2025年大學(xué)《氣象技術(shù)與工程》專業(yè)題庫(kù)——大氣科學(xué)與氣象工程的發(fā)展趨勢(shì)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述當(dāng)前全球氣候變化研究在觀測(cè)、模型和歸因方面的主要進(jìn)展與挑戰(zhàn)。二、比較分析人工智能技術(shù)在短期天氣預(yù)報(bào)和長(zhǎng)期氣候預(yù)測(cè)中各自的應(yīng)用潛力與面臨的主要技術(shù)瓶頸。三、論述高分辨率數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的進(jìn)展對(duì)氣象災(zāi)害預(yù)警（如強(qiáng)對(duì)流、暴雨）能力提升的具體體現(xiàn)及其局限性。四、結(jié)合具體實(shí)例，說(shuō)明先進(jìn)氣象衛(wèi)星（如地球靜止軌道或極軌軌道衛(wèi)星）在提供大氣探測(cè)數(shù)據(jù)方面的重要作用，并探討未來(lái)衛(wèi)星遙感技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要方向。五、闡述氣象信息技術(shù)（如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算）在構(gòu)建智慧氣象服務(wù)平臺(tái)，提升氣象服務(wù)普惠性和精細(xì)化水平方面的關(guān)鍵作用。六、分析人工影響天氣技術(shù)在保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和減輕氣象災(zāi)害方面的發(fā)展趨勢(shì)，并討論其面臨的技術(shù)和社會(huì)倫理問(wèn)題。七、結(jié)合能源轉(zhuǎn)型背景，論述風(fēng)能和太陽(yáng)能等氣象相關(guān)可再生能源精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)的發(fā)展對(duì)其高效開(kāi)發(fā)利用的意義。八、探討城市內(nèi)澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)如何結(jié)合氣象預(yù)報(bào)、地理信息數(shù)據(jù)和城市排水系統(tǒng)信息，以提升城市韌性。九、評(píng)述當(dāng)前氣候變化對(duì)全球水資源分布和管理帶來(lái)的影響，以及利用大氣科學(xué)知識(shí)探測(cè)和利用大氣水資源（如云水資源）的技術(shù)路徑與發(fā)展前景。十、設(shè)想未來(lái)十年大氣科學(xué)和氣象工程技術(shù)可能出現(xiàn)的重大突破，并選擇其中一項(xiàng)，闡述其對(duì)人類社會(huì)可能產(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響。試卷答案一、全球氣候變化研究在觀測(cè)方面，衛(wèi)星遙感、地面自動(dòng)氣象站網(wǎng)絡(luò)、海洋浮標(biāo)等觀測(cè)手段日益完善，實(shí)現(xiàn)了更高時(shí)空分辨率的數(shù)據(jù)采集。模型方面，全球氣候模型（GCMs）物理過(guò)程參數(shù)化方案不斷改進(jìn)，海氣耦合模式、地球系統(tǒng)模型（ESMs）能力增強(qiáng)，能夠更好地模擬復(fù)雜相互作用。歸因研究方面，利用多模式集合和氣候模擬實(shí)驗(yàn)，已明確人類活動(dòng)是當(dāng)前氣候變暖的主要驅(qū)動(dòng)力，并能區(qū)分自然強(qiáng)迫和人為強(qiáng)迫的影響。挑戰(zhàn)在于：觀測(cè)系統(tǒng)存在gaps，模型分辨率仍不足，對(duì)某些極端事件（如極端高溫）的預(yù)測(cè)能力有限，氣候預(yù)測(cè)的不確定性依然較大。二、三、高分辨率數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式通過(guò)采用更細(xì)致的網(wǎng)格、更先進(jìn)的物理方案和更高效的計(jì)算技術(shù)，能夠捕捉到中小尺度天氣系統(tǒng)（如積雨云、雷暴單體）的精細(xì)結(jié)構(gòu)，從而顯著提升對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣（如短時(shí)強(qiáng)降水、冰雹、雷暴大風(fēng)）和暴雨落區(qū)的預(yù)報(bào)能力，縮短預(yù)警時(shí)間。其局限性在于：計(jì)算資源需求巨大，對(duì)觀測(cè)資料的分辨率和精度要求極高，地形、海溫等下邊界條件的影響難以完全精確描述，預(yù)報(bào)技巧的提升仍受物理過(guò)程認(rèn)知深度和模式誤差的限制。四、先進(jìn)氣象衛(wèi)星在提供大氣探測(cè)數(shù)據(jù)方面作用關(guān)鍵。地球靜止軌道衛(wèi)星（如GOES）提供連續(xù)的可見(jiàn)光、紅外云圖和氣象要素產(chǎn)品，對(duì)臺(tái)風(fēng)、暴雨等天氣系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)和跟蹤至關(guān)重要；極軌軌道衛(wèi)星（如Sentinel-3,Himawari-8）提供高分辨率的海表溫度、云參數(shù)、大氣水汽等全球觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)大氣垂直結(jié)構(gòu)和氣候變化監(jiān)測(cè)不可或缺。未來(lái)衛(wèi)星遙感技術(shù)發(fā)展的重要方向包括：更高空間和時(shí)間分辨率的觀測(cè)能力、更全面的波段覆蓋（如微波、高光譜）、多平臺(tái)、多傳感器數(shù)據(jù)融合、發(fā)展定量遙感反演算法以獲取更精確的氣象、環(huán)境參數(shù)，以及提升衛(wèi)星數(shù)據(jù)的智能化處理和快速分發(fā)能力。