2025年大学《大气科学》专业题库- 气象科学中的大气数据分析方法

2025年大学《大气科学》专业题库——气象科学中的大气数据分析方法考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪种数据通常具有空间相关性？A.某地每日最高气温B.不同经纬度位置的海平面气压C.某城市每小时交通流量D.某站点风速的风向频率2.在进行时间序列分析时，检测并剔除数据中的趋势成分，通常采用的方法是：A.移动平均法B.指数平滑法C.差分法D.相关分析法3.对于包含缺失值的大气数据集，以下哪种方法是常用的插补技术？A.线性回归插补B.多项式拟合插补C.最邻近插补D.以上都是4.若要分析两个气象要素（如气温和降水量）之间是否存在线性关系，最常用的统计量是：A.方差B.标准差C.相关系数D.回归系数5.在处理气象观测数据时，识别并剔除因仪器故障或极端天气事件导致的异常读数，属于：A.数据平滑B.数据变换C.数据质量控制D.数据降维6.使用地理信息系统（GIS）进行空间数据分析时，以下哪个概念是核心？A.时间序列模型B.集中趋势度量C.空间自相关D.线性回归分析7.大气科学研究中常用的再分析数据产品，其主要特点是：A.仅由地面站点观测数据构成B.仅由卫星遥感数据构成C.基于观测数据进行客观分析，填补数据空白D.通过数值天气预报模型直接模拟得到8.对一组气象要素的空间分布图进行可视化，目的是：A.计算其平均值B.分析其时间变化C.揭示其空间格局和分布特征D.建立其统计模型9.在进行统计假设检验时，假设检验的原假设（H₀）通常表示：A.现象存在显著差异B.样本来自的总体不存在系统性偏差C.观察到的差异仅由随机因素引起D.研究假设成立10.以下哪种方法不属于非参数统计方法？A.符号检验B.Mann-Kendall趋势检验C.线性回归分析D.Kolmogorov-Smirnov检验二、填空题（每空2分，共20分）1.大气数据的质量控制流程通常包括数据清洗、______和最终确认等步骤。2.描述数据集中各数据点偏离其平均值的平均程度，常用的统计量是______。3.时间序列分析中，ARIMA模型（p,d,q）中的参数p代表______项自回归，d代表差分阶数，q代表______项移动平均。4.在空间数据分析中，用来衡量一个区域内各数据点值相似程度的统计量是______。5.对原始数据进行对数变换（如log(x)）属于一种______，常用于处理数据偏态分布问题。6.某地近50年夏季平均气温呈现显著上升趋势，这种变化趋势的检测通常使用______检验。7.气象数据插值方法有多种，如反距离加权插值、克里金插值等，选择哪种方法取决于数据的______和空间分布特征。8.统计分析中，衡量两个变量线性相关强度和方向的标准量是______。9.从地面气象观测站获取的气压、温度、湿度等数据，属于______数据。10.在使用统计软件进行大气数据分析时，进行数据排序、筛选等基本操作通常利用______库（以Python为例）。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述大气数据质量控制中，“异常值”的识别常用方法有哪些？2.简述移动平均法在时间序列分析中的主要用途和局限性。3.简述在进行空间数据分析时，为何需要考虑数据的空间自相关性？四、计算题（共25分）1.（10分）现有某气象站连续5天的每日最高气温（℃）数据：30,32,31,33,34。请计算：a)该5天气温数据的平均值和标准差。b)若将气温数据统一转换为Z分数（Z=(X-mean)/std），请计算转换后的第一个数据点（30℃）的Z分数。2.（15分）假设某研究者收集了某地1960年至2010年（共51年）年平均降水量（mm）数据，并发现降水量存在明显的线性上升趋势。为分析这一趋势，研究者进行了线性回归分析，得到回归方程为：`降水量=800+5*年份`（其中年份以1960年为0年）。请解释：a)回归系数“5”的物理意义是什么？b)根据该回归方程，估计该地1970年（年份为10）和2020年（年份为60）的年平均降水量分别是多少？c)如果该研究者的显著性检验结果显示回归系数“5”通过p<0.05的显著性水平，请简要说明这代表什么科学含义。五、分析题（共30分）1.（15分）假设某研究分析了两个相邻气象站（A站和B站）连续10年的年平均风速数据，发现两站风速数据的相关系数高达0.92。请分析：a)该高相关系数可能说明了什么现象或问题？b)在没有其他信息的情况下，仅凭这个相关系数，能否判断两站的风速变化完全由同一个大尺度因素驱动？为什么？c)如果要进一步探究两站风速变化的关系及其驱动因素，除了相关系数，还可以考虑使用哪些数据分析方法或进行哪些补充分析？2.（15分）假设某研究者获取了某区域格点化的月平均气温数据（单位：℃），并绘制了该月气温的空间分布图。