2025年大學(xué)《海洋技術(shù)》專業(yè)題庫——海洋生態(tài)監(jiān)測技術(shù)的智能化與自動化考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填在題干后的括號內(nèi)）1.下列哪項不屬于海洋生態(tài)監(jiān)測智能化技術(shù)的主要范疇？A.機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)B.大數(shù)據(jù)分析與云計算C.傳感器技術(shù)hiddenD.傳統(tǒng)的人工目測統(tǒng)計2.在海洋生態(tài)監(jiān)測中，利用AUV進行大范圍、精細化的水下調(diào)查，其主要優(yōu)勢在于？A.絕對成本最低B.可搭載多種先進傳感器，環(huán)境適應(yīng)性強，自主作業(yè)能力強C.數(shù)據(jù)實時傳輸帶寬極高D.操作人員無需經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)3.下列關(guān)于海洋浮標(biāo)在生態(tài)監(jiān)測中應(yīng)用的說法，錯誤的是？A.可實現(xiàn)對特定水體進行長期、連續(xù)的參數(shù)監(jiān)測B.通常依賴船基進行布放和回收C.自動化程度高，可實現(xiàn)部分數(shù)據(jù)的自主初步分析D.能有效進行大范圍的、三維的動態(tài)生態(tài)調(diào)查4.將遙感影像與地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)相結(jié)合進行海洋生態(tài)監(jiān)測，屬于哪種技術(shù)應(yīng)用模式？A.單一技術(shù)獨立應(yīng)用B.傳統(tǒng)監(jiān)測方法與現(xiàn)代監(jiān)測方法的簡單疊加C.多源信息融合與智能解譯D.自動化設(shè)備集群協(xié)同作業(yè)5.在設(shè)計智能化海洋生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)時，確定監(jiān)測指標(biāo)和參數(shù)的首要依據(jù)是？A.可選傳感器的種類和數(shù)量B.系統(tǒng)的制造成本C.具體的監(jiān)測目標(biāo)與科研/管理需求D.水域的地理環(huán)境復(fù)雜性6.以下哪項技術(shù)是提升海洋生態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)實時性與準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素之一？A.提高采樣器物理采集精度B.優(yōu)化傳感器網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)C.增加數(shù)據(jù)存儲單元容量D.降低數(shù)據(jù)處理算法的復(fù)雜度7.機器學(xué)習(xí)算法在魚類行為識別中的應(yīng)用，主要依賴于其哪種能力？A.自主水下航行B.高精度聲吶探測C.從海量圖像或視頻中自動提取特征并進行模式分類D.實時生成三維環(huán)境模型8.無人船（AutonomousSurfaceVehicle,ASV）相較于傳統(tǒng)船舶，在長期、大范圍的生態(tài)調(diào)查中，主要優(yōu)勢體現(xiàn)在？A.續(xù)航能力更強B.搭載傳感器類型更單一C.可靠性更低D.任務(wù)規(guī)劃靈活性較差9.海洋大數(shù)據(jù)分析在生態(tài)監(jiān)測中的核心價值在于？A.直接替代現(xiàn)場采樣和調(diào)查B.實現(xiàn)對海量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行高效存儲C.挖掘隱藏在數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系、規(guī)律和趨勢，支持科學(xué)決策D.降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓?0.對智能化、自動化海洋生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的性能進行評估時，以下哪個指標(biāo)不是關(guān)鍵考量因素？A.監(jiān)測數(shù)據(jù)的時空分辨率B.系統(tǒng)的自主作業(yè)時長與范圍C.數(shù)據(jù)傳輸鏈路的穩(wěn)定性D.傳感器單次測量的絕對精度二、填空題（每題2分，共20分。