2025年大学《应用气象学》专业题库- 气象应用数据分析技术研究

2025年大学《应用气象学》专业题库——气象应用数据分析技术研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（本大题共5小题，每小题2分，共10分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的。）1.在气象应用数据分析中，对缺失数据进行插补的目的是（）。A.提高数据文件大小B.修正数据采集过程中的错误C.减少数据丢失对分析结果的影响D.使数据分布更加均匀2.下列哪种统计量主要用于描述数据集的集中趋势？（）A.标准差B.变异系数C.峰度系数D.均值3.时间序列分析中，ARIMA模型（p,d,q）中的参数d代表（）。A.滞后阶数B.差分阶数C.模型复杂度D.预测周期4.在气象要素场分析中，计算两个站点之间气温的线性相关系数，属于哪种分析？（）A.回归分析B.聚类分析C.主成分分析D.相关性分析5.以下哪种方法通常不适用于处理高维气象数据降维？（）A.主成分分析（PCA）B.因子分析C.K-均值聚类D.线性判别分析（LDA）二、填空题（本大题共5空，每空2分，共10分。）6.统计分析中，衡量数据离散程度的常用指标有__________和方差等。7.对气象数据进行标准化处理的常用方法是减去均值后除以__________。8.机器学习中的决策树模型是一种典型的__________学习算法。9.描述多个气象要素之间相互关系的一种图形方法是__________图。10.气象应用数据分析中，利用历史降水数据预测未来降水量的任务属于__________问题。三、简答题（本大题共3小题，每小题5分，共15分。）11.简述在气象应用数据分析中进行数据清洗的主要步骤。12.解释什么是时间序列的平稳性，并说明为什么要对非平稳时间序列进行差分处理。13.简述使用统计方法检验两个正态分布总体均值是否存在显著差异的基本步骤。四、计算题（本大题共2小题，每小题10分，共20分。）14.已知某地连续6个月的月平均气温（单位：℃）数据如下：15,18,20,17,19,21。计算该地这6个月的平均气温和方差。15.假设通过分析得到某气象要素Y与另一个要素X的线性回归方程为Y=5+0.8X。当X的值为10时，预测Y的值；并解释回归系数0.8的物理意义。五、分析题（本大题共2小题，每小题12分，共24分。）16.在进行某气象要素（如降水量）的极端事件分析时，通常会使用哪些统计方法或指标？简述选择这些方法或指标的理由。17.描述一个简单的流程，说明如何利用机器学习模型对气象数据进行分类（例如，将一天划分为晴天、多云、雨天三类）。在流程中需要说明数据准备、模型选择、训练和评估等关键环节。试卷答案一、选择题1.C2.D3.B4.D5.C二、填空题6.标准差7.标准差（或标准差平方）8.判别式9.散点10.预测三、简答题11.简述在气象应用数据分析中进行数据清洗的主要步骤。*解析思路：数据清洗是数据分析前的重要环节，目的是提高数据质量。主要步骤应涵盖识别和修正/删除错误数据、处理缺失值、检测和处理异常值、统一数据格式等。回答需包含这些核心内容。*答案要点：识别错误数据并修正或删除；处理缺失值（如删除、插补）；检测并处理异常值（如删除、转换）；统一数据格式和单位；检查数据一致性。12.解释什么是时间序列的平稳性，并说明为什么要对非平稳时间序列进行差分处理。*解析思路：首先定义时间序列平稳性的核心特征（均值、方差、自协方差函数不随时间变化）。然后解释非平稳性（如趋势性、季节性）对模型的影响（使得模型预测效果差、不满足统计假设），最后说明差分处理如何消除非平稳性（通过构造新序列使其平稳），为后续建模（如ARIMA）创造条件。*答案要点：平稳性指时间序列的统计特性（均值、方差、自协方差）不随时间变化。非平稳时间序列通常含有趋势或季节成分，这使得直接建模困难，且不满足许多统计模型的基本假设。差分处理通过计算相邻观测值的差值，可以消除或减弱序列中的趋势和季节性，从而将非平稳序列转换为平稳序列，使其适合应用平稳时间序列模型进行分析和预测。13.简述使用统计方法检验两个正态分布总体均值是否存在显著差异的基本步骤。*解析思路：检验两个正态总体均值差异的核心是t检验。