本发明提供了一种拖曳式传感器阵列中尺度涡时间序列卷积分类方法，属于海洋观测技术领域。该方法包括：利用拖曳式传感器阵列采集海剖面观测数据，并对其进行扩增，并标注样本类别；建立时间卷积网络，选取具可区分性的最优Shapelet局部特征，并将多维立体观测时间序列转换为其与Shapelet的距离向量；构建在线序列超限学习机，将得到的距离向量的训练样本及其对应的类别标签输入至在线序列超限学习机网络进行训练，再将测试样本输入至训练好的在线序列超限学习机网络模型，最终获得目标分类结果。本发明再基于深度学习领域，速度更快，分类更准，能够更好地对传感器采集到的海洋数据进行分类，实现海洋环境立体监测。