2025年大學《大氣科學》專業(yè)題庫——氣象預測模型與技術發(fā)展考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項字母填涂在答題卡上）1.以下哪項不屬于影響天氣預報可預報性的基本因素？A.大氣系統(tǒng)的非線性行為B.大氣系統(tǒng)的混沌特性C.觀測資料的時空分辨率D.數(shù)值天氣預報模式的分辨率2.在數(shù)值天氣預報模式中，對大氣輻射過程進行參數(shù)化時，通常需要考慮的主要波段包括：A.可見光和紅外線B.紅外線、微波和長波輻射C.可見光、紫外線和紅外線D.微波和長波輻射3.數(shù)據(jù)同化的主要目的是：A.提高模式初始場的信息量B.生成集合預報成員C.直接替代數(shù)值預報模式D.對預報結果進行統(tǒng)計校正4.集合預報中，通過引入隨機擾動來生成不同成員的主要方法包括：A.改變模式的物理參數(shù)化方案B.對觀測數(shù)據(jù)進行隨機擾動C.對模式初始場或參數(shù)設置隨機擾動D.增加模式的計算網(wǎng)格點數(shù)5.絕對平均誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE）相比，下列說法正確的是：A.MAE對較大的誤差更敏感B.RMSE對較小的誤差更敏感C.MAE總小于RMSED.RMSE總小于MAE6.以下哪項技術通常不用于統(tǒng)計天氣預報模型？A.多元線性回歸B.時間序列ARIMA模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.三維變分數(shù)據(jù)同化7.高分辨率數(shù)值天氣預報的主要優(yōu)勢在于：A.可以完全消除預報誤差B.能夠更精細地描述小尺度天氣系統(tǒng)C.顯著提高所有時間尺度的預報精度D.大幅降低計算成本8.人工智能（AI）技術在氣象預測中的應用日益廣泛，其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：A.可解釋性強B.對初始條件精度要求極高C.能夠處理高維、非線性復雜問題D.基于嚴格的物理方程9.極端天氣預報面臨的特殊挑戰(zhàn)主要包括：A.預報精度要求相對較低B.小概率事件的發(fā)生不確定性大C.觀測資料在極端事件發(fā)生時通常更完整D.模式物理過程參數(shù)化相對簡單10.以下哪項不是現(xiàn)代氣象觀測系統(tǒng)的重要組成部分？A.氣象衛(wèi)星B.高空氣象探測（探空）C.自動氣象站（AMoS）D.地面輻射測量二、簡答題（每小題5分，共25分。請將答案寫在答題紙上）1.簡述數(shù)值天氣預報（NWP）的基本原理。2.解釋什么是模型參數(shù)化，并舉例說明對流參數(shù)化的作用。3.簡述集合預報的必要性和主要優(yōu)勢。4.描述數(shù)據(jù)同化中“背景場”和“分析場”的基本概念及其關系。5.簡述機器學習（如神經(jīng)網(wǎng)絡）在氣象預測中可能的應用方式。三、論述題（每小題10分，共30分。請將答案寫在答題紙上）1.討論影響數(shù)值天氣預報（NWP）預報準確率的主要因素，并分析如何從模型和觀測兩個層面改進預報效果。2.比較統(tǒng)計天氣預報模型與動力氣象預報模型的優(yōu)缺點，并說明在哪些情況下可能更傾向于使用統(tǒng)計模型。3.闡述人工智能（AI）或機器學習（ML）技術正在如何改變或可能改變未來的氣象預測業(yè)務，并分析其面臨的挑戰(zhàn)。四、分析題（共15分。請將答案寫在答題紙上）假設你遇到了一次強對流天氣過程的預報難題。請結合你所學的氣象預測模型與技術知識，分析在預報過程中可能需要考慮的模型選擇（動力模型或統(tǒng)計模型）、關鍵物理過程（如對流參數(shù)化）、數(shù)據(jù)同化應用（如雷達資料融合）、集合預報技術以及AI技術可能提供的輔助支持等方面，并闡述你將如何綜合運用這些技術手段來提高該次過程的預報能力。試卷答案一、選擇題（每小題2分，共20分）1.D2.B3.A4.C5.A6.D7.B8.C9.B10.D二、簡答題（每小題5分，共25分）1.數(shù)值天氣預報（NWP）的基本原理：NWP是利用計算機求解描述大氣運動和變化的基本方程組（如流體靜力方程、波動方程、熱力學方程等），以獲得大氣狀態(tài)（如溫度、壓力、風速、濕度等）隨時間和空間變化的預報。其核心是利用觀測資料對模式初始場進行訂正（通過數(shù)據(jù)同化），然后讓模式積分，推算未來時刻的大氣狀態(tài)?；静襟E包括：建立大氣模型、準備初始場、進行模式積分、輸出預報結果。2.