2025年大學《應用氣象學》專業(yè)題庫——大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)分析方法考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)中，下列哪一項屬于離散型數(shù)據(jù)？A.氣溫B.風速C.空氣中顆粒物濃度D.降水量2.當大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)存在較多異常值時，不宜直接使用其計算均值和方差，以下哪種方法有助于減弱異常值的影響？A.線性回歸分析B.移動平均法C.箱線圖分析D.方差分析3.在進行空氣質(zhì)量的評價時，常用的統(tǒng)計指標不包括：A.標準差B.最大值C.平均濃度D.趨勢系數(shù)4.若要分析兩個氣象要素（如氣溫T與污染物濃度C）之間是否存在線性關(guān)系，最常用的統(tǒng)計方法是：A.傅里葉分析B.方差分析C.相關(guān)性分析D.回歸分析5.對于具有明顯周期性變化的大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)（如每日PM2.5濃度），進行哪種分析有助于識別其周期成分？A.線性回歸B.時間序列趨勢分析C.傅里葉分析D.空間相關(guān)性分析6.在大氣擴散模型中，用于描述污染物從源排放后沿風向擴散特性的基本要素是：A.監(jiān)測點位布局B.風速和風向C.數(shù)據(jù)采集頻率D.數(shù)據(jù)預處理方法7.對一組監(jiān)測數(shù)據(jù)進行缺失值處理時，簡單刪除含有缺失值的樣本，可能會導致：A.數(shù)據(jù)損失B.樣本代表性提高C.計算結(jié)果偏差增大D.以上均有可能8.在進行回歸分析時，判定變量Y的變化受自變量X的影響程度的統(tǒng)計量是：A.相關(guān)系數(shù)B.回歸系數(shù)C.估計標準誤D.F統(tǒng)計量9.將不同監(jiān)測點在同一時刻的污染物濃度值，通過插值方法估算到網(wǎng)格節(jié)點上，屬于哪種分析范疇？A.時間序列分析B.空間統(tǒng)計分析C.相關(guān)性分析D.回歸分析10.對大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進行標準化處理的目的是：A.消除量綱影響B(tài).隱藏異常值C.增加數(shù)據(jù)方差D.減少數(shù)據(jù)缺失二、填空題（每空1分，共15分）1.大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制是進行后續(xù)分析的前提和基礎(chǔ)，主要包括異常值的______、缺失數(shù)據(jù)的______以及數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一等環(huán)節(jié)。2.描述數(shù)據(jù)集中趨勢的常用統(tǒng)計量有______、中位數(shù)和眾數(shù)。3.在相關(guān)性分析中，相關(guān)系數(shù)的取值范圍通常在______之間，其絕對值大小表示線性相關(guān)程度的強弱。4.時間序列分析中，描述數(shù)據(jù)長期變化趨勢的方法主要有______和趨勢外推法。5.對于監(jiān)測數(shù)據(jù)中的異常值，常用的識別方法包括______法和箱線圖法。6.回歸分析中，擬合優(yōu)度系數(shù)（如R2）用于衡量回歸模型對數(shù)據(jù)______的程度。7.大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的空間分布特征常通過繪制______圖和等值線圖來展示。8.在進行統(tǒng)計檢驗時，假設(shè)檢驗的原假設(shè)通常用______表示。9.將觀測值減去其均值后再除以標準差的方法，稱為______處理。10.監(jiān)測數(shù)據(jù)預處理中，數(shù)據(jù)平滑的目的是為了______和突出主要變化趨勢。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)中缺失值處理的主要方法及其優(yōu)缺點。2.解釋什么是相關(guān)系數(shù)，并說明其數(shù)值大小所代表的含義。