2025年大学《应用气象学》专业题库- 气象学在气候预测中的应用

2025年大学《应用气象学》专业题库——气象学在气候预测中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填在题干后的括号内。）1.下列哪项不是气候系统的主要组成部分？A.大气圈B.水圈C.生物圈D.经济圈2.影响中期气候预测（通常指季到年尺度）最主要的海洋现象是？A.热带气旋活动B.季风爆发C.厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）D.北大西洋涛动（NAO）3.动力气候预测模式基于的主要物理定律是？A.统计相关性原理B.大气环流经验公式C.通用气体定律D.数值求解流体力学和热力学方程4.下列哪种方法通常用于捕捉气候系统内部降尺度信息，以解释模式输出？A.集合预报B.经验正交函数（EOF）分析C.确定性模式运行D.时间序列外推5.气候预测的不确定性主要来源于？A.模式分辨率B.初始大气/海洋状态的不确定性C.考察区域的地理位置D.气候学家经验不足6.在农业气象应用中，利用气候预测信息进行的主要服务不包括？A.灾害预警（如霜冻、干旱）B.水资源管理优化C.作物模型参数校准D.短期天气变化预报7.定义气候异常事件，通常需要考虑的时间尺度是？A.小于1天B.几小时到几天C.几天到几周D.超过季尺度（季、年、年代际甚至更长）8.集合预报系统的主要目的是？A.提供单一的、最准确的预测结果B.评估和量化预测的不确定性C.只预测最可能发生的情况D.显著提高模式的物理细节9.季风气候区的气候预测主要关注？A.全球平均温度变化B.海冰覆盖范围C.大气行星波活动D.特定区域（如亚洲、澳大利亚）的季节性风和降水异常10.统计气候预测方法通常依赖于？A.模式输出的物理过程模拟B.历史观测数据与未来预测场之间的统计关系C.严格的动力学方程组D.实时的大气观测数据流二、简答题（每题5分，共30分。请简要回答下列问题。）1.简述大气环流对区域气候形成的影响机制。2.比较动力气候预测和统计气候预测的主要优缺点。3.解释什么是ENSO现象，并说明其对全球气候预测的意义。4.描述气候预测不确定性产生的主要来源。5.简述利用气候预测信息进行农业产量预测的基本思路。6.什么是集合预报？它在气候预测服务中有什么作用？三、论述题（每题10分，共40分。请围绕以下主题进行论述。）1.分析当前气候预测（特别是集合预报）在提供不确定性信息方面存在的局限性，并提出可能的改进方向。2.探讨气象学在防灾减灾领域进行气候预测服务（如洪水、干旱、极端温度预测）的具体应用方式及其面临的挑战。3.结合一个具体实例（如某次成功的或失败的气候预测事件），分析影响气候预测准确性的关键因素。4.展望未来气候预测技术的发展趋势，并说明这些趋势对应用气象学带来的机遇与挑战。试卷答案一、选择题1.D*解析：气候系统主要包括大气圈、水圈、冰冻圈、岩石圈（陆地）和生物圈。经济圈不属于气候系统的自然组成部分。2.C*解析：ENSO是热带太平洋海气相互作用导致的周期性气候变率现象，其海温和大气环流异常会显著影响全球中短期气候，是中期气候预测的关键因子。其他选项虽与气候有关，但不是中期预测的核心。3.D*解析：动力气候预测模式通过数值求解描述大气和海洋运动以及能量交换的基本物理方程（如Navier-Stokes方程、热力学方程等）来模拟和预测天气与气候。其他选项或描述不准确或非核心。4.B*解析：EOF分析（经验正交函数/主成分分析）是降维方法，常用于从高维气候场数据（如模式输出）中提取主要变异模式，帮助解释预测结果和内部结构。其他选项描述不同方法或目的。5.B*解析：气候预测的不确定性主要源于对气候系统初始状态（大气、海洋）的测量和描述不可能完全精确，即初始扰动。其他因素也是来源，但初始不确定性通常被认为是主要来源。