2025年大学《海洋科学与技术》专业题库- 海洋信息技术及其在海洋科学中的应用

2025年大学《海洋科学与技术》专业题库——海洋信息技术及其在海洋科学中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项字母填在括号内）1.下列哪项技术主要利用电磁波与海洋介质相互作用获取海洋信息？（）A.水声测深B.海洋雷达高度计C.深海潜水器采样D.海洋浮标观测2.在海洋信息技术的分类中，GPS主要用于提供哪方面的信息支持？（）A.海洋物理场分布B.海洋化学成分分析C.海洋生物种类识别D.海洋观测网络的空间定位3.地理信息系统（GIS）在海洋管理中的主要优势在于？（）A.直接进行物理海洋数值模拟B.实现海洋多源信息的可视化与综合分析C.自动完成所有海洋数据的采集工作D.独立进行海洋环境灾害的预测预报4.下列哪种海洋现象最适合利用卫星遥感的热红外波段进行监测？（）A.海洋表层盐度分布B.海洋渔业资源密度C.海面温度异常区（如厄尔尼诺）D.深海海底地形5.水声通信在深海应用中面临的主要挑战是？（）A.电磁干扰严重B.信号衰减快、带宽有限C.需要极高频率才能保证传输速率D.容易受到海洋生物的干扰6.下列哪项属于被动式水声探测技术？（）A.超声波水声测距仪B.声呐（Sonar）C.水下声学相机D.水声通信设备7.海洋大数据的特点通常不包括？（）A.数据量巨大（Volume）B.数据类型单一C.产生速度快（Velocity）D.价值密度相对较低8.无人机遥感在海洋监测中的优势主要体现在？（）A.可进行极深海的长期定点观测B.机动灵活、成本相对较低、可悬停拍摄C.数据处理能力极强D.能穿透海水进行水下探测9.海洋数据共享平台的核心价值在于？（）A.完全控制所有海洋数据资源B.促进不同机构、不同学科间的数据共享与合作C.自动化处理所有海洋数据D.制定全球统一的海洋数据标准10.将机器学习算法应用于海洋环流预测，其主要目的是？（）A.完全取代传统的物理数值模型B.利用历史数据模式识别，辅助或改进预测C.直接测量海洋盐度D.设计自动化的船舶导航系统二、简答题（每小题5分，共20分）1.简述海洋遥感技术获取海面温度数据的基本原理。2.解释什么是海洋地理信息系统（MarineGIS），并列举其在海洋资源管理中至少两个具体应用实例。3.比较主动式和被动式水声探测技术的主要区别。4.简述海洋信息技术在大洋环流监测中的应用流程。三、论述题（每小题10分，共30分）1.论述大数据和人工智能技术如何推动海洋环境监测能力的提升，并分析其中可能存在的挑战。2.结合具体实例，论述海洋信息技术在海洋生态保护与管理中的应用价值。3.试述建立国家或区域级海洋信息技术应用平台的必要性与关键组成部分。---试卷答案一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项字母填在括号内）1.B*解析思路：海洋雷达高度计通过测量卫星到海面的距离，间接获取海面高度信息，进而推算海面重力场和海洋动力参数。它利用的是电磁波（微波）的传播和反射原理。A项水声测深利用声波在水下的传播和反射；C项深海潜水器采样是直接物理采样；D项海洋浮标观测通过传感器直接测量环境参数。2.D*解析思路：GPS（全球定位系统）的核心功能是提供高精度的三维坐标定位服务。在海洋领域，它广泛应用于船舶导航、海洋观测平台的布设与定位、浮标部署、AUV/ROV的精确定位等，为各种海洋活动和观测提供了空间信息支持。A、B、C项涉及海洋物理、化学、生物信息，非GPS直接提供。3.B*解析思路：GIS的核心功能是采集、存储、管理、分析、显示和应用地理空间数据。在海洋领域，它可以整合海图、遥感影像、水文气象数据、海洋资源数据、环境监测数据等多种空间信息，进行可视化展示、空间查询、叠加分析、模拟预测等，为海洋资源管理、环境评估、灾害预警等提供决策支持。A项数值模拟需要复杂的数学模型和计算资源；C项数据采集是GIS的前提而非功能；D项预测预报是GIS应用方向之一，但主要优势在于综合分析和可视化。