步骤应包括提出零假设和备择假设（H0:μ1=μ2,H1:μ1≠μ2或H1:μ1>μ2/μ1<μ2），选择合适的t检验类型（独立样本t检验或配对样本t检验），计算t统计量，根据自由度和显著性水平α查找临界值或计算p值，最后根据比较结果（t统计量与临界值或p值与α）做出拒绝或保留H0的决策。*答案要点：提出零假设（如μ1=μ2）和备择假设；根据样本情况选择独立样本t检验或配对样本t检验；计算样本均值、标准差和t统计量；确定自由度；查找临界值或计算p值；将t统计量与临界值比较，或比较p值与显著性水平α；根据比较结果判断是否拒绝零假设，从而得出两个总体均值是否存在显著差异的结论。四、计算题14.已知某地连续6个月的月平均气温（单位：℃）数据如下：15,18,20,17,19,21。计算该地这6个月的平均气温和方差。*解析思路：计算平均气温即求算术平均值，公式为Σx/n。计算方差，如果是样本方差，使用公式S²=Σ(x-μ)²/(n-1)，其中μ是平均值。如果是总体方差，使用S²=Σ(x-μ)²/N。题目未说明，通常默认计算样本方差。*答案：平均气温μ=(15+18+20+17+19+21)/6=100/6≈16.67(℃)。样本方差S²=[(15-16.67)²+(18-16.67)²+(20-16.67)²+(17-16.67)²+(19-16.67)²+(21-16.67)²]/(6-1)*S²=[(-1.67)²+1.33²+3.33²+0.33²+2.33²+4.33²]/5*S²=[2.7889+1.7689+11.0889+0.1089+5.4289+18.7489]/5*S²=(40.0234)/5≈8.0047(℃²)。15.假设通过分析得到某气象要素Y与另一个要素X的线性回归方程为Y=5+0.8X。当X的值为10时，预测Y的值；并解释回归系数0.8的物理意义。*解析思路：利用线性回归方程进行预测，将X=10代入方程计算Y值。回归系数（斜率b=0.8）表示自变量X每变化一个单位时，因变量Y平均变化多少个单位，具有明确的物理或统计含义。*答案：当X=10时，Y=5+0.8*10=5+8=13。回归系数0.8的物理意义是：当气象要素X每增加一个单位时，气象要素Y的平均值倾向于增加0.8个单位。五、分析题16.在进行某气象要素（如降水量）的极端事件分析时，通常会使用哪些统计方法或指标？简述选择这些方法或指标的理由。*解析思路：极端事件分析关注最大或最小值。常用方法/指标应包括：极值I型分布（Gumbel分布）拟合、分位数分析（如不同百分位数的降水值）、阈值法、灾害指数计算等。选择理由要说明这些方法/指标如何专注于尾部分布、捕捉极端值特征、服务于预警或风险评估。*答案要点：常用统计方法或指标包括：极值理论方法（如Gumbel分布拟合）；分位数分析（计算不同概率水平下的阈值）；阈值法（设定阈值识别极端事件）；灾害指数（结合强度、范围等因素评估事件影响）。选择这些方法/指标的理由是它们能够有效捕捉和量化降水等气象要素的极端值特征，为识别极端事件、评估风险、制定预警阈值提供科学依据。极值理论专注于数据分布的尾部，分位数直接给出不同强度事件的概率水平，阈值法直观地定义了极端事件，灾害指数则综合评估了极端事件的危害程度。17.描述一个简单的流程，说明如何利用机器学习模型对气象数据进行分类（例如，将一天划分为晴天、多云、雨天三类）。在流程中需要说明数据准备、模型选择、训练和评估等关键环节。*解析思路：描述机器学习分类流程需按标准步骤展开。数据准备是基础，包括数据收集、清洗、特征工程（选择相关特征、构造新特征）。模型选择需考虑问题特点选择合适的分类算法（如决策树、支持向量机、KNN、神经网络等）。训练是将准备好的数据（特征和标签）输入模型进行学习的过程。评估是使用测试数据集检验模型性能（如准确率、精确率、召回率、F1分数等），并根据评估结果进行模型调优。流程应清晰、完整。*答案要点：流程如下：1.数据准备：收集包含天气类型（晴天、多云、雨天）标签的气象数据集；进行数据清洗，处理缺失值和异常值；进行特征工程，选择与天气分类相关的特征（如温度、湿度、气压、风速、能见度、历史天气数据等），可能需要创建新特征（如温湿度比）。2.模型选择：根据数据量和特征类型，选择合适的机器学习分类算法，例如决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）或随机森林等。3.数据分割：将准备好的数据集划分为训练集和测试集（通常按70%训练、30%测试或类似比例）。4.模