6.C*解析：作物模型参数校准通常需要高分辨率的天气序列数据，而气候预测（尤其集合预报）提供的通常是较低分辨率或平均场信息，难以直接用于精细的参数校准。其他选项都是农业气象应用服务。7.D*解析：气候异常通常指在统计学意义上显著偏离气候正常态的事件，其定义时间尺度一般超过天气尺度（天），常见的有季、年、年代际甚至更长的时间尺度。8.B*解析：集合预报通过运行多个略有不同的模式（或同一模式用不同初始条件、不同参数设置）产生一系列可能的预测结果，其核心价值在于分析和量化预测的不确定性。其他选项描述不准确。9.D*解析：季风气候预测的核心是预测季风区（如亚洲季风、澳大利亚季风）特定季节的风向、风速、降水量的异常变化。虽然受全球因素影响，但预测聚焦于区域性的季节性循环异常。10.B*解析：统计气候预测方法主要利用历史观测数据与未来预测信息之间的统计关系（如相关性、回归模型、时间序列模型）来构建预测工具。其他选项描述的是动力方法、统计方法的其他方面或数据类型。二、简答题1.解析：大气环流（包括风场、温湿场、气压场等的时空分布）决定了全球和区域的能量与水分输送格局。例如，行星风带决定了全球主要的气压带和风带，进而影响不同纬度带的降水分布；季风环流则控制了亚洲、澳大利亚等地区显著的季节性降水变化；大型天气系统（如急流、高压脊、低压槽）的位置和强度直接影响区域的短期天气和气候特征。大气环流通过塑造温度、降水等气候要素的空间分布模式，对区域气候形成起着决定性作用。2.解析：动力气候预测基于物理定律模拟大气和海洋运动，优点是物理机制清晰，理论上可以预测任何天气气候要素，分辨率可不断提高。缺点是模式复杂，计算量大，对初始条件和参数化方案依赖性强，且包含许多未完全认识的物理过程，导致预测不确定性大，尤其对于长期预测。统计气候预测利用历史数据寻找统计规律，优点是方法相对简单，计算快，对数据质量要求相对较低，能有效利用观测信息和模式输出。缺点是依赖于历史数据与未来情景之间的相似性，难以完全捕捉复杂的物理机制和非线性变化，对初始状态不确定性不敏感，预测项目有限。3.解析：ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）是热带太平洋海表温度（SST）和大气环流年际变异现象。厄尔尼诺指赤道中东太平洋SST异常偏暖，通常伴随着赤道东风减弱甚至反向、全球部分区域出现极端气候事件（如南美干旱、印尼洪水）。拉尼娜则是其相反状态，指赤道中东太平洋SST异常偏冷，通常伴随着赤道东风增强、全球部分区域出现相反的极端气候事件（如非洲、印度尼西亚干旱，北美西部降水偏多）。ENSO是影响全球年际气候变率最显著的因素之一，其异常状态为利用统计或集合方法进行年际气候预测提供了重要的预测因子和信号。4.解析：气候预测不确定性主要来源于：①初始状态的不确定性：气候系统极其复杂，无法完全精确测量初始的大气、海洋状态，微小的初始扰动会随时间按混沌理论指数增长，导致预测结果发散。②模式的不确定性：气候模式是气候系统的简化模拟，包含对许多复杂物理过程（如云、降水、辐射、陆面过程）的参数化方案，这些方案存在主观性和不确定性；模式分辨率也无法无限提高。③参数化方案的不确定性：模式中代表次网格尺度过程的参数化公式本身就有误差。④观测数据的不确定性：用于初始化和验证的模式输入数据也存在误差。这些因素共同作用，导致了气候预测结果的不确定性。5.解析：利用气候预测进行农业产量预测的基本思路是：首先获取适用于目标区域的气候预测信息（如未来几个月或几个季节的平均气温、降水距平、降水频率、极端天气事件概率等）。然后，结合历史气象数据、作物生长模型和当地农业经验，评估这些气候预测信息对作物生长阶段（如播种、出苗、开花、成熟）、光合作用、水分胁迫、病虫害发生发展以及最终产量形成的影响。通过分析气候预测与作物产量之间的统计关系或运行集成预报系统，最终得到对未来农业产量的预测估计。关键在于理解气候因子对特定作物和地区的具体影响机制。