2025年大学《大气科学》专业题库- 气候大气预测的关键技术

2025年大学《大气科学》专业题库——气候大气预测的关键技术考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每题3分，共15分）1.气候可预报性2.数值天气预报模式3.数据同化4.集合预报5.气候变率二、简答题（每题5分，共25分）1.简述地面气象观测站网在气候监测中的主要作用。2.比较全球大气模式（GCM）和区域气候模式（RCM）在分辨率、应用范围和主要挑战方面的异同。3.解释什么是模式初值误差，并简述其主要来源。4.简要说明集合卡尔曼滤波（EnKF）在数据同化中的基本思想。5.列举并简述至少三种常用的数值天气预报评分指标。三、论述题（每题10分，共30分）1.论述大气观测技术在提高气候预测能力方面的重要性，并分析当前观测系统面临的挑战。2.详细论述数据同化技术如何克服单纯使用数值模式进行长期预测的局限性。3.结合实例，论述集合预报在提高天气预报（特别是极端天气事件预报）可靠性方面的优势及其局限性。试卷答案一、名词解释1.气候可预报性：指对大气或海洋状态进行预报的可信度随预报时效增加而衰减的程度。它反映了由于混沌效应和观测误差累积，长期气候预测所能达到的极限精度。**解析思路：*理解气候可预报性核心是“长期预测”的“精度极限”，与混沌理论和误差累积有关。回答需包含时间尺度（长期）和本质（精度极限/衰减）。2.数值天气预报模式：基于流体力学、热力学等大气物理定律，使用计算机求解描述大气运动和状态的偏微分方程组，从而模拟大气演变过程并制作天气预报的数学工具。**解析思路：*抓住核心“数学工具”，说明其工作原理“求解方程组”，并点明依据的“物理定律”和目的“模拟大气演变/做预报”。3.数据同化：一种将观测信息融入数值模式状态的一种技术，旨在修正模式的初始条件或改进模式参数，以获得比单纯使用模式积分更准确、更接近真实世界的大气（或海洋）状态。**解析思路：*理解其核心是“融合观测与模式”，目的在于“改进模式状态/初始条件/参数”，最终效果是“更准确的状态”。4.集合预报：通过对初始条件进行多组微小的、随机的扰动，运行多个独立或近似的数值模式，产生一组“集合成员”预报，用以定量描述预报结果的不确定性，特别是概率性。**解析思路：*关键在于“多组扰动”、“多个模式”、“集合成员”，核心目的是“描述不确定性/概率”。5.气候变率：指大气系统在时间尺度大于天的变化，其变化幅度通常小于气候平均状态（如长期平均温度），但可能包含重要的季节性、年际、年代际等周期性或随机波动。**解析思路：*区分于“气候平均状态”，强调“时间尺度大于天”和“变化幅度相对较小”，并提及可能的尺度类型（季节、年际等）。二、简答题1.简述地面气象观测站网在气候监测中的主要作用。*答案要点：提供气候基准数据；覆盖全球，实现时空连续观测；监测基本气象要素（气温、降水、气压、湿度、风等）的长期变化趋势；为模式初始化和验证提供关键地面信息；支持局地气候特征分析。**解析思路：*从“基准数据”、“时空覆盖”、“要素监测”、“长期趋势”、“模式应用”、“局地分析”等多个维度阐述其作用，突出其基础性和全面性。2.比较全球大气模式（GCM）和区域气候模式（RCM）在分辨率、应用范围和主要挑战方面的异同。*答案要点：相同点：都基于相同的物理定律；都用于模拟大气环流和气候。不同点：分辨率：GCM低（通常几十到几百公里），RCM高（几公里到几十公里）。应用范围：GCM覆盖全球，RCM针对特定区域。主要挑战：GCM：分辨率导致物理过程参数化复杂且误差大，计算量巨大；RCM：边界条件处理困难，对驱动模式（GCM输出）的误差敏感，计算量也很大。**解析思路：*先答“相同”，再重点对比“不同”的三个方面（分辨率、范围、挑战），并分别阐述各自的主要特点和难点。3.解释什么是模式初值误差，并简述其主要来源。*答案要点：模式初值误差是指模式初始状态（由观测数据提供或模式自身生成）与大气真实状态之间的差异。