2025年大学《气象技术与工程》专业题库——气象数据挖掘与大数据分析技术.docxVIP

2025年大学《气象技术与工程》专业题库——气象数据挖掘与大数据分析技术

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的代表字母填在题后的括号内）

1.在处理气象观测数据中的缺失值时，以下哪种方法通常不会改变数据集的原始分布特性？（）

A.插值法（如线性插值、样条插值）

B.使用数据集的平均值或中位数填充

C.运用基于模型的方法（如KNN）进行预测填充

D.删除含有缺失值的记录

2.对于分析不同气象要素之间的相关性，以下哪种统计方法最为常用？（）

A.聚类分析

B.主成分分析（PCA）

C.皮尔逊相关系数

D.因子分析

3.在构建气象分类模型（如识别强降水天气）时，如果关心的是避免漏报（即真实有强降水但模型未识别），那么哪个评估指标最为关键？（）

A.准确率（Accuracy）

B.召回率（Recall）

C.精确率（Precision）

D.F1分数

4.下列哪种算法通常适用于处理具有明确顺序特征的时间序列气象数据预测？（）

A.K近邻（KNN）

B.决策树

C.ARIMA模型

D.线性回归

5.Hadoop生态系统中的HDFS主要用于什么？（）

A.运行MapReduce程序

B.存储大规模数据集

C.执行SQL查询

D.提供实时数据分析

6.下列哪个库是Python中用于数据分析和处理的常用库？（）

A.TensorFlow

B.Scikit-learn

C.Matplotlib

D.PyTorch

7.对气象数据进行特征选择的主要目的是什么？（）

A.提高模型的可解释性

B.减少数据量，去除冗余和不相关特征，提高模型性能和泛化能力

C.增加数据的维度

D.使数据符合特定的分布要求

8.在进行气象大数据处理时，MapReduce模型中的“Map”阶段主要做什么？（）

A.对数据进行排序和合并

B.对输入数据进行初步处理，生成键值对

C.对最终结果进行汇总

D.选择最优的算法模型

9.将气象模式输出的多维度、高时效性的网格数据进行聚类分析，其主要目的是什么？（）

A.预测未来天气变化

B.发现具有相似动态特征或模态的天气系统

C.提高模式预报精度

D.生成气候图

10.在使用机器学习模型进行气象要素预测后，对模型性能进行交叉验证的主要目的是什么？（）

A.获得模型在训练数据上的最优参数

B.评估模型在未见过数据上的泛化能力，减少过拟合风险

C.对模型进行特征工程

D.选择最优的交叉验证方法

二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填写在横线上）

1.气象数据挖掘过程中，数据预处理通常包括数据清洗、______、数据集成和数据变换等步骤。

2.在K-means聚类算法中，聚类中心是通过迭代更新所有簇中数据点的______来确定的。

3.评估分类模型性能时，精确率和召回率之间存在______关系。

4.大数据通常具有4个V特征，除了Volume（海量性）、Velocity（高速性）和Variety（多样性），还有______。

5.Hive是Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具，它允许用户使用类SQL的语言______来查询存储在HDFS上的数据。

6.对于时间序列气象数据，如果其自相关性随着滞后时间的增加而迅速衰减，则可能认为该序列具有______。

7.在特征选择方法中，过滤法是不依赖于具体机器学习模型的特征选择方法，例如使用______来衡量特征与目标变量的相关程度。

8.SparkSQL提供了对结构化数据的支持，可以方便地使用______语言进行数据查询和分析。

9.利用数据挖掘技术分析历史气象数据，识别极端天气事件的模式和诱因，属于气象数据挖掘的______应用范畴。

10.在分布式计算框架（如Spark）中，为了提高数据处理的并行效率和容错性，通常会采用______的方式来组织和管理数据。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述气象数据缺失值处理中，删除记录方法和插值法（如均值插值）的主要区别。

2.解释什么是“过拟合”现象，并简要说明在气象数据挖掘中防止过拟合的常用方法之一。

3.描述大数据技术在