2025年大学《大气科学》专业题库- 大气科学研究中的挑战与突破

2025年大学《大气科学》专业题库——大气科学研究中的挑战与突破考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每题4分，共20分）1.集合预报2.数据同化3.气候变率4.城市热岛效应5.人工智能气象应用二、简答题（每题6分，共30分）1.简述气候变化研究面临的主要科学挑战之一，并说明其原因。2.比较传统气象观测手段与卫星遥感在大气科学研究中各自的优势。3.描述大气化学成分观测方面近期的一项技术突破及其意义。4.解释什么是极端天气预报的“可预报性”及其主要限制因素。5.简述人工智能技术在气象数据分析或模式模拟中可能的应用方向。三、论述题（每题15分，共45分）1.阐述全球气候变化对区域天气气候可能产生的影响，并讨论当前气候模型在模拟这些影响时存在的局限性。2.分析大气边界层研究中的关键科学问题，并探讨无人机等新型观测技术在解决这些问题上的潜力和挑战。3.选择大气科学领域内一项近年来的重大研究突破（例如，在台风、暴雨、雾霾或气候变化某特定方面），详细说明其研究内容、采用的关键技术和方法，以及该突破对科学认知或应用带来的变革性影响。试卷答案一、名词解释1.集合预报：指通过运行多个初值略有不同的数值天气预报模型，生成一系列可能天气状态的概率预报集合。其目的是为了量化和表示预报的不确定性，特别是在中小尺度系统和长时间预报中。**解析思路：*考察对集合预报基本概念的理解，包括其目的（量化不确定性）、方法和应用场景。需要答出是多个模型、不同初值、概率预报、以及表示不确定性的核心特征。2.数据同化：指将观测信息有效地融入数值模型中，以改进模型状态估计和预报技巧的过程。它结合了观测的准确性和模型的预测能力，是现代数值天气预报和气候模式运行的核心技术。**解析思路：*考察对数据同化定义、作用和地位的掌握。关键在于理解它是观测与模型结合、旨在改进状态估计和预报的过程。3.气候变率：指大气系统在时间尺度大于天的变化，其强度和统计特性（如平均值和方差）随时间发生的变化，且这种变化通常显著大于平均状态的变化。它与气候变化（长期趋势）相对。**解析思路：*考察对气候变率与气候变化区别的理解。需答出时间尺度（>天）、变化性质（强度、统计特性变化）、与平均状态对比、以及与气候变化的区别。4.城市热岛效应：指城市区域的气温显著高于周边郊区的现象。主要由城市下垫面性质（如混凝土、沥青吸收和储存更多热量）、人类活动产生的热量（交通、建筑、工业）、空气污染物吸收红外辐射以及城市通风条件差等因素共同引起。**解析思路：*考察对城市热岛效应的基本认识，包括定义、成因（下垫面、人为热、污染物、通风等）。5.人工智能气象应用：指应用机器学习、深度学习等人工智能技术处理气象数据、分析大气现象、改进天气预报和气候模式。其应用广泛，包括灾害性天气识别、极端事件预测、模式误差订正等。**解析思路：*考察对AI在气象领域应用的了解。需答出涉及的技术（机器学习、深度学习）、处理内容（数据、分析、预报改进）及应用实例。二、简答题1.简述气候变化研究面临的主要科学挑战之一，并说明其原因。**答案要点：*主要挑战之一是长期气候变化的归因与预测。挑战在于准确区分自然气候变化因子（如太阳活动、火山喷发、内部气候变率）与人类活动（主要是温室气体排放）的影响，并精确量化人类因素的贡献；同时，对未来气候变化的预测（特别是极端事件频率强度的变化）仍存在较大不确定性。**解析思路：*考察对气候变化研究核心难题的理解。需要指出一个具体挑战（如归因与预测），并解释该挑战的具体内容（区分自然与人为因素、量化人为影响、预测不确定性）及其原因（模型局限、观测不足、复杂反馈机制等）。2.比较传统气象观测手段与卫星遥感在大气科学研究中各自的优势。**答案要点：*传统观测（如探空、地面站、雷达）优势在于时空分辨率高（尤其地面站）、仪器精度高、可进行原位测量、观测要素相对直接。卫星遥感优势在于覆盖范围广、观测要素丰富多样（云、温、湿、风、气溶胶、辐射等）、可进行大范围、持续性的时空序列观测、成本效益高。**解析思路：*考察对不同观测手段特点的掌握。需要从时空分辨率、仪器精度、观测要素、覆盖范围、成本效益等多个维度进行比较，分别列出各自的主要优势。3.描述大气化学成分观测方面近期的一项技术突破及其意义。**答案要点：*近期一项技术突破是高时间/空间分辨率的大气成分遥感技术（如基于激光雷达、高光谱卫星等）的发展。例如，可实现对臭氧、PM2.5、挥发性有机物等关键成分进行更精细的空间分布和快速变化的监测。其意义在于极大地提升了我们对大气化学过程、污染形成机制及传输扩散规律的认识能力，为制定更有效的空气质量管理策略提供了关键数据支撑。**解析思路：*考察对大气化学观测前沿技术的了解。需要指出一个具体的技术类型（如高分辨率遥感），简述其特点（时间/空间分辨率高），并阐述其重要意义（提升对过程和机制的认识、支撑空气质量管理）。