2026年天气预报技术竞赛试题附答案

2026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.新一代全球数值天气预报模式中，水平分辨率普遍提升至（）量级，其核心目的是更精确捕捉中小尺度天气系统。A.100公里B.50公里C.10公里D.1公里2.基于机器学习的降水概率预报模型中，以下哪项不是其输入特征的关键维度？A.常规探空资料的温压湿风垂直廓线B.静止卫星可见光通道1分钟高频云顶亮温C.模式输出的2米温度预报误差的历史统计值D.地面自动站过去24小时降水事件的空间自相关系数3.双偏振天气雷达在强对流天气监测中，通过（）参数可有效区分冰雹与大雨滴？A.反射率因子（Z）B.差分反射率（ZDR）C.径向速度（V）D.相关系数（ρHV）4.2025年发射的风云-4C卫星新增的干涉式大气垂直探测仪，其核心优势是（）？A.提升云顶高度反演精度B.实现大气温湿度廓线的高垂直分辨率（≤1公里）探测C.增强闪电定位能力D.延长中红外波段的观测时间窗口5.数据同化中，集合卡尔曼滤波（EnKF）相比三维变分（3DVar）的主要改进在于（）？A.能利用时间序列观测资料B.可动态估计背景误差协方差C.降低计算复杂度D.支持更多类型的观测资料融合6.评估强对流天气预报模型性能时，TS评分（威胁评分）的计算公式为（）？A.正确预报的事件数/（正确预报数+漏报数+空报数）B.（正确预报数+正确否定数）/总样本数C.正确预报数/（正确预报数+漏报数）D.正确预报数/（正确预报数+空报数）7.以下哪种观测资料对数值模式初始场中边界层湿度误差的修正最敏感？A.地基GPS/MET反演的大气可降水量（PWV）B.风廓线雷达的垂直风场C.微波辐射计的温湿度垂直廓线（0-3公里）D.卫星红外通道的海表温度8.人工智能在数值模式后处理中的典型应用不包括（）？A.修正模式系统性偏差（如晴雨预报空报率过高）B.提供模式未直接输出的衍生产品（如体感温度）C.替代模式动力框架实现完全数据驱动的预报D.融合多模式预报结果提供集合概率预报9.海洋-大气耦合模式中，海表温度（SST）的预报误差主要来源是（）？A.大气边界层参数化方案的不确定性B.海洋混合层深度的模拟偏差C.卫星SST观测的时间分辨率不足D.海冰覆盖范围的季节变化10.评估短临预报（0-2小时）产品时，以下哪项指标最能反映其对突发强降水的捕捉能力？A.24小时累积降水量的RMSE（均方根误差）B.10分钟间隔的逐分钟降水概率的Brier分数C.强降水（≥50mm/h）事件的命中率（POD）D.预报降水落区与实况的交并比（IoU）二、填空题（每空1分，共20分）1.目前业务化运行的全球数值模式中，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的IFS模式采用（）动力框架，其优势是能更好处理大气的斜压不稳定过程。2.地基微波辐射计通过测量（）波段的大气辐射亮温，反演得到0-10公里高度的温湿度垂直廓线。3.人工智能气象预报模型中，（）网络结构因能有效捕捉气象要素的时空依赖关系，被广泛应用于雷达回波外推任务。4.卫星资料同化中，（）技术通过将观测值转换为模式变量空间的等效值，解决了观测与模式变量的非线性映射问题。5.强对流天气的潜势预报中，（）指数综合考虑了大气不稳定能量和抬升条件，其阈值通常设定为2000-3000J/kg时预示强对流可能发生。6.风廓线雷达通过（）原理探测不同高度的水平风场，其数据对数值模式边界层风场的初始化具有关键作用。7.集合预报中，（）方法通过对初始场添加随机扰动（如流依赖扰动）提供多个成员，以表征初始条件的不确定性。8.气象大数据平台的核心技术包括分布式存储（如Hadoop）、（）（如Spark）和机器学习框架（如TensorFlow）。9.热带气旋路径预报中，（）效应（即双台风相互旋转）的准确模拟依赖于模式对涡旋相互作用的动力过程描述。10.天气雷达的（）分辨率决定了其对中小尺度天气系统的精细结构探测能力，目前业务雷达该参数通常为250-500米。11.