2025年天气预报竞赛试题试题答案

2025年天气预报竞赛试题试题答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.2025年3月，某气象站观测到500hPa高度层温度平流为-3×10⁻⁵℃·s⁻¹，涡度平流为+1×10⁻¹⁰s⁻²，根据位势倾向方程，该区域500hPa高度变化主要受（）主导。A.温度平流随高度的变化B.涡度平流C.非绝热加热D.地转偏差答案：B。位势倾向方程中，涡度平流项（正涡度平流）会导致高度降低，温度平流项（冷平流）会导致高度降低，但题目中涡度平流为正（对应正涡度平流），温度平流为负（冷平流，温度平流项为负，即冷平流随高度增加会导致高度降低）。需比较两项量级：涡度平流项系数为-f₀/σ（σ≈2×10⁻⁶hPa⁻¹·m²·s²），f₀≈1×10⁻⁴s⁻¹，故涡度平流项量级约为-1×10⁻¹⁰×1×10⁻⁴/2×10⁻⁶≈-5×10⁻⁹m·s⁻¹；温度平流项系数为R/(f₀σ)（R≈287J·kg⁻¹·K⁻¹），温度平流为-3×10⁻⁵℃·s⁻¹，量级约为287×(-3×10⁻⁵)/(1×10⁻⁴×2×10⁻⁶)≈-4.3×10⁻⁶m·s⁻¹。涡度平流项量级更小，主导项应为涡度平流（B选项）。2.2025年5月，某地区探空资料显示：850hPa温度20℃，露点18℃；700hPa温度8℃，露点-2℃；500hPa温度-12℃，露点-25℃。该层结最可能对应（）天气。A.大范围稳定性降水B.强对流雷暴C.平流雾D.锋面气旋答案：B。850hPa接近饱和（露点差2℃），700hPa露点差10℃（较干），500hPa露点差13℃（更干），说明中低层存在明显湿度梯度，低层暖湿、中层干冷，易形成上干下湿的不稳定层结（CAPE值高），利于强对流发展（B选项）。3.2025年新一代静止气象卫星“风云-4C”的高频扫描模式可提供间隔2分钟的可见光云图，其主要优势在于（）。A.提高台风路径预报精度B.捕捉中尺度对流系统演变细节C.反演大气垂直湿度廓线D.监测地表温度日变化答案：B。高频扫描（2分钟间隔）主要用于追踪快速变化的中尺度天气系统（如雷暴、飑线）的发展演变，弥补常规10分钟扫描的时间分辨率不足（B选项）。二、多项选择题（每题3分，共15分，少选得1分，错选不得分）4.2025年夏季，某沿海城市发布暴雨红色预警，其触发条件可能包括（）。A.3小时累计降水量≥100mmB.6小时累计降水量≥250mmC.小时雨强≥50mm且可能持续D.雷达估测未来2小时降水量≥100mm答案：ACD。根据中国气象局2025年修订的暴雨预警标准，红色预警触发条件为3小时降水量≥100mm（A正确），或小时雨强≥50mm且持续（C正确），或雷达/数值预报预测未来2小时≥100mm（D正确）。6小时≥250mm为特大暴雨，但非红色预警直接触发条件（B错误）。5.影响2025年数值天气预报模式初始化质量的关键因素包括（）。A.地面自动站观测资料同化B.卫星微波资料的云区穿透能力C.模式水平分辨率（如1kmvs3km）D.海洋浮标资料的时间同步性答案：ABD。初始化质量取决于观测资料的数量、质量及同化效果（A、D正确）；卫星微波资料若能穿透云区（如使用118GHz氧通道），可获取云内温度信息，改善初始场（B正确）；模式分辨率属于积分阶段参数，不直接影响初始化（C错误）。三、填空题（每空2分，共20分）6.2025年某强对流天气过程中，探空资料计算得CAPE=2500J·kg⁻¹，CIN=50J·kg⁻¹，0-6km垂直风切变=20m·s⁻¹，根据经验判据，该系统最可能伴随________（灾害性天气）。答案：龙卷或超级单体雷暴（CAPE>2000J·kg⁻¹、CIN<100J·kg⁻¹、0-6km风切变>12.5m·s⁻¹为超级单体/龙卷有利条件）。7.2025年冬季，某地区500hPa环流呈“两槽一脊”型，东亚大槽位于120°E附近，强度偏强，地面蒙古冷高压中心气压1080hPa，该形势下我国中东部易出现________（天气现象）。答案：寒潮（东亚大槽偏强、冷高压强盛，引导强冷空气南下，导致剧烈降温）。8.2025年台风“海燕”（超强台风级）在南海北部快速增强，其关键条件包括________（至少答2点）。答案：海表温度≥28℃（提供潜热）、高空辐散流场（利于抽吸）、垂直风切变<10m·s⁻¹（减少结构破坏）。四、综合分析题（共45分）9.（15分）2025年6月20日08时（北京时），某气象站观测到以下数据：-地面：气压998hPa，温度28℃，相对湿度90%，风向东南，风速8m·s⁻¹；-850hPa：温度22℃，露点18℃，风向南，风速12m·s⁻¹；-700hPa：温度12℃，露点-2℃，风向西南，风速15m·s⁻¹；-500hPa：温度-8℃，露点-20℃，风向偏西，风速20m·s⁻¹；-T-lnP图显示：LCL（抬升凝结高度）=800hPa，自由对流高度（LFC）=700hPa，平衡高度（EL）=300hPa，CAPE=3000J·kg⁻¹，0-3km垂直风切变=10m·s⁻¹，0-6km垂直风切变=18m·s⁻¹。