2025年大学《大气科学》专业题库- 大气观测数据处理与应用

2025年大学《大气科学》专业题库——大气观测数据处理与应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项字母填涂在答题卡相应位置）1.下列哪种仪器主要用于测量空气的温度和湿度？（）A.风速仪B.气压计C.干湿球温度表D.降水遥测仪2.气象探空通常使用何种方法将仪器提升到高空进行大气探测？（）A.气球上升B.飞机投放C.滑翔伞D.涡轮风机3.标准地面气象观测中，观测场地的选择应避免哪些因素对观测数据产生显著影响？（）A.道路B.草地C.水体D.均应避免4.在气象数据处理中，用于剔除明显超出正常范围的数据点的常用方法是？（）A.插值法B.移动平均法C.3σ准则D.回归分析法5.NetCDF是一种常用的气象数据格式，其主要优势之一是？（）A.文件体积极小B.读写速度极快C.具有良好的自我描述性，包含数据元信息D.仅适用于卫星遥感数据6.以下哪种气象要素的观测通常需要使用通风干湿表？（）A.气压B.风速C.空气湿度D.地面温度7.用于将不规则分布的数据点插补到规则网格点上的一种常用方法叫？（）A.最近邻插值B.线性回归C.Kriging插值D.主成分分析8.气象卫星获取的可见光云图，其主要依据是？（）A.云层对太阳辐射的吸收B.云层自身的红外辐射C.云层对地球辐射的反射D.云层内部的液态水或冰晶对红外辐射的选择性吸收9.在资料同化过程中，将观测数据融入模型分析场的过程中，通常会引入一个“背景场误差”来？（）A.增加模型复杂度B.平衡观测与模型的权重C.仅仅是为了数学形式上的方便D.隐藏观测中的误差10.下列哪种软件通常被认为在专业气象数据分析和可视化方面具有较强功能？（）A.ExcelB.MATLABC.Python(配合科学计算库)D.Word二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填写在答题卡相应位置）1.地面气象观测中最常用的气压测量仪器是________。2.高空气象探测中，能够同时测量温度、气压和风速的仪器是________。3.为了减小太阳辐射对温度测量的影响，百叶箱通常采用________材料。4.数据质量控制流程中，识别并标记数据质量问题的步骤通常称为________。5.在处理缺失数据时，除了插值法，另一种简单的方法是使用________。6.气象数据格式NetCDF的全称是________。7.卫星遥感中，被动式遥感是指利用传感器接收________辐射来获取信息。8.对气象时间序列数据进行分析时，计算平均值和标准差是常用的________统计量。9.大气边界层的高度通常受________和地形等因素影响。10.读取和分析NetCDF格式数据时，常用的编程语言及其相关库包括________和________。三、简答题（每小题5分，共20分。请将答案填写在答题卡相应位置）1.简述地面气象自动观测站相比传统人工观测站的主要优点。2.解释什么是数据插补，并简述其在气象数据处理中的作用。3.简述气象数据质量控制中“剔除异常值”和“修正系统偏差”两种处理方法的区别。4.简述气象卫星遥感在获取大范围、长时间序列天气和气候信息方面的优势。四、计算题（共20分。请将计算过程和结果填写在答题卡相应位置）假设某站点连续4天的每小时气温观测数据（单位：℃）如下：T₁(0h)=15,T₁(1h)=16,T₁(2h)=17,...,T₁(23h)=19T₂(0h)=14,T₂(1h)=15,T₂(2h)=16,...,T₂(23h)=18T₃(0h)=15,T₃(1h)=16,T₃(2h)=17,...,T₃(23h)=20T₄(0h)=14,T₄(1h)=15,T₄(2h)=16,...,T₄(23h)=17（1）计算这4天每小时的平均气温。（8分）（2）计算这4天总体的日平均气温（即每天24小时平均气温的平均值）。（7分）（3）假设第3天第3小时的数据T₃(2h)因故障记为异常值，其值可能远偏离其他数据（例如记为-50℃）。如果使用3σ准则（假设数据近似服从正态分布）来初步判断异常值，请计算T₃(2h)是否为异常值？（提示：先计算该小时序列的平均值和标准差）。（5分）五、综合应用题（共20分。请将答案填写在答题卡相应位置）某研究需要分析某地近地面风场（风速和风向）的日变化特征。研究者获取了连续三天的每小时自动气象站数据。在数据预处理阶段，研究者发现：1.数据中存在少量因传感器故障或传输中断造成的缺失值（用NaN表示）。2.部分数据点存在明显的跳变，可能是由仪器短期故障或强天气过程（如雷暴）引起，但难以精确判断。3.研究者计划使用线性插值法填充缺失值，并采用10小时滑动平均法来平滑数据，以便更好揭示日变化趋势。请回答：（1）简述使用线性插值法填充缺失值的基本思想。（4分）（2）使用10小时滑动平均法平滑数据时，如何计算每个有效时间点（没有缺失值或插值后）的新值？（4分）（3）在应用这些数据处理方法时，可能存在哪些潜在的问题或需要注意的事项？（6分）（4）除了上述方法，你还能想到哪些其他的数据处理或质量控制方法可以用于改善这些数据用于日变化分析？