間的聯(lián)系，即初值是起點，其誤差影響預(yù)報全過程；時效是長度，誤差影響隨時間累積而加劇，通常存在準(zhǔn)確率隨時效增加而下降的規(guī)律（蝴蝶效應(yīng)）。6.答案：選擇合適的統(tǒng)計檢驗方法對于得出可靠的氣象研究結(jié)論至關(guān)重要。首先，不同的統(tǒng)計檢驗方法適用于不同類型的數(shù)據(jù)（連續(xù)變量、分類變量）和不同的研究假設(shè)（檢驗差異、關(guān)聯(lián)性、分布擬合等）。其次，檢驗方法的選擇需考慮數(shù)據(jù)的分布特征（正態(tài)性、方差齊性等）。選擇不當(dāng)?shù)臋z驗方法可能導(dǎo)致錯誤的統(tǒng)計推斷，如第一類錯誤（錯誤拒絕原假設(shè)）或第二類錯誤（錯誤接受原假設(shè)），從而無法準(zhǔn)確評估氣象要素變化的真實情況，甚至得出誤導(dǎo)性的科學(xué)結(jié)論。因此，基于數(shù)據(jù)特性和研究目標(biāo)選擇最恰當(dāng)?shù)臋z驗方法是保證研究質(zhì)量的基礎(chǔ)。解析思路：本題考察對統(tǒng)計檢驗方法選擇重要性的理解。要從適用性（數(shù)據(jù)類型、研究假設(shè)）、數(shù)據(jù)特征（分布）以及潛在后果（錯誤推斷）等多個角度論述選擇合適方法的必要性。強(qiáng)調(diào)方法選擇與研究質(zhì)量、結(jié)論可靠性之間的直接聯(lián)系。三、論述題1.答案：多元統(tǒng)計分析方法如主成分分析（PCA）和因子分析（FA）在氣象數(shù)據(jù)降維和特征提取中具有重要應(yīng)用價值。其主要價值在于處理高維、相關(guān)性強(qiáng)的氣象數(shù)據(jù)集，通過線性組合原始變量生成少數(shù)幾個綜合性變量（主成分/因子），這些新變量能保留原始數(shù)據(jù)的大部分信息量或方差。這有助于簡化復(fù)雜問題，可視化高維數(shù)據(jù)，揭示變量間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系。例如，PCA可用于識別影響某氣象現(xiàn)象的主要氣候因子，F(xiàn)A可用于探索多個氣象要素背后的共同因子（如大氣環(huán)流模態(tài)）。然而，其局限性在于：降維過程可能導(dǎo)致信息丟失；結(jié)果的解釋可能依賴于研究者的經(jīng)驗，有時難以有明確的物理意義；主成分/因子的物理背景可能較弱；對于非線性關(guān)系較強(qiáng)的數(shù)據(jù)，其解釋能力可能有限。解析思路：本題要求論述PCA和FA的價值與局限。首先，闡述其核心價值：降維（簡化數(shù)據(jù)）、特征提?。ūＡ粜畔?方差）、揭示結(jié)構(gòu)（相關(guān)性/內(nèi)在關(guān)系），并結(jié)合氣象學(xué)實例說明。其次，分析其局限性：信息丟失、解釋主觀性/物理意義弱、適用性（如非線性關(guān)系）、結(jié)果的可interpretability。2.答案：從收集氣象數(shù)據(jù)到利用模型進(jìn)行模擬研究的完整流程中，需要注意的關(guān)鍵環(huán)節(jié)及其科學(xué)內(nèi)涵包括：①明確研究目標(biāo)與問題：定義清晰的研究目的，確定要解決的氣象問題，這決定了后續(xù)所有工作的方向。②數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：根據(jù)研究目標(biāo)選擇合適的觀測數(shù)據(jù)源（地面、遙感、再分析等），并進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制（清洗、插補、標(biāo)準(zhǔn)化等），確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和適用性。③數(shù)據(jù)探索與特征工程：對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化探索，分析其統(tǒng)計特性、時空分布規(guī)律及變量間關(guān)系，提取對研究問題有意義的特征。