2025年大学《应用气象学》专业题库- 大气环流模式及气候变化预测技术研究

2025年大学《应用气象学》专业题库——大气环流模式及气候变化预测技术研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、填空题1.大气环流模式（AGCM）通过数学方程模拟地球大气系统的______、______和______等基本物理过程。2.气候系统模式（GCM）通常包含大气、海洋、陆面、冰雪圈和______等多个子模型，以模拟气候系统的整体行为。3.模式参数化是指用数学公式或统计关系来模拟______中难以直接求解的物理过程。4.全球变暖的主要驱动力是大气中______浓度的增加，它们吸收并重新辐射红外辐射，导致地球系统能量失衡。5.气候变化预测的不确定性主要来源于______不确定性、______不确定性和自然变率。6.统计降尺度方法主要利用高分辨率观测数据来改进或转换模式输出的______气候变量。7.在模式对比实验中，通过改变某个强迫因素（如增加CO2浓度）而保持其他条件不变，以研究该强迫因素对气候系统的影响，这种方法称为______。8.大气环流模式通常采用______坐标或______坐标来描述地球表面的网格点。9.模式积分的时间步长需要足够小，以保证数值求解的______，避免产生虚假的数值振荡。10.气候变化的自然变率主要受到______和______等内部因子以及太阳活动等外部因子的驱动。二、名词解释1.大气环流模式（AGCM）2.气候模态3.辐射强迫4.气候预测的集合预报5.降尺度三、简答题1.简述大气环流模式中辐射过程的简化与参数化主要涉及哪些方面？2.比较集合天气预报与单次确定性天气预报在应对气候变化预测不确定性方面的优势。3.解释什么是模式参数化？为什么需要参数化？举例说明一个重要的模式参数化方案及其物理意义。4.描述全球变暖对极端天气事件可能产生的影响，并列举至少两种可能的变化趋势。5.简述温室效应的物理原理。四、论述题1.论述大气环流模式在模拟气候变化方面所面临的主要挑战及其可能的解决方案。2.结合实例，论述气候变化预测结果的不确定性来源及其对应用决策可能产生的影响。如何减少这些不确定性？3.选择一个你感兴趣的气候研究领域（如云气候学、海气相互作用、极端事件预测等），论述该领域当前的研究热点、主要利用的观测资料和模式工具，以及面临的科学问题。试卷答案一、填空题1.动力学循环污染2.冰雪圈3.大尺度过程4.温室气体5.模式参数6.边界层7.气候敏感性8.柱坐标网格坐标9.稳定性10.海洋洋流二、名词解释1.大气环流模式（AGCM）：大气环流模式是一种数学模型，通过求解描述大气运动和能量交换的控制方程（如流体力学方程、热力学方程、辐射传输方程等），模拟大气环流系统的时间演变和空间分布特征。2.气候模态：指在气候系统中存在的一些典型的、重复性的状态或变化模式，例如厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）模态、太平洋年代际振荡（PDO）模态等，它们代表了气候系统内部主要的年际或年代际变率特征。3.辐射强迫：指由于大气成分（如温室气体、气溶胶）或地表性质的变化，导致到达地表的总辐射（包括短波和长波）与没有该变化时相比产生的净变化量，是驱动气候系统变化的重要外部强迫。4.气候预测的集合预报：气候预测的集合预报是指通过运行多个彼此略有差异的气候模型（这些差异可能来自不同的初始条件扰动、不同的模型参数设置或不同的模型版本），产生一系列（集合）预测结果，用以评估和量化预测的不确定性。5.降尺度：降尺度是指将气候模式（通常具有较大的空间分辨率，如几百公里）输出的较粗分辨率气候变量（如区域平均温度、降水）转换为更精细空间分辨率（如几公里到几十公里）或时间分辨率（如小时到天）气候变量的技术，目的是为了获得更接近观测的局部气候信息。三、简答题1.简述大气环流模式中辐射过程的简化与参数化主要涉及哪些方面？*简化：AGCM通常采用简化的辐射传输方案来计算太阳短波辐射和地球长波辐射在大气中的吸收、散射和反射过程。例如，可能只考虑几个主要的吸收气体（如水汽、CO2、O3）对长波辐射的影响，或者采用平均大气模型来简化辐射计算。*参数化：由于辐射过程涉及复杂的分子物理过程，难以在模式中完全解析求解，需要进行参数化。主要涉及的参数化方面包括：地表反照率及其随地表覆盖类型（如海洋、陆地、冰雪）的变化；大气水汽含量对红外辐射传输的影响（水汽廓线及其垂直分布）；云层对太阳辐射和地球长波辐射的反射和吸收效应（云量、云的类型和高度等）；气溶胶对辐射传输的影响等。