4.解释什么是极端天气预报的“可预报性”及其主要限制因素。**答案要点：*极端天气预报的可预报性是指对极端天气事件（如强降水、高温、寒潮、台风）发生时间、地点和强度的预测能力，但这种能力是有限的，通常随预报时效延长而迅速下降。主要限制因素包括：大气系统本身内在的混沌特性（对初始条件高度敏感）、观测系统的时空分辨率和密度不足（导致初始状态描述不准确）、数值天气预报模型自身的分辨率、物理过程描述的简化或误差、以及多尺度相互作用和反馈过程的复杂性。**解析思路：*考察对极端天气预报核心概念的理解。需定义可预报性，并重点说明其有限性（随时效下降），然后深入分析导致这种限制的主要因素（混沌理论、观测误差、模型误差、复杂过程）。5.简述人工智能技术在气象数据分析或模式模拟中可能的应用方向。**答案要点：*人工智能技术在气象领域的应用方向包括：利用机器学习算法处理海量气象数据，进行数据质量控制、缺失值填充、极端事件识别与预警；利用AI改进数值模式，如作为数据同化方案中的订正模型、用于参数化边界层或云微物理过程、提升模式对中小尺度现象的模拟能力；以及开发基于AI的统计预报模型，提高预报技巧。**解析思路：*考察对AI在气象领域应用前景的掌握。需要列举具体的应用方向，区分数据分析和模式模拟两大类，并简要说明每个方向的应用方式和目的。三、论述题1.阐述全球气候变化对区域天气气候可能产生的影响，并讨论当前气候模型在模拟这些影响时存在的局限性。**答案要点：*全球气候变化对区域天气气候的影响是多方面的，包括：平均气候状态改变（如气温升高、降水格局改变、极端温度和降水事件频率强度增加）；天气现象的变异增强（如阻塞高压活动变化影响天气稳定性和极端事件；西太平洋副热带高压位置和强度变化影响季风和旱涝）；大气环流模式改变（如急流位置和强度变化、涛动模式变异）；海冰和冻土覆盖变化影响区域能量平衡和水分循环。当前气候模型在模拟这些影响时存在局限性：对某些区域气候变化的模拟能力仍不足（如青藏高原、非洲萨赫勒地区）；对极端天气事件（特别是其频率和强度的变化）的预测不确定性较大；对云、辐射、气溶胶等关键过程的物理过程描述仍较简化，影响模拟结果；模型分辨率普遍不够高，难以准确捕捉区域尺度的细节变化；自然内部变率（如ENSO、火山活动）的模拟与实际存在偏差，增加了长期预测的不确定性。**解析思路：*考察对气候变化区域影响的理解广度及对模型局限性的深入分析能力。第一部分需全面阐述气候变化带来的各种影响（平均状态、极端事件、环流、海冰冻土等）。第二部分需具体分析当前气候模型在模拟这些影响时遇到的主要困难（区域能力、极端事件不确定性、关键过程简化、分辨率、内部变率模拟等）。2.分析大气边界层研究中的关键科学问题，并探讨无人机等新型观测技术在解决这些问题上的潜力和挑战。**答案要点：*大气边界层研究的关键科学问题包括：边界层结构的日变化和季节变化规律；城市热岛、污染物扩散等城市边界层物理过程及其与下垫面的相互作用机制；边界层内局地天气现象（如海陆风、山谷风、尘暴、污染物羽流）的形成和发展机理；边界层高度及其动态变化的精确确定方法；边界层物理过程对区域气候和空气质量的影响。无人机等新型观测技术具有灵活机动、可贴近地表、搭载多种先进传感器、实现原位高时空分辨率观测等优势，为解决上述关键问题提供了巨大潜力，例如：可进行边界层剖面、污染物扩散轨迹、海风输送过程的精细观测；可弥补传统地面观测点稀疏的不足；可实现对复杂地形边界层的高效探测。然而，无人机观测也面临挑战：续航时间和载荷能力有限；数据传输和实时处理难度较大；在大风等恶劣天气条件下的稳定飞行和观测保障存在困难；观测结果的代表性和统计分析方法仍需完善。**解析思路：*考察对大气边界层核心问题的把握以及对新技术应用价值的评估能力。第一部分需准确列出大气边界层研究的几个关键科学问题。第二部分需详细分析无人机技术的优势（如何帮助解决关键问题），并客观指出其面临的技术和实际应用方面的挑战。3.选择大气科学领域内一项近年来的重大研究突破（例如，在台风、暴雨、雾霾或气候变化某特定方面），详细说明其研究内容、采用的关键技术和方法，以及该突破对科学认知或应用带来的变革性影响。**答案要点：（选择一项具体突破进行阐述，以下提供一个示例框架，具体内容需根据实际研究选择）例如，选择“基于AI的台风路径和强度变化预测模型的突破”。研究内容是利用深度学习模型，结合历史气象数据、海温数据、卫星云图等多种信息，构建能够更准确预测台风路径转折、强度变化和风雨特征的模型。关键技术和方法包括：采用长短期记忆网络（LSTM）等能够处理时间序列数据的深度学习架构；利用注意力机制（AttentionMechanism）突出关键影响因素（如环境流场、海温异常等）；进行数据增强和模型集成以提高预测稳定性和精度。该突破带来的变革性影响在于：显著提高了台风路径和强度预测的技巧，特别是对次季节尺度变化和快速intensification的预测能力；为防灾