2025年大学《海洋技术》专业题库- 海洋生态监测技术的发展趋势与挑战

2025年大学《海洋技术》专业题库——海洋生态监测技术的发展趋势与挑战考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪一项不属于传统海洋生态物理参数监测的范畴？A.水温B.盐度C.叶绿素浓度D.水深2.卫星遥感技术在海洋生态监测中，主要利用哪种电磁波谱段获取水色信息？A.红外线B.可见光C.紫外线D.伽马射线3.能够进行自主航行、搭载多种传感器、执行复杂探测任务的海洋无人系统是？A.漂浮平台B.系留浮标C.自主水下航行器（AUV）D.海底观测网节点4.下列哪项技术主要用于被动式监测大型海洋哺乳动物或鱼群的声学信号？A.侧扫声纳B.多普勒测流仪C.被动声学监测D.水下激光雷达5.海洋生态监测中，利用声波在水下传播进行探测和测量的技术统称为？A.光学遥感技术B.声学探测技术C.化学分析技术D.生物采样技术6.人工智能（AI）在海洋生态监测领域的应用，主要优势在于？A.降低监测成本B.实现海量数据的自动分析和模式识别C.提高传感器的灵敏度D.减少人力投入7.海洋生态系统健康评估中，监测物种组成结构变化的主要生物指标是？A.水体溶解氧B.沉积物重金属含量C.生物多样性指数（如Shannon-Wiener指数）D.海水pH值8.旨在实现长期、连续海洋环境参数监测，通常部署在海底或水面，并可通过线缆传输数据的系统是？A.无人机（UAV）B.水下滑翔机C.海底观测网（ODS）D.系留浮标9.大数据技术在海洋生态监测中的作用不包括？A.存储和管理海量监测数据B.实现实时数据传输C.开发新的监测仪器设备D.进行复杂的数据分析和可视化10.随着监测技术的进步，对海洋生态监测提出更高要求的是？A.监测频率降低B.空间分辨率降低C.对监测数据的精度和实时性要求提高D.对监测成本的要求降低二、简答题（每题5分，共25分）1.简述声学多普勒流速剖面仪（ADCP）在海洋生态监测中的应用原理及其主要优点。2.比较卫星遥感与水下摄影两种海洋生物监测技术的优缺点。3.解释什么是“多技术融合”在海洋生态监测中的含义，并举例说明其应用。4.阐述海洋生态监测中数据标准化的重要性。5.列举海洋生态监测面临的主要技术挑战之一，并简述应对策略。三、论述题（每题15分，共30分）1.论述智能化技术（如人工智能、物联网）如何推动海洋生态监测向更高水平发展。2.分析当前海洋生态监测在成本、效率和数据共享方面面临的主要挑战，并提出可能的解决方案。---试卷答案一、选择题1.C2.B3.C4.C5.B6.B7.C8.C9.C10.C二、简答题1.应用原理：ADCP利用多普勒效应测量水中颗粒（如水分子、悬浮泥沙、生物碎屑）随水流运动时，其回波信号频率相对于仪器发射信号频率产生的偏移，从而计算得到水体流速剖面。主要优点：可在较短时间内获取大范围（垂直）的水流速度信息；可测量泥沙输运等；结构相对简单，维护量较；可搭载其他传感器。2.卫星遥感优点：覆盖范围广，可进行大尺度、同步监测；可重复观测，便于进行时空变化分析；成本相对较低（单次获取）；不受天气和光照条件限制。卫星遥感缺点：空间分辨率有限（尤其对于近岸区域）；时间分辨率受限（无法实现高频次连续观测）；受卫星轨道和云层遮挡影响；数据获取需要专业处理技术。水下摄影优点：空间分辨率极高，可精细观测生物个体形态、行为；可深入各种光照条件复杂的underwater环境；可直接获取高清视觉信息。水下摄影缺点：覆盖范围小，难以进行大尺度监测；受能见度限制，难以在浑浊水域或深水区应用；布设和回收成本较高，操作复杂，易受环境干扰；难以实现自主和自动化重复观测。3.含义：指在海洋生态监测中，不依赖单一技术，而是将卫星遥感、航空遥感、船载/机载调查、原位传感器网络、AUV/ROV、水下摄影、模型模拟等多种不同类型、不同层位的监测技术和手段进行集成、融合与协同，以获取更全面、准确、及时和立体的海洋生态系统信息。