2025年大学《海洋技术》专业题库- 海洋监测与预警技术的应用与发展

2025年大学《海洋技术》专业题库——海洋监测与预警技术的应用与发展考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪项不属于海洋物理环境监测的主要参数？A.海水温度B.海水盐度C.海洋生物多样性D.海面高度2.能够实现大范围、非接触式海洋参数监测的主要技术手段是？A.船舶调查B.深海潜标C.卫星遥感D.水下机器人3.用于实时监测海洋表层气温、盐度、风速、风向等参数的海洋观测平台通常是？A.岸基观测站B.海洋浮标C.深海潜标D.船舶调查4.在海洋灾害预警中，用于监测海面高度变化的遥感技术主要是？A.可见光遥感B.热红外遥感C.雷达高度计遥感D.声学遥感5.下列哪种海洋现象通常需要建立专门的预警系统进行监测和预警？A.海洋浮游植物浓度变化B.海岸线侵蚀C.风暴潮D.海洋噪音污染6.Argo浮标计划主要解决海洋上层哪个层次的观测空白？A.海洋表层B.海洋中层C.海洋深层D.水下最底层7.将卫星遥感、飞机遥感、船舶遥感、航空遥感等多种观测手段有机结合，形成立体观测网络，属于哪种发展趋势？A.观测平台小型化B.观测数据智能化C.观测手段多样化与一体化D.观测成本降低化8.利用声学原理探测水下目标或测量水声参数的海洋监测技术是？A.光学遥感B.声学探测C.电化学分析D.同位素示踪9.人工智能技术在海洋监测与预警领域的应用潜力主要体现在？A.提高传感器灵敏度B.实现海洋数据的自动采集C.增强对复杂海洋现象的模式识别与预测能力D.降低观测平台的功耗10.海洋监测与预警数据实现共享和协同应用，对于提升整体效能至关重要，这体现了该领域发展的什么特点？A.系统化B.智能化C.集成化D.国际化二、简答题（每题5分，共25分）1.简述卫星遥感监测海洋水色的主要原理及其应用意义。2.简述船舶调查在海洋监测中的主要作用及其局限性。3.简述海洋浮标监测系统的主要组成部分及其各自功能。4.简述风暴潮预警系统业务运行的主要流程。5.简述大数据技术在海洋监测数据管理与分析中的应用价值。三、论述题（每题10分，共30分）1.论述AUV（自主水下航行器）技术在现代海洋监测中的优势及其面临的主要挑战。2.结合实例，论述海洋监测与预警技术在海洋环境保护领域的具体应用及其效果。3.展望未来，论述人工智能技术将在海洋监测与预警领域带来哪些可能的发展变革。---试卷答案一、选择题1.C2.C3.B4.C5.C6.B7.C8.B9.C10.C二、简答题1.原理：卫星遥感通过搭载的传感器（如海洋色谱仪）接收海洋水体对太阳辐射的反射光谱信息。不同浓度的浮游植物或其他水色要素会反射和吸收不同波长的光，导致水体呈现不同的颜色，通过分析反射光谱曲线的特征，可以反演水色要素的浓度或类型。意义：可实现对全球海洋水色要素（如叶绿素浓度）的大范围、动态、同步监测，为海洋生态动力学研究、渔业资源管理、赤潮监测预警、海洋环境保护等提供重要信息支持。2.作用：船舶调查是海洋监测的传统手段，通过船上搭载的各种传感器和采样设备，可以实时获取海洋水体参数（温度、盐度、流速等）和生物样品，进行定点或断面观测，获取具有较高时空分辨率和准确性的数据，是验证和补充其他观测手段数据的重要方式。局限性：观测范围和覆盖面有限，成本高，难以进行大范围、高频率、持续性的连续监测，尤其不适用于深海或恶劣海况下的观测。3.组成部分及功能：*传感器阵列：用于测量环境参数，如温度、盐度、深度、风速、风向、气压、波浪等。*数据采集与处理单元：负责收集传感器数据，进行初步处理和存储。*数据传输单元：通过无线通信技术（如卫星、岸基电台）将数据发送到岸站或数据中心。