請將答案填在題干后的橫線上）1.利用人工智能技術(shù)對遙感影像進行自動識別，以獲取海洋生物（如魚群）分布信息，屬于生態(tài)監(jiān)測智能化中的______應(yīng)用。2.實現(xiàn)對水下環(huán)境進行三維實時測繪，并搭載生物聲學(xué)探測設(shè)備，是______在海洋生態(tài)監(jiān)測中的典型應(yīng)用場景。3.海洋生態(tài)監(jiān)測的智能化發(fā)展，要求監(jiān)測系統(tǒng)能夠具備一定的______能力，以應(yīng)對復(fù)雜多變的海洋環(huán)境和任務(wù)需求。4.傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)傳輸、邊緣計算與云平臺是構(gòu)成智能化海洋生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)組成部分。5.在進行智能化監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計時，需要考慮監(jiān)測數(shù)據(jù)的______、存儲、處理與分析等全鏈條管理。6.自動化采樣設(shè)備通過預(yù)設(shè)程序或遠程控制，實現(xiàn)海洋水樣、沉積物或生物樣本的自動采集，提高了監(jiān)測的______。7.機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練需要大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，這在海洋生態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域往往面臨______的挑戰(zhàn)。8.將無人機用于海表漂浮生物監(jiān)測或輔助AUV/ROV布放回收，體現(xiàn)了______技術(shù)在海洋監(jiān)測中的靈活應(yīng)用。9.大數(shù)據(jù)分析能夠幫助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以察覺的海洋生態(tài)現(xiàn)象和______。10.智能化、自動化監(jiān)測技術(shù)的應(yīng)用，有助于實現(xiàn)海洋生態(tài)監(jiān)測從“______”向“______”的轉(zhuǎn)變。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述機器學(xué)習(xí)在海洋生物聲學(xué)監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用過程。2.與傳統(tǒng)船舶調(diào)查相比，AUV在海洋生態(tài)監(jiān)測方面具有哪些突出的技術(shù)優(yōu)勢？3.簡述物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)在構(gòu)建海洋生態(tài)監(jiān)測傳感器網(wǎng)絡(luò)中的作用。4.為什么說海洋生態(tài)監(jiān)測的智能化與自動化是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程？四、論述題（每題10分，共30分）1.論述大數(shù)據(jù)分析技術(shù)如何提升多源海洋生態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的融合與利用效率。2.結(jié)合具體應(yīng)用場景，論述智能化、自動化監(jiān)測技術(shù)對提升海洋生態(tài)系統(tǒng)早期預(yù)警能力的重要意義。3.設(shè)計一個用于近岸海域浮游生物監(jiān)測的智能化、自動化監(jiān)測方案，闡述其系統(tǒng)組成、關(guān)鍵技術(shù)及工作流程。試卷答案一、選擇題1.D2.B3.D4.C5.C6.B7.C8.A9.C10.D二、填空題1.模式識別2.無人遙控水下航行器（AUV）/自主水下航行器（ROV）3.自適應(yīng)4.（無需填寫，為提示性內(nèi)容）5.有效性6.規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化7.數(shù)據(jù)獲取與標(biāo)注8.無人機9.預(yù)測性10.點狀、局部、被動式監(jiān)測向立體、連續(xù)、主動式監(jiān)測三、簡答題1.機器學(xué)習(xí)在海洋生物聲學(xué)監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用過程：首先采集生物聲學(xué)信號數(shù)據(jù)，并進行預(yù)處理（如濾波、降噪）。