2025年大学《应用气象学》专业题库-气象灾害监测与预警研究

2025年大学《应用气象学》专业题库——气象灾害监测与预警研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每小题3分，共15分）1.气象灾害2.遥感监测3.多普勒天气雷达4.集合天气预报5.风险评估二、填空题（每空1分，共10分）1.气象灾害监测主要依赖______、______和地面观测站网等手段。2.卫星遥感在气象灾害监测中可用于______、______和______等应用。3.常见的气象灾害预警指标包括降雨量、______、______等。4.地理信息系统（GIS）在气象灾害中的应用主要体现在______、______和______等方面。5.气候变化导致极端天气事件频率和强度增加，对______和______提出更高要求。三、简答题（每小题5分，共20分）1.简述地面自动气象站网在气象灾害监测中的作用。2.比较气象卫星和天气雷达在监测台风时的主要优缺点。3.简述气象灾害预警信息发布的流程。4.简述RSM（风险情景模型）在气象灾害风险评估中的基本思想。四、论述题（每小题10分，共30分）1.论述大数据和人工智能技术在现代气象灾害监测预警系统中的应用前景。2.结合一个具体的气象灾害案例（如洪涝、干旱或台风），分析其监测预警的关键技术和面临的挑战。3.阐述构建一个有效的区域气象灾害监测预警系统需要考虑的主要因素。试卷答案一、名词解释1.气象灾害:指因气象因素（如台风、暴雨、干旱、寒潮、冰雹、大雾等）造成的财产损失、人员伤亡和生态环境破坏的事件。**解析思路:*考察对核心概念的基本理解，答案应包含气象因素、负面后果（损失、伤亡、破坏）等关键要素。2.遥感监测:利用人造卫星或航空器上搭载的传感器，远距离探测地球大气、水体、地表等对象的物理属性，并进行分析、解译和应用的技术。**解析思路:*考察对遥感技术基本定义的掌握，需点明其利用工具（卫星/航空器/传感器）、探测对象、过程（分析解译）和目的（应用）。3.多普勒天气雷达:利用多普勒效应原理，通过发射电磁波并接收目标回波的多普勒频移，探测大气中风的垂直分布、速度、降水粒子等信息的新型天气雷达。**解析思路:*考察对多普勒雷达核心原理（多普勒效应）和功能的理解，需说明其探测对象（风、降水等）。4.集合天气预报:指通过运行多个初始条件略有不同的数值天气预报模型，产生一系列可能的结果（集合成员），从而提供未来天气状态的概率分布的预报方法。**解析思路:*考察对集合预报基本概念的掌握，关键在于其产生多个结果，并提供概率信息，以反映预报的不确定性。5.风险评估:指识别特定区域内可能发生的气象灾害、评估这些灾害可能造成的损失（人员伤亡、财产损失、社会影响等）以及发生概率的过程。**解析思路:*考察对风险评估内涵的理解，需包含三个核心要素：灾害识别、损失评估、概率评估。二、填空题1.卫星遥感，天气雷达**解析思路:*考察气象灾害监测的主要技术手段，遥感（卫星）和雷达是两大核心空间监测手段，与地面观测并列。2.云图跟踪，降水估测，风场分析**解析思路:*考察卫星遥感在气象灾害监测中的具体应用，针对不同灾害（如云、降水、风），卫星有不同的监测侧重。3.风速，能见度**解析思路:*考察常见的气象灾害预警指标，针对强降水可能伴随的大风、低能见度（大雾），以及洪水相关的降雨量。4.数据管理，空间分析，可视化表达**解析思路:*考察GIS在气象灾害中的应用功能，主要体现其在空间数据处理、分析和展示方面的优势。5.监测预警，风险管理**解析思路:*考察气候变化对气象灾害监测预警工作的要求，气候变化直接影响监测预警的难度和范围，并要求风险管理能力提升。三、简答题1.地面自动气象站网在气象灾害监测中的作用:*提供高时空分辨率、准确的气象要素（气温、气压、风、湿、雨、雪等）实况数据，是灾害发生时最直接的定量监测依据。*构成密集的观测网络，能够捕捉灾害（如小范围强降水、雷暴）的精细结构。*为气象模型提供重要的初始和边界资料。*是预警信息发布和效果评估的重要基础。**解析思路:*从数据提供（精度、时空）、网络覆盖（捕捉精细结构）、模型应用（初边值）、业务应用（发布评估）等多个方面阐述其作用。2.比较气象卫星和天气雷达在监测台风时的主要优缺点:*气象卫星:*优点：覆盖范围广，可连续、大范围追踪台风移动路径和强度变化，提供云顶温度、风场估算、海温等信息。*缺点：空间分辨率相对较低，对台风内部精细结构的观测能力有限，易受云层遮挡影响。*天气雷达:*优点：空间分辨率高，可探测到台风内部结构、降水分布、风场细节，受云层影响相对较小（尤其对降水部分）。*缺点：探测范围相对较小，通常是区域性覆盖，无法对台风整体进行连续追踪，易受地形限制。**解析思路:*针对卫星和雷达两种手段，分别从覆盖范围、空间分辨率、信息内容、受云影响、探测区域等维度进行对比分析。3.气象灾害预警信息发布的流程:*监测与识别:通过各类监测手段（卫星、雷达、站网等）捕捉灾害性天气信息，识别灾害发生的可能性。*分析研判:气象部门利用数值预报、统计模型等方法进行灾害发展趋势分析，评估影响范围和强度。*确定预警级别:根据灾害预警标准，结合分析研判结果，确定发布的预警级别（如台风、暴雨、干旱分级）。