2025年大學(xué)《大氣科學(xué)》專業(yè)題庫——氣象氣候預(yù)測的關(guān)鍵技術(shù)探究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填在題后括號內(nèi)）1.以下哪項不是數(shù)值天氣預(yù)報（NWP）系統(tǒng)的主要組成部分？A.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)B.大氣動力學(xué)模型C.物理過程參數(shù)化方案D.氣候統(tǒng)計模型2.集合天氣預(yù)報的主要目的是什么？A.提高預(yù)報的分辨率B.減少預(yù)報的時效C.提供概率預(yù)報結(jié)果，表示預(yù)報的不確定性D.簡化模型輸入數(shù)據(jù)3.在氣候模式中，模式分辨率指的是什么？A.模式能夠模擬的最小天氣尺度B.模式輸出結(jié)果的時間間隔C.模式網(wǎng)格點在緯向和經(jīng)向上的間距D.模式對觀測數(shù)據(jù)的處理能力4.以下哪種方法通常用于短期氣候預(yù)測（月際至年際尺度）？A.高分辨率數(shù)值天氣預(yù)報B.細(xì)致化的數(shù)值氣候模式C.基于統(tǒng)計技巧的延伸預(yù)報D.精確到小時的雷達(dá)預(yù)報5.大氣中的水汽含量對天氣預(yù)報的影響主要體現(xiàn)在哪些方面？（請選擇兩個）A.影響大氣壓力分布B.決定云和降水的形成C.直接決定風(fēng)向D.改變大氣的輻射平衡6.遙相關(guān)（Teleconnection）在氣候預(yù)測中指的是什么？A.某個地區(qū)氣溫的異常變化通過大氣環(huán)流直接傳遞到遙遠(yuǎn)地區(qū)B.不同氣候模式之間的預(yù)測結(jié)果差異C.氣候模式內(nèi)部不同變量之間的相關(guān)性D.地面觀測站之間的數(shù)據(jù)通信7.影響極端天氣事件（如熱浪、強降水）預(yù)報準(zhǔn)確性的重要因素是什么？（請選擇兩個）A.大氣探測技術(shù)的精度B.氣候模式的物理過程參數(shù)化能力C.預(yù)報員的經(jīng)驗D.公眾對預(yù)警的響應(yīng)速度8.氣候變率（ClimateVariability）與氣候變化的根本區(qū)別在于？A.變化的幅度大小B.變化的時間尺度C.變化是否具有持續(xù)性D.變化是否由人類活動引起9.以下哪項技術(shù)利用了人工智能（AI）方法來改進(jìn)氣象預(yù)測？A.傳統(tǒng)統(tǒng)計回歸模型B.基于物理機制的數(shù)值模式C.機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的數(shù)據(jù)同化D.經(jīng)驗證的天氣圖分析10.氣象預(yù)測中的“蝴蝶效應(yīng)”指的是什么？A.蝴蝶翅膀扇動會影響天氣B.小的初始擾動在長時間尺度或大尺度上可能產(chǎn)生巨大的影響C.預(yù)報員像蝴蝶一樣難以捕捉天氣變化D.天氣系統(tǒng)像蝴蝶一樣具有復(fù)雜的形態(tài)二、簡答題（每題5分，共30分。請簡明扼要地回答下列問題）11.簡述數(shù)據(jù)同化在數(shù)值天氣預(yù)報中的作用。12.解釋什么是“預(yù)測技巧”，并簡述常用的技巧評分指標(biāo)之一（如CRPS）。13.列舉并簡要說明影響短期氣候預(yù)測準(zhǔn)確性的三個主要因素。14.簡述集合預(yù)報產(chǎn)生不確定性的主要來源。15.什么是氣候模式的“參數(shù)化”？為什么需要進(jìn)行參數(shù)化？16.大數(shù)據(jù)技術(shù)在大氣科學(xué)預(yù)測領(lǐng)域有哪些潛在的應(yīng)用方向？三、論述題（每題10分，共50分。請圍繞下列問題展開論述，要求觀點清晰，論據(jù)充分，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)）17.分析影響數(shù)值天氣預(yù)報（NWP）系統(tǒng)預(yù)報準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素，并提出至少兩種提高預(yù)報技巧的潛在途徑。18.比較和對比短期天氣預(yù)報（時效幾天內(nèi)）和長期氣候預(yù)測（時效幾個月至幾年）在預(yù)測原理、主要技術(shù)手段、面臨的挑戰(zhàn)以及應(yīng)用方面的異同。19.探討人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)如何能夠突破傳統(tǒng)氣象氣候預(yù)測方法的局限性，并分析其可能帶來的機遇與挑戰(zhàn)。20.