模型參數(shù)化：模型參數(shù)化是指將那些因尺度太小而無法在模式網(wǎng)格尺度上直接求解的物理過程（如云、降水、對流、輻射、邊界層湍流等）用簡化的數(shù)學公式或統(tǒng)計關系來描述的過程。對流參數(shù)化旨在模擬大尺度氣流中由小尺度對流活動引起的微物理過程（如冷卻、加熱、降水生成等）對大尺度環(huán)流的影響。其作用是改進模式對強對流天氣、季風、臺風等過程的模擬效果。3.集合預報的必要性和主要優(yōu)勢：必要性：由于大氣系統(tǒng)的混沌特性，微小的初始擾動會隨時間迅速放大，導致不同積分路徑的預報結果差異巨大，即存在預報不確定性。集合預報通過生成一組初始條件略有差異（或參數(shù)化方案略有差異）的模式成員，模擬這種不確定性，從而提供概率預報。主要優(yōu)勢：能夠提供預報結果的不確定性量度（如集合成員散度、概率分布），這對于評估風險、制定災害防御預案至關重要；有助于識別和評估模式系統(tǒng)誤差。4.背景場與分析場：背景場是數(shù)據(jù)同化前，由數(shù)值天氣預報模式預先積分或由其他方法（如客觀分析）提供的、代表當前大氣狀態(tài)的場。分析場是數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)利用觀測資料對背景場進行修正后的結果，它更接近實際大氣狀態(tài)，是后續(xù)模式積分的更優(yōu)初始場。分析場在數(shù)值上通常介于背景場和觀測值之間。5.機器學習在氣象預測中的應用方式：機器學習可用于：基于歷史數(shù)據(jù)訓練模型，直接預測未來氣象要素（替代或補充傳統(tǒng)模型）；作為傳統(tǒng)模型的預處理或后處理環(huán)節(jié)，如利用ML融合多源觀測數(shù)據(jù)生成最優(yōu)初始場，或利用ML修正傳統(tǒng)模型的預報偏差；分析復雜的氣象模式輸出，識別物理機制；識別極端天氣事件的潛在模式等。三、論述題（每小題10分，共30分）1.影響NWP預報準確率的主要因素及改進方法：*主要因素：*初始場精度：初始狀態(tài)包含的誤差是導致預報誤差累積和放大的主要根源。誤差來源于觀測資料的時空分布不均、質(zhì)量控制不完善、客觀分析方法的局限性等。*模式分辨率：模式網(wǎng)格的尺度決定了它能直接模擬的物理過程的最大尺度。分辨率越高，對小尺度系統(tǒng)的模擬能力越強，但計算成本也越高。分辨率不足會導致對流的參數(shù)化不準確、邊界層過程模擬缺陷等。*物理過程參數(shù)化方案：模式中包含了對流、輻射、云微物理、邊界層湍流等小尺度過程的參數(shù)化。這些參數(shù)化方案基于理論和觀測，但存在簡化，其準確性直接影響預報精度，尤其是在強天氣、邊界層等過程復雜時。*模式動力學與物理框架：模式本身的動力學方程（如平流方案、時間積分格式）和物理過程參數(shù)化的綜合框架決定了其模擬大氣的整體能力。*觀測系統(tǒng)質(zhì)量與時空分辨率：觀測資料的精度、種類、時空密度直接影響初始場的質(zhì)量和數(shù)據(jù)同化的效果。觀測系統(tǒng)的不完善會導致模式初始場偏差和不確定性增大。*改進方法：*模型層面：提升模式分辨率（在成本可接受范圍內(nèi)）；改進物理過程參數(shù)化方案，使其更符合實際物理過程；優(yōu)化模式動力學方案；發(fā)展多模式集合預報系統(tǒng)以評估和降低系統(tǒng)誤差。*觀測層面：優(yōu)化觀測網(wǎng)絡布局，提高關鍵區(qū)域、關鍵要素的觀測密度和時空分辨率（如發(fā)展高分辨率雷達網(wǎng)、衛(wèi)星觀測系統(tǒng)）；改進觀測儀器精度和穩(wěn)定性；發(fā)展先進的觀測資料質(zhì)量控制技術；加強多源觀測資料的融合技術（結合數(shù)據(jù)同化）。2.統(tǒng)計預報模型與動力預報模型的比較及統(tǒng)計模型適用場景：*比較：*原理基礎：動力模型基于描述大氣運動的基本物理和動力學方程，通過數(shù)值計算模擬大氣演變過程；統(tǒng)計模型基于歷史預報和觀測數(shù)據(jù)，建立變量之間的統(tǒng)計關系或模式。*依賴數(shù)據(jù)：動力模型主要依賴初始條件和模式參數(shù)；統(tǒng)計模型主要依賴歷史序列數(shù)據(jù)。*物理機制：動力模型能反映大氣過程的物理機制；統(tǒng)計模型通常不揭示物理機制，是經(jīng)驗性的。*預報能力：動力模型在預報持續(xù)時間和范圍上潛力更大，尤其對于中短期預報；統(tǒng)計模型在捕捉某些特定模式（如持續(xù)性、某些天氣型配合的要素關系）或短期（如次季節(jié)）預報上可能更優(yōu)。