2025年大学《大气科学》专业题库- 大气环境监测数据处理与解释技术

2025年大学《大气科学》专业题库——大气环境监测数据处理与解释技术考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.在大气环境监测数据预处理中，处理包含明显测量错误的极端异常值通常采用的方法是？A.数据插补B.数据平滑C.缺失值估计D.可疑值剔除或修正2.对于某站点连续监测的PM2.5小时浓度数据，计算其日均值时，通常采用的方法是？A.简单算术平均B.加权平均（例如，根据小时浓度与小时数的比值）C.调和平均D.中位数平均3.在进行两个大气污染物浓度时间序列的相关性分析时，计算得到的Pearson相关系数r的绝对值接近1，意味着？A.两个序列的数值相等B.两个序列之间存在强烈的线性正相关关系C.一个序列增加必然导致另一个序列减少D.两个序列的变化趋势完全无关4.描述大气污染物浓度在空间分布上特征的主要统计量是？A.均值和标准差B.峰值和谷值C.空间自相关系数D.样本数量5.使用移动平均法对时间序列数据进行平滑处理时，选择较大的移动窗口宽度，其主要影响是？A.增加数据的方差B.更有效地消除高频噪声，但可能模糊数据趋势C.降低数据的均值D.改变数据的季节性成分6.质量保证（QA）和质量控制（QC）在大气环境监测数据流程中的主要目的是？A.提高监测设备的灵敏度B.确保监测数据的准确性、完整性和代表性C.减少数据采集点数量D.压缩数据存储空间7.判断大气污染物浓度时间序列是否存在显著上升趋势时，常用的统计检验方法是？A.方差分析（ANOVA）B.卡方检验C.独立样本t检验D.时间序列趋势检验（如Mann-Kendall检验）8.在解释大气扩散模型输出结果时，需要考虑的关键因素之一是？A.模型软件的商标和价格B.模型假设的合理性（如气象条件、地形、污染源强）C.模型计算所用编程语言D.模型开发者的姓名9.对大气监测数据绘制箱线图（BoxPlot）的主要目的是？A.计算数据的总和B.展示数据的分布特征（如中位数、四分位数、异常值）C.绘制数据随时间的变化趋势D.比较不同组数据的均值差异10.将大气监测数据表示为空气质量指数（AQI）时，其核心步骤是？A.对原始浓度数据进行对数变换B.将小时浓度值映射到相应的质量级别和颜色描述C.计算所有监测站点浓度的平均值D.建立复杂的数值模拟模型二、填空题1.数据质量控制中，常用的“三倍标准差法则”（3σ准则）主要用于初步识别______值。2.时间序列分析中，描述序列自身随时间变化相关性的统计量称为______。3.在进行回归分析时，衡量回归模型拟合优度的一个重要统计量是______。4.将缺失数据用其相邻点的值进行替代的方法，常称为______插补法。5.大气污染物浓度场空间分布的可视化常用______图或等值线图。6.解释监测数据时，必须考虑数据采集过程的______，以确保结果的可靠性。7.统计学上，用来衡量数据离散程度的另一个重要指标是______。8.对于呈对数正态分布的污染物（如某些颗粒物），常用______统计量来描述其集中趋势。9.大气环境监测网络的设计需要考虑监测点的______、代表性和优化布局。10.对原始数据进行标准化处理，使其均值为0、方差为1，主要是为了______不同量纲数据的可比性。三、简答题1.简述大气环境监测数据中常见的几类错误或异常值，并说明其可能来源。2.解释什么是时间序列数据的自相关，并说明其在大气环境监测数据分析中的意义。3.简述绘制散点图在探索两个大气污染物浓度变量之间关系时的作用和步骤。4.在进行大气扩散模型结果评价时，通常需要考虑哪些主要的评价指标？四、计算题1.某站点PM10日均值监测数据（μg/m³）如下：:50,58,62,45,60,68,55,缺失,65,59。假设缺失值为异常值已被修正为60。请计算该站点的PM10日均值。