海洋中尺度涡是海洋环流中的一个重要组分，如何根据现有数据资料自动识别海洋中尺度涡已成为日益关注的热点问题。本文在对现有海洋中尺度涡自动识别方法研究的基础上，提出了一种改进的基于SSH的海洋中尺度涡自动识别方法，该法可根据SSH闭合等值线的包含关系来自动提取中尺度涡的边界与核心。在不同海区针对NLOM模式的SSH数据与高度计的SLA数据进行了自动提取方法对比试验，结果显示本文提出的改进方法能够较为精确地提取中尺度涡边界，并保留了多核结构。采用基于最近距离和基于相似性的追踪方法，提取中尺度涡的演化过程。在深入分析海洋中尺度涡旋数据特征的基础上，结合GIS的时空数据模型，采用了一种基于拓扑的中尺度涡过程时空数据模型，实现了中尺度涡过程的重构，为进一步对涡动过程进行时空分析以及研究多核结构的融合、分裂演变提供了可靠的数据基础。该模型通过状态对象之间的产生关系，不仅能追踪完整的涡旋过程，还能发掘涡旋过程与过程之间可能存在的潜在关系。结合基于三元组的案例分级表达模型以及基于时间节点的相似性约简方法完成了过程案例库的构建，为探寻中尺度涡旋的形成机制提供了数据基础。