4.C*解析思路：卫星遥感的热红外波段主要探测地物或水体的热辐射强度。海面温度（SST）是海洋表层的物理参数，具有明显的温度差异，其热辐射特征与温度相关。卫星的热红外传感器可以接收到海面发出的红外辐射，根据辐射强度反演得到海面温度分布图。A项盐度遥感通常利用可见光或微波；B项渔业资源密度遥感多依赖生物光学特性或声学回波；D项海底地形测绘主要依赖声学测深或旁侧声呐。5.B*解析思路：声波在水中传播时能量会逐渐衰减，且频率越高衰减越快，有效带宽越窄，限制了传输速率。这是水声通信在深海应用中最核心的物理瓶颈。A项电磁干扰在水面或浅层可能存在；C项带宽有限是水声通信的固有特性，但高频限制更为严重；D项生物干扰确实存在，但非主要挑战。6.B*解析思路：主动式水声探测是指向目标发射声波，并接收其回波来进行探测。声呐（Sonar，SoundNavigationandRanging）正是这种技术的典型代表。A项测距仪发射声波并接收回波，属于主动式；C项声学相机发射光声脉冲或利用自发辐射，也属于主动式；D项通信设备是主动式。7.B*解析思路：海洋大数据具有4V特点：Volume（体量大）、Velocity（速度快）、Variety（种类多）、Value（价值密度相对低）。数据类型单一显然不符合大数据的Variety特征，海洋数据包含遥感、声学、生物、化学、水文等多种类型。8.B*解析思路：无人机具有体积小、重量轻、飞行灵活、成本相对较低等优点，可以快速部署到达海洋现场进行定点或移动观测，并可搭载多种传感器（如相机、多光谱/高光谱传感器、微型声学设备等），拍摄高分辨率影像或获取原位数据。A项深海长期定点观测通常需要浮标或潜水器；C项强大的数据处理能力需要地面站或高性能计算平台；D项水下探测通常需要声学或光学设备，无人机本身主要在水上或空中。9.B*解析思路：海洋数据共享平台的主要目的是打破数据壁垒，实现不同海洋研究机构、管理部门、甚至不同国家之间的海洋数据资源互联互通和共享，促进协同研究和科学合作，最大化数据利用价值。A项并非完全控制；C项平台提供共享环境，但数据具体处理由用户完成；D项制定标准是数据共享的基础工作，但平台的核心是共享服务本身。10.B*解析思路：将机器学习算法应用于海洋环流预测，主要是利用其强大的模式识别和预测能力。通过分析历史海洋观测数据（如温盐剖面、海流数据、卫星遥感数据等），机器学习模型可以学习数据中的复杂非线性关系和时空模式，从而辅助或改进传统的物理海洋数值模型，提高预测精度或提供数据同化、初始场生成等支持。二、简答题（每小题5分，共20分）1.简述海洋遥感技术获取海面温度数据的基本原理。*解析思路：海洋遥感通过卫星或航空平台上的传感器（主要是红外或微波辐射计）接收海面发射或反射的电磁波辐射能量。海面温度越高，发射的红外辐射能量越强（遵循斯蒂芬-玻尔兹曼定律）。传感器测量接收到的大气和海面组合体的辐射，通过大气校正等方法扣除大气影响，最终反演出海面的实际温度。微波辐射计不受云层影响，可全天候获取数据。2.解释什么是海洋地理信息系统（MarineGIS），并列举其在海洋资源管理中至少两个具体应用实例。*解析思路：海洋地理信息系统是在传统地理信息系统基础上，专门针对海洋环境、海洋资源、海洋现象等地理空间信息进行管理、分析、可视化的计算机系统。它融合了海洋学知识、地理信息系统技术和数据库技术。应用实例：①海洋功能区划：利用GIS叠加分析海岸线、水深、水质、生物资源分布、社会经济区域等数据，辅助划定港口、养殖区、保护区、渔业禁区等功能区域。②渔业资源管理：整合渔船定位数据、捕捞数据、渔场分布图、渔业资源评估模型等，进行渔场动态监测、渔船活动风险评估、渔获量预测等。3.比较主动式和被动式水声探测技术的主要区别。*解析思路：主要区别在于是否向目标发射声波。主动式水声探测系统（如声呐）自身发射声波信号，然后接收从目标（如潜艇、鱼群、海底）反射回来的回波，通过分析回波特征来探测、识别、定位目标或测量参数（如距离、速度）。