選擇一個具體的氣候現(xiàn)象（例如ENSO、MJO、北大西洋濤動等），闡述其基本特征、對天氣氣候的影響，并說明目前是如何進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)測的。21.結(jié)合當(dāng)前氣候變化背景，論述提高極端天氣事件預(yù)警能力的技術(shù)需求、面臨的科學(xué)難題以及可能的解決方案。試卷答案一、選擇題（每題2分，共20分）1.D*解析思路：數(shù)值天氣預(yù)報（NWP）系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、大氣動力學(xué)模型、物理過程參數(shù)化方案和計算平臺。氣候統(tǒng)計模型主要用于氣候分析和長期預(yù)測，而非NWP系統(tǒng)的核心組成部分。2.C*解析思路：集合天氣預(yù)報通過運行多個不同的模型實例或?qū)ν荒Ｐ洼斎胛⑿_動來產(chǎn)生一系列可能的輸出，目的是提供對未來狀態(tài)的概率分布描述，從而量化預(yù)報的不確定性。3.C*解析思路：模式分辨率指構(gòu)成氣候模式計算域的網(wǎng)格點在空間上的精細(xì)程度，通常用網(wǎng)格點在緯向和經(jīng)向上的間距來表示。A是模式能力，B是時間步長，D是數(shù)據(jù)處理能力，均非分辨率定義。4.C*解析思路：短期氣候預(yù)測主要利用統(tǒng)計方法，基于前期氣候信號（如海溫異常）與未來氣候狀態(tài)之間的統(tǒng)計關(guān)系進(jìn)行延伸預(yù)測。A、B通常用于更短期的天氣預(yù)報或中長期氣候模擬，D是雷達(dá)應(yīng)用領(lǐng)域。5.B,D*解析思路：水汽是大氣中的主要greenhousegas，顯著影響大氣輻射平衡（D）。水汽含量是云和降水形成的必要條件（B）。雖然水汽影響氣壓（A），但非主要體現(xiàn)；水汽不直接決定風(fēng)向（C）。6.A*解析思路：遙相關(guān)描述的是不同地理位置之間氣候異常場（如溫壓場）在空間上的遙相關(guān)型，這種相關(guān)關(guān)系通過大氣環(huán)流遙相關(guān)模態(tài)（如ENSO、MJO）傳遞，體現(xiàn)了一種遠(yuǎn)程影響。7.A,B*解析思路：高精度的大氣探測數(shù)據(jù)（A）和能夠真實模擬物理過程（特別是極端事件發(fā)生機制的）氣候模式（B）是提高極端事件預(yù)報準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)。預(yù)報員經(jīng)驗（C）和公眾響應(yīng)（D）屬于業(yè)務(wù)和應(yīng)用層面，非預(yù)報本身的核心技術(shù)因素。8.B*解析思路：氣候變率指氣候系統(tǒng)在時間尺度上（從月到幾十年）的波動，其平均狀態(tài)可能保持不變或緩慢變化。氣候變化則指氣候系統(tǒng)長期（幾十年以上）的平均狀態(tài)發(fā)生顯著改變。時間尺度是核心區(qū)別。9.C*解析思路：機器學(xué)習(xí)（AI）方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等，已被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)同化、模式降尺度、極端事件預(yù)測等領(lǐng)域，以挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)系。A是傳統(tǒng)統(tǒng)計方法；B是基礎(chǔ)模型；D是預(yù)報應(yīng)用環(huán)節(jié)。10.B*解析思路：“蝴蝶效應(yīng)”是混沌理論中的概念，在氣象學(xué)中指大氣系統(tǒng)對初始條件的極端敏感性，即微小的擾動（如同蝴蝶翅膀扇動）可能隨著時間的推移在大尺度上引發(fā)巨大的天氣變化。二、簡答題（每題5分，共30分）11.數(shù)據(jù)同化是將觀測到的氣象信息有效地融入數(shù)值模式預(yù)報過程中，以修正模式初始場或約束模式積分，從而獲得比單純使用模式集成預(yù)報更接近真實大氣狀態(tài)的信息，進(jìn)而提高后續(xù)預(yù)報的準(zhǔn)確性和可靠性。*解析思路：回答需包含“融入”、“修正”、“約束”、“提高準(zhǔn)確性”等核心要素。12.預(yù)測技巧是指氣象預(yù)報的準(zhǔn)確性相對于某種基準(zhǔn)（如氣候平均值或簡單的統(tǒng)計外推）的優(yōu)越程度。CRPS（連續(xù)概率積分平方根）是一種常用的技巧評分指標(biāo)，它同時考慮了預(yù)報的定量和定性誤差，能夠較好地評估概率預(yù)報的優(yōu)劣。