分析處理氣象數據學習目標(包含學科核心素養)1.理解氣象數據的價值，能識別不同分析方法(對比、平均、結構)2.掌握對比分析、平均分析、結構分析法的操作邏輯，并能通過電3.利用物聯網平臺導出氣象數據，綜合運用分析方法提煉有效信4.分析氣象數據對政策制定(如防汁、用水據驅動的社會決策。問題類型學生問題1.如何選擇對比分析法、平均分析法或結構分析法?不同方法的應用場景有什么區別?2.繪制柱狀圖和餅圖時，如何避免數據誤差導致圖表誤導分析結果?3.人工智能天氣預報的“10千米級時代”具體指什么?對日常生活有什么實際影響?學科問題1.對比分析法與結構分析法在氣象數據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據分析效率?結合實踐任務說明。3.人工智能天氣預報模型中“數據同化”的作用是什么?如何解決數據不完整的問題?教師問題1.如果讓你分析上海夏季降水量對城市內澇的影響，你會選擇哪種分析方法?如何設計分析流程?2.人工智能天氣預報依賴海量數據，如果某地區氣象站稀疏，預測問題系統(星號標出核心問1.對比分析法與結構分析法在氣象數據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據分析效率?結合實踐任務說明。3.人工智能天氣預報模型中“數據同化”的作用是什么?如何解決數據不完整的問題?問題探究流程導(問題引導)、學(自主探究)、探(合作探究)、測(課堂檢測)、拓(知識拓展)情境創設：播放新聞片段：“某城市因暴雨引發內澇，氣象數據分析助力防汛決策。”核心問題：“氣象數據如何從‘數字'變成‘救命信息'?”互動活動：“數據盲盒”:每組隨機抽取一組氣象數據(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測動圖，提問：“AI如何讓天氣預報更精準?”數據分析的價值(信息意識);二、學(自主探究):自主探究任務：知識點：對比分析(差異)、平均分析(趨勢)、結構分析(占比活動：根據教材"做一做"案例，選擇合適方法分析北京氣溫數據：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→發現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2:圖表糾錯挑戰知識點：數據清洗、圖表規范(坐標軸標簽、單位活動：提供含錯誤的柱狀圖(如未標注單位、數據截斷),學生修正并說明誤導風三、探(合作探究):合作探究任務：分組角色：數據分析師、城市規劃師、氣象專家、市民代環節1:數據驅動防汛問題：根據上海各月降水量餅圖(教材“結構分析法”),設計防汛措答案示例：7-8月古比60%→提前疏通排水系統，儲備防汛物資。環節2:Al天氣預報辯論“人工智能預測極端天氣的可靠性高，是否可以完全取代傳統氣象站?”論據支持(教材"科學漫游"):正方：AI精度高、成本低；反方：依賴數據質量、可解釋性四(課堂檢測):形式：小組"數據解密賽"實戰題：選擇題：結構分析法最適合分析?(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據量。(答案：口編程工具更高效五、拓(知識拓展):情境延伸：任務1:AI氣象員挑戰場景：假設你是盤古模型工程師，如何優化某山區(答案：結合衛星數據+機器學習插值(教材"數據同化"任務2:倫理沙盤推演問題："若AI誤報暴雨導致恐慌，責任應由誰承擔?"引導：從數據質量、算法透明性、人類監督多角度討論。測試運維校園數字氣象站一、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)結構分析→算占比(例：降水分布)二、流程鏈原始數據→清洗整理→選