近年来随着计算机科学与大数据技术的不断发展,人类社会逐渐迈入数据科学迅猛发展的新时代。在这一时代背景下,基于大数据技术的海洋数据科学能够实现对现有资源的整合和再利用,提高行业运行效率,挖掘产业巨大潜力。但是海洋环境要素数据多源异构的特性使其很难实现有效组织和管理,传统海洋要素数据共享方式也存在可视化度较低、用户交互方式单一等问题,无法充分发挥数据所包含的经济与社会价值,极大地影响了远洋渔业等海洋数据相关产业的发展。本文针对异构海洋要素数据的特点,结合现有的数据集成技术,提出一种基于ETL（Extract-Transform-Load）的海洋要素数据集成方案,并对预处理过程中的异常数据检测算法进行分析和改进,实现了基于Web GIS技术的海洋要素数据可视化服务。本文的主要工作如下:（1）针对海洋环境要素异构数据源做了详细的分析,设计了一种兼容性强的数据标准,提出一种多源异构海洋环境要素数据集成服务方案。基于数据集成的需求设计实现了异构海洋要素数据集成模块,可以通过统一的数据访问接口完成数据采集、转换、上报作业的工作。此外,通过后台管理模块的Web界面实现对数据集成任务、基础元数据、映射元数据、ETL元数据的实时监控和管理。模块通过源数据结构与数据标准结构的映射实现不同数据源于目标数据间的统一格式转换。最后利用图像重采样算法对海洋要素数据集成的结果做了验证。（2）传统异常数据检测算法存在对全局孤立点不敏感,最佳初始聚类中心不易选择等缺陷,无法适应海洋要素数据量日益剧增的特点。为了提高算法对海洋要素数据异常点检测的效率,首先使用自适应步长因子以及禁忌表对狼群算法作出改进,然后使用改进后的狼群算法选择出最优的初始聚类中心,从而改进K-means算法的性能。经过实验证明,改进后的算法能够更好地对海洋要素数据集进行处理,在异常点检测的全面性上有了较大提高。（3）通过对系统的实际需求分析,结合数据服务平台的基础架构研究,设计并实现了基于多源异构的海洋要素数据服务平台,平台基于JAVA语言以及Web GIS、Redis、Spring Boot等技术开发,包括海洋要素数据集成模块、海洋数据后管模块（后台管理模块）、海洋要素展示模块。实现了多源异构海洋要素数据集成、数据集成任务管理、海洋环境要素数据可视化研究,满足了不同用户的实际业务需求。