2025年大学《应用气象学》专业题库- 气象灾害监测、预警及评估技术研究

2025年大学《应用气象学》专业题库——气象灾害监测、预警及评估技术研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项的代表字母填写在答题纸上。）1.下列哪项技术主要用于大范围、长周期的气象灾害（如干旱）的监测？A.雷达降水估测技术B.卫星云图监测技术C.地面自动气象站网络D.激光雷达风场探测技术2.气象灾害预警信息发布的首要原则是？A.迅速及时B.准确无误C.全面覆盖D.经济高效3.在气象灾害评估中，用于衡量灾害直接经济损失的常用指标是？A.灾害预警响应时间B.受灾人口数量C.GDP损失率D.土地淹没深度4.以下哪种气象灾害通常与局地强对流天气过程紧密相关？A.干旱B.台风C.冰雹D.寒潮5.多源气象数据融合的主要目的是？A.提高数据传输速率B.增加数据存储容量C.克服单一数据源的限制，提高监测和预报的精度与综合能力D.简化数据处理流程6.利用数值天气预报模式进行短临预警时，集合预报技术的优势在于？A.提高预报技巧B.提供概率预报结果，量化预报不确定性C.缩短预报时效D.减少计算资源需求7.气象灾害风险评估的核心内容是？A.灾害监测数据收集B.灾害损失统计C.灾害发生可能性和潜在影响程度的综合分析D.灾害预警信息发布8.评估洪水灾害影响时，"淹没范围"属于哪种评估指标？A.过程指标B.结果指标C.影响指标D.时间指标9.卫星遥感在气象灾害监测中，相较于地面观测的优势在于？A.时间分辨率高B.空间分辨率高C.可获取大范围、连续时空变化信息D.定位精度高10.将气象灾害预警信息通过手机短信、广播、电视等多种渠道发布的目的是？A.提高信息传播成本B.体现预警的严肃性C.确保预警信息能够有效触达目标人群D.展示技术先进性二、简答题（每小题5分，共25分。请将答案写在答题纸上。）1.简述利用雷达资料监测暴雨灾害的主要原理和方法。2.简述气象灾害预警系统通常包含哪些主要功能模块。3.简述设定气象灾害预警阈值需要考虑哪些主要因素。4.简述气象灾害评估中“灾害损失”评估的具体内容通常包括哪些方面。5.简述遥感技术在监测干旱灾害方面的主要应用形式。三、论述题（每小题10分，共30分。请将答案写在答题纸上。）1.论述短临天气预报技术在提高强对流天气预警能力方面的作用及面临的挑战。2.论述气象灾害监测、预警、评估一体化业务体系建设的重要意义及关键环节。3.论述大数据和人工智能技术在气象灾害风险评估与区划中的应用前景与潜在问题。四、方案设计题（15分。请将答案写在答题纸上。）假设你所在地区近期持续干旱，影响农业生产和居民生活。请设计一个简要的干旱监测预警方案，说明你将采用哪些监测手段（说明选择理由）、设定哪些主要监测指标（如土壤湿度、降水量等）、以及如何根据指标变化进行分级预警（简述预警级别划分的依据和发布建议）。试卷答案一、选择题1.C2.A3.C4.C5.C6.B7.C8.B9.C10.C二、简答题1.原理与方法：利用雷达探测暴雨云体的回波特征（如强度、形态、速度等）。通过分析雷达回波图，可以实时监测暴雨云团的位置、移动方向和速度、降水强度分布，识别强降水区域。结合地理信息系统，可以估算降雨量时空分布。主要方法包括：反射率因子分析、径向速度场分析、多普勒天气雷达的回波顶高和垂直积分液水含量（VIL）分析等。2.功能模块：（1）监测模块：实时接收和处理来自各种监测手段（雷达、卫星、自动站等）的数据。（2）预报模块：利用数值模式或统计方法进行短临预报。（3）评估模块：分析灾害发展态势，评估潜在风险。（4）决策支持模块：根据预报和评估结果，生成预警信息，提供决策建议。（5）信息发布模块：通过多种渠道（短信、网站、广播、电视等）向公众或相关部门发布预警信息。（6）反馈与管理模块：收集反馈信息，评估预警效果，管理系统运行。3.设定因素：（1）灾害特征：不同灾害的物理过程和影响范围不同，阈值设定需反映灾害特性。（2）历史数据：参考该地区历史灾害发生时的气象要素阈值。（3）灾情影响：阈值应与可能造成的灾害损失程度相关联。（4）安全系数：通常需考虑一定的安全裕量，提前预警。（5）社会承受能力：结合社会经济发展水平和公众适应能力。（6）区域差异性：不同区域地理、社会经济条件不同，阈值可能需要差异化管理。4.损失内容：（1）经济损失：包括农业损失（作物减产、绝收、牲畜死亡）、工矿企业损失（停产、设备损坏）、交通运输损失（中断、延误）、基础设施损失（电力、通讯、水利设施损坏）等。（2）人员伤亡：包括因灾害直接导致的人员死亡、受伤数量。（3）社会影响：包括因灾害引发的次生、衍生灾害（如疾病、社会秩序混乱）以及对社会心理的影响等。（4）环境破坏：包括植被损毁、水土流失、环境污染等。5.应用形式：（1）监测干旱发生发展：利用卫星遥感监测植被指数（NDVI）、地表温度、土壤水分含量等指标，识别干旱区域和干旱程度变化。