(2025年)天气预报技术竞赛试题附答案

(2025年)天气预报技术竞赛试题附答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.2025年新型数值预报模式中，基于AI的快速更新循环系统（RUC-AI）主要优化了以下哪项流程？A.初始场提供的时间分辨率B.边界条件的全球模式嵌套精度C.微物理过程参数化的计算效率D.中尺度对流系统的动力框架设计答案：A（RUC-AI通过AI插值与实时观测融合，将初始场更新间隔从1小时缩短至15分钟）2.风云-4D静止气象卫星新增的快速成像仪可实现区域扫描频率1分钟/次，其核心应用目标是？A.提高台风路径预报的72小时准确率B.优化全球海洋表面温度反演精度C.增强短时强对流天气的监测预警能力D.改进极区大气温度廓线的垂直分辨率答案：C（1分钟高频扫描可捕捉雷暴云顶亮温骤降、云砧扩张等分钟级演变特征）3.以下哪项不属于2025年业务化应用的集合预报系统关键技术？A.多物理过程扰动（MPP）提供初始扰动B.基于量子计算的集合成员并行积分C.概率匹配均值（PMM）后处理技术D.对流允许分辨率（4km以下）的集合模拟答案：B（量子计算尚未实现业务化集合积分，当前仍以超级计算机并行计算为主）4.双偏振天气雷达在2025年强降水预报中的核心优势是？A.提高降水强度的定量估测（QPE）精度B.延长暴雨过程的提前预警时间C.区分层状云与对流云降水类型D.反演大气垂直风廓线的连续变化答案：A（差分反射率ZDR、相关系数ρHV等参数可更准确识别降水粒子相态，修正QPE中的衰减误差）5.全球导航卫星系统掩星（GNSS-RO）资料同化在2025年取得突破，主要解决了以下哪类问题？A.海洋上空常规观测资料稀疏的问题B.对流层顶高度的精确反演问题C.平流层温度廓线的长期趋势监测问题D.边界层湿度垂直结构的高分辨率描述问题答案：A（GNSS-RO资料全球均匀分布，尤其填补了海洋、沙漠等地区的观测空白，改善数值模式初始场）6.2025年业务化运行的AI数值预报模式“天枢-3.0”采用的主要训练数据不包括？A.历史再分析资料（如ERA5）B.实时地面自动站观测数据C.高分辨率模式输出的预报场D.卫星云图的可见光通道原始计数答案：D（AI模式训练通常使用预处理后的物理量，如温度、湿度、风场，而非原始卫星计数）7.以下哪项指标最能反映数值预报模式对中小尺度系统的分辨率能力？A.模式顶层气压（如1hPa）B.水平格距（如2.5km）C.垂直分层数（如80层）D.时间步长（如30秒）答案：B（水平格距直接决定模式可分辨的最小天气系统尺度，2.5km格距可部分解析对流单体）8.2025年某区域出现极端高温事件，数值预报模式漏报的主要原因最可能是？A.边界层参数化方案未考虑城市热岛效应B.辐射传输方案未更新CO₂浓度基准值C.云微物理方案对卷云的光学厚度估计不足D.地形高度场分辨率低于实际地表起伏答案：A（城市热岛效应在极端高温中贡献显著，传统模式若未针对性优化边界层方案易漏报）9.集合预报的“离散度-误差”关系分析中，若离散度显著小于预报误差，说明？A.集合成员的扰动幅度不足B.模式系统误差较大C.初始场误差估计偏小D.后处理技术需要改进答案：A（离散度反映集合成员间的差异，若小于实际误差，表明扰动提供方法未能覆盖真实不确定性范围）10.2025年投入使用的微波湿度计（MWHS-3）新增的183GHz通道主要用于反演？A.对流层顶的臭氧浓度B.边界层的水汽垂直分布C.中高层大气的湿度廓线D.洋面的盐度分布答案：C（183GHz是水汽的强吸收频率，可穿透云体反演中高层（5-12km）的湿度垂直结构）二、填空题（每空1分，共20分）1.2025年业务化运行的中国新一代全球数值预报模式“天衡-2.0”水平分辨率为______，垂直分层______层，可解析______公里尺度的天气系统。（答案：12.5km；137；10-20）2.风云-4C卫星的干涉式大气垂直探测仪（GIIRS）可提供______个红外通道，垂直分辨率达到______公里，主要用于反演______廓线。（答案：1700+；1-2；温度、湿度）3.集合预报中常用的离散度指标是______，其计算方法为______。