2025年大学《海洋资源与环境》专业题库- 海洋环境监测预警技术发展研究

2025年大学《海洋资源与环境》专业题库——海洋环境监测预警技术发展研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（请将正确选项的代表字母填在题后的括号内。每小题2分，共20分）1.下列哪项不属于海洋环境监测的主要物理化学参数？（）A.温度B.盐度C.pHD.生物多样性指数2.卫星遥感技术在海洋环境监测中，最主要的优势在于？（）A.实时、原位测量B.高空间分辨率、大范围覆盖C.可进行水下直接采样D.设备成本极低3.声学多普勒流速剖面仪（ADCP）主要用于测量？（）A.海水表层温度B.水下噪声水平C.海流速度D.海水透明度4.海洋环境监测数据融合的主要目的是？（）A.增加数据采集频率B.减少数据存储量C.提高监测数据的准确性、完整性和时空分辨率D.降低传感器成本5.以下哪种技术通常不用于赤潮现象的早期预警？（）A.卫星遥感影像分析B.水质参数在线监测C.生物指示生物监测D.基于机器学习的异常模式识别6.构建海洋环境监测预警系统时，数据传输环节的核心要求是？（）A.数据美观B.传输速度极快C.高可靠性与安全性D.数据格式统一7.适用于大范围、动态监测海洋环境要素的技术是？（）A.岸基观测站B.船舶调查C.浮标/潜标D.一次性卫星遥感8.以下哪项是人工智能技术在海洋环境监测预警中应用的一个典型例子？（）A.人工绘制监测区域边界B.手动录入监测数据C.基于深度学习的赤潮高分辨率预测D.定期更换传感器电池9.海洋溢油应急监测中，无人机遥感相比卫星遥感的优势通常体现在？（）A.监测范围更广B.获取数据的时间分辨率更高C.成本更低D.能穿透水层进行监测10.海洋环境监测预警能力的关键指标之一是？（）A.监测点的数量B.预警响应时间C.预警区域的面积D.数据分析软件的品牌二、填空题（请将正确答案填在横线上。每空2分，共20分）1.海洋环境监测预警系统通常由数据采集、数据传输、数据处理与分析、预警发布四个主要部分构成。2.利用卫星搭载的传感器，通过接收和解析海面______辐射信息来反演海面温度。3.______技术是利用声波在水中传播的特性来探测水下目标、测量水温和海流等。4.在海洋环境监测数据质量控制中，剔除异常值的方法主要有______和移动平均法等。5.基于人工智能的海洋环境预测模型，能够自动学习和提取数据中的______，提高预测精度。6.构建立体化海洋环境监测网络，需要综合运用卫星遥感、______、地面观测等多种技术手段。7.赤潮灾害预警的主要目标是提前预报赤潮的发生、发展和______。8.海洋环境监测预警的“监测”环节侧重于对环境要素的______、变化趋势和异常事件的识别。9.______是指通过数学模型模拟海洋环境过程，预测未来环境状态或灾害发展。10.海洋环境监测预警技术的发展趋势包括智能化、______、动态化和社会化。三、名词解释（请简要解释下列名词的含义。每题3分，共15分）1.海洋环境监测2.遥感反演3.数据融合4.预警阈值5.物联网（IoT）在海洋监测中的应用四、简答题（请简要回答下列问题。每题5分，共20分）1.简述卫星遥感技术在海洋环境监测中面临的主要挑战。2.海洋环境监测数据传输常用的方式有哪些？并简述其特点。3.简述建立海洋环境监测预警系统需要考虑的关键因素。4.人工智能技术在海洋环境监测预警中有哪些具体应用场景？五、论述题（请就下列问题展开论述。每题10分，共20分）1.论述多源数据融合技术在提升海洋环境监测预警能力方面的作用与意义。2.结合当前技术发展趋势，论述未来海洋环境监测预警技术可能的发展方向及面临的挑战。试卷答案一、选择题1.D2.B3.C4.C5.D6.C7.C8.C9.B10.B二、填空题1.预警2.表面3.声学4.3S（或直接写：GIS、RS、GPS）5.模式6.无人机/船舶/浮标/潜标（任选其一即可）7.范围8.监测9.数值模拟/模型模拟10.精准化/立体化/网络化（任选其一即可）三、名词解释1.