*靈活性：統(tǒng)計模型相對靈活，易于更新；動力模型復雜，更新調(diào)整較慢。*精度：理論上，若初始場和參數(shù)完美，動力模型潛力最高；實際中，統(tǒng)計模型在某些應用上精度可能更高，因為它能擬合復雜非線性關系。*統(tǒng)計模型更傾向使用的場景：*短期預報：如小時到幾天的預報，尤其是基于臨近觀測的統(tǒng)計方法。*特定要素預報：如降水概率、極端值（氣溫、降水）落區(qū)預報等，這些要素的預報往往受多種復雜因素影響，動力模型模擬困難。*集合預報輸出分析：利用統(tǒng)計方法處理集合預報成員，得到概率預報或不確定性信息。*傳統(tǒng)動力模型預報的修正：對動力模型預報結果進行統(tǒng)計校準或修正，以消除系統(tǒng)性偏差。*數(shù)據(jù)稀疏區(qū)域或要素的插值預報：利用鄰近區(qū)域的歷史信息進行統(tǒng)計外推。*預報員經(jīng)驗知識的量化：將預報員的定性經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計模型。3.AI/ML在氣象預測中的變革與挑戰(zhàn)：*變革與可能的應用：*提升預報精度：AI/ML能從海量數(shù)據(jù)中學習復雜的非線性關系，可能捕捉到傳統(tǒng)模型忽略的物理過程或模式，輔助改進預報，尤其是在短期、小尺度、極端天氣等方面。*優(yōu)化初始場：利用ML融合多源、多尺度觀測數(shù)據(jù)，生成比傳統(tǒng)客觀分析更優(yōu)的初始場。*改進參數(shù)化：AI/ML可以替代或改進傳統(tǒng)參數(shù)化方案，使其更精準。*概率預報與不確定性估計：AI/ML可以直接輸出概率預報，或從集合預報中提取更有效的信息，提供更可靠的不確定性量度。*極端天氣預警：通過學習歷史極端事件特征，AI/ML可能提高對極端天氣發(fā)生概率和強度的早期識別能力。*降尺度預報：將氣候模型或大尺度預報的輸出，通過ML降尺度到區(qū)域或局地尺度，提高分辨率。*模式診斷與檢驗：利用ML自動分析模式輸出，識別物理過程偏差。*智能預報服務：基于AI的聊天機器人或系統(tǒng)，提供定制化、交互式的氣象預報服務。*面臨的挑戰(zhàn)：*可解釋性（黑箱問題）：許多先進的AI模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡）內(nèi)部機制復雜，其決策過程難以解釋，不符合氣象領域?qū)ξ锢頇C制理解的嚴格要求。*數(shù)據(jù)依賴與質(zhì)量：AI/ML模型的性能高度依賴于大量、高質(zhì)量的、時空匹配良好的數(shù)據(jù)，而氣象觀測系統(tǒng)仍有不足。*物理一致性：AI模型可能學習到符合數(shù)據(jù)但違背物理定律的關系，需要結合物理約束或知識引導。*泛化能力：模型在訓練數(shù)據(jù)外的領域（樣本外）的預報能力可能下降。*計算資源需求：訓練大型AI模型需要巨大的計算資源。*與現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)的融合：如何將AI/ML技術有效嵌入到現(xiàn)有的NWP業(yè)務流程和數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)中。*標準化與驗證：缺乏統(tǒng)一的AI/ML模型開發(fā)、驗證和評估標準。四、分析題（共15分）在預報強對流天氣過程中，預報難度主要在于其小尺度、短時、突發(fā)和劇烈變化的特點。我將綜合運用以下模型與技術：1.模型選擇：*動力模型：使用高分辨率（如公里級）中尺度數(shù)值天氣預報模式（如WRF），以捕捉對流單體、地形影響等關鍵小尺度物理過程。選擇包含先進對流參數(shù)化方案（如MM5、WRF-ARW中的雙墨滴/顯式對流參數(shù)化）和精細邊界層方案的版本。*統(tǒng)計模型：結合統(tǒng)計模型進行輔助預報。例如，利用歷史相似個例的統(tǒng)計方法進行落區(qū)概率預報；利用機器學習模型分析NWP輸出，識別和強調(diào)潛在的強對流觸發(fā)機制（如不穩(wěn)定指數(shù)梯度、抬升指數(shù)臨界值）。2.關鍵物理過程關注：*大氣層結不穩(wěn)定：準確模擬能量和水汽的垂直分布，計算CAPE（對流有效位能）、CIN（慣性穩(wěn)定能量）等指標，評估不穩(wěn)定條件。*抬升機制：關注地形強迫、高空槽前正渦度區(qū)、冷鋒過境等可能提供的抬升動力。*邊界層過程：模擬低層風切變、濕度層結和邊界層氣流，這些是強對流發(fā)展的重要條件