接著，利用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集對機器學(xué)習(xí)模型（如支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進行訓(xùn)練，使其能夠識別不同物種或行為的聲學(xué)特征。訓(xùn)練完成后，將模型應(yīng)用于新的、未標(biāo)注的聲學(xué)監(jiān)測數(shù)據(jù)，進行聲學(xué)事件檢測（如魚群、鯨魚）、物種識別或行為分類。最后，輸出分析結(jié)果，如生物分布圖、密度估計或行為模式描述。2.AUV在海洋生態(tài)監(jiān)測方面的技術(shù)優(yōu)勢：①自主導(dǎo)航與作業(yè)能力：無需人船協(xié)同，可自主規(guī)劃路徑、執(zhí)行任務(wù)，深入危險或難以到達水域；②高靈活性與精細度：尺寸相對較小，可通過狹窄區(qū)域，實現(xiàn)高分辨率、精細化的三維環(huán)境探測和定點采樣；③全天候作業(yè)能力：不受天氣海況影響，可長時間連續(xù)作業(yè)；④多傳感器集成潛力：可搭載多種先進傳感器（聲學(xué)、光學(xué)、化學(xué)等），實現(xiàn)多參數(shù)同步獲??；⑤成本效益：對于特定重復(fù)性任務(wù)，長期運行成本可能低于傳統(tǒng)船舶。3.物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)在構(gòu)建海洋生態(tài)監(jiān)測傳感器網(wǎng)絡(luò)中的作用：①實現(xiàn)設(shè)備的互聯(lián)互通：通過統(tǒng)一的通信協(xié)議（如LoRa,NB-IoT,衛(wèi)星通信），將分布廣泛的各種傳感器（溫度、鹽度、pH、溶解氧、濁度、生物傳感器等）、執(zhí)行器（如采樣泵）、以及邊緣計算節(jié)點連接起來，形成一個統(tǒng)一的管理和調(diào)度網(wǎng)絡(luò)；②支持遠程監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集：實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的狀態(tài)監(jiān)控、參數(shù)遠程配置、數(shù)據(jù)實時采集與傳輸，無需人工現(xiàn)場干預(yù)；③促進邊緣智能處理：在傳感器節(jié)點或邊緣設(shè)備上部署簡單的計算能力，可進行數(shù)據(jù)本地預(yù)處理、異常檢測、初步分析，減少傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)量，提高響應(yīng)速度；④增強系統(tǒng)可擴展性與維護性：標(biāo)準(zhǔn)化的接口和模塊化設(shè)計使得網(wǎng)絡(luò)易于擴展新設(shè)備，也便于故障診斷和維護。4.智能化、自動化監(jiān)測技術(shù)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，原因在于：①技術(shù)集成度高：涉及傳感器技術(shù)、水下/空中機器人技術(shù)、通信技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、水聲工程、海洋環(huán)境科學(xué)等多個學(xué)科領(lǐng)域的技術(shù)深度融合；②系統(tǒng)構(gòu)成復(fù)雜：包括前端感知設(shè)備、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)、邊緣/云端計算平臺、智能分析算法、人機交互界面以及能源供給系統(tǒng)等多個相互關(guān)聯(lián)的部分；③環(huán)境適應(yīng)性強：系統(tǒng)需能在復(fù)雜多變、惡劣的海洋環(huán)境下長期穩(wěn)定運行，對設(shè)備的可靠性、防水防腐蝕、耐壓、能源供應(yīng)等提出極高要求；④數(shù)據(jù)處理量大且復(fù)雜：產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，類型多樣，需要高效的數(shù)據(jù)存儲、處理和分析技術(shù)，并應(yīng)用智能算法進行有效挖掘；⑤應(yīng)用目標(biāo)多樣：監(jiān)測目的可能涉及科學(xué)研究、資源管理、環(huán)境保護、防災(zāi)減災(zāi)等不同方面，要求系統(tǒng)具備高度的靈活性和定制化能力；⑥網(wǎng)絡(luò)安全與倫理：涉及數(shù)據(jù)安全、隱私保護、系統(tǒng)防攻擊以及智能化決策帶來的倫理問題等。