2.测得某时段内SO₂和NO₂的浓度数据（ppb）如下：SO₂:30,35,40,38,42NO₂:25,28,32,30,33请计算SO₂和NO₂浓度序列的Pearson相关系数r，并简要说明其含义。3.某城市PM2.5小时浓度数据（μg/m³）呈现某种趋势。使用3点移动平均法计算下表中t=6,t=7,t=8时刻的PM2.5移动平均值（结果保留一位小数）。已知：C(t=3)=15.0,C(t=4)=17.2,C(t=5)=19.5,C(t=6)=18.8,C(t=7)=?,C(t=8)=20.5。五、分析题1.假设你获得了一份显示某区域近10年PM2.5年平均浓度逐年上升的图表。请分析可能导致这种趋势的几个主要大气环境因素，并说明在解释该趋势时需要考虑哪些潜在的影响因素或不确定性。2.某研究指出，城市交通排放是导致该城市PM2.5污染的重要来源。请结合大气扩散原理和监测数据分析的基本思路，阐述如何利用监测数据来支持或反驳这一结论。需要考虑哪些关键的数据和分析方法？试卷答案一、选择题1.D2.A3.B4.C5.B6.B7.D8.B9.B10.B二、填空题1.可疑2.自相关系数(或自相关)3.决定系数(R²或R决定系数)4.临近(或插值)5.风玫瑰(或风向频率玫瑰图)6.准确性(或完整性或代表性)7.方差(或标准差)8.中位数9.位置(或布设)10.统一(或消除量纲影响)三、简答题1.错误或异常值类型与来源：*测量错误：由仪器故障、操作失误、读数错误等导致，通常与真实值偏差较大。*记录错误：如笔误、数据录入错误、传输错误（如通讯中断）等。*计算错误：数据处理或计算过程中出现的错误。*异常值：数据点显著偏离其他数据点，可能由真实极端事件引起，也可能是由上述错误导致。*来源：仪器问题、人员操作、数据记录与传输环节、自然现象（如沙尘暴、火灾）等。2.自相关定义与意义：*定义：时间序列数据中，某个时间点的值与其先前或后续时间点的值之间的相关程度。*意义：检验序列是否为随机序列。如果存在显著自相关，说明数据不是随机的，可能蕴含着某种系统性模式（如趋势、季节性、周期性），表明数据中存在可被进一步提取和解释的信息。是进行时间序列模型拟合（如ARIMA）的基础。3.散点图作用与步骤：*作用：直观地探索两个连续变量之间的关系类型（线性、非线性）和强度（正相关、负相关、不相关），并识别异常值。*步骤：1.确定要分析的两个变量。2.收集两个变量的对应数据对。3.建立直角坐标系，确定横轴和纵轴分别代表哪个变量及其取值范围。4.根据数据对（x,y），在坐标系中描点。5.观察点的分布趋势，判断相关性的类型和强度，并标注异常值。4.模型评价指标：*拟合优度指标：如决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，衡量模型对观测数据的拟合程度。*预测能力指标：如平均绝对百分比误差（MAPE）、偏差（Bias）等，衡量模型对未来数据的预测准确性。*统计检验：如F检验、t检验，用于检验模型整体或参数的显著性。*对比分析：与其他模型或观测数据进行比较。*（定性）合理性检验：检查模型结果是否符合大气物理化学规律和实际经验。四、计算题1.PM10日均值计算：数据：50,58,62,45,60,68,55,60,65,59缺失值（已修正）替换为60。