3.簡述進行大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)預處理的主要步驟及其目的。4.簡述線性回歸分析的基本原理及其在空氣質(zhì)量評價中可能的應用。四、計算題（每題10分，共30分）1.某城市交通路口測得連續(xù)5天的一氧化碳（CO）日均濃度（mg/m3）數(shù)據(jù)如下：2.1,2.5,2.3,2.7,2.9。計算該5天CO濃度的均值、方差和標準差。2.對于一組監(jiān)測數(shù)據(jù)，計算得到氣溫（T，℃）與二氧化硫（SO?，μg/m3）的相關(guān)系數(shù)r=0.85。請解釋該相關(guān)系數(shù)的意義，并說明這組數(shù)據(jù)之間可能存在什么樣的線性關(guān)系。3.某地區(qū)監(jiān)測到某日不同時刻的PM2.5濃度數(shù)據(jù)如下（單位：μg/m3）：30,32,35,28,40,42,45,38。試用簡單移動平均法（采用3個數(shù)據(jù)點的移動窗口）計算該日每兩小時的PM2.5移動平均值（從第2個數(shù)據(jù)點開始計算）。五、論述題（15分）結(jié)合你所學的知識，論述在進行大氣污染事件回顧分析時，應如何選擇和運用恰當?shù)臄?shù)據(jù)分析方法，并說明需要關(guān)注哪些關(guān)鍵因素以得出可靠的結(jié)論。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.A4.C5.C6.B7.A8.B9.B10.A二、填空題1.識別；插補2.均值3.-1到14.移動平均法5.3σ6.擬合優(yōu)度7.風玫瑰8.H?9.標準化10.平滑噪聲三、簡答題1.缺失值處理方法：常見方法包括刪除法（列表刪除、成對刪除、完全刪除）、插補法（均值/中位數(shù)/眾數(shù)插補、回歸插補、多重插補）和模型法。刪除法簡單但可能導致信息損失和樣本偏差；均值/中位數(shù)插補適用于數(shù)據(jù)缺失較多但隨機的情況，簡單但可能掩蓋真實分布；回歸插補和多重插補能利用變量間關(guān)系，效果較好但較復雜。優(yōu)缺點：刪除法優(yōu)點是簡單，缺點是信息損失大。均值插補優(yōu)點是簡單易行，缺點是降低了方差，可能不滿足數(shù)據(jù)分布假設(shè)?；貧w插補優(yōu)點是利用了變量間關(guān)系，缺點是計算復雜。多重插補能更好地反映缺失機制，但實現(xiàn)較復雜。2.相關(guān)系數(shù)定義：相關(guān)系數(shù)（通常指皮爾遜相關(guān)系數(shù)）是度量兩個變量之間線性相關(guān)程度的統(tǒng)計量。它是一個無量綱的數(shù)值，取值范圍在-1到1之間。含義：|r|接近1表示兩個變量之間存在較強的線性關(guān)系；|r|接近0表示兩個變量之間線性關(guān)系較弱或不存在；r>0表示正相關(guān)（一個變量增大，另一個也傾向于增大），r<0表示負相關(guān)（一個變量增大，另一個傾向于減小）。r=0表示線性無關(guān)，但不排除可能存在非線性關(guān)系。3.數(shù)據(jù)預處理步驟與目的：主要步驟包括：數(shù)據(jù)清洗（處理錯誤值、異常值、缺失值）、數(shù)據(jù)集成（合并多個數(shù)據(jù)源）、數(shù)據(jù)變換（規(guī)范化、標準化、歸一化、平滑等）、數(shù)據(jù)規(guī)約（壓縮數(shù)據(jù)規(guī)模）。目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)適合于數(shù)據(jù)分析和挖掘算法的要求，減少噪聲和錯誤，提升分析結(jié)果的準確性和可靠性。4.線性回歸原理與應用：基本原理是通過建立因變量Y和自變量X之間的線性數(shù)學模型（Y=a+bX+ε），利用觀測數(shù)據(jù)估計模型參數(shù)a（截距）和b（斜率），從而描述和預測Y隨X的變化。在空氣質(zhì)量評價中，可應用線性回歸分析研究氣象因素（如風速、溫度、濕度、日照）與污染物濃度（如PM2.5,O?）之間的關(guān)系，例如預測特定氣象條件下污染物的濃度變化趨勢，或評估氣象因素對空氣質(zhì)量的影響程度。四、計算題1.