四、論述題1.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過以下方面提升多源海洋生態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的融合與利用效率：①數(shù)據(jù)匯聚與標(biāo)準(zhǔn)化：大數(shù)據(jù)平臺能夠接入來自衛(wèi)星遙感、船舶調(diào)查、AUV/ROV、浮標(biāo)、岸基觀測站、生物采樣、環(huán)境監(jiān)測等多種來源的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換、坐標(biāo)系統(tǒng)一等技術(shù)，將異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)格式，為后續(xù)融合奠定基礎(chǔ)；②海量數(shù)據(jù)處理能力：傳統(tǒng)方法難以處理如此海量的多源數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)（如分布式文件系統(tǒng)Hadoop、數(shù)據(jù)處理框架Spark）提供了高效存儲和并行計算能力，能夠快速處理TB甚至PB級別的監(jiān)測數(shù)據(jù)；③關(guān)聯(lián)分析與模式挖掘：利用大數(shù)據(jù)分析算法（如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、時間序列分析），可以發(fā)現(xiàn)不同來源數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和隱藏模式。例如，結(jié)合遙感葉綠素濃度與浮標(biāo)溫鹽數(shù)據(jù)，分析其時空相關(guān)性，理解物理環(huán)境對生物分布的影響；④智能融合與不確定性處理：發(fā)展智能融合算法，將不同分辨率、不同精度、不同時間尺度的數(shù)據(jù)進行融合，生成更全面、更精確的綜合監(jiān)測結(jié)果，并評估融合結(jié)果的不確定性；⑤可視化與決策支持：通過大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，將復(fù)雜的融合結(jié)果以直觀的圖表、地圖等形式展現(xiàn)，為科研人員和管理者提供清晰的信息，支持其對海洋生態(tài)狀況進行更準(zhǔn)確評估和科學(xué)決策；⑥預(yù)測與預(yù)警：基于融合后的長時序數(shù)據(jù)，利用機器學(xué)習(xí)等預(yù)測模型，可以預(yù)測未來海洋生態(tài)變化趨勢，提高早期預(yù)警能力?？傊?，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過其強大的存儲、計算、分析能力，有效解決了多源數(shù)據(jù)融合的挑戰(zhàn)，顯著提升了數(shù)據(jù)利用效率和價值。2.智能化、自動化監(jiān)測技術(shù)對提升海洋生態(tài)系統(tǒng)早期預(yù)警能力具有重要意義的體現(xiàn)在：①提高監(jiān)測的時空分辨率和覆蓋范圍：自動化監(jiān)測設(shè)備（如AUV、智能浮標(biāo)、無人機、自動化采樣器）可以按照預(yù)設(shè)任務(wù)或根據(jù)實時環(huán)境信息，在更大范圍、更高頻率地進行數(shù)據(jù)采集，獲取更精細的時空變化信息，這是早期發(fā)現(xiàn)異常事件的前提；②實現(xiàn)全天候、不間斷連續(xù)監(jiān)測：與人工監(jiān)測相比，自動化設(shè)備可以7天24小時不間斷工作，不受天氣、海況、光照等條件限制，確保對環(huán)境參數(shù)和生態(tài)指標(biāo)進行持續(xù)跟蹤，及時捕捉到微小的變化信號；③集成多參數(shù)、多維度監(jiān)測：智能化監(jiān)測系統(tǒng)可以集成多種傳感器，同步獲取水體物理化學(xué)參數(shù)、生物聲學(xué)信號、圖像信息、能見度等多維度數(shù)據(jù)，提供更全面的生態(tài)環(huán)境狀況描述，有助于綜合判斷異常事件的性質(zhì)；④利用智能算法進行實時分析與異常檢測：系統(tǒng)內(nèi)置的智能算法（如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)）能夠?qū)崟r分析incoming數(shù)據(jù)，自動識別偏離正常范圍的趨勢或模式，及時發(fā)現(xiàn)潛在的異常事件苗頭，遠早于人工分析；⑤快速響應(yīng)與信息傳遞：一旦檢測到異常信號，智能化系統(tǒng)可以自動觸發(fā)報警、調(diào)整監(jiān)測策略（如增加采樣頻率、改變探測路徑），并通過無線網(wǎng)絡(luò)快速將預(yù)警信息傳遞給管理或科研人員，為采取應(yīng)對措施爭取寶貴時間；⑥支持基于模型的早期預(yù)警：結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和生態(tài)模型，智能化系統(tǒng)可以預(yù)測異常事件的發(fā)展趨勢和可能影響范圍，提供更具前瞻性的預(yù)警信息。例如，通過分析衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與地面監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合生態(tài)模型，可以提前預(yù)測赤潮的發(fā)生風(fēng)險和蔓延路徑。因此，智能化、自動化監(jiān)測技術(shù)通過其高效率、高覆蓋、連續(xù)性、智能化分析能力，極大地增強了海洋生態(tài)系統(tǒng)早期預(yù)警的及時性、準(zhǔn)確性和有效性。3.設(shè)計一個用于近岸海域浮游生物監(jiān)測的智能化、自動化監(jiān)測方案：*系統(tǒng)組成：1.智能監(jiān)測平臺：采用小型、耐波的無人船（ASV）作為運載平臺，具備自主航行和避障能力。船上搭載：多波段遙感相機（用于可見光和熒光成像）、前視聲吶（用于探測密集浮游生物團塊）、微型水樣采集器（帶自動過濾或濃縮裝置）、多參數(shù)水質(zhì)傳感器（溫度、鹽度、pH、溶解氧、葉綠素a熒光等）。2.傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點：在監(jiān)測區(qū)域布放若干個智能浮標(biāo)，每個浮標(biāo)集成：多參數(shù)水質(zhì)傳感器、微型聲學(xué)探測設(shè)備（如多普勒聲學(xué)多普勒流速剖面儀ADCP或聲學(xué)層析儀，用于探測水層結(jié)構(gòu)變化和生物回聲）、GPS定位模塊、數(shù)據(jù)存儲單元和無線通信模塊（如衛(wèi)星或4G/5G）。3.邊緣計算單元：可集成在無人船或部分智能浮標(biāo)上，用于實時處理傳感器數(shù)據(jù)，進行初步分析（如聲學(xué)信號特征提取、圖像目標(biāo)初步識別、數(shù)據(jù)異常檢測）。4.云平臺與數(shù)據(jù)服務(wù)器：負責(zé)接收、存儲來自無人船和智能浮標(biāo)的數(shù)據(jù)；進行大規(guī)模數(shù)據(jù)融合、深度分析（如基于機器學(xué)習(xí)的物種識別、密度估算、聚集態(tài)判斷、時空分布模式挖掘）；構(gòu)建生態(tài)模型；提供可視化展示和人機交互界面。5.任務(wù)控制與通信系統(tǒng)：包括地面控制站和無線通信網(wǎng)絡(luò)（岸基到無人船、岸基到浮標(biāo)、無人船到浮標(biāo)），用于任務(wù)規(guī)劃、遠程控制、實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)傳輸。*關(guān)鍵技術(shù)：*自主導(dǎo)航與定位技術(shù)：利用RTK-GPS、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）和視覺/多傳感器融合技術(shù)，實現(xiàn)無人船在近岸復(fù)雜水域的精確自主航行和定點作業(yè)。*多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)：整合遙感圖像、聲學(xué)探測數(shù)據(jù)、水質(zhì)參數(shù)和GPS信息，利用多傳感器數(shù)據(jù)融合算法，提高浮游生物監(jiān)測的準(zhǔn)確性和可靠性。*智能識別與計數(shù)算法：開發(fā)基于計算機視覺和/或聲學(xué)信號處理的方法，自動識別圖像或聲學(xué)信號中的浮游生物個體或群落，并進行計數(shù)或密度估算?？衫蒙疃葘W(xué)習(xí)模型（如CNN）處理圖像數(shù)據(jù)。*邊緣計算與實時分析：在無人船或浮標(biāo)上進行輕量級AI模型部署，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速預(yù)處理、異常告警和初步結(jié)果輸出，減少對云端計算資源的依賴。*