被动式水声探测系统（如水听器阵列）则不发射声波，只被动接收环境中存在的自然声源（如海洋哺乳动物发出的叫声、船舶的噪声、爆炸声、甚至海浪和地球的背景噪声）或人工声源（如潜艇的噪声）发出的声波信号，通过分析接收到的信号来探测声源或分析环境声场。核心区别是“发射”与“不发射”。4.简述海洋信息技术在大洋环流监测中的应用流程。*解析思路：通常包括数据获取、数据处理与分析、结果呈现与应用三个阶段。①数据获取：利用卫星遥感（如雷达高度计测海面高度、雷达散射计测风场影响、卫星测高、红外测温等）、浮标阵列（测量温盐深）、潜标、AUV/ROV（原位测量）、岸基雷达/激光测速等海洋信息技术手段，从不同层面、不同角度获取大范围、多参数的海洋环境数据。②数据处理与分析：对获取的原始数据进行质量控制、格式转换、时空插值、融合多源数据、应用数据同化技术、运行海洋环流模型进行模拟和验证、利用GIS进行空间分析、利用大数据和AI技术进行模式识别和预测等。③结果呈现与应用：将分析得到的环流场（如流速、流向、温盐结构）、异常信号、预测结果等，通过海图、动画、可视化平台等形式展示，服务于海洋环境预报、气候研究、渔业管理、海上交通保障等应用。三、论述题（每小题10分，共30分）1.论述大数据和人工智能技术如何推动海洋环境监测能力的提升，并分析其中可能存在的挑战。*解析思路：大数据和人工智能（AI）通过处理海量、多源、异构的海洋环境数据，极大地提升了监测能力和效率。提升体现在：①更强的感知能力：AI算法（如深度学习）可以从海量卫星影像、声学数据、传感器数据中自动识别和追踪海洋现象（如赤潮、溢油、海冰、渔业群聚），精度和效率远超传统方法。②更高的预测精度：基于历史数据和实时监测数据，AI模型（如机器学习、神经网络）可以更准确地预测短期或中期海洋环境变化（如海温异常、风暴路径、污染物扩散）。③更优的决策支持：大数据平台结合AI分析，可以为环境预警、资源管理、应急响应提供更及时、更智能的决策建议。挑战包括：①数据质量与标准化：海洋数据来源多样，质量参差不齐，缺乏统一标准，给数据整合和分析带来困难。②计算资源需求：处理和分析海量海洋大数据需要强大的计算能力和存储资源。③模型可解释性：复杂的AI模型（尤其是深度学习）往往像“黑箱”，其决策过程难以解释，影响结果的信任度。④人才短缺：既懂海洋科学又懂数据科学和AI技术的复合型人才严重不足。⑤隐私与安全：涉及敏感的海洋观测数据和研究成果时，数据安全和隐私保护也是重要问题。2.结合具体实例，论述海洋信息技术在海洋生态保护与管理中的应用价值。*解析思路：海洋信息技术在生态保护与管理中扮演着关键角色，提供了前所未有的观测、监测、分析和决策能力。应用价值体现在：①生态调查与评估：利用遥感技术（如卫星、无人机）大范围监测海草床分布、珊瑚礁健康状况、浮游生物blooms、海岸带植被变化等；利用声学监测技术（如水听器阵列、AUV声学相机）记录海洋哺乳动物、鱼类的行为和分布；利用基因测序等技术进行物种鉴定和遗传多样性分析。实例：利用卫星高度计监测海面高度变化，评估上升海对珊瑚礁的影响；利用无人机遥感监测红树林砍伐和恢复情况。②环境监测与预警：实时监测海水水质（如温度、盐度、溶解氧、营养盐、污染物浓度），利用模型预测赤潮、有害藻华、溢油扩散路径，及时发布预警，减少生态损害。实例：建立基于多源数据的海洋生态灾害（如有害藻华）监测预警系统。③渔业资源管理：通过遥感监测鱼礁、浮游生物场，利用声学技术调查渔业资源密度和分布，结合渔船动态监控（VMS）数据，优化渔区设置，实现可持续渔业管理。实例：利用AUV声学相机调查深海渔业资源分布。④保护区管理：利用GIS划定和管理保护区范围，利用遥感监测保护区内外人类活动（如非法捕捞、倾倒）和生态状况变化。⑤生态修复效果评估：利用遥感、水下机器人等技术监测和评估海岸带修复工程（如人工鱼礁建设、红树林恢复）的效果。总之，海洋信息技术使海洋生态保护与管理从定性走向定量，从被动响应走向主动预防，从局部观测走向大范围监测，显著提升了保护成效和管理水平。3.试述建立国家或区域级海洋信息技术应用平台的必要性与关键组成部分。*解析思路：建立国家或区域级海洋信息技术应用平台具有重大必要性和战略意义。