图中显示，气温值在区域中心较高，向四周逐渐降低，呈现出明显的中心冷、四周暖的空间格局。请分析：a)这种气温的空间分布格局可能反映了什么大尺度天气或气候特征（例如，气压场、海陆分布、地形等）？b)如果研究者想定量评估这种空间格局的强度或变化，可以考虑使用哪些空间统计量或分析方法？c)在进行这种空间格局分析时，需要注意哪些潜在的问题或假设条件？试卷答案一、选择题1.B2.C3.D4.C5.C6.C7.C8.C9.C10.C二、填空题1.校正/修正2.标准差3.自回归；移动平均4.空间自相关系数/Moran'sI5.数据变换6.Mann-Kendall7.质量与密度8.相关系数9.站点观测/地面观测10.Pandas三、简答题1.识别异常值常用方法包括：基于统计量法（如计算均值加减几倍标准差）、基于箱线图法（识别箱外点）、基于距离法（如DBSCAN算法）、基于密度法（如LOF算法）以及专家经验判断等。2.移动平均法主要用于时间序列平滑，滤除短期随机波动，揭示数据长期趋势。其局限性在于：平滑后的数据会丢失原始数据点信息；对于存在明显周期性或趋势性的数据，移动窗口的选择会影响平滑效果；它不能很好地处理数据序列两端的值。3.在进行空间数据分析时需要考虑数据的空间自相关性，因为：空间自相关描述了邻近位置的数据点倾向于相似或不相似的现象，这是许多地理和气象现象的基本特征（如地形影响、大气环流模式）；忽略空间自相关性可能导致错误的统计推断（如低估相关性或错误推断独立性）；许多空间统计模型（如地理加权回归、空间回归模型、空间时间模型）都基于空间自相关的假设，考虑其能更准确地建模和预测空间过程。四、计算题1.a)*平均值(mean)=(30+32+31+33+34)/5=160/5=32℃*总和平方和=30²+32²+31²+33²+34²=900+1024+961+1089+1156=5120*方差(variance)=(5120-160²/5)/(5-1)=(5120-5120/5)/4=(5120-1024)/4=4096/4=1024*标准差(std)=√1024=32℃*答案：平均值=32℃，标准差=32℃b)*Z分数=(X-mean)/std=(30-32)/32=-2/32=-0.0625*答案：Z分数=-0.06252.a)*回归系数“5”表示该地年平均降水量随年份（以1960年为0年）每增加一年，平均增加5毫米。*答案：该回归系数表示该地年平均降水量随年份变化的年变化率（斜率），即每年平均增加5毫米。b)*1970年对应的年份为10。降水量=800+5*10=800+50=850mm。*2020年对应的年份为60。降水量=800+5*60=800+300=1100mm。*答案：1970年估计降水量为850mm，2020年估计降水量为1100mm。c)*p<0.05的显著性水平意味着，如果研究假设（即降水量与年份之间存在线性关系）实际上是不成立的，那么观察到当前这样大或更大的回归系数（即线性趋势）的概率小于5%。换句话说，这表明回归系数“5”不太可能是偶然出现的，有一定的统计证据支持该地年平均降水量存在显著的线性上升趋势。*答案：这表示有95%的把握认为该地年平均降水量存在显著的线性上升趋势，即回归关系是统计显著的，不太可能是偶然发生的。五、分析题1.a)*高相关系数（0.92）表明两站年平均风速在数值上高度同步变化，即当一地风速偏高时，另一地也倾向于偏高，反之亦然。*答案：该高相关系数表明两站风速变化在时间上有很强的同步性或一致性。b)*不能完全判断。高相关只说明两者变化模式相似，但不排除以下可能：两站都受到同一个大尺度因素的影响，但影响路径或程度不同；两站存在局地因素导致风速变化相关；存在共同的系统性误差。需要结合地理位置、天气系统分析、可能的影响因子分析等进一步判断。*答案：不能。高相关仅说明变化模式相似，不能排除其他可能性的存在，需进一步分析驱动因素。c)*可以使用：计算偏相关系数（控制其他变量）、进行气象图分析（如合成分析）、分析主导波动模态（如经验正交函数EOF/PCA）、考虑地形影响分析等。*答案：可以使用偏相关系数、气象图合成分析、EOF/PCA分析、地形影响分析等方法。2.a)*中心冷、四周暖的气温空间格局通常反映了冷空气（如高压脊、冷锋后部）控制区域中心，而暖空气（如低压槽、暖锋前部）影响区域四周的天气形势。也可能与海陆分布有关（如内陆冷却快，沿海受海洋调节较暖）或地形有关（如山地阻挡，盆地对流不畅）。*答案：可能反映了区域中心受冷空气控制，四周受暖空气影响的天气系统；或与海陆分布、地形等因素有关，导致中心区域气温相对较低，四周相对较高。b)*可以使用：空间自相关系数（如Moran'sI）衡量整体空间格局的显著性、空间标准差衡量中心与四周的差异程度、局部指标（如Getis-OrdGi*）识别高值或低值聚集区域、