*解析思路：首先定義“預(yù)測技巧”，然后點明CRPS是其中一種具體指標(biāo)及其特點。13.影響短期氣候預(yù)測準(zhǔn)確性的主要因素包括：觀測資料的時空分辨率和質(zhì)量、數(shù)值模式的分辨率和物理過程參數(shù)化方案的準(zhǔn)確性、大氣系統(tǒng)內(nèi)部的可預(yù)報性極限（混沌特性）、以及模式與實際大氣之間的差異（模型偏差）。*解析思路：列舉三個關(guān)鍵因素，并稍作解釋，涵蓋數(shù)據(jù)、模型、大氣特性等方面。14.集合預(yù)報產(chǎn)生不確定性的主要來源包括：模式本身對初始條件的敏感性（混沌效應(yīng)）、模式參數(shù)化方案的不確定性、模型結(jié)構(gòu)誤差以及觀測資料中的誤差和不確定性。*解析思路：從初始條件敏感性（混沌）、模式內(nèi)在不確定性（參數(shù)化、結(jié)構(gòu)）、觀測誤差三個主要方面作答。15.氣候模式參數(shù)化是指用簡化的數(shù)學(xué)公式或統(tǒng)計關(guān)系來代表那些在模式網(wǎng)格尺度上發(fā)生作用但無法直接求解的物理、化學(xué)或生物過程（如云微物理過程、陸面過程、輻射過程等）。需要進(jìn)行參數(shù)化是因為氣候模式采用粗網(wǎng)格，無法分辨所有過程細(xì)節(jié)，必須進(jìn)行簡化表征才能進(jìn)行全球尺度的長期積分。*解析思路：先定義什么是參數(shù)化，然后說明為什么要做參數(shù)化（網(wǎng)格粗化導(dǎo)致無法直接求解）。16.大數(shù)據(jù)技術(shù)在大氣科學(xué)預(yù)測領(lǐng)域的潛在應(yīng)用方向包括：處理和融合海量的多源觀測數(shù)據(jù)（地面、衛(wèi)星、雷達(dá)、遙感等），提升數(shù)據(jù)同化效果；利用大數(shù)據(jù)分析方法挖掘氣候模式輸出、再分析數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和高階統(tǒng)計特征；支持高分辨率、多尺度氣候模型的運行和診斷；構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的快速預(yù)警系統(tǒng)和決策支持平臺。*解析思路：列舉幾個主要應(yīng)用領(lǐng)域，如數(shù)據(jù)處理、模式分析、預(yù)警系統(tǒng)等，體現(xiàn)大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)、分析、應(yīng)用層面的作用。三、論述題（每題10分，共50分）17.影響數(shù)值天氣預(yù)報準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素包括：初始場的質(zhì)量，即觀測資料的數(shù)量、空間/時間分辨率、精度以及數(shù)據(jù)同化技術(shù)的效果；模式本身的分辨率，更高分辨率能捕捉更小尺度過程，但計算成本也更高；物理過程參數(shù)化方案對模式結(jié)果的影響至關(guān)重要，特別是對云、降水、輻射、邊界層等過程的模擬；計算資源的限制也影響模式的分辨率和積分時間。提高預(yù)報技巧的潛在途徑：發(fā)展更先進(jìn)的物理過程參數(shù)化方案，以更準(zhǔn)確地模擬中小尺度過程和極端事件；改進(jìn)數(shù)據(jù)同化技術(shù)，特別是多源、多尺度觀測資料的同化，以提供更精確、完整的初始場；發(fā)展高分辨率預(yù)報系統(tǒng)，特別是在關(guān)鍵區(qū)域加密網(wǎng)格；利用人工智能技術(shù)輔助模式診斷、改進(jìn)參數(shù)化或進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動降尺度；加強多模式集合預(yù)報和概率預(yù)報系統(tǒng)的應(yīng)用，以更好地評估和表達(dá)預(yù)報不確定性。*解析思路：第一部分全面分析影響因素，涵蓋初始場、模式、參數(shù)化、計算資源。第二部分提出具體改進(jìn)方向，與影響因素相呼應(yīng)，涉及技術(shù)前沿（AI、高分辨率）和方法改進(jìn)（數(shù)據(jù)同化、集合預(yù)報）。18.短期天氣預(yù)報和長期氣候預(yù)測在多個方面存在顯著差異。原理上，短期預(yù)報主要基于當(dāng)前的氣象觀測和動力學(xué)模型（NWP），求解流體力學(xué)和熱力學(xué)方程，側(cè)重于對大氣動力系統(tǒng)的演變進(jìn)行預(yù)測。長期氣候預(yù)測則更多依賴統(tǒng)計方法（基于前期信號）和氣候模式（模擬氣候變化驅(qū)動力），側(cè)重于對氣候平均狀態(tài)或變異特征的演變進(jìn)行預(yù)測。