数字渔业信息技术与生态化水循环养殖融合

时间：2025-02-21 涉川

1. 方案介绍

随着数字化转型与可持续发展理念在水产养殖中的深入推广，传统渔业模式正向数字渔业和生态化水循环养殖方向升级。该方案旨在通过整合先进的物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术，与生态化水循环养殖系统深度融合，构建一个高效、绿色、智能的渔业养殖管理平台，实现水质动态监控、自动化调控、精准营养投喂和环境友好型水资源再利用，从而提高养殖效率和产品质量，同时降低能源和运营成本，推动渔业可持续发展。

2. 监测目标

实时在线监测：全天候采集水体中溶解氧、pH、水温、氨氮、硝酸盐、电导率、浊度等关键水质参数。
智能数据分析：通过大数据与AI算法，预测水质变化趋势和生态系统健康状况。
自动化调控：联动增氧、换水、过滤、紫外消毒等设备，实现水质智能调控。
生态环境保障：确保循环水养殖系统内生态平衡，降低污染排放，实现绿色环保。
远程管理与预警：通过无线传输和云平台，实现远程实时监控及预警，便于决策和应急响应。

3. 需求分析

3.1 现有问题

监测滞后：传统人工采样检测周期长，无法实时反映水质和生态变化。
数据孤立：水质、养殖环境和设备运行数据分散，难以形成系统化的管理。
生态失衡：高密度养殖中，水质波动及污染物积累会影响鱼类健康和生长。
资源浪费：水体循环利用效率低、能源消耗大，难以达到绿色养殖标准。

3.2 目标需求

构建一个集实时监测、数据分析、智能预警与自动调控于一体的数字化管理平台。
实现水质参数与养殖环境数据的互联互通，为科学决策提供支持。
优化水循环系统，提升水体自净能力和资源利用率，降低环境污染风险。
降低人工巡检和能源消耗成本，推动绿色可持续渔业发展。

4. 监测方法

4.1 监测参数

溶解氧（DO）：保障鱼类呼吸和水体自净能力；
pH 值：保持水体酸碱平衡，适应鱼类生长；
水温：调控水体温度，影响生长代谢；
氨氮（NH₄⁺-N）、硝酸盐氮（NO₃⁻-N）：反映有机污染和富营养化风险；
电导率（EC）：反映溶解盐分和离子浓度；
浊度：监控悬浮颗粒物含量，确保水体透明度。

4.2 监测技术

多参数水质传感器：集成各项传感器，实现数据同步采集；
无线数据传输：通过4G/5G/NB-IoT/LoRa技术将数据实时上传云平台；
云平台与大数据分析：整合历史与实时数据，构建水质预测模型和生态评价指标；
AI智能算法：用于异常检测、趋势预测和智能决策支持，实现自动调控联动。

5. 应用原理

系统在养殖场关键节点（进水口、养殖池中心、排水口）布设多参数水质传感器，实时采集数据后通过无线模块上传至云平台。云平台利用大数据和AI算法对数据进行实时分析，生成水质变化趋势、异常预警和设备运行指令。当监测指标超出预设阈值时，系统会自动联动增氧机、过滤器、换水系统或其他水处理设备进行调控，同时通过手机APP或PC端向管理人员发送警报，实现远程干预。

6. 功能特点

实时监测与数据采集：全方位、全天候监控水质和环境参数，确保数据连续性和精度。
智能分析与预警：基于AI算法进行水质趋势分析与异常检测，及时发出预警。
自动联动控制：与增氧、换水、过滤等设备联动，实现自动化水质调控。
远程监控与管理：通过云平台和移动终端实现数据可视化、远程控制与故障诊断。
节能环保与资源利用：优化水体循环和资源利用，降低能耗和运营成本，推动绿色养殖。
数据存储与历史回溯：长期记录监测数据，便于分析水质演变和制定管理策略。