6.解析：集合预报是气候（或天气）预测的一种方法，通过运行多个（通常是大量）略有不同的预测模型（同一模型但初始条件略有不同，或不同模型，或同一模型但参数化方案不同）或对单一模型使用不同技术（如不同的数据同化方法）来产生一系列（一个集合）可能的未来状态或预报场。这些集合成员代表了由于初始不确定性、模式不确定性等原因可能出现的不同未来情景。集合预报的主要作用是提供预测的不确定性量度，例如通过集合成员的平均值、标准差、概率分布等来估计未来某个状态出现的可能性，帮助决策者更好地理解和应对未来的不确定性风险。三、论述题1.解析：当前气候预测（特别是集合预报）在提供不确定性信息方面仍存在局限。首先，集合方法本身的不确定性（如集合成员间相关性过高，“集合散度”有限）可能低估真实的不确定性。其次，模式对初始扰动的响应可能随时间变化（非指数增长），使得基于简单统计方法（如集合成员偏差和标准差）的不确定性估计在长期预测中失效。再次，集合预报主要提供“可能”的情景，但难以给出特定极端事件（如某地特定时间发生极端降水的概率）的精确概率，尤其是在模式系统误差较大的情况下。此外，集合预报的解释和不确定性传播机制仍需深化研究。改进方向包括发展更先进的集合生成技术（如多模型集合、多初值集合、物理过程集合），改进数据同化技术以提供更优的初始状态，结合统计和机器学习方法来更好地解释和传播不确定性，以及开发能提供更可靠极端事件概率的集合方法。2.解析：气象学在防灾减灾领域进行气候预测服务的应用方式多样。例如，针对洪水，利用季风、雨带、大气河等气候预测信息，结合水文模型，预测未来降雨量、河流水位变化趋势，提前发布洪水预警，为水库调度、人员转移、物资储备提供决策支持。针对干旱，利用降水预测、土壤湿度预测、蒸发预测等信息，评估未来干旱发展、持续和缓解的可能趋势，为农业灌溉规划、水资源管理、防旱减灾措施提供依据。针对极端高温/低温，利用热浪/寒潮天气背景预测，结合区域地理和社会经济敏感性分析，发布预警，指导公众防护、电力调度、农业应对等。这些应用通常需要结合多源信息（气候预测、天气预测、水文监测等），并发展面向特定灾害类型的集成预报系统和风险评估方法。面临的挑战包括预测精度（尤其极端事件概率预测）、预报员和公众的理解与信任、预警信息的有效传递与响应、以及气候变化背景下灾害风险的演变。3.解析：以2015-2016年强厄尔尼诺事件为例分析影响气候预测准确性的因素。该事件强度异常，但部分全球气候模式未能准确预测其强度和持续时间，暴露了影响因素。①初始状态误差：ENSO现象本身具有混沌特性，对初始海洋温跃层状态极其敏感，观测初值的不精确导致了模式初始状态与实况的差异。②模式对ENSO物理过程的模拟能力：不同模式对热带太平洋海气相互作用反馈机制的模拟存在系统性差异，影响了ENSO事件的触发、发展和衰减过程的模拟准确性。③模式分辨率：较低分辨率的模式可能无法充分捕捉影响ENSO的关键区域（如东太平洋次表层温跃层）的细尺度物理过程。④参数化方案不确定性：模式中包含的云、降水等参数化方案对ENSO的反馈有显著影响，不同方案的差异导致了预测结果的不确定性。⑤外部强迫因素：如来自太阳活动、火山喷发等的外强迫也可能与ENSO相互作用，增加了预测难度。综合来看，强厄尔尼诺事件的预测挑战体现了初始不确定性、模式物理过程模拟能力、分辨率和参数化等多方面因素对气候预测准确性的共同制约。4.解析：未来气候预测技术发展趋势及其对应用气象学的机遇与挑战：趋势包括：①更高分辨率：模式分辨率持续提高，能更精细地模拟天气气候系统，提供更准确的区域气候信息和极端事件细节。②更先进的模型：物理过程参数化方案不断改进，融合大数据和人工智能技术（如机器学习用于模式降尺度、极端事件概率预测），提高模式物理模拟能力和预测技巧。③更完善的数据同化：发展更有效的数据同化技术（如变分同化、集合卡尔曼滤波），融合多源观测数据（卫星、地面、海洋、冰冻