*信息制作与发布:制作规范的预警信息内容，通过广播、电视、手机短信、网站、预警员等多种渠道迅速发布。*传播与响应:确保预警信息有效触达目标人群，并指导相关部门和公众采取防灾避险措施。*效果评估与调整:监控预警信息发布后的响应情况，评估预警效果，并根据实际情况调整预警级别或发布新的信息。**解析思路:*按照灾害预警从监测到发布的典型流程，分步骤清晰描述各个环节的主要工作内容。4.RSM（风险情景模型）在气象灾害风险评估中的基本思想:*RSM将气象灾害风险表示为三个相互关联要素的乘积：潜在危险性（PotentialHazard）、暴露度（Exposure）和易损性/脆弱性（Vulnerability）。*潜在危险性指气象灾害事件发生的频率、强度和空间分布。*暴露度指在潜在危险性影响下，人口、财产、生态系统等暴露对象的数量和分布。*易损性/脆弱性指暴露对象在遭受灾害影响时发生损失的可能性，取决于其抵御灾害的能力和灾害影响的严重程度。*模型的核心思想是通过量化这三个要素，并考虑它们之间的相互作用，综合评估特定区域或特定要素面临的气象灾害风险水平。**解析思路:*阐述RSM模型的基本公式（H×E×V），并逐一解释公式中三个核心概念（潜在危险性、暴露度、易损性）的含义，最后总结其综合评估风险的基本思想。四、论述题1.论述大数据和人工智能技术在现代气象灾害监测预警系统中的应用前景。*大数据技术:*海量数据处理:能够高效处理来自卫星、雷达、站网、社交媒体、物联网等多源异构的海量观测数据。*信息融合:实现多源数据的智能融合，提高监测信息的全面性和准确性。*模式识别:挖掘复杂灾害事件（如极端天气链）的内在规律和前兆信号。*支撑AI应用:为AI模型训练提供丰富数据基础。*人工智能技术:*智能监测预警:基于深度学习等的AI模型能更精准地识别灾害特征、预测灾害发展、自动生成预警信息。*极端事件预测:提高对罕见或极端天气事件预测的准确性和提前量。*个性化预警:根据用户位置、属性等推送精准的个性化预警信息。*智能决策支持:辅助制定更科学的防灾减灾决策。*应用前景展望:*构建更加智能、高效、精准的气象灾害立体监测网络。*发展从监测到预警再到风险评估和应急响应的全链条智能预警系统。*实现灾害风险的动态评估和预测。*推动跨部门、跨区域的数据共享和协同预警。**解析思路:*分别论述大数据和AI技术在监测、预警、预测、决策支持等方面的具体应用能力，并展望其在构建更智能、高效预警系统中的整体前景。2.结合一个具体的气象灾害案例（如洪涝、干旱或台风），分析其监测预警的关键技术和面临的挑战。*案例选择（以洪涝为例）:*监测关键技术:*多源降雨监测:卫星遥感估测大范围降雨，雷达精查局部强降水落区和强度，地面雨量站网捕捉实况。*河流水位/流量监测:自动水文站、雷达高度计等实时监测江河湖库水位变化。*土壤湿度监测:卫星遥感反演、地面土壤湿度站网观测。*地理信息系统（GIS）集成:整合雨、水、土、下垫面等信息，进行产汇流模拟和洪水演进模拟。*预警关键技术:*数值天气预报（NWP）:提供未来降雨预报，是洪水预报的基础。*洪水预报模型:结合降雨预报和流域下垫面条件，模拟洪水演进过程，预报洪峰水位、淹没范围。*集合预报:提供降雨预报的不确定性，用于评估洪水风险。*基于机器学习的预警模型:利用历史数据挖掘洪涝前兆特征，提高预警提前量和准确性。*面临的挑战:*监测盲区:地面观测站网密度有限，山区、偏远地区监测存在空白。*预报精度:对短时强降水、局地性洪水等预报难度大，集合预报不确定性仍需克服。*模型不确定性:洪水预报模型涉及众多参数，存在不确定性。*极端事件应对:极端降雨事件强度大、历时短，现有监测预警系统可能难以完全捕捉和应对。*数据融合与共享:多源数据格式不一，融合共享难度大。*社会脆弱性:预警信息发布后，公众响应和防灾措施落实情况直接影响效果。**解析思路:*选择一个具体灾害（如洪涝），先列举其监测和预警所需的关键技术，再分析在技术应用中面临的主要困难和挑战，体现对具体业务流程和实际问题的理解。3.阐述构建一个有效的区域气象灾害监测预警系统需要考虑的主要因素。*监测网络布局与优化:*空间覆盖:监测手段（卫星、雷达、站网）需实现区域内的有效覆盖，重点区域加密布站。*时空分辨率:根据灾害特点和预警需求，确定合适的监测时空分辨率。*多源融合:建立有效的多源监测数据融合机制。*信息处理与分析能力:*数据质量控制:建立严格的数据质量控制流程。*高效数据处理:具备快速处理海量监测数据的能力。*智能分析算法:应用先进的模型和算法（如NWP、机器学习）进行灾害识别、趋势预测和风险评估。*预警模型与发布系统:*预警模型精度:预警模型（如洪水演进模型、台风路径模型）需具备较高的科学性和准确性。*预警标准体系:建立科学、统一、分级的灾害预警标准。*快速发布渠道:拥有畅通、多样、快速的预警信息发布渠道（电视、广播、短信、APP、预警员等）。*精准发布能力:逐步实现基于GIS的精准到网格或社区的预警发布。*风险评估与业务应用:*风险评估模型:建立区域性、动态更新的气象灾害风险评估模型。*应急管理联动:与应急管理等部门建立高效的联动机制，实现预警信息共享和应急响应协同。