日均值=(50+58+62+45+60+68+55+60+65+59)/10日均值=(580)/10日均值=58.0μg/m³2.Pearson相关系数r计算：SO₂(X):30,35,40,38,42→n₁=5NO₂(Y):25,28,32,30,33→n₂=5计算均值：X̄=(30+35+40+38+42)/5=185/5=37Ȳ=(25+28+32+30+33)/5=148/5=29.6计算离差乘积和(Σ(xi-x̄)(yi-ȳ))：(30-37)(25-29.6)+(35-37)(28-29.6)+(40-37)(32-29.6)+(38-37)(30-29.6)+(42-37)(33-29.6)=(-7)(-4.6)+(-2)(-1.6)+(3)(2.4)+(1)(0.4)+(5)(3.4)=32.2+3.2+7.2+0.4+17.0=60.0计算X和Y的离差平方和(Σ(xi-x̄)²)和(Σ(yi-ȳ)²)：Σ(xi-x̄)²=(-7)²+(-2)²+(3)²+(1)²+(5)²=49+4+9+1+25=88Σ(yi-ȳ)²=(-4.6)²+(-1.6)²+(2.4)²+(0.4)²+(3.4)²=21.16+2.56+5.76+0.16+11.56=41.2计算r：r=Σ(xi-x̄)(yi-ȳ)/sqrt(Σ(xi-x̄)²*Σ(yi-ȳ)²)r=60.0/sqrt(88*41.2)r=60.0/sqrt(3625.6)r=60.0/60.21r≈0.997含义：计算得到的Pearson相关系数r约为0.997，表明SO₂浓度和NO₂浓度之间存在非常强的正线性相关关系。3.3点移动平均计算：赋值：C(3)=15.0,C(4)=17.2,C(5)=19.5,C(6)=18.8,C(7)=?,C(8)=20.5C(t=6)的移动平均=(C(4)+C(5)+C(6))/3=(17.2+19.5+18.8)/3=55.5/3≈18.5C(t=7)的移动平均=(C(5)+C(6)+C(7))/3。需要计算C(7)：(C(7)+C(6)+C(8))/3=(C(7)+18.8+20.5)/3=(C(7)+39.3)/3。但C(7)未知，无法直接计算其移动平均。通常此题会提供C(7)的值或允许使用前后两个可用点的移动平均近似。（假设题目有误或允许近似，若无C(7)，则此题无法计算完整）*若假设题目允许计算C(7)的移动平均值使用已知的C(6)和C(8)：C(t=7)的移动平均≈(C(5)+C(6)+C(8))/3=(19.5+18.8+20.5)/3=58.8/3≈19.6*若严格按定义需要C(7)，则题目条件不足。C(t=8)的移动平均=(C(6)+C(7)+C(8))/3。同样需要C(7)的值。（基于常见题型，此处按允许近似处理）结果（保留一位小数）：C(6)移动平均≈18.5C(7)移动平均≈19.6C(8)移动平均=(18.8+20.5+19.6)/3=58.3/3≈19.1五、分析题1.PM2.5上升趋势分析：*可能原因：*排放源增加：能源消耗增长（化石燃料）、工业生产扩张、交通运输（汽车、航空）繁忙、农业活动（如秸秆焚烧）等。*气象条件不利：长时间逆温层维持、风速较小、降水稀少等，导致污染物不易扩散。*区域传输：来自周边地区或其他区域的污染物质传输累积。*地形影响：监测站点位于盆地或河谷，不利于污染物扩散。*测量方法改进：新仪器可能比旧仪器测量结果偏高。*解释时需考虑的因素/不确定性：*数据质量：监测设备是否校准、网络是否完善、QC是否严格。*统计偏差：是否存在数据采集或统计方法的系统性偏差。*极端事件：是否有极端污染事件（如重污染天气）的叠加影响。*长期趋势与短期波动：需区分是真正的长期趋势还是受季节性、气象变化影响的短期波动。*政策干预：是否有新的环保政策在后期起到了减排效果（可能导致趋势减缓或转折）。2.利用监测数据支持/反驳交通排放结论：*支持思路：*空间关联分析：分析PM2.5浓度高值区是否与主要交通干道、工业区（靠近交通枢纽）空间分布一致。比较高架路、近路网区域与远离路网区域的PM2.5浓度差异。*时间关联分析：*分析PM2.5浓度、NOx（交通排放特征污染物）、CO（交通排放特征污染物）等浓度在交通高峰时段（如早晚高峰、节假日）是否升高，在交通低谷时段是否降低。*分析交通流量数据与PM2.5浓度的相关性。*源解析：利用源解析技术（如受体模型，如PMF、CMB