（答案：集合标准差；所有成员同一时刻同一变量的标准差）4.AI数值预报模式的损失函数通常采用______（如MAE或MSE），但在强对流预报中可能引入______损失以增强对极端事件的敏感性。（答案：均方误差MSE；分位数）5.双偏振雷达的差分传播相位（ΦDP）主要用于估计______，其时间积分可得到______。（答案：降水粒子的形状对称性；路径积分衰减（PIDP））6.GNSS-RO资料反演的关键观测量是______，通过______原理可得到大气折射率廓线，进而反演______。（答案：弯曲角；几何光学近似；温度、湿度、气压）三、简答题（每题8分，共40分）1.简述2025年AI数值预报模式与传统物理模式的主要差异。答案：①驱动机制：AI模式基于数据驱动的统计关系，传统模式基于物理方程组；②计算效率：AI模式通过神经网络前向传播实现秒级预报，传统模式需求解偏微分方程，计算耗时；③可解释性：AI模式的“黑箱”特性导致物理机制不透明，传统模式各过程可追溯；④适应性：AI模式依赖训练数据覆盖范围，对未见过的极端事件泛化能力弱；传统模式通过物理约束具备一定外推能力；⑤分辨率：AI模式可直接输出高分辨率（如1km）预报，传统模式受计算资源限制分辨率提升缓慢。2.说明资料同化中集合卡尔曼滤波（EnKF）与三维变分（3DVar）的核心区别。答案：①时间维度：EnKF利用集合成员的时间演变提供动态的误差协方差，3DVar仅使用静态气候学协方差；②扰动处理：EnKF通过集合样本同时估计分析误差和预报误差，3DVar需预设背景误差协方差矩阵；③计算量：EnKF需运行多个集合成员，计算成本高于3DVar；④适用性：EnKF更适合非线性、非高斯误差分布的同化系统（如中尺度模式），3DVar在全球模式中仍广泛应用；⑤时效性：3DVar因计算效率高，更适用于业务化快速更新循环（RUC），EnKF需优化并行计算以满足时效要求。3.双偏振雷达相比传统单偏振雷达，在强对流天气监测中有哪些优势？答案：①粒子相态识别：通过ZDR（差分反射率）区分雨滴（扁圆）、冰雹（不规则）、冰晶（针状）等，传统雷达仅能判断反射率强度；②衰减订正：利用ΦDP（差分传播相位）计算路径积分衰减（PIDP），修正强降水区的雷达回波衰减误差，传统雷达无法有效订正；③降水类型分类：结合ρHV（相关系数）识别混合相降水（如冰雹-雨共存）、干雪、湿雪等，传统雷达仅能区分降水与非降水；④微物理参数反演：可反演雨滴谱宽度、冰雹直径等，为强对流潜势评估提供更详细的微物理信息。4.简述2025年卫星资料同化面临的主要挑战及应对措施。答案：挑战：①多源卫星资料的异质性（如不同轨道、波长、分辨率）导致同化系统兼容性差；②云区和降水区卫星资料的非线性辐射传输误差难以精确建模；③高频次卫星数据（如1分钟扫描）对同化系统的实时处理能力提出更高要求；④新型载荷（如微波测风雷达）的观测算子（ForwardModel）尚未成熟，误差统计信息不足。应对措施：①开发统一的卫星资料预处理平台，标准化辐射率、亮温等观测量；②引入机器学习方法优化云检测和辐射传输模拟，降低云污染误差；③采用增量分析更新（IAU）或快速循环同化技术，匹配高频卫星数据的时间分辨率；④利用历史观测与模式模拟的对比试验，建立新型载荷的误差协方差统计模型。5.说明集合预报在极端天气概率预报中的应用价值。答案：①不确定性量化：通过集合成员的离散度反映极端事件发生的概率分布，弥补确定性预报“有/无”的局限性；②关键因子识别：分析集合成员中触发极端事件的共性条件（如CAPE≥3000J/kg、0-6km垂直风切变≥20m/s），提炼预报指标；③概率产品提供：通过集合统计（如超过阈值的成员比例）制作极端天气概率图（如暴雨≥50mm的概率），为防灾决策提供量化依据；④模式性能评估：对比集合预报的概率技巧评分（如BSS）与实际发生频率，检验模式对极端事件的预报能力，指导模式改进。四、计算题（每题10分，共20分）1.某探空站08时（北京时）观测数据如下：地面气压1000hPa，温度28℃，露点22℃；850hPa气压850hPa，温度18℃，露点12℃；700hPa气压700hPa，温度8℃，露点-2℃；500hPa气压500hPa，温度-12℃，露点-20℃。假设气块从地面绝热上升，计算该气块的对流有效位能（CAPE）。