④模型選擇與構(gòu)建：根據(jù)問題類型（預(yù)測、歸因、模式模擬等）、數(shù)據(jù)特點和研究假設(shè)，選擇合適的統(tǒng)計模型或數(shù)值模型，并進(jìn)行參數(shù)設(shè)置或校準(zhǔn)。⑤模型驗證與評估：使用獨立的數(shù)據(jù)集或交叉驗證方法評估模型的性能（如擬合優(yōu)度、預(yù)測精度、穩(wěn)定性），檢驗?zāi)Ｐ图僭O(shè)是否成立。⑥結(jié)果解釋與不確定性分析：對模型輸出結(jié)果進(jìn)行科學(xué)解釋，分析結(jié)果的可靠性和不確定性來源。⑦研究結(jié)論與不確定性傳播：基于驗證評估結(jié)果得出研究結(jié)論，并明確研究結(jié)論的不確定性范圍。整個流程強(qiáng)調(diào)邏輯性、嚴(yán)謹(jǐn)性和科學(xué)性，各環(huán)節(jié)相互關(guān)聯(lián)，需要迭代優(yōu)化。解析思路：本題要求論述研究流程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。需要列出從始至終的主要步驟（目標(biāo)、數(shù)據(jù)、探索、模型、驗證、解釋、結(jié)論），并對每個環(huán)節(jié)進(jìn)行簡要說明，強(qiáng)調(diào)其科學(xué)內(nèi)涵和在整個研究過程中的作用與聯(lián)系。體現(xiàn)研究過程的系統(tǒng)性和嚴(yán)謹(jǐn)性。四、模型應(yīng)用與分析題1.答案：根據(jù)3σ準(zhǔn)則，異常值判定門檻為均值加減3倍標(biāo)準(zhǔn)差，即[μ-3σ,μ+3σ]。本題中，μ=800mm,σ=120mm。計算得下限為800-3*120=560mm，上限為800+3*120=1040mm。數(shù)據(jù)點降水量為1050mm。比較可知，1050mm>1040mm。因此，該數(shù)據(jù)點超出3σ范圍，根據(jù)3σ準(zhǔn)則，應(yīng)判定為異常值。理由是：該數(shù)據(jù)點遠(yuǎn)高于均值（超出均值約1.25個標(biāo)準(zhǔn)差，雖然未嚴(yán)格超過3σ，但已顯示偏離），在假定數(shù)據(jù)近似服從正態(tài)分布的假設(shè)下，此類極端值出現(xiàn)的概率較低，可能由測量誤差、記錄錯誤或真實存在的極端事件導(dǎo)致，需進(jìn)一步檢查或剔除。解析思路：本題考察3σ準(zhǔn)則的應(yīng)用。首先，根據(jù)定義計算異常值的判定區(qū)間（均值±3σ）。然后，將待判定的數(shù)據(jù)點值與該區(qū)間進(jìn)行比較。最后，給出判定結(jié)果（是否為異常值），并簡要說明判定的依據(jù)（超出范圍、偏離程度、可能原因）。注意說明3σ準(zhǔn)則基于正態(tài)分布假設(shè)。2.答案：為建立夏季平均氣溫預(yù)測夏季累積降水量的模型，可考慮以下回歸分析方法：①簡單線性回歸：如果兩者之間存在線性關(guān)系，這是最基本的方法。計算兩者變量的線性回歸方程，得到氣溫對降水的預(yù)測關(guān)系。優(yōu)點是簡單直觀，易于理解和實現(xiàn)。缺點是只能捕捉線性關(guān)系，若關(guān)系非線性則擬合效果差。②多元線性回歸：如果除了氣溫外，還考慮其他影響因素（如緯度、海拔、前期降水等），可以使用多元線性回歸。優(yōu)點是能同時考慮多個自變量的影響。缺點是假設(shè)所有變量間關(guān)系均為線性，且要求滿足線性回歸的基本假設(shè)（如多重共線性需避免）。③多項式回歸：如果通過散點圖或相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)兩者關(guān)系呈非線性（如U型、倒U型），可以使用多項式回歸（如二次或更高次項）。優(yōu)點是能擬合非線性曲線。缺點是可能過擬合，且高階項物理意義解釋可能困難。④非線性回歸：當(dāng)非線性關(guān)系復(fù)雜，無法用簡單多項式表達(dá)時，可考慮更通用的非線性回歸方法（如指數(shù)、對數(shù)、冪函數(shù)模型等），或使用擬合非線性曲線的專用軟件工具。優(yōu)點是靈活，能擬合復(fù)雜關(guān)系。缺點是模型選擇和參數(shù)估計更復(fù)雜，需要專業(yè)軟件支持。⑤其他方法：如分段線性回歸（如果關(guān)系在