2025年大学《应用气象学》专业题库- 气象数据分析与模型验证

2025年大学《应用气象学》专业题库——气象数据分析与模型验证考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项的字母填在括号内）1.在气象数据质量控制中，识别异常值常用的统计方法是（）。A.回归分析B.方差分析C.标准差法（如3σ准则）D.相关性分析2.对于稀疏分布的气象站数据，进行空间插值时，以下哪种方法通常能考虑空间自相关性？（）A.线性插值B.最近邻插值C.反距离加权插值D.简单移动平均插值3.气象要素的时间序列分析中，若数据呈现明显的周期性变化，常考虑使用哪种模型进行拟合或预测？（）A.线性回归模型B.ARIMA模型C.对数线性模型D.多项式回归模型4.在比较两个气象变量的线性关系强度和方向时，最常用的指标是（）。A.方差解释率（R²）B.平均绝对误差（MAE）C.相关系数（CorrelationCoefficient）D.偏差（Bias）5.某气象模型预报的日降水量与实况日降水量之间存在系统性偏差（预报偏少），在评估模型性能时，哪个指标会显著反映这一问题？（）A.均方根误差（RMSE）B.绝对技巧评分（RSPE）C.偏差（Bias）D.统一预报评分（TS评分）6.评估降水预报技巧时，若更关注预报与实况之间降水出现与否的一致性，除了TS评分外，还可能关注（）。A.平均绝对误差（MAE）B.均方根误差（RMSE）C.登场率（HitRate）/漏报率（FalseAlarmRate）D.方差解释率（R²）7.对于气温预报，RMSE较大通常意味着（）。A.预报偏差较大B.预报值与实况值之间的平均绝对差值较大C.预报值与实况值之间的散布程度较大D.预报值与实况值之间存在系统性偏高或偏低8.在进行气象模型验证时，使用过去未被模型训练过的数据作为验证集，其主要目的是（）。A.评估模型的拟合能力B.避免过拟合，评估模型的泛化能力C.优化模型的超参数D.提高验证指标的数值9.比较两个独立样本的均值是否存在显著差异时，常用的统计检验方法是（）。A.方差分析（ANOVA）B.卡方检验C.t检验D.相关系数检验10.气象数据插值时，如果插值区域内地形高差较大，而插值点位于山谷，反距离加权插值法可能会产生较大的误差，原因是（）。A.插值点远离所有邻点B.插值点邻点与插值点距离差异悬殊C.插值点位于邻点形成的凸包外D.该方法不适用于处理地形数据二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填在横线上）1.气象数据质量控制中，处理缺失值的方法主要包括插补和________________________两种主要途径。2.对气象时间序列数据进行平滑处理的主要目的是为了削弱短期随机波动，突出________________________。3.气象模型验证中，若预报值普遍系统性高于实况值，则称模型存在正偏差，此时Bias指标通常为______________。4.相关系数的取值范围通常在-1到+1之间，其绝对值越大，表示两个变量之间的线性相关关系越______________。5.评估模型预报精度时，RMSE的大小与数据本身的尺度（量级）有关，为了消除量级影响，常使用RMSE除以实况值的均值，得到______________。6.在进行统计检验前，通常需要检验数据的______________，以选择合适的检验方法。7.Kriging插值方法是一种考虑了空间自相关性的插值方法，其核心思想是利用邻点数据与插值点之间的______________来计算权重。8.气象要素场分析中，计算某区域平均气温时，若不考虑地形影响，通常采用算术平均法；若要考虑下垫面性质差异，可能需要采用______________。9.气象模型验证的TS评分，其最高值为1，最低值通常为0（或负无穷），该评分综合考虑了预报的准确性和______________。10.编程处理气象数据时，对数据进行排序是许多数据处理和算法（如插值、查找）的基础步骤，常用的排序算法有冒泡排序、选择排序、______________和快速排序等。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述气象数据质量控制中，“异常值”的定义及其常见的识别方法。2.解释什么是时间序列分析中的“自相关”现象，并简述其研究的意义。3.在比较两个气象要素场（如预报场与实况场）的空间分布差异时，除了计算全局性指标（如RMSE），为什么还需要进行空间逐点比较或绘制差值图？四、计算题（每题10分，共20分）1.假设某地连续5天的实测降水量（单位：mm）分别为：10,15,8,12,20。某模型预报的降水量分别为：9,14,10,15,18。试计算该模型预报降水量的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）。（结果保留两位小数）2.已知某气象要素的观测值序列x=[x₁,x₂,...,xn]和模型预报值序列y=[y₁,y₂,...,yn]，相关系数r的计算公式为r=[Σ(xi-x̄)(yi-ȳ)]/[√(Σ(xi-x̄)²)√(Σ(yi-ȳ)²)]。设x=[10,12,14,16,18],y=[11,13,15,17,19]。试计算x与y之间的相关系数r。（结果保留三位小数）五、论述题（15分）结合气象业务应用的实际场景（如天气预报、气候变化分析等），论述在进行气象数据分析和模型验证时，选择合适的分析方法或验证指标的重要性，并说明如何根据不同的研究目的和数据特点做出选择。试卷答案一、选择题1.C2.C3.B4.C5.C6.C7.B8.B9.C10.B二、填空题1.删除2.长期趋势3.正4.强5.均方根误差标准化系数（或RMSE/Mean）6.正态性（或分布）7.距离8.加权平均法（或考虑权重的方法）9.预报技巧10.插入排序三、简答题1.解析：异常值是指与数据集大部分数值显著偏离的观测值。识别方法常利用统计指标，如距离中位数较远（如超过1.5倍四分位距）、标准差法（如超过3σ）、箱线图法等。2.解析：自相关是指时间序列中某一时刻的值与其过去或未来的值存在相关关系。研究意义在于揭示序列的内在结构、记忆性或周期性，是进行时间序列模型拟合和预测的基础。3.解析：全局性指标（如RMSE）只能给出整体误差大小，但不能揭示误差在空间上的分布特征和具体位置。逐点比较或绘制差值图可以直观显示模型偏差的空间模式（如系统性偏差区域、局部误差较大的区域），有助于理解模型性能的地理差异性，并为模型改进提供依据。四、计算题1.解析：MAE=(|10-9|+|15-14|+|8-10|+|12-15|+|20-18|)/5=(1+1+2+3+2)/5=9/5=1.80mmRMSE=√[((10-9)²+(15-14)²+(8-10)²+(12-15)²+(20-18)²)/5]=√[(1+1+4+9+4)/5]=√(19/5)=√3.8≈1.95mm2.解析：x=[10,12,14,16,18],y=[11,13,15,17,19]x̄=(10+12+14+16+18)/5=15,ȳ=(11+13+15+17+19)/5=15Σ(xi-x̄)(yi-ȳ)=(10-15)(11-15)+(12-15)(13-15)+(14-15)(15-15)+(16-15)(17-15)+(18-15)(19-15)=(-5)(-4)+(-3)(-2)+(-1)(0)+(1)(2)+(3)(4)=20+6+0+2+12=40Σ(xi-x̄)²=(10-15)²+(12-15)²+(14-15)²+(16-15)²+(18-15)²=25+9+1+1+9=45Σ(yi-ȳ)²=(11-15)²+(13-15)²+(15-15)²+(17-15)²+(19-15)²=16+4+0+4+16=40r=40/(√45*√40)=40/(3√5*2√10)=40/(6√50)=40/(6*5√2)=40/(30√2)=4/3√2=4√2/6=2√2/3≈0.943五、论述题解析：选择合适的分析方法或验证指标至关重要。分析方法是工具，