应用举例：结合卫星遥感获取大范围环境背景信息（如水色、温度），利用AUV/ROV进行重点区域精细调查和采样，通过原位传感器网络实时获取关键地点参数，再结合模型模拟预测生态过程，最终综合分析多源数据评估生态系统健康状况。4.重要性：数据标准化是指在海洋生态监测活动中，对监测指标的定义、测量方法、数据格式、精度要求、单位、元数据规范等方面制定统一的标准或规范。意义：标准化是确保不同来源、不同时间、不同方法获取的监测数据具有可比性和一致性，是实现多源数据融合、共享和有效利用的基础；有助于提高数据质量和可靠性；便于数据的管理、交换和应用于决策支持；是推动海洋生态监测领域协作和国际交流的必要条件。5.技术挑战举例：监测成本高昂，特别是针对深海、远洋或长期连续监测任务。应对策略：发展更经济高效的监测技术（如低成本传感器、小型化AUV）；提高监测设备的智能化和自主化水平，减少人力和维护成本；优化监测策略，实施重点区域/关键参数优先监测；加强技术研发和资源共享，降低设备制造成本；探索新的能源供应方式（如太阳能、能量收集）。三、论述题1.智能化技术，特别是人工智能（AI）和物联网（IoT），正在深刻改变海洋生态监测的各个方面。AI驱动数据处理与智能分析：海洋监测产生的数据量巨大且复杂，传统方法难以有效处理。AI（特别是机器学习、深度学习算法）能够自动从海量监测数据中识别模式、发现异常、进行分类识别（如自动识别遥感影像中的藻华、水下摄影中的物种）、预测未来趋势（如预测渔业资源变动、生态灾害发生），极大提高了数据处理的效率和智能化水平。IoT实现全面感知与实时监控：物联网通过部署大量智能传感器节点（水质、气象、生物参数等），构建覆盖广阔海域的海洋环境监测网络。这些传感器能够实时、连续地采集数据，并通过无线网络传输到云平台。这使得监测从离散、偶发转变为连续、实时、分布式，能够及时捕捉环境变化动态，为快速响应和决策提供依据。智能化技术促进多源数据融合：AI技术能够有效整合融合来自遥感、原位观测、模型等多种来源的异构数据，弥补单一技术手段的不足，构建更全面、更准确的海洋生态系统认知模型。智能化支持自主与无人系统：智能算法赋予AUV、ROV等自主航行器更强的环境感知、路径规划和任务自主决策能力，使其能根据实时环境信息调整任务，执行更复杂的监测任务。总之，智能化技术通过提升数据处理能力、实现全面实时感知、促进多源信息融合、增强自主系统能力，正推动海洋生态监测向更高效、更精准、更智能、更自动化的方向发展，为海洋生态保护和管理提供更强大的技术支撑。2.当前海洋生态监测面临的主要挑战包括成本高昂、监测效率有待提高、数据共享与利用不足等。成本高昂：获取高质量的海洋生态监测数据，特别是涉及深海、远洋、高空遥感、AUV/ROV等先进技术的监测，成本巨大。这限制了监测的频率、覆盖范围和持续时间，尤其是在需要长期、连续监测的情况下，成本问题尤为突出。监测效率有待提高：现有监测手段在时空分辨率上仍有局限，难以完全满足对快速变化的海洋生态过程（如突发性生态事件、物种洄游）进行及时、精细观测的需求。同时，数据采集、处理、分析等环节的人工密集型工作也影响了整体监测效率。数据共享与利用不足：不同机构、不同国家、不同项目获取的海洋生态监测数据往往存在格式不统一、标准不一、共享机制不完善等问题，导致数据“孤岛”现象严重，难以实现数据的互联互通和有效利用。数据开放程度不够，也限制了学术界和公众对海洋生态信息的获取和利用。可能的解决方案：针对成本：加大技术研发投入，鼓励开发低成本、高效率的监测技术和设备；推动监测资源共享和共建，避免重复投资；探索市场化运作模式，吸引社会资本参与；提高监测设备的智能化和自主化水平，降低人力和维护成本。针对效率：发展高时空分辨率监测技术（如无人机、高分辨率遥感、高频次原位观测）；利用AI等技术实现自动化数据处理和分析，提高数据周转速度；优化监测策略，实施基于模型的智能监测。针对数据共享：