2026年AI天气预测系统研究试题

2026年AI天气预测系统研究试题一、单选题（共5题，每题2分，共10分）1.在中国北方地区，AI天气预测系统在冬季预测寒潮时，应优先考虑哪种气象数据的融合技术？（A）A.雷达数据与卫星云图数据融合B.气象站地面数据与海洋浮标数据融合C.气象雷达数据与数值天气预报模型输出数据融合D.地面气象站数据与无人机遥感数据融合2.以下哪种算法在AI天气预测系统中最适合用于短期（0-72小时）强降水事件的预测？（B）A.隐马尔可夫模型（HMM）B.深度强化学习（DRL）C.贝叶斯网络（BN）D.随机森林（RF）3.中国南方沿海地区在台风路径预测中，AI系统应重点考虑哪种地理因素的加权分析？（C）A.地形高程与植被覆盖度B.海水温度与海洋流场C.海陆风系统与科里奥利力影响D.沙尘暴活动与冷空气活跃度4.在AI天气预测系统中，用于评估预测准确性的指标“均方根误差（RMSE）”最适用于哪种场景？（A）A.温度与气压的绝对误差评估B.风向与风速的相对误差评估C.降水概率的离散度评估D.能见度与能级关系的非线性误差评估5.中国西北干旱区AI天气预测系统在预测沙尘暴时，应优先结合哪种数据源？（D）A.地面湿度传感器数据B.卫星红外云图数据C.气象雷达回波强度数据D.地面风力廓线与沙尘源区遥感数据二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.中国长江流域汛期洪水预测中，AI系统应融合以下哪些数据类型？（ABCD）A.站点降雨量数据B.水库水位与流量数据C.卫星蒸散发数据D.河流流量实时监测数据2.在中国东北地区冬季暴雪预测中，AI模型应重点考虑以下哪些气象因素的影响？（ACD）A.地面温度梯度B.沙尘暴活动频率C.冷暖气团交界带强度D.雷达雪粒回波特征3.中国西南山区滑坡与泥石流气象灾害预警中，AI系统应结合以下哪些指标？（ABC）A.24小时累积降雨量B.地形坡度与土壤湿度C.地震活动频次D.大气电离层扰动强度4.在中国南海台风强度预测中，AI模型应考虑以下哪些海洋环境因素？（ABD）A.海水热容量B.海表温度异常（如厄尔尼诺现象）C.大气臭氧浓度D.海洋混合层深度5.中国黄淮海地区干旱预测中，AI系统应结合以下哪些社会经济数据？（BC）A.地面沉降监测数据B.农业用水需求量C.水库调度计划D.风能发电量三、判断题（共5题，每题2分，共10分）1.在中国西北地区，AI天气预测系统在预测极端高温时，应优先考虑历史相似案例的迁移学习。（√）2.中国沿海地区台风路径预测中，AI模型需要实时更新全球海洋环流数据。（√）3.中国东北地区冬季寒潮预测中，地面温度数据比高空温度数据更重要。（×）4.中国西南山区滑坡预警中，AI系统应排除地形陡峭区域的常规降雨预测。（×）5.中国黄淮海地区汛期洪水预测中，AI模型可以完全依赖数值天气预报模型输出。（×）四、简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述中国北方地区冬季寒潮预测中，AI系统融合气象雷达数据与数值模型的典型方法。2.解释中国南方沿海地区台风强度预测中，AI模型如何利用海洋热容量的数据。3.说明中国西南山区滑坡预警中，AI系统如何结合地形坡度与降雨量数据进行综合评估。4.阐述中国黄淮海地区干旱预测中，AI模型如何利用水库调度计划进行辅助决策。五、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.结合中国地域特点，论述AI天气预测系统在极端天气事件（如暴雨、暴雪、台风）中的数据融合策略与优化方法。2.分析中国不同气候区（如干旱区、湿润区、高寒区）在AI天气预测系统设计中的差异化需求与技术难点。答案与解析一、单选题1.A-解析：中国北方冬季寒潮路径受地形阻挡显著，雷达数据可捕捉边界层气流变化，卫星云图数据可提供大尺度环流背景，二者融合能提高预测精度。2.B-解析：深度强化学习擅长处理时序预测中的非线性关系，适合捕捉强降水中的突发性特征。3.C-解析：海陆风系统影响台风登陆路径，科里奥利力决定转向规律，二者是沿海路径预测的关键。4.A-解析：温度与气压属连续变量，RMSE能有效衡量绝对误差。5.D-解析：沙尘暴源区与风力廓线结合可预测沙尘输送路径，遥感数据能覆盖广阔区域。二、多选题1.ABCD-解析：汛期洪水预测需综合考虑降雨、河流、蒸散发、水库等多源数据。2.ACD-解析：温度梯度决定降雪相态，冷暖气团交界带是暴雪触发机制，雷达回波特征可识别雪粒尺度。3.ABC-解析：降雨量是滑坡触发条件，坡度与土壤湿度反映地形稳定性，地震活动可加剧次生灾害。4.ABD-解析：海水热容量影响台风能量维持，厄尔尼诺改变海温分布，混合层深度影响海水与大气热量交换。5.BC-解析：农业用水与水库调度直接关联干旱影响，社会经济数据可修正气象预测。三、判断题1.√-解析：西北地区历史寒潮案例丰富，迁移学习可快速适应新事件。2.√-解析：台风强度受海洋热力环境决定，实时海洋数据是关键。3.×-解析：高空温度影响地面降温幅度，对寒潮预测同等重要。4.×-解析：陡峭区域更易触发滑坡，需强化降雨监测。5.×-解析：AI需结合数值模型与地面监测，单一依赖误差较大。四、简答题1.数据融合方法-雷达数据通过多普勒算法提取风场信息，数值模型提供大尺度背景场，二者通过卡尔曼滤波或粒子滤波融合，提高边界层预测精度。2.海洋热容量利用-AI模型通过热容量数据估算海水吸热效率，进而预测台风能量转换速率，结合红外温度监测修正强度变化趋势。3.综合评估方法-地形坡度数据与降雨量数据通过地理加权回归（GWR）结合，权重随坡度陡峭程度动态调整，高陡区降雨阈值自动降低。4.水库调度辅助决策-AI模型通过水库容量、入库流量预测，动态生成调度方案建议，平衡防洪与供水需求。五、论述题1.极端天气数据融合策略-干旱区需融合遥感蒸散发数据与气象站降水数据，湿润区应重点监测雷达回波演变，高寒区需结合冰川融化监测数据。优化方法包括：①多源数据时空对齐；②特征重要性排序筛选关键变量；③动态调整模型权重以适应灾害阶段。2.差异化需求与技术难点-干旱区需强化土壤湿