（6分）试卷答案一、选择题1.C2.A3.D4.C5.C6.C7.A8.C9.B10.B二、填空题1.气压计2.气象探空仪（或探空仪）3.铝合金（或金属）4.数据质量控制（或质量控制标记）5.填充值（或用常数填充）6.NetworkCommonDataFormat7.地球（或目标）辐射8.描述性9.盛行风（或风）10.Python,NumPy三、简答题1.自动观测站数据采集自动化程度高，无人值守，可实现连续自动观测；数据记录频率高，分辨率高；可进行多种气象要素的自动测量；减少人工观测误差和主观因素影响；节省人力成本。2.数据插补是指利用已知数据点的信息来估计未知数据点值的过程。在气象数据处理中，常用于填补因仪器故障、传输中断等原因造成的缺失数据，以获得更完整的数据序列，保证分析的连续性和准确性。3.剔除异常值是指识别并删除明显超出正常范围的数据点，这些点通常由仪器故障、人为错误或极端天气事件引起，可能对整体分析结果产生误导。修正系统偏差是指识别并消除数据中存在的系统性偏差，这些偏差可能是由于仪器校准不准、测量环境不适宜（如太阳辐射影响）或观测方法本身固有缺陷造成的，旨在使数据更接近真实值。4.卫星遥感可以快速、同步地获取覆盖广阔地域的气象信息，不受地域限制，能够提供连续多年的长时序数据，对于监测大范围天气系统演变、气候变化特征和趋势具有重要优势。四、计算题（1）*计算每小时的平均气温：*第1小时平均：(15+14+15+14)/4=15℃*第2小时平均：(16+15+16+15)/4=15.5℃*...*第23小时平均：(19+18+20+17)/4=18.25℃*（或先计算每天总平均，再计算4天总平均，结果相同）*每小时平均气温序列为：[15,15.5,16,16.5,17,17.5,18,18.5,19,19.5,20,20.5,21,21.5,22,22.5,23,23.5,24,24.5,25,25.5,26,18.25]（2）*计算日平均气温：将每小时的平均气温相加，再除以24。*日平均气温=(15+15.5+...+18.25)/24*日平均气温=(15*24+0.5*12+1*6+0.5*6+...+0.25*6+0.5*6+...+0.25*6+18.25)/24*日平均气温=(360+6+3+...+1.5+0.75+...+1.5+0.75+18.25)/24*日平均气温=(360+3*6+2*0.5*6+0.25*4*6+18.25)/24*日平均气温=(360+18+6+6+18.25)/24*日平均气温=408.25/24≈17.0℃（3）*计算T₃(2h)=2h小时的序列平均值（去除异常值-50℃）：*原始序列：[15,16,17,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,25,24,23,22,21,20,19,18,17,16,15]*去除-50℃后序列：[15,16,17,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,25,24,23,22,21,20,19,18,17,16,15]*平均值=(15+16+...+15)/23=408/23≈17.83℃*计算标准差（去除异常值-50℃）：*方差=[(15-17.83)²+(16-17.83)²+...+(15-17.83)²]/23*方差≈[(-2.83)²+(-1.83)²+...+(-2.83)²]/23*方差≈[8.01+3.35+...+8.01]/23*方差≈136.68/23≈5.94*标准差≈√5.94≈2.44℃*计算3σ：3*2.44≈7.32℃*判断：T₃(2h)原始值为-50℃，其绝对值|-50-17.83|=67.83℃。因为67.83>7.32，所以根据3σ准则，T₃(2h)=-50℃是一个异常值。五、综合应用题（1）线性插值法的基本思想是假设待插值点两侧的数据点呈线性关系，即通过已知数据点构造一条直线，并利用该直线来估计未知点的值。对于缺失值x₀，如果其左右相邻的数据点为(x₁,y₁)和(x₃,y₃)，则线性插值的结果y₀为：(y₃-y₁)/(x₃-x₁)*(x₀-x₁)+y₁。（2）使用10小时滑动平均法计算每个有效时间点（设为t）的新值，需要取包含t在内的前后共10个有效时间点（t-5,t-4,...,t+4,t+5）的值（包括插值后的值），将这些值相加，然后除以10。即新值=(y(t-5)+y(t-4)+...+y(t+4)+y(t+5))/10。对于序列两端的数据点，由于无法取得足够多的邻点，滑动窗口会自动调整大小。（3）使用线性插值填充缺失值时，假设原始数据在x₁和x₃之间有缺失，插值仅利用了x₁和x₃的信息，无法利用x₁和x₃之外的数据来约束插值线，可能导致插值结果在存在系统性偏差或趋势变化时产生较大误差。使用滑动平均法平滑数据时，虽然可以抑制高频噪声，但也会同时削弱数据中的真实变化趋势和细节信息，特别是对于变化剧烈的信号。此外，滑动平均对数据两端点的处理方式可能引入边界效应。（4）其他数据处理或质量控制方法包括：*使用更复杂的插值方法：如样条插值（提供更平滑的插值曲线）、Kriging插值（考虑空间自相关性进行加权插补）、最近邻插值（简单快速，但可能引入不连续