7. 硬件清单

设备名称	功能描述	通讯方式
多参数水质传感器	监测溶解氧、pH、水温、氨氮、硝酸盐、电导率、浊度等	RS485/4G/ NB-IoT/LoRa
数据采集终端	汇总各传感器数据，实时上传至云平台	4G/5G/NB-IoT
智能控制终端	数据处理、智能决策、控制水处理设备联动	4G/5G/ NB-IoT/Wi-Fi
增氧机、过滤器、换水系统	联动设备，实现自动增氧、自动换水和过滤等水质调控	继电器/RS485
太阳能供电系统	提供长期稳定的电源支持，适应偏远及户外养殖场环境	太阳能+锂电池
环境监测站	监测气象参数（温度、湿度、降雨、风速等）辅助数据分析	4G/5G/NB-IoT

8. 硬件参数

（基于行业常见技术指标及数字渔业需求）

8.1 多参数水质传感器

溶解氧：0～20 mg/L，精度 ±0.3 mg/L，分辨率 0.01 mg/L
pH：0～14 pH，精度 ±0.1，分辨率 0.01 pH
水温：0～50℃，精度 ±0.5℃
氨氮：0～100 mg/L，精度 ±2% FS
电导率：0～2000 μS/cm，精度 ±1% FS
浊度：0～100 NTU，精度 ±2 NTU

8.2 数据采集终端

支持接口：RS485、4G、Wi-Fi、NB-IoT、LoRa
采集频率：5～30 分钟可调，依据养殖要求灵活设置

9. 方案实现

设备布设：在渔场循环水系统的进水口、养殖池中央、排水口及关键环节安装多参数传感器。
数据采集与传输：传感器实时采集数据，经数据采集终端通过无线网络上传至云平台。
数据分析：云平台对采集数据进行实时监测、趋势分析和异常检测，建立水质模型。
智能联动控制：系统根据数据自动联动启动增氧机、换水设备及水质净化装置，保持最佳养殖环境。
远程监控与预警：通过APP和PC端实时查看数据和系统状态，自动报警并支持手动远程干预。

10. 数据分析

水质趋势分析：利用历史数据构建水质变化曲线，预测未来水质变化趋势；
多参数关联分析：结合水温、溶解氧、氨氮等参数，评估养殖环境对鱼类生长的影响；
异常检测：自动识别水质参数超标或异常波动，生成预警报告；
效果评估：对比系统联动措施前后的数据，评估增氧、过滤、换水等措施的实际效果。

11. 预警决策

实时报警：当溶解氧低于预设阈值（如6 mg/L）或氨氮超标时，系统自动向管理人员发送预警。
自动联动：系统根据水质数据自动启动增氧机、过滤器或换水装置。
远程决策支持：管理人员可通过远程平台对水质异常进行手动调整和指令下达。
决策反馈：系统记录预警响应措施和效果，辅助后续决策和系统优化。

12. 方案优点

实时精准监测：7×24小时全时段监控，及时捕捉水质变化，保障养殖安全；
智能自动调控：通过AI和大数据分析实现自动联动，降低人为操作风险；
远程监控管理：云平台和移动终端实时呈现数据，管理灵活高效；
节能环保：智能调控设备运行时间，降低电耗及运营成本；
数据驱动优化：系统积累历史数据，持续优化养殖环境和管理策略。

13. 应用领域

工厂化循环水养殖系统：适用于高密度养殖、智能渔场、数字化水产育苗中心等；
智慧渔业基地：为大型渔业企业和区域性养殖基地提供水质管理解决方案；
科研及生态监测：支持水产科研机构进行水质与生态环境监测与研究。

14. 效益分析

提高鱼类存活率：智能调控降低水质异常风险，显著提高鱼类存活率；
降低运营成本：自动化系统减少人工巡检和紧急处理成本，优化能耗；
提升产量和品质：稳定水质环境促进健康生长，提升养殖产品市场竞争力；
环境友好：减少尾水排放和污染风险，符合绿色、可持续发展要求。

15. 案例分享

案例：某智慧渔业基地数字渔场

背景：该渔场采用循环水养殖，但因水质波动导致鱼类死亡率较高。
实施方案：在进水、养殖池及排水口安装多参数水质传感器，数据实时传输至云平台，系统自动分析并联动增氧及换水设备。
效果：实施后，鱼类死亡率降低约20%，水质稳定性显著提升，管理人员通过远程平台及时调控系统，整体养殖效益提高明显。

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