（已知：干绝热递减率Γd=9.8℃/km，湿绝热递减率Γm取平均6℃/km；气压高度公式：Z≈(P0-P)/100×8（P0=1000hPa，单位：米））答案：步骤1：计算各层高度地面Z0=0m；850hPaZ1=(1000-850)/100×8=1200m；700hPaZ2=(1000-700)/100×8=2400m；500hPaZ3=(1000-500)/100×8=4000m步骤2：确定抬升凝结高度（LCL）地面温度T0=28℃，露点Td0=22℃，LCL高度计算公式：Z_LCL=125×(T0-Td0)=125×6=750m（对应气压约1000-750/8×100=906.25hPa）步骤3：计算气块在各高度的温度-地面到LCL（0-750m）：干绝热上升，温度递减率Γd=9.8℃/km750m处气块温度T_LCL=T0-Γd×0.75=28-9.8×0.75=20.65℃（环境温度需插值：750m介于地面（0m,28℃）和850hPa（1200m,18℃）之间，环境温度T_env_LCL=28-(28-18)/(1200-0)×750=28-6.25=21.75℃）-LCL以上（750m至自由对流高度LFC）：湿绝热上升，Γm=6℃/km假设LFC在850hPa（1200m），气块温度T_1200=T_LCL-Γm×(1200-750)/1000=20.65-6×0.45=17.95℃（环境温度18℃，气块温度略低于环境，未达LFC）700hPa（2400m）：气块温度T_2400=17.95-6×(2400-1200)/1000=17.95-7.2=10.75℃（环境温度8℃，气块温度＞环境温度，进入正面积区）500hPa（4000m）：气块温度T_4000=10.75-6×(4000-2400)/1000=10.75-9.6=1.15℃（环境温度-12℃，气块温度仍＞环境温度）步骤4：计算CAPE（积分正面积）正面积从700hPa（2400m）开始，到500hPa（4000m）结束，高度差ΔZ=1600m各层气块与环境温度差：700hPa：10.75-8=2.75℃500hPa：1.15-(-12)=13.15℃平均温差=(2.75+13.15)/2=7.95℃CAPE≈g×∫(T_v气块-T_v环境)/T_v环境dZ（近似取T_v≈T，g=9.8m/s²）CAPE≈9.8×(7.95/288)×1600≈9.8×0.0276×1600≈431J/kg（注：实际计算需更精确的虚温订正和分层积分，此处为简化估算）2.某地区72小时降水预报中，集合预报系统输出20个成员，其中12个成员预报“暴雨（≥50mm）”，实际观测暴雨发生。计算该预报的Brier技巧评分（BSS），并说明其意义（假设气候概率P_clim=0.1）。答案：Brier评分（BS）计算公式：BS=1/N×Σ(pi-oi)²，其中pi为第i个样本的预报概率（集合中暴雨成员比例=12/20=0.6），oi为实际发生情况（发生为1，未发生为0），N=1（单一样本）BS=(0.6-1)²=0.16气候参考Brier评分（BS_ref）=P_clim×(1-P_clim)=0.1×0.9=0.09Brier技巧评分（BSS）=1-BS/BS_ref=1-0.16/0.09≈-0.78意义：BSS＜0表明集合预报的技巧低于气候概率预报，说明该次暴雨预报的概率估计（0.6）与实际发生（1）的偏差较大，系统对暴雨事件的概率预报能力不足，可能因集合扰动未充分覆盖暴雨发生的关键条件。五、综合分析题（20分）2025年7月15日，华东地区出现大范围短时强降水（小时雨强＞80mm），结合以下多源资料，分析其成因并提出预报关键点：-风云-4D卫星：14时（北京时）云顶亮温（TBB）-80℃，云砧向东北方向扩展，14:30-15:00TBB骤降至-85℃；-双偏振雷达：14时0.5°仰角反射率≥65dBZ，ZDR=1.8dB（0.5°）、0.8dB（3.5°），ρHV=0.95（0.5°）、0.88（3.5°）；-探空资料：地面CAPE=3500J/kg，0-6km垂直风切变=22m/s，抬升指数（LI）=-5℃；-AI模式“天枢-3.0”14时更新预报：15-17时沿长江三角洲有3个β中尺度对流系统（