五、氣象信息技術(shù)通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)整合海量的氣象數(shù)據(jù)、地理信息、環(huán)境數(shù)據(jù)等，利用云計(jì)算提供強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，構(gòu)建智慧氣象服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)氣象信息的自動(dòng)化獲取、處理、分析、預(yù)報(bào)和可視化，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供精細(xì)化氣象服務(wù)（如病蟲(chóng)害預(yù)警）、為城市運(yùn)行提供交通、能源調(diào)度支持、為應(yīng)急管理提供災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警、提升公眾氣象服務(wù)產(chǎn)品的個(gè)性化和可訪問(wèn)性，從而全面提升氣象服務(wù)的普惠性、精細(xì)化和智能化水平。六、人工影響天氣（AIW）技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)體現(xiàn)在：監(jiān)測(cè)預(yù)警能力提升（利用高分辨率雷達(dá)、衛(wèi)星、AI算法進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別和預(yù)測(cè)）、作業(yè)指揮系統(tǒng)智能化（基于多源數(shù)據(jù)融合的決策支持）、作業(yè)空域優(yōu)化和火箭/飛機(jī)性能提升、新型作業(yè)材料（如環(huán)保型碘化銀替代品）研發(fā)、以及作業(yè)效果評(píng)估技術(shù)的改進(jìn)。面臨的技術(shù)問(wèn)題包括：對(duì)云物理過(guò)程和催化機(jī)制的理解仍需深化、作業(yè)效果的不確定性和影響評(píng)估的復(fù)雜性、作業(yè)可能帶來(lái)的環(huán)境和社會(huì)影響（如對(duì)下游水資源的影響）等社會(huì)倫理問(wèn)題。七、風(fēng)能和太陽(yáng)能等可再生能源的精細(xì)化預(yù)報(bào)對(duì)其高效開(kāi)發(fā)利用至關(guān)重要。準(zhǔn)確的短期（分鐘到小時(shí)）功率預(yù)報(bào)是風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)優(yōu)化調(diào)度、并網(wǎng)控制的基礎(chǔ)，可顯著提高發(fā)電量和設(shè)備利用率，減少棄風(fēng)現(xiàn)象；準(zhǔn)確的太陽(yáng)能輻照度預(yù)報(bào)是光伏電站功率預(yù)測(cè)、電網(wǎng)調(diào)度和儲(chǔ)能配置的關(guān)鍵。發(fā)展趨勢(shì)包括：融合多源數(shù)據(jù)（數(shù)值模式、衛(wèi)星、地面觀測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)）的混合預(yù)報(bào)方法、考慮地形、云遮擋等復(fù)雜因素的精細(xì)化模型、提升對(duì)極端天氣（如雷暴、沙塵）影響的預(yù)報(bào)能力、發(fā)展基于預(yù)報(bào)的智能控制策略等。八、城市內(nèi)澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)通過(guò)整合氣象預(yù)報(bào)（降雨量、強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間）、地理信息系統(tǒng)（GIS，如排水管網(wǎng)、道路、建筑物布局）和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（如雨量站、水位傳感器、視頻監(jiān)控），能夠?qū)崿F(xiàn)：雨前精準(zhǔn)預(yù)報(bào)內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和等級(jí)；雨中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)積水點(diǎn)和水位變化，動(dòng)態(tài)評(píng)估災(zāi)害影響；雨后快速評(píng)估排水系統(tǒng)效能，為城市防汛決策提供支持。這有助于提升城市對(duì)內(nèi)澇災(zāi)害的感知能力、響應(yīng)速度和處置效率，增強(qiáng)城市基礎(chǔ)設(shè)施的韌性。九、氣候變化導(dǎo)致全球降水格局改變，極端天氣事件頻發(fā)，引發(fā)水資源短缺或洪澇災(zāi)害，對(duì)水資源管理構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。利用大氣科學(xué)知識(shí)探測(cè)和利用大氣水資源是應(yīng)對(duì)策略之一。云水資源評(píng)估技術(shù)通過(guò)雷達(dá)、衛(wèi)星等手段監(jiān)測(cè)云的微物理參數(shù)（水含量、含水量），結(jié)合氣象模型進(jìn)行降水預(yù)報(bào)，評(píng)估云致雨潛力和人工影響天氣的作業(yè)潛力。大氣水資源利用技術(shù)包括：優(yōu)化人工增雨/雪作業(yè)，提高降水效率；利用云霧物理原理進(jìn)行人工消霧；探索利用大氣水汽資源進(jìn)行直接利用或間接增補(bǔ)地表水源的可能性。發(fā)展前景在于深化云物理過(guò)程理解、提升探測(cè)評(píng)估精度、研發(fā)更高效安全的利用技術(shù)。十、未來(lái)十年大氣科學(xué)和氣象工程技術(shù)可能出現(xiàn)的重大突破之一是可解釋性人工智能（ExplainableAI,XAI）在復(fù)雜天氣氣候系統(tǒng)建模與預(yù)報(bào)中的應(yīng)用取得突破。這項(xiàng)突破將使AI模型不僅能提供更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果，還能解釋其預(yù)測(cè)依據(jù)和內(nèi)在機(jī)制，揭示隱藏在大氣