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文檔簡介

分析處理氣象數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)目標(包含學(xué)科核心素養(yǎng))1.理解氣象數(shù)據(jù)的價值,能識別不同分析方法(對比、平均、結(jié)構(gòu))2.掌握對比分析、平均分析、結(jié)構(gòu)分析法的操作邏輯,并能通過電3.利用物聯(lián)網(wǎng)平臺導(dǎo)出氣象數(shù)據(jù),綜合運用分析方法提煉有效信4.分析氣象數(shù)據(jù)對政策制定(如防汁、用水據(jù)驅(qū)動的社會決策。問題類型學(xué)生問題1.如何選擇對比分析法、平均分析法或結(jié)構(gòu)分析法?不同方法的應(yīng)用場景有什么區(qū)別?2.繪制柱狀圖和餅圖時,如何避免數(shù)據(jù)誤差導(dǎo)致圖表誤導(dǎo)分析結(jié)果?3.人工智能天氣預(yù)報的“10千米級時代”具體指什么?對日常生活有什么實際影響?學(xué)科問題1.對比分析法與結(jié)構(gòu)分析法在氣象數(shù)據(jù)分析中的核心差異是什2.為什么說電子表格軟件和編程工具能提升數(shù)據(jù)分析效率?結(jié)合實踐任務(wù)說明。3.人工智能天氣預(yù)報模型中“數(shù)據(jù)同化”的作用是什么?如何解決數(shù)據(jù)不完整的問題?教師問題1.如果讓你分析上海夏季降水量對城市內(nèi)澇的影響,你會選擇哪種分析方法?如何設(shè)計分析流程?2.人工智能天氣預(yù)報依賴海量數(shù)據(jù),如果某地區(qū)氣象站稀疏,預(yù)測問題系統(tǒng)(星號標出核心問1.對比分析法與結(jié)構(gòu)分析法在氣象數(shù)據(jù)分析中的核心差異是什2.為什么說電子表格軟件和編程工具能提升數(shù)據(jù)分析效率?結(jié)合實踐任務(wù)說明。3.人工智能天氣預(yù)報模型中“數(shù)據(jù)同化”的作用是什么?如何解決數(shù)據(jù)不完整的問題?問題探究流程導(dǎo)(問題引導(dǎo))、學(xué)(自主探究)、探(合作探究)、測(課堂檢測)、拓(知識拓展)情境創(chuàng)設(shè):播放新聞片段:“某城市因暴雨引發(fā)內(nèi)澇,氣象數(shù)據(jù)分析助力防汛決策。”核心問題:“氣象數(shù)據(jù)如何從‘?dāng)?shù)字'變成‘救命信息'?”互動活動:“數(shù)據(jù)盲盒”:每組隨機抽取一組氣象數(shù)據(jù)(如溫度、降水量),快速討論其可能反映的問題(如干旱、洪澇)。埋下懸念:展示華為盤古氣象大模型的預(yù)測動圖,提問:“AI如何讓天氣預(yù)報更精準?”數(shù)據(jù)分析的價值(信息意識);二、學(xué)(自主探究):自主探究任務(wù):知識點:對比分析(差異)、平均分析(趨勢)、結(jié)構(gòu)分析(占比活動:根據(jù)教材"做一做"案例,選擇合適方法分析北京氣溫數(shù)據(jù):對比分析法:對比2018-2021年各月氣溫折線圖,標記異常月份。平均分析法:計算北京4年月均降水量,繪制柱狀圖。對比分析→發(fā)現(xiàn)2021年7月氣溫顯著升高;平均分析→8月降水最多,需防澇。任務(wù)2:圖表糾錯挑戰(zhàn)知識點:數(shù)據(jù)清洗、圖表規(guī)范(坐標軸標簽、單位活動:提供含錯誤的柱狀圖(如未標注單位、數(shù)據(jù)截斷),學(xué)生修正并說明誤導(dǎo)風(fēng)三、探(合作探究):合作探究任務(wù):分組角色:數(shù)據(jù)分析師、城市規(guī)劃師、氣象專家、市民代環(huán)節(jié)1:數(shù)據(jù)驅(qū)動防汛問題:根據(jù)上海各月降水量餅圖(教材“結(jié)構(gòu)分析法”),設(shè)計防汛措答案示例:7-8月古比60%→提前疏通排水系統(tǒng),儲備防汛物資。環(huán)節(jié)2:Al天氣預(yù)報辯論“人工智能預(yù)測極端天氣的可靠性高,是否可以完全取代傳統(tǒng)氣象站?”論據(jù)支持(教材"科學(xué)漫游"):正方:AI精度高、成本低;反方:依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量、可解釋性四(課堂檢測):形式:小組"數(shù)據(jù)解密賽"實戰(zhàn)題:選擇題:結(jié)構(gòu)分析法最適合分析?(答案:B)A.十年氣溫趨勢B.各月降水占比C.單日判斷題:電子表格無法處理萬級以上數(shù)據(jù)量。(答案:口編程工具更高效五、拓(知識拓展):情境延伸:任務(wù)1:AI氣象員挑戰(zhàn)場景:假設(shè)你是盤古模型工程師,如何優(yōu)化某山區(qū)(答案:結(jié)合衛(wèi)星數(shù)據(jù)+機器學(xué)習(xí)插值(教材"數(shù)據(jù)同化"任務(wù)2:倫理沙盤推演問題:"若AI誤報暴雨導(dǎo)致恐慌,責(zé)任應(yīng)由誰承擔(dān)?"引導(dǎo):從數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法透明性、人類監(jiān)督多角度討論。測試運維校園數(shù)字氣象站一、方法工具箱對比分析→找差異(例:多年氣溫)平均分析→看趨勢(例:月均降水)結(jié)構(gòu)分析→算占比(例:降水分布)二、流程鏈原始數(shù)據(jù)→清洗整理→選

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