2.比较集合天气预报与单次确定性天气预报在应对气候变化预测不确定性方面的优势。*集合预报：集合预报通过引入不确定性（如初始条件的集合扰动、模式参数的随机变化），能够产生一组可能的未来天气或气候状态。这使得气象学家可以计算集合成员的平均值、标准差、概率分布等，从而量化预测的不确定性。对于气候变化预测，由于时间尺度更长，初始条件的不确定性（如海温异常）和模式本身的不确定性（如对某些物理过程的参数化）会累积并显著影响长期预测结果，因此集合预报是评估和表达气候变化预测不确定性的关键工具。*单次确定性预报：单次确定性预报提供一个单一的、确定的未来状态，它假设所有已知信息（包括初始条件和模型）都是完美的，不包含任何内在不确定性。这种预报无法直接提供不确定性信息，对于需要了解可能发生范围和概率的气候变化研究来说，信息量不足。3.解释什么是模式参数化？为什么需要参数化？举例说明一个重要的模式参数化方案及其物理意义。*定义：模式参数化是指使用简化的数学公式或统计关系来代表模式中无法直接进行大尺度或解析求解的物理、化学或生物过程。这些参数化方案将局地过程的效果与模式中的大尺度变量（如温度、风速、水汽含量）联系起来。*需要性：需要参数化的主要原因是：①模式分辨率有限，无法在网格尺度上直接模拟所有重要的局地过程；②某些过程的物理机制非常复杂，目前缺乏足够精确的数学描述。参数化的目的是将局地过程的平均效应纳入模式框架，使模式能够模拟更大时空尺度的现象。*举例：行星边界层（PBL）参数化方案。物理意义：该方案用于模拟近地面大气层（行星边界层）中由于与地表的湍流交换而发生的动量、热量和水汽的垂直输送过程。由于湍流过程的复杂性和尺度小，AGCM通常无法在模式网格尺度上直接计算，因此需要PBL参数化方案。例如，Monin-Obukhov相似律就是一种常用的PBL湍流交换理论的参数化表达式，它描述了风速、温度梯度等大尺度变量与地表通量（如感热、潜热）之间的关系，从而估算地表与大气之间的能量和水分交换。4.描述全球变暖对极端天气事件可能产生的影响，并列举至少两种可能的变化趋势。*影响：全球变暖导致全球平均温度升高，改变了大气环流模式，增加了大气持有水汽的能力，这都可能显著影响极端天气事件的频率、强度和持续时间。*变化趋势举例：1.热浪：全球平均温度升高使得极端高温事件的阈值升高，热浪事件的频率增加、持续时间变长、强度增大。2.降水极端事件：大气持有更多水汽可能导致降水事件（如暴雨、大暴雨）的强度增加，频率也可能发生变化（某些地区增加，某些地区减少）。同时，极端降水可能伴随更强的洪水风险。5.简述温室效应的物理原理。*温室效应是指地球大气层中的某些气体（温室气体，如水汽H2O、二氧化碳CO2、甲烷CH4、氧化亚氮N2O等）能够吸收地球表面发出的长波辐射（红外辐射），并将其部分向外太空辐射，部分向下地表重新辐射，从而导致地球表面温度升高的现象。*过程：太阳短波辐射穿透大气到达地表，地表吸收后以长波辐射（红外辐射）的形式向大气释放热量。大气中的温室气体选择性地吸收特定波长的红外辐射，使大气温度升高。这些被吸收的能量随后通过向大气各层和向太空的辐射重新分布。温室气体本身对太阳短波辐射基本不吸收。由于这种“保温”作用，地球表面的温度远高于没有大气层时的温度，使得地球成为一个适宜生命生存的星球。人类活动排放的温室气体增加，强化了温室效应，导致了全球变暖。四、论述题1.论述大气环流模式在模拟气候变化方面所面临的主要挑战及其可能的解决方案。*主要挑战：1.分辨率问题：AGCM的网格分辨率有限，无法直接模拟关键的气候现象（如云的微物理过程、对流组织的精细结构、海冰的动态变化、土壤水分的垂直变化等）及其与大尺度环流的相互作用，导致模拟结果与观测存在偏差。2.参数化方案的局限性与不确定性：模式参数化是简化局地过程的必要手段，但现有参数化方案往往基于不完整的理论理解，包含许多经验性假设，难以精确代表复杂的物理、化学过程，导致模式对局地过程和气候系统整体响应的模拟存在系统性偏差。3.模式物理过程与耦合的复杂性：气候系统是多圈层耦合系统，AGCM（乃至GCM）需要耦合海洋、陆面、冰雪圈等多个子模型，而各圈层之间的相互作用复杂，模型对耦合过程和反馈机制的模拟能力仍有不足。4.计算资源需求巨大：高分辨率、长时效的气候模拟需要巨大的计算资源和时间成本。5.模式间差异与集合预报的不确定性：不同的AGCM或GCM在框架、参数化方案等方面存在差异，导致模拟结果（模式间差异）显著，增加了集合预报评估气候变化的不确定性。*可能的解决方案：1.