主要技術(shù)手段上，短期預(yù)報以數(shù)值模式為主，輔以天氣圖分析、統(tǒng)計訂正等。長期氣候預(yù)測則以統(tǒng)計模型、動力氣候模式為主，并結(jié)合觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)和驗證。面臨的挑戰(zhàn)不同：短期預(yù)報主要受限于初始條件的不確定性和大氣系統(tǒng)的混沌特性（可預(yù)報性極限）。長期預(yù)報則面臨模式對緩慢變率（如海溫）模擬的準(zhǔn)確性、內(nèi)部氣候噪音、以及人類活動強迫（如溫室氣體排放）帶來的額外不確定性等問題。應(yīng)用方面，短期預(yù)報主要用于天氣服務(wù)，指導(dǎo)日常生活、交通、農(nóng)業(yè)等。長期氣候預(yù)測則主要用于氣候變化評估、趨勢預(yù)估、風(fēng)險評估（如干旱、洪水）、以及制定長期發(fā)展規(guī)劃和政策。*解析思路：采用對比結(jié)構(gòu)，從原理、技術(shù)、挑戰(zhàn)、應(yīng)用四個維度系統(tǒng)闡述兩者的異同點，確保論點全面。19.人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)為氣象氣候預(yù)測帶來了突破局限性的潛力。傳統(tǒng)方法（如統(tǒng)計模式、傳統(tǒng)數(shù)值模式）在處理高維、非線性、復(fù)雜系統(tǒng)方面存在困難，且往往依賴于物理假設(shè)。AI/ML能夠：*直接從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系，可能捕捉到傳統(tǒng)方法忽略的氣候信號或模式。*用于改進(jìn)傳統(tǒng)模式的參數(shù)化方案，或替代部分物理過程模擬。*構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，進(jìn)行快速降尺度（從模式輸出到區(qū)域細(xì)節(jié)）、極端事件概率預(yù)測等，彌補物理模型的不足。*輔助模式診斷和誤差訂正。機遇在于可能顯著提高預(yù)報精度（尤其在特定領(lǐng)域如極端事件、小時尺度預(yù)報），縮短預(yù)報周期，提升預(yù)警能力。挑戰(zhàn)則包括：數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量的要求；模型的可解釋性和物理意義的缺乏；對初始條件誤差的敏感性；模型泛化能力和魯棒性；以及與傳統(tǒng)數(shù)值模式融合的難題等。*解析思路：先闡述AI/ML的潛力（如何突破局限），再分析其帶來的機遇（具體好處）和面臨的挑戰(zhàn)（固有問題和實際困難），形成完整論述。20.以ENSO（厄爾尼諾-南方濤動）為例：ENSO是熱帶太平洋海表溫度（SST）異常及其引起的全球大氣環(huán)流和氣候響應(yīng)的年際變化現(xiàn)象。其基本特征是赤道中東太平洋SST的異常偏暖（厄爾尼諾）或偏冷（拉尼娜），伴隨有信風(fēng)異常、赤道大西洋濤動等大氣響應(yīng)。它對全球氣候有廣泛影響，可導(dǎo)致特定區(qū)域（如北美、澳大利亞、印度）的降水和溫度異常。監(jiān)測主要是通過連續(xù)的衛(wèi)星遙感（獲取SST）和地面觀測（獲取氣壓、風(fēng)等）來跟蹤熱帶太平洋的海氣和大氣狀態(tài)，并結(jié)合指數(shù)（如NINO3.4指數(shù)）進(jìn)行量化評估。預(yù)測則主要依賴：結(jié)合觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化的集合數(shù)值模式（考慮海氣相互作用）；基于統(tǒng)計技巧的方法（如利用前期的海溫、風(fēng)場、海流等因子建立回歸或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測）；以及結(jié)合模式預(yù)測和統(tǒng)計方法的綜合預(yù)測系統(tǒng)。預(yù)測難度主要在于海氣相互作用的復(fù)雜性。*解析思路：選擇具體現(xiàn)象，按“特征-監(jiān)測-預(yù)測-挑戰(zhàn)”的邏輯鏈條展開，內(nèi)容具體，體現(xiàn)對單個氣候現(xiàn)象的深入理解。21.在當(dāng)前氣候變化背景下，提高極端天氣事件預(yù)警能力面臨巨大需求?？茖W(xué)難題包括：如何更準(zhǔn)確地預(yù)測極端事件的發(fā)生時間、地點、強度和持續(xù)時間？如何更有效地模擬極端事件形成的復(fù)雜物理機制？如何更好地融合多源觀測數(shù)據(jù)以提供高分辨率初始場和實時光學(xué)/水汽監(jiān)