（1）分析该层结的不稳定类型及能量特征；（5分）（2）预测未来12小时可能出现的天气现象及依据；（5分）（3）指出需重点监测的气象要素（至少3项）。（5分）答案：（1）不稳定类型：上干下湿的对流性不稳定（500hPa露点-20℃，700hPa露点-2℃，850hPa露点18℃，低层暖湿、中层干冷）；能量特征：CAPE=3000J·kg⁻¹（强对流有效位能），CIN未明确但LFC=700hPa（抬升易触发对流），0-6km风切变18m·s⁻¹（中等偏强，利于组织化对流）。（2）未来12小时可能出现短时强降水、雷暴大风，甚至龙卷：依据包括①低层高湿（地面相对湿度90%，850hPa露点18℃）提供充足水汽；②CAPE>2000J·kg⁻¹（强不稳定能量）；③0-6km风切变18m·s⁻¹（支持超级单体发展）；④LFC较低（700hPa），对流易触发。（3）需重点监测：①雷达回波（强度、形态，如钩状回波预示龙卷）；②地面自动站的气压、温度骤变（飑线过境特征）；③闪电定位数据（频次、密度，反映对流强度）；④风廓线雷达的垂直风切变（判断对流组织性）。10.（30分）2025年11月，受拉尼娜事件持续影响，西北太平洋副热带高压位置偏南、强度偏强，东亚大槽活跃。以下为11月10日08时（UTC）500hPa高度场（单位：gpm）、850hPa风场（单位：m·s⁻¹）及海表温度（SST，单位：℃）叠加图关键信息：-500hPa：东亚大槽位于130°E，槽底达25°N，槽后冷平流强；副高脊线位于18°N，588线西伸至110°E；-850hPa：南海北部存在西南风急流（风速16m·s⁻¹），华南沿海偏北风8m·s⁻¹；-SST：南海北部28℃，东海22℃，黄渤海18℃。（1）分析华南地区未来48小时的天气形势演变；（10分）（2）预测广东中南部可能出现的天气现象及成因；（10分）（3）说明数值预报模式（如ECMWF-HRES）在此次预报中需重点考虑的物理过程。（10分）答案：（1）天气形势演变：①东亚大槽东移加深（槽后冷平流强，引导冷空气南下）；②副高偏南西伸（阻挡冷空气南压，形成华南准静止锋）；③南海西南急流持续（输送暖湿气流）；④48小时内，冷空气与暖湿气流在华南交汇，形成锋面抬升，触发降水。（2）广东中南部可能出现持续降雨，局地暴雨：成因包括①冷空气南下（850hPa偏北风）与南海暖湿气流（西南急流）交汇，形成锋面抬升；②SST南海北部28℃（提供充足水汽，850hPa急流输送至华南）；③500hPa槽前正涡度平流（动力抬升）；④副高偏南（维持水汽通道），降水持续时间长。（3）数值预报需重点考虑的物理过程：①边界层参数化（冷空气南下的边界层湍流混合，影响锋面位置）；②微物理方案（暖云降水与冷云降水的转换，华南11月可能混合相态）；③积云对流参数化（中尺度对流系统的触发与发展，西南急流与冷空气交汇易生对流）；④海气相互作用（南海SST高，需准确计算感热、潜热通量，影响低层湿度）；⑤辐射过程（云层对长波辐射的吸收，影响大气稳定度）。五、论述题（共30分）11.2025年，人工智能（AI）技术在天气预报中的应用已从“辅助”转向“核心”。结合当前气象科技发展，论述AI在数值预报、灾害性天气预警、气候预测中的具体应用及面临的挑战。答案：AI在数值预报中的应用：①数据同化：利用深度学习优化观测资料（如卫星辐射率、雷达回波）的非线性同化，提高初始场精度（如Google的GraphCast模式通过图神经网络直接预测全球气象场）；②模式参数化：替代传统次网格过程参数化方案（如云微物理、边界层湍流），通过机器学习拟合高分辨率模式输出与次网格变量的关系，减少参数化误差（如NCAR的AI参数化模块）；③快速预报：基于历史数据训练的AI模式（如华为Pangu-Weather）可在秒级提供10天预报，弥补传统模式计算耗时的不足。AI在灾害性天气预警中的应用：①强对流识别：通过卷积神经网络（CNN）分析雷达回波、卫星云图，自动识别雷暴单体、飑线等，提前30分钟预警（如美国NCAR的DeepThunder系统）；②台风路径订正：利用循环神经网络（RNN）融合多源数据（模式预报、海温、大气环流），修正台风路径误差（中国气象局2025年业务化的AI台风预报系统误差降低20%）；③暴雨内涝预测：结合地面观测、地形数据与AI模型，预测城市内涝风险（如深圳“AI+暴雨内涝”系统可提前2小时定位积水点）。AI在气候预测中的应用：①大尺度环流预测：训练AI模型学习ENSO、PDO等气候系统的非线性演变规律，提高季节-年际预测技巧（如NOAA的AI-ENSO预测模型相关系数达0.85）；②极端事件归因：通过因果推断模型量化人类活动与极端高温、干旱的关联（如2025年IPCC报告采用AI方法分析2024年欧洲热浪的人为影响占比）；③气候模式加速：利用AI压缩气候模式的复杂过程，将百年尺度模拟时间从数月缩短至数天（如欧盟的HECLATE计划）。面临的挑战：①可解释性