（2）评估干旱影响：通过遥感影像分析农田植被覆盖变化，评估农业干旱影响；监测地表蒸发，评估水资源状况。（3）辅助干旱预警：结合其他监测数据，利用遥感信息提高干旱监测的时效性和空间分辨率，为干旱预警提供支撑。三、论述题1.作用：短临预报（如0-6小时或0-24小时）提供强对流天气（如雷暴、冰雹、大风）发生、发展和移动的精细化、时效性强的信息，能够为预警发布争取宝贵时间，显著提高预警提前量，为公众避险和防灾减灾提供关键决策依据。挑战：（1）预报难度大：强对流天气尺度小、生命史短、发展变化快，数值模式预报难度大，精度有限。（2）时效性要求高：从预报到发布再到公众接收，整个链条时间窗口非常短，对技术流程和响应速度要求极高。（3）不确定性大：短临预报不确定性依然较大，准确传达不确定性信息有难度。（4）数据依赖性强：需要多源、高时空分辨率数据进行支撑，数据获取和质量控制是挑战。（5）预警标准精细化难：如何设定更科学、更精细化的短临预警标准和发布策略仍需深入研究。2.重要意义：一体化体系建设能够打破监测、预警、评估各环节之间的信息壁垒和业务分割，实现数据共享、流程协同、资源整合，提高整体响应效率和灾害管理水平。有助于从灾害的全生命周期进行综合管理，实现从监测到预警再到灾情评估和损失核算的无缝衔接，提升灾害信息的综合价值和决策支持能力，最大限度地减轻气象灾害损失。关键环节：（1）顶层设计：明确一体化目标、架构和标准规范。（2）数据共享平台建设：实现多源异构数据的融合与共享。（3）监测预警一体化：将监测信息实时输入预警模型，实现智能预警。（4）评估模型嵌入：将评估模型与预警系统联动，实现灾情快速评估。（5）业务流程再造：优化各环节协同工作流程。（6）技术融合创新：融合遥感、数值模式、人工智能等先进技术。（7）应用服务拓展：为不同用户（政府、行业、公众）提供定制化服务。3.应用前景：大数据技术能够处理海量、多源、异构的气象、地理、社会经济数据，为灾害风险评估提供更全面的信息基础。人工智能（特别是机器学习、深度学习）能够从数据中挖掘复杂关联，提升灾害风险评估模型的精度和智能化水平，实现对灾害风险的动态、精细化评估和预测。应用前景包括：构建更精准的灾害风险评估模型、实现灾害风险动态更新和区划、辅助制定更科学的防灾减灾策略、提供个性化的灾害风险预警服务等。潜在问题：（1）数据质量与隐私：大数据应用对数据质量和标准化要求高，且涉及数据隐私保护问题。（2）模型可解释性：部分AI模型（如深度学习）如同“黑箱”，其决策过程难以解释，影响用户信任。（3）算法偏见：训练数据若存在偏差，可能导致模型评估结果存在偏见。（4）技术门槛高：大数据和AI技术应用需要专业人才和较强计算能力支持。（5）伦理与法规：相关应用需遵守数据安全和伦理规范，相关法律法规尚需完善。四、方案设计题监测手段选择与理由：1.土壤湿度监测网络：土壤湿度是反映旱情的核心指标，直接关系到作物水分状况。布设地面自动土壤湿度站，可以获取定点、连续的土壤湿度数据，精度较高，是干旱监测的基础手段。理由：直观反映深层土壤水分状况，对农业干旱监测尤为重要。2.气象雷达网络：利用多普勒天气雷达可以监测大范围降水分布和强度，识别无降水区或降水稀少区，辅助判断干旱发展。结合雷达估算的蒸发量，可更全面评估水分收支。理由：获取大范围、实时降水信息，弥补地面观测的时空局限性。3.卫星遥感（光学与微波）：利用卫星遥感影像（如NDVI、LST、土壤水分反演产品）可以大范围、动态监测植被长势、地表温度和土壤湿度，识别干旱区域和空间分布特征。理由：实现大范围、周期性监测，效率高，覆盖广。4.区域自动气象站网络：布设的自动站可同步获取气温、降水、蒸发、相对湿度等气象要素，为干旱发生发展的气象背景分析提供基础数据。理由：提供区域内点的气象要素变化信息，是综合分析的基础。主要监测指标：1.区域平均/典型站点土壤相对湿度：与旱情等级标准关联，是核心指标。2.累计降水量（距平）：与历史同期或临界值比较，评估降水状况。3.累计蒸发量（或潜在蒸发量）：评估水分损失情况。4.植被指数（NDVI/SDVI）：反映作物长势和水分胁迫状况。5.地表温度（LST）：地表温度与土壤湿度、植被覆盖密切相关，可作为辅助指标。分级预警依据与发布建议：根据综合分析以上监测指标（如土壤湿度、降水距平、植被指数等）的变化趋势和程度，设定不同预警级别。1.预警级别划分依据：*指标阈值：设定各指标的警戒线或预警线。例如，当区域平均土壤相对湿度低于某个阈值，或累计降水量持续低于正常年份同期一定比例时，触发预警。*指标组合：综合多个指标的状态。例如，土壤湿度持续偏低且降水持续偏少时，即使单一指标未达最高线也可能启动预警。*趋势判断：结合指标变化趋势（如持续下降）进行预警。*灾害影响：考虑干旱对农业、水资源等造成的初步影响。2.预警级别（示例）：可分为蓝色（注意）、黄色（预警）、橙色（较重）、红色（严重）四级。3.发布建议：*