2025年大学《应用气象学》专业题库- 气象模型验证：预报准确性的检验

2025年大学《应用气象学》专业题库——气象模型验证：预报准确性的检验考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.气象模型验证的主要目的是什么？A.评估模型开发人员的编程能力B.检验模型是否能生成符合实际的气象要素时间序列C.优化模型的计算资源消耗D.比较不同气象模型的物理参数设置2.在衡量温度预报准确性的指标中，RMSE相较于MAE，对哪些误差更为敏感？A.较小的误差B.较大的误差C.平均误差D.误差的平方3.以下哪个指标的取值范围在0到1之间，常用于评价预报与实况的相关性，且在0.5附近时表示预报效果较好？A.均方根误差（RMSE）B.平均绝对误差（MAE）C.报告评分（TS）指数D.偏差（Bias）4.Bias指标主要反映了预报结果与实况之间的什么差异？A.精度差异B.系统性偏差C.随机性误差D.报错频率5.当气象模型预报的降水量总是系统性高于实况，且偏差值较大时，应如何描述？A.模型预报精度高，但存在系统性高估B.模型预报存在随机性误差，需要改进随机模型C.模型对降水量的物理过程模拟不足，需要调整参数D.实况观测数据可能存在系统性低估6.对于短期降水预报，哪种验证指标通常被认为更能够反映预报的极端事件捕捉能力？A.平均绝对误差（MAE）B.均方根误差（RMSE）C.连续性评分（CRPS）D.偏差（Bias）7.在进行气象模型验证时，选择“样本外数据”（HindcastData）进行验证是为了评估模型的什么能力？A.模型在开发过程中的拟合能力B.模型对未来未知情况的预测能力C.模型对历史数据的回溯模拟能力D.模型参数的敏感性8.比较同一模型对不同气象要素（如温度和降水）的预报效果时，应优先考虑使用哪种指标？A.仅使用RMSEB.仅使用BiasC.选择针对该要素设计的最常用指标D.使用主观感受判断哪个要素预报更好9.气象模型验证结果的不确定性可能来源于哪些方面？（多选）A.气象模型本身的模式误差B.验证所使用观测数据的质量和代表性C.大气现象本身的随机性和混沌特性D.验证时段和区域的选择10.如果某模型对温度的预报Bias接近于0，但RMSE较大，这可能说明什么？A.模型预报结果中心值与实况接近B.模型预报结果分散程度较大，精度不高C.模型预报结果既有系统性偏差也有随机性误差D.该模型完全不适合温度预报二、填空题（每空2分，共20分）1.气象模型验证的基本流程通常包括数据准备、______、结果分析和不确定性讨论等步骤。2.指标RMSE的物理意义是预报值与实况值之差的______平方的均值再开平方根。3.TS（连续性评分）指数是衡量预报准确性的综合指标，其值域为______至______，值越大表示预报越好。4.在气象学中，预报偏差（Bias）通常定义为预报平均值与实况平均值之差，其单位与预报要素的______相同。5.为了减少观测数据在时空分布上的不均匀性对验证结果的影响，常采用______或______的方法处理数据。6.除了定量指标外，还可以通过______、天气图比较等方式对气象模型预报进行定性评估。7.气象模型验证是连接模型______与______的关键环节。8.评估气象模型预报准确性时，需要明确预报要素、______、______和验证方法等要素。9.模型验证中发现系统性偏差，通常需要调整模型的______或改进对特定物理过程的______。10.即使使用了高质量的观测数据和恰当的验证指标，模型验证结果仍可能受到大气系统______特性的影响。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述选择RMSE和MAE指标评估温度预报准确性时的主要区别和适用场景。2.为什么在进行气象模型验证时，必须使用“样本外数据”而不是仅仅使用“样本内数据”？3.当气象模型对某区域的降水预报存在显著系统性偏差（持续高估或低估）时，可能的原因有哪些？请列举至少三种。四、计算题（共15分）假设某气象模型对某地未来24小时降水量的预报（单位：mm）和实况观测值（单位：mm）如下：预报值：5,10,0,8,15,3,0,12,7,5实况值：3,8,2,6,10,1,1,10,5,4请计算该预报序列的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE），并简要说明这两个指标值所反映的预报性能特征。（计算结果保留两位小数）五、论述题（10分）论述在进行气象模型验证时，如何理解验证结果的意义，并说明需要注意避免哪些常见的误解或陷阱。试卷答案一、选择题1.B2.B3.C4.B5.A6.C7.B8.C9.ABCD10.B二、填空题1.指标计算2.绝对3.0,14.单位5.空间插值,时间平均6.天气图比较7.开发,应用8.预报时效,验证区域9.物理参数,物理过程模拟10.随机性三、简答题1.解析思路：RMSE对大误差更敏感，因为包含了平方项。MAE对大误差不敏感，是误差的绝对值之和的平均。RMSE更能反映预报值与实况值之间的离散程度，但MAE更易解释，因为它与误差的原始单位相同。适用场景上，若关注整体精度和极端误差，RMSE更优；若关注平均误差水平和可解释性，MAE更合适。2.解析思路：使用样本内数据进行验证，模型实际上是在“看题考试”，无法评估其在面对未来未知情况时的真实预测能力。模型可能只是过度拟合了历史数据，并不能保证对未来的泛化能力。样本外数据代表模型从未见过的情况，验证结果更能反映模型的实际预测性能和稳健性。3.解析思路：系统性偏差意味着预报持续偏高或偏低。可能原因包括：模型对某种物理过程（如辐射、对流、边界层过程）的参数化方案存在缺陷；模型分辨率不足以捕捉该区域的小尺度特征；输入的边界条件或初始场存在系统性偏差；验证所用的观测站网分布不均或存在偏差，导致观测值本身不能准确代表该区域实况；模型权重设置不合理等。四、计算题解析思路：先计算预报值与实况值之差的绝对值列表，再计算该列表的平均值得到MAE；计算预报值与实况值之差的平方列表，求平均后再开平方根得到RMSE。MAE=(|5-3|+|10-8|+|0-2|+|8-6|+|15-10|+|3-1|+|0-1|+|12-10|+|7-5|+|5-4|)/10MAE=(2+2+2+2+5+2+1+2+2+1)/10MAE=20/10=2.00mmRMSE=sqrt(((5-3)^2+(10-8)^2+(0-2)^2+(8-6)^2+(15-10)^2+(3-1)^2+(0-1)^2+(12-10)^2+(7-5)^2+(5-4)^2)/10)RMSE=sqrt((4+4+4+4+25+4+1+4+4+1)/10)RMSE=sqrt(57/10)RMSE=sqrt(5.7)≈2.39mm结果分析特征：MAE为2.00mm，表示预报值与实况值平均来看相差约2.00mm，反映了一定的平均误差水平。RMSE为2.39mm，比MAE略大，说明预报中存在一些较大的误差，这些较大的误差对RMSE值的贡献相对较大，提示预报精度并非完全理想，尤其可能存在个别预报偏差较大的情况。五、论述题解析思路：理解验证结果的意义需要认识到：1）验证结果是模型在特定条件（模式、数据、区域、时段）下的性能体现，具有一定的局限性，不能完全代表其在所有情况下的表现。2）验证指标量化了预报的某个或某些方面（如精度、偏差），但气象预报是复杂的，单一指标不能概括全部。3）验证结果受观测数据质量、验证方法选择的影响，需要批判