海洋占地球总面积的71%,蕴含着丰富的矿产资源和地球上80%的生物资源,海洋生态环境变化对全球能量循环以及气候变化起着关键作用。海洋中尺度涡是一种重要的海洋现象,并携带着巨大的能量,是海洋能量和热量传递的主要承担者,同时对海洋资源与营养物质的垂直和水平分布起着重要的搅拌和输送作用。因此,提取海洋中尺度涡的热点区域对于研究其对海表面温、渔业资源和渔场分布影响具有重要意义。挖掘中尺度涡轨迹移动模式,对中尺度涡的生消机制、演变规律与移动特征的认知具有重要意义,为海洋中尺度涡轨迹跟踪和移动方向预测研究方向提供参考依据。目前热点区域提取的主要对象是城市交通、居民出行、船舶航迹,对海洋中尺度涡热点区域提取研究较少,对中尺度涡携带巨大能量的热点区域进行挖掘的研究更是极少,而海洋中尺度涡携带能量的大小,受振幅、半径、平均移速等因素影响,传统的聚类方法对于多特征的中尺度涡并不能有效地提取其携带巨大能量的热点区域。海洋中尺度涡轨迹存在径直、盘旋、回转等多种形态,对中尺度涡轨迹移动模式挖掘的方法主要是基于传统的聚类算法,而传统轨迹聚类方法只能挖掘出模糊且不明确的中尺度涡移动模式,并且现有算法大多仅考虑了移动目标的空间位置,忽略了其时间属性和自身物理特征等信息,并未很好地挖掘目标的细粒度移动特征。本文以海洋中尺度涡轨迹为研究对象,对中尺度涡影响海洋环境要素显著热点区域提取、轨迹移动模式挖掘,结合海洋中尺度涡的特性,提出了基于多特征密度峰值聚类方法（MF-CFSFDP）和基于改进的密度空间聚类方法（2DB-SCAN）,论文的主要研究内容和成果如下:（1）针对现有的研究目标,传统的轨迹聚类方法大多仅考虑了空间位置信息,没有充分考虑轨迹的时间、移速等属性,使得最终聚类结果无法体现具有代表性的热点区域分布,无法满足实际应用需求。本文在第二章提出了一种多特征密度峰值聚类方法（MF-CFSFDP）,在基于CFSFDP聚类方法的基础上,在聚类过程中增加了振幅、半径、平均移速三个特征,使用欧式距离来度量中尺度涡轨迹点之间的相似性,解决了CFSFDP聚类只适用于单特征移动目标的问题,本章的聚类方法更适用于多特征移动目标的热点区域挖掘。（2）海洋中尺度涡轨迹聚类的目的在于发现研究区域内海洋中尺度涡移动规律的特征,从而进一步挖掘出中尺度涡轨迹的移动模式。基于密度的轨迹空间聚类方法和基于密度的轨迹时空聚类方法是现如今海洋中尺度涡轨迹聚类应用中常用的两种聚类方法,这两种聚类方法的结果并未很好地表征中尺度涡具体的移动趋势。在对海洋中尺度涡进行轨迹聚类的过程中,为更好地表现出中尺度涡的空间分布和移动方向,本文提出了一种基于密度的矢量轨迹空间聚类方法,综合考虑海洋中尺度涡轨迹的移动方向特性,把聚类过程中需要计算的线段空间距离改进成矢量线段空间距离,改进了计算角度距离的方法,能够更好地将不同移动方向的中尺度涡聚成不同簇,实验结果表明,改进了角度距离的方法,在对海洋中尺度涡进行轨迹聚类的过程中,能够更好地表现出中尺度涡的空间分布和移动方向。