数值模式中，（）参数化方案用于描述次网格尺度的湍流混合过程，其参数设置直接影响边界层温湿度廓线的模拟。12.基于机器学习的降水相态（雨/雪/冰粒）判别模型，关键输入特征包括温度垂直廓线、（）和地面露点温度。13.卫星云图的（）通道（波长10.3-11.3μm）对云顶温度敏感，常用于强对流云团的识别。14.数据同化中的（）检验用于判断观测资料是否包含有效信息，剔除受仪器故障或异常天气影响的坏数据。15.短临预报中的外推法（如TITAN算法）主要依赖（）的历史演变特征，通过光流法或交叉相关法预测其移动路径。16.海洋大气耦合模式中，（）通量（感热和潜热）的准确计算是实现海气相互作用正确模拟的关键。17.评估数值模式降水预报的可靠性时，（）图（ReliabilityDiagram）用于检验预报概率与实际发生频率的一致性。18.地基GNSS/MET技术通过测量（）的延迟，反演得到大气可降水量（PWV），其精度可达1-2mm。19.人工智能模型的可解释性研究中，（）方法（如SHAP值）用于量化各输入特征对预报结果的贡献程度。20.高影响天气（如寒潮、暴雨）的风险预警需要结合预报结果与（）数据（如人口分布、承灾体脆弱性），实现精准影响预报。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述数值天气预报模式中“参数化”的定义及其必要性。2.说明双偏振雷达相比传统单偏振雷达在降水估测中的优势，并列举3个关键偏振参数及其物理意义。3.对比分析传统统计预报方法与基于深度学习的气象预报方法在数据利用上的差异。4.阐述卫星资料同化中“亮温偏差订正”的原因及常用订正方法。5.说明集合预报在强对流天气预报中的应用价值，并列举2种集合扰动提供方法。四、计算题（每题10分，共20分）1.某区域24小时降水预报的验证结果如下：正确预报的降水事件数（A）=35，漏报数（B）=12，空报数（C）=8，正确否定数（D）=215。计算该预报的TS评分、POD（命中率）和FAR（空报率），并分别解释其含义。2.某机器学习模型对100个样本的逐小时降水强度（单位：mm/h）进行预报，预报值与实况值的绝对误差分别为：0.2,0.5,1.1,0.8,0.3（前5个样本），后续95个样本的绝对误差平均值为0.6。计算该模型的MAE（平均绝对误差）和RMSE（均方根误差）（保留2位小数）。五、综合分析题（20分）2026年6月15日，我国华东地区出现一次强对流天气过程，实况显示江苏南部、浙江北部出现短时强降水（最大小时雨强85mm）、雷暴大风（12级）和冰雹（直径20mm）。某省气象台采用“多源观测-数值模式-人工智能”融合的预报流程，其预报产品在24小时时效内对强对流落区的TS评分为0.45，1小时临近预报的TS评分为0.72，但存在3次空报（实际无强对流但预报有）和2次漏报（实际有强对流但未预报）。结合所学知识，分析：（1）该预报流程中，多源观测资料（至少列举4类）如何支撑强对流的监测与预报？（2）数值模式（如高分辨率区域模式）和人工智能模型（如雷达回波外推模型）在此次过程中的分工与优势？（3）空报和漏报可能的原因（至少3点）及改进建议。答案一、单项选择题1.C2.C3.D4.B5.B6.A7.C8.C9.B10.C二、填空题1.半拉格朗日半隐式2.22-30GHz（或微波）3.卷积循环（或ConvLSTM）4.辐射传输模式（RTM）5.CAPE（对流有效位能）6.多普勒7.随机扰动（或初始扰动）8.分布式计算9.藤原10.距离（或径向）11.边界层（或湍流）12.液态水含量（或垂直风切变）13.红外（或窗区）14.质量控制（或QC）15.雷达回波（或云团）16.海气热量（或感热潜热）17.可靠性18.信号（或电磁波）19.特征重要性20.社会经济三、简答题1.参数化是将模式无法直接解析的次网格尺度过程（如湍流、云微物理、辐射等）通过经验或理论公式转化为大尺度变量的函数。必要性：数值模式分辨率有限（如全球模式约10公里，区域模式1-3公里），无法直接计算所有中小尺度过程；通过参数化可将次网格过程对大尺度变量的影响近似表达，确保模式闭合。2.