提高分辨率：发展和使用更高分辨率的AGCM，尤其是在关键区域（如对流层顶、边界层、海冰区域）进行加密。同时发展区域气候模型（RCM）进行降尺度模拟。2.改进参数化方案：加强对关键局地物理过程（如云、对流、辐射、边界层湍流）的观测和理论研究，改进现有参数化方案，或发展新的、基于更物理基础的参数化方案。利用大数据、机器学习等方法辅助参数化方案的开发和优化。3.发展更优化的耦合框架：改进多圈层耦合模型的设计，更准确地描述各圈层之间的能量、水分和物质交换过程。4.利用高性能计算和新型计算方法：发展适合气候模拟的高效算法，利用高性能计算集群、云计算甚至量子计算等新型计算资源。5.加强多模式集合预报：运行更多不同类型或不同版本的模型构成的集合，以更全面地评估气候变化预测的不确定性。开展模型对比研究，理解模式差异的来源。2.结合实例，论述气候变化预测结果的不确定性来源及其对应用决策可能产生的影响。如何减少这些不确定性？*不确定性来源：1.模式不确定性：如前所述，不同气候模型在物理过程描述、参数化方案、模型框架等方面存在差异，导致对相同强迫（如CO2浓度变化）的气候响应（如温度变化幅度、极端事件频率变化）存在差异。2.初始条件不确定性：气候系统具有混沌特性，初始状态（如海表温度、海冰覆盖）的微小差异可能导致未来气候路径产生巨大的、不可预测的分支，即“蝴蝶效应”，尤其在长期预测（数十年以上）中。3.强迫因素不确定性：人类活动排放的温室气体、气溶胶等物质的量及其时空分布难以精确预测，未来排放情景（如IPCC的RCPs/SSPs）本身也包含一定的不确定性。4.自然变率不确定性：气候系统内部存在年际（如ENSO）、年代际（如PDO）等自然变率，其未来的强度、频率和位相难以精确预测，会叠加在长期气候变化趋势之上。*对应用决策的影响：*风险评估困难：不确定性使得精确评估未来气候变化对特定区域（如沿海城市、农业区）带来的风险（如海平面上升淹没风险、干旱或洪水频率变化）变得困难，影响适应规划和基础设施投资决策。*政策制定挑战：应对气候变化的政策（如减排目标设定、适应措施选择）需要基于对未来气候变化的预测。不确定性意味着政策制定者需要在信息不完全的情况下做出权衡，过早或过度的行动可能导致资源浪费，而行动不足则可能面临更大的未来风险。*经济影响：气候变化相关的经济活动（如农业、能源、保险业）需要基于对未来气候条件的预期来调整。不确定性增加了经济规划和投资的复杂性与风险。*减少不确定性的途径：1.发展更精确的模式：持续投入研发，改进模式框架和参数化方案，减少模式本身的系统性偏差。加强多模式对比研究，理解并量化不同模式来源的不确定性。2.改善观测系统：部署更密集、更精确的全球观测网络（包括地面、卫星、海洋、冰架观测等），以提供更准确的气候状态初始条件和边界条件信息，有助于约束模式模拟。3.改进排放情景预测：加强对未来社会经济发展和能源转型路径的研究，提高排放情景预测的可靠性。4.发展集合预报系统：通过运行多组不同的初始条件（集合初始扰动）和多套不同的模型（集合模型扰动），生成集合预报产品，以更全面地刻画未来状态的概率分布，从而量化不确定性。5.基于概率的决策方法：在应用决策中，采用基于概率的决策框架，如成本效益分析、风险矩阵等，考虑不同气候情景的可能性及其概率，而不是依赖单一的确定性预测结果。3.选择一个你感兴趣的气候研究领域（如云气候学、海气相互作用、极端事件预测等），论述该领域当前的研究热点、主要利用的观测资料和模式工具，以及面临的科学问题。*研究领域选择：极端事件预测*当前研究热点：1.全球变暖背景下极端事件的变化归因：利用集合气候模拟（如CMIP系列数据）和统计方法，量化评估观测到的极端事件（如热浪、强降水、干旱、强风速）的变化在多大程度上是由人类活动造成的全球变暖驱动的。2.极端事件模拟与预测能力评估：改进大气环流模式（AGCM）和区域气候模型（RCM）对极端事件（特别是其强度、空间分布和发生频率）的模拟能力，并评估模式预测极端事件的不确定性。3.极端事件的可预报性研究：利用集合预报系统，研究极端事件（特别是短期到季节时间尺度的）的可预报性极限，以及影响其可预报性的关键因素（如初始条件、大气环流模式分辨率、海气相互作用等）。4.极端事件预警系统发展：结合数值预报产品和统计降尺度方法，发展更有效的极端事件（特别是强降水、干旱）的早期预警系统。*主要利用的观测资料：*气象观测：全球气象站网络（温度、气压、风速、降水等）、探空数据（PBL高度、大气湿度、温度廓线）、卫星遥感数据（云量、云类型、地表温度、降水估算、海表温度、海冰等）。*再分析数据：如MERRA-2、ECMWF-ERA5等，整合了多种观测数据，提供高