海洋环境监测：指利用各种技术手段对海洋环境要素（物理、化学、生物）及其变化进行系统、连续的观测、测量、记录、分析和评价的过程。2.遥感反演：指利用遥感传感器获取的电磁波信息，通过一定的物理模型或inversionalgorithm（反演算法），推算出地物或环境要素的某些物理参数或状态的过程。3.数据融合：指将来自不同来源、不同传感器、不同时间或不同空间的关于同一目标的监测数据进行整合、关联、处理和综合分析，以获得比单一数据源更全面、准确、可靠的信息或知识的技术。4.预警阈值：指为识别环境状态是否偏离正常范围、判断是否可能发生环境灾害或污染事件而预先设定的临界值或标准。5.物联网（IoT）在海洋监测中的应用：指利用物联网技术（如传感器、无线通信、嵌入式系统、云平台等），实现对海洋环境要素进行实时、自动、智能化的监测、数据采集、传输和远程控制。四、简答题1.卫星遥感技术面临的挑战主要包括：空间分辨率与时间分辨率的权衡、云层覆盖导致观测盲区、传感器光谱/辐射分辨率限制、遥感反演算法的精度和复杂性、数据获取成本较高、地面辐射校正的精度问题等。2.海洋环境监测数据传输常用方式有：有线传输（如海底光缆）、无线传输（如GPRS/4G/5G、卫星通信、无线电）、无线传感器网络（WSN）等。有线传输特点：稳定、带宽高，但布设成本高、灵活性差。无线传输特点：灵活、部署方便，但易受干扰、带宽可能受限（尤其卫星和无线电）。无线传感器网络特点：自组织、低功耗、适用于分布式监测，但节点寿命和能量管理是关键。3.建立海洋环境监测预警系统需要考虑的关键因素：监测目标与需求、监测区域特征、监测技术与设备选择、系统性能指标（如时空分辨率、精度）、数据传输与存储方案、数据处理与分析方法（算法选择与模型构建）、预警阈值设定与发布机制、系统可靠性、安全性、标准化、成本效益、用户需求等。4.人工智能技术在海洋环境监测预警中的具体应用场景包括：基于机器学习的海洋环境要素（如水温、盐度、风速、浪高）预测、赤潮/溢油等灾害事件的智能识别与预警、水质污染源识别与溯源、基于图像识别的海洋生物监测、海况变化模式识别与趋势预测、海洋环境监测数据的自动质量控制等。五、论述题1.多源数据融合技术在提升海洋环境监测预警能力方面的作用与意义体现在多个方面。首先，不同传感器（如卫星、雷达、声学设备、浮标、无人机）获取的数据具有不同的时空分辨率、覆盖范围和探测特性，融合这些数据可以弥补单一数据源的不足，获得更全面、精细的海洋环境信息。其次，融合不同类型的数据（如遥感影像、水质参数、生物样本）可以提供更丰富的维度，有助于更准确地识别环境异常和复杂现象（如赤潮、富营养化）。再次，融合多源数据可以增强监测结果的可靠性和精度，通过交叉验证和综合分析降低单一数据源误差的影响。最后，构建基于多源数据融合的智能预警模型，能够更有效地识别潜在的环境风险，提高预警的及时性和准确性，为海洋环境保护和管理提供更强大的决策支持能力。总之，多源数据融合是实现立体化、智能化海洋环境监测预警的关键技术，对提升海洋环境认知水平和防灾减灾能力具有重要意义。2.未来海洋环境监测预警技术可能的发展方向及面临的挑战包括：发展方向：一是智能化：深度融合人工智能（AI）和大数据技术，发展更精准、自适应的预测模型和智能预警系统，实现从“监测”到“预报”再到“预警”的闭环管理。二是精准化与立体化：发展更高空间、时间分辨率和更深水层的监测技术（如水下无人机、高精度声学探测），构建从天上、海上到海底的立体监测网络，提升对局部环境变化和微小污染事件的捕捉能力。三是实时化与动态化：利用物联网、5G、卫星通信等技术，实现监测数据的实时传输和快速处理，提高预警响应速度，适应海洋环境快速变化的需求。四是空-天-地-海一体化：加强卫星遥感、航空监测、地面观测、船舶调查、水下探测等多种手段的协同联动和数据共享，形成高效协同的监测预警体系。五是可视化与交互化：利用先进的可视化技术（如VR/AR、交互式平台）展示监测预警结果，提升信息传递效率和用户交互体验。面临的挑战：一是技术成本高昂，特别是高精度、高智能化的设备和系统研发与部署成本巨大。二是数据共享与标准化难题，不同部门、不