优势：双偏振雷达可同时发射水平、垂直偏振波，获取更多降水粒子的形状、相态、尺度信息，提高降水类型识别（如雨、雪、冰雹）和定量估测精度。关键参数：①ZDR（差分反射率）：水平与垂直偏振反射率的差值，反映粒子的形状（球形粒子ZDR≈0，扁椭球形雨滴ZDR>0，冰雹ZDR<0）；②ρHV（相关系数）：水平与垂直回波的相关程度，区分降水粒子（高ρHV）与非降水粒子（如地物杂波，低ρHV）；③KDP（差分传播相移率）：水平与垂直偏振波相移率的差值，反映粒子的尺度和浓度（对大雨滴和冰雹敏感）。3.传统统计预报：依赖线性或简单非线性模型（如多元回归），需人工选取有限特征（如关键层温压湿、前期天气形势），对高维、非线性、非平稳气象数据的利用能力有限；深度学习方法：通过神经网络自动提取高维特征（如雷达回波的时空模式、卫星云图的纹理特征），可处理多源异构数据（如融合雷达、卫星、模式输出），捕捉复杂非线性关系（如不同尺度系统的相互作用），但对数据质量和数量要求更高。4.原因：卫星观测的亮温与模式模拟的亮温存在系统偏差，源于仪器误差、辐射传输模式误差（如大气成分参数化误差）、地表发射率模拟偏差等；若不订正，同化后会引入虚假分析增量，影响模式初始场质量。常用方法：①统计订正：利用历史观测与模式模拟的亮温差值建立偏差订正模型（如线性回归、神经网络）；②物理订正：通过改进辐射传输模式参数（如大气吸收系数、云液态水路径）减小偏差；③变分偏差订正：将偏差作为未知量与模式变量同步同化求解。5.应用价值：集合预报通过多个扰动成员反映预报不确定性，可提供强对流发生的概率信息（如≥20mm/h降水概率），弥补确定性预报“有/无”的局限性；通过分析成员间的差异，识别关键敏感区域（如不稳定能量大值区），辅助预报员判断强对流发展趋势。扰动方法：①流依赖初始扰动（如ECMWF的SKEB方法）：基于奇异向量或bred向量提供与天气系统相关的扰动；②物理过程扰动（如perturbedphysics）：对模式参数化方案（如云微物理、边界层）的参数进行随机扰动，表征次网格过程的不确定性。四、计算题1.TS=A/(A+B+C)=35/(35+12+8)=35/55≈0.636（含义：正确预报的降水事件占所有预报和实况中降水事件的比例，反映预报的准确性）；POD=A/(A+B)=35/(35+12)=35/47≈0.745（含义：实况降水事件中被正确预报的比例，反映预报的漏报情况）；FAR=C/(A+C)=8/(35+8)=8/43≈0.186（含义：预报降水事件中实际未发生的比例，反映预报的空报情况）。2.MAE=(0.2+0.5+1.1+0.8+0.3+95×0.6)/100=(2.9+57)/100=59.9/100=0.599≈0.60mm/h；RMSE需先计算各样本误差平方和：前5个样本误差平方和=0.2²+0.5²+1.1²+0.8²+0.3²=0.04+0.25+1.21+0.64+0.09=2.23；后95个样本误差平方和=95×(0.6²)=95×0.36=34.2；总平方和=2.23+34.2=36.43；RMSE=√(36.43/100)=√0.3643≈0.60mm/h（注：若后95个样本误差为平均值0.6，假设误差平方的平均值为0.6²=0.36，则计算正确）。五、综合分析题（1）多源观测资料支撑：①地基天气雷达（如双偏振雷达）：提供0-200公里范围内的降水回波强度、径向速度、偏振参数，监测强对流云团的发展（如V型缺口、中气旋）；②静止卫星（风云-4C）：高频（1分钟）红外/可见光云图，追踪云顶亮温骤降（≥10℃/10分钟）等强对流特征；③探空站：提供0-30公里垂直廓线（温压湿风），计算CAPE（≥3000J/kg）、垂直风切变（≥20m/s）等不稳定参数；④地面自动站：高密度（5公里间隔）的小时降水、温度、气压、风速观测，捕捉中尺度辐合线（如露点锋）的移动；⑤风廓线雷达：0-10公里垂直风场，监测低空急流（≥15m/s）和风向切变，为强对流触发提供动力条件。（2）分工与优势：数值模式（如WRF-ARW高分辨率区域模式，1公里网格）：通过动力框架和参数化方案（如Thompson云微物理、YSU边界层）模