*浮体结构：支撑传感器和其他设备，提供浮力，并具有一定的耐海况能力。*能源系统：通常为太阳能电池板和蓄电池，为整个系统提供电力。4.业务运行流程：*监测：利用多种海洋监测手段（卫星、浮标、岸站等）实时获取海浪、风、气压、水温和潮汐等信息。*预报：基于获取的实时数据和数值预报模型，进行风暴潮灾害的预测。*评估：结合历史数据、模型精度和实时监测情况，评估预测结果的可靠性。*预警：根据预测结果和预定的预警标准，确定预警级别，并通过指定渠道发布预警信息。*响应与解除：根据预警级别和后续发展，指导相关部门和人员采取防灾避险措施；当灾害影响减弱或结束，及时解除预警。5.应用价值：*海量数据处理：能够高效处理和管理来自多源、多平台、多类型的海量海洋监测数据。*复杂模式挖掘：利用数据挖掘和机器学习算法，从海量数据中识别隐藏的海洋现象模式、变化规律和异常事件。*智能分析与预测：支持构建更复杂的海洋环境预报和灾害预警模型，提高预测的准确性和时效性。*决策支持：为海洋资源开发、环境保护、防灾减灾等领域的科学决策提供更全面、更及时的数据支撑和分析依据。三、论述题1.优势：*自主性强：无需人工遥控，可独立完成任务规划、导航、作业和数据处理。*环境适应性好：可在深海、复杂海底地形等人类难以到达或危险的环境中工作。*机动灵活：可快速部署到目标区域，根据任务需求调整航线和作业方式，实现精细观测。*成本效益：相对于载人潜水器，AUV的运行成本相对较低，可进行多次、重复性任务。*搭载灵活：可根据任务需求搭载不同类型的传感器，适应多样化的监测任务。挑战：*续航与续航力：电池能量限制导致单次作业时间有限，长时序、连续性监测仍面临挑战。*环境适应性：在极端海况下（如强流、大浪、海啸）的稳定性和可靠性仍需提高。*自主导航精度：深海或复杂水域的精确导航和定位仍面临技术难点（如声学导航的局限性）。*故障诊断与维修：水下故障难以实时诊断，维修更换成本高、难度大。*数据处理与传输：大量传感器数据的有效存储、实时传输和快速处理能力要求高。2.应用及其效果：*溢油监测与应急：利用卫星遥感（监测油膜范围和漂移）、无人机/船舶侦察（识别油污类型和浓度）、水下机器人（探测水下漏油点）等技术，可以快速发现溢油事故，追踪油膜漂移路径，评估污染范围，为应急决策（如围油栏布设、清污作业）提供关键信息。效果：显著提高了溢油应急响应速度和处置效率，最大程度减少了油污对海洋生态环境的损害。*赤潮/有害藻华监测预警：通过卫星遥感（大范围监测藻华分布和动态）、浮标/岸站（监测关键参数变化）、水下传感器网络（原位监测）等技术，可以实时监测赤潮的发生、发展和消亡过程，进行早期预警。效果：有助于提前预警可能对渔业、水产养殖和人类健康造成的危害，采取相应的管控措施，减少经济损失。*海洋环境质量监测：利用卫星遥感（监测水质参数如叶绿素、悬浮泥沙）、自动监测站（监测水温、盐度、溶解氧等）、生物采样等手段，可以长期、连续地监测海洋环境质量变化，为海洋环境保护和管理提供科学依据。效果：促进了海洋污染的监控和治理，支持了海洋生态保护区的有效管理，为评估海洋环境政策效果提供了数据支撑。3.可能的发展变革：*智能化监测预警：利用深度学习、机器学习等AI技术，实现从海量监测数据中自动识别异常模式、预测海洋灾害（如风暴潮、海啸、赤潮）、评估环境风险，提高监测预警的自动化和智能化水平。*精准化海洋服务：基于高分辨率监测数据和AI模型，为特定区域（如港口、航道、养殖区）提供更精准的海洋环境预报和灾害预警服务，满足精细化用海需求。*融合多源异构数据：AI技术有助于更好地融合卫星、雷达、浮标、AUV/ROV、船舶等不同来源、不