在物理海洋学研究领域内，海洋涡旋逐渐成为研究的热点。海洋涡旋研究的基础是涡旋的识别，本文在研究了现有的基于浮标数据涡旋提取算法的基础上，提出了一种改进的涡旋自动识别与追踪算法（a improved automated loop-identifying scheme，AILIS），并选定南海区作为研究对象，对南海区海洋涡旋的分布及演变规律进行了分析。在建立了南海区海洋涡旋及轨迹的时空数据库后，为了更好地理解南海区涡旋的时空演变，开发了“南海海洋环境信息查询系统”。该系统结合多源数据，对南海区海洋漂流浮标和涡旋及其轨迹进行可视化，并对海洋和涡旋的相关属性信息进行统计分析。　　AILIS算法的提出是在研究了现有的基于几何学方法进行涡旋自动识别的算法—ALIS算法的不足之后，对ALIS算法进行了有效的改进。在详细介绍AILIS算法的实现过程之后，在具体的算法验证和对比实验中，结合海表面高度异常数据(SLA)以及Hybrid Detection(HD)和Hybrid Tracking(HT)算法的识别结果证明了AILIS算法的适应性，以及较ALIS算法以及其他相关算法的优越性。　　在GIS领域中，时空数据可视化问题是一个重要的研究内容。在构建了南海区海洋涡旋时空数据库之后，要探索和研究海洋涡旋的时空演变特征和规律，通过合理和有效的可视化方法，对海洋涡旋的时空演变过程进行可视化表达是一个重要的研究途径，“南海海洋环境应用服务平台”的构建正是基于这样一个目的。通过该系统的时空分布查询、动态可视化、统计分析三个模块可以获取南海海洋涡旋的时空分布、涡旋过程动态变化等相关信息。