主要来源：观测误差（测量不准、空间和时间分辨率限制）；观测资料在用于模式初始场制作过程中的误差（质量控制、插值、同化等环节引入）；模式本身不能完全精确描述真实大气状态而引入的系统性偏差或内在随机性。**解析思路：*定义要清晰（“差异”），来源要分类（观测、处理过程、模式本身），覆盖主要方面即可。4.简要说明集合卡尔曼滤波（EnKF）在数据同化中的基本思想。*答案要点：EnKF将卡尔曼滤波的框架扩展到集合形式。它不仅利用观测修正单个模式状态，而是利用观测修正一组模式集合的状态和误差协方差。通过比较观测与集合成员的偏差，估计分析误差，并用此误差来更新集合成员，从而得到更精确的分析场和更可靠的不确定性估计。**解析思路：*核心是“集合形式”，关键在于“用观测修正集合”以及“估计误差并更新集合”，目的是“改进状态和不确定性”。5.列举并简述至少三种常用的数值天气预报评分指标。*答案要点：1.均方根误差（RMSE）：衡量预报与实况之间绝对误差的平均大小，对大误差更敏感。2.均方误差（MSE）：RMSE的平方，同样衡量误差大小。3.相对技巧评分（TS）或预报技巧评分：比较预报准确性与气候平均值（或persistence）准确性的差异，正值表示技巧。4.连续概率预报评分（CRPS）：综合考虑预报偏差和散度，尤其适用于概率预报，能较好地评估预报不确定性。**解析思路：*列举指标名称，并简要说明其衡量内容或特点。列出三种即可，CRPS虽然常用于概率评分，但也可用于评估确定性预报的误差和不确定性。三、论述题1.论述大气观测技术在提高气候预测能力方面的重要性，并分析当前观测系统面临的挑战。*答案要点：重要性：观测是气候预测的基石，为模式提供准确的初始条件和边界条件，是验证模式模拟结果、改进模式参数和参数化方案、评估预测技巧的基础。没有高质量的观测数据，气候预测的准确性和可靠性将大打折扣。高质量观测还能帮助识别气候信号、理解气候变率和变化机制。挑战：观测覆盖不均（尤其海洋、极地、高层大气）、观测精度和分辨率有限、观测系统老化与维护困难、观测数据同化技术的局限、观测资料获取成本高昂、如何融合多源异构观测数据等。**解析思路：*分两大部分：先系统阐述观测的“作用/重要性”（对初始条件、模式验证、技巧评估、理解气候等的贡献），再分析“当前面临的挑战”（覆盖、精度、技术、成本、融合等方面）。2.详细论述数据同化技术如何克服单纯使用数值模式进行长期预测的局限性。*答案要点：单纯使用数值模式积分，由于初始条件误差随时间指数增长（混沌效应）和模式本身存在系统性偏差，长期预报准确率会迅速下降，最终失去参考价值。数据同化通过将实时观测信息“注入”模式，可以有效：1.减小初始条件误差，提供更接近真实状态的初始场。2.修正模式系统性偏差和漂移，使模式状态更接近真实。3.产生“分析场”，作为后续短期预报的更优起点。4.更新模式误差统计信息，提高预报集合的不确定性描述能力。通过这些方式，数据同化显著延长了具有可用性（skillful）的气候预测或天气预报的时效。**解析思路：*先点明“单纯模式预报的局限”（误差累积、偏差），再详细说明“数据同化如何克服”（具体机制：修正初始误差、修正模式偏差、提供起点、更新误差统计），最后总结其核心效果（延长可用时效）。3.结合实例，论述集合预报在提高天气预报（特别是极端天气事件预报）可靠性方面的优势及其局限性。*答案要点：优势：1.提供概率预报：集合预报输出一组可能的预报结果，可以给出事件发生的概率（如某地气温超过30℃的概率为70%），比单一的确定性预报更全面地反映不确定性。2.评估和量化不确定性：通过集合成员的差异，可以定量估计预报的不确定性大小。这对风险评估至关重要。3.提高极端事件预报能力：对于极端天气（如强台风、寒潮、大暴雨），虽然单次预报可能不准，但集合成员中可能出现与实况相似或更极端的情况，通过集合平均或统计方法可以提高提前预警的可能性（例如，若多数集合成员预示强降水，则可高概率发布预警）。实例：集合预报在飓风路径和强度预报、强对流天气预警等方面已显示出其价值。局限性：1.集合成员间相关性可能过高：若扰动方法失效，集合成员可能过于相似，导致概率预报失真。2.集合数不足