計算過程：*均值(Mean)=(2.1+2.5+2.3+2.7+2.9)/5=2.5mg/m3*方差(Variance)=[(2.1-2.5)2+(2.5-2.5)2+(2.3-2.5)2+(2.7-2.5)2+(2.9-2.5)2]/5=[(-0.4)2+02+(-0.2)2+0.22+0.42]/5=(0.16+0+0.04+0.04+0.16)/5=0.40/5=0.08(mg/m3)2*標準差(StandardDeviation)=√Variance=√0.08≈0.283mg/m3結(jié)果：均值=2.5mg/m3，方差=0.08(mg/m3)2，標準差≈0.283mg/m3。2.計算過程：*相關(guān)系數(shù)r=0.85。其數(shù)值為正，且接近1。*意義：該相關(guān)系數(shù)表明，所監(jiān)測的氣溫（T）與二氧化硫（SO?）濃度之間存在較強的正線性相關(guān)關(guān)系。這意味著，在所觀測的數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，當氣溫升高時，二氧化硫的濃度也傾向于隨之升高；反之，當氣溫降低時，二氧化硫的濃度也傾向于隨之降低。*關(guān)系：這種強正相關(guān)性可能暗示氣溫是影響當?shù)囟趸驍U散或來源排放的一個重要因素。例如，較高的氣溫可能有利于SO?的化學反應生成二次污染物，或者較高的氣溫可能伴隨著更高的工業(yè)活動或交通流量，從而帶來更高的SO?排放。3.計算過程：*數(shù)據(jù)點：P1(30),P2(32),P3(35),P4(28),P5(40),P6(42),P7(45),P8(38)。*采用3點移動平均法，計算每兩小時移動平均值（從P2開始）：*第一個移動平均值(MA1)=(P1+P2+P3)/3=(30+32+35)/3=97/3≈32.33*第二個移動平均值(MA2)=(P2+P3+P4)/3=(32+35+28)/3=95/3≈31.67*第三個移動平均值(MA3)=(P3+P4+P5)/3=(35+28+40)/3=103/3≈34.33*第四個移動平均值(MA4)=(P4+P5+P6)/3=(28+40+42)/3=110/3≈36.67*第五個移動平均值(MA5)=(P5+P6+P7)/3=(40+42+45)/3=127/3≈42.33*第六個移動平均值(MA6)=(P6+P7+P8)/3=(42+45+38)/3=125/3≈41.67結(jié)果：移動平均值分別為：32.33,31.67,34.33,36.67,42.33,41.67μg/m3。五、論述題在進行大氣污染事件回顧分析時，選擇和運用恰當?shù)臄?shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。首先，需要明確分析目標，是追溯污染來源、評估健康影響還是分析擴散規(guī)律？其次，應收集全面的監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括污染物濃度（如PM2.5,SO?,NOx等）時空序列數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)（風速風向、溫度濕度、氣象擴散指數(shù)等）以及可能的污染源排放數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預處理是基礎(chǔ)，需進行質(zhì)量控制（剔除無效數(shù)據(jù)、識別處理異常值）、缺失值插補和必要的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如標準化）。分析方法的選擇需依據(jù)具體目標：1.時間序列分析：運用移動平均、指數(shù)平滑、趨勢分析、周期性分析等方法，識別污染事件的起止時間、峰值時刻、變化趨勢和可能的氣象觸發(fā)因素。2.空間分析：繪制濃度等值線圖、風玫瑰圖，結(jié)合監(jiān)測點位布局，分析污染物濃度的空間分布特征、污染范圍和主要擴散方向?？墒褂肎IS工具進行空間插值和擴散模擬。3.統(tǒng)計檢驗：運用t檢驗、方差分析等比較不同區(qū)域或不同時間段的污染物濃度差異是否顯著；運用相關(guān)性分析、回歸分析研究污染物濃度與氣象因素、污染源強度之間的定量關(guān)系。4.來源解析方法：若有源排放數(shù)據(jù)，可結(jié)合氣象軌跡模型（如HYSPLIT）進