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【关键词】影响因素 系统监控 信息采集 科学技术
随着养殖业的发展与科技的进步，先进的水产智能化养殖监控系统取代了传统的养殖模式，实现了从最初的水产产量少、易死亡到水产、产量高死亡率低的转变，为中国的水产养殖业带来了巨大的发展。中国的水产养殖业规模越来越大，发展前景越来越好，市场需求也逐渐增大。物联网环境下的水产智能化养殖系统不仅可以实现水产养殖的智能化与自动化，还可以控制水产的生存环境在最适合的数值之内，在此环境的基础上最大密度的进行养殖从而实现利益的最大化，这样不仅给个人带来丰厚的利益也推动了养殖业的发展。
1 水产智能化养殖监控系统的养殖影响因素以及养殖流程
1.1 智能化养殖系统的养殖影响因素
养殖业是中国重要产业之一，面对越来越大的市场需求，高效快速安全健康的养殖系统一直是业内人士研究的课题，经过大量的科学实验之后检测出影响水产品养殖的影响因素，主要有以下几点：水温、PH值、透明度、溶氧量、农药含量、重金属含量、各类氟化物含量、细菌含量、挥发性酚含量、鱼池换水周期以及消毒用品等。根据影响水产品养殖的因素，对应的找出最适合水产品生存的环境，在进行最大密度的养殖，配合最合理化的监控，能实现有效的提升水产品的产量。
1.2 智能化养殖系统的养殖流程
我国的水产养殖业基本上采用智能化养殖系统，采用该种系统，首先，选址对浴池进行建设；其次，买鱼苗后早鱼池中进行试水；再次，放入鱼苗并进行消毒，鱼种进行繁殖之后进入池子饲料喂养，这时要注意水质的管理鱼池的环境监控预防疾病的发生。最后，在做好过冬的措施成鱼即可出池了。在这个水产品养殖系统中，最重要的是采用先进的机械设备来控制养殖系统的水温、PH值、溶解度、光照、溶解氧、投饵量等因素，在这些因素都合适的情况下，才能进行最大密度的养殖生产活动。
2 水产智能化养殖监控系统的设计
2.1 养殖监控系统的总体构成
完整的水产品智能化养殖监控系统是在物联网环境下，利用智能处理技术、传感技术、智能控制技术、数据收集技术、图像实时采集技术、无线传输技术来进行智能化处理。预测信息辅助养殖生产决策，从而来实现现场以及远程数据的获取、报警控制和设备控制。养殖监控系统的总体构成主要有：水质监测、环境监测、远程监测、视频监测、远程控制、短信通知等功能。整个操作过程利用了电子技术、传感器技术、计算机与网络通信技术，来监控水产养殖过程中的各项影响因素的合适值，控制各项影响因素在最合适的数值内，从而营造出最佳的养殖环境。养殖监控系统对水产生存环境的PH值、水温、溶氧量等数据进行采集，之后进入信息采集模块进行处理，通过一些措施控制养殖水质的环境因子在最合适的范围内，使得水产可以在最优质的环境下快速的生长，缩短了水产的生长周期，以此提高水产的产量。
2.2 养殖监控系统的信息监测
水产品养殖信息监测在实际应用中具有重要的作用，现在大多数的水产养殖采用的都是无线传感器网络来对养殖环境进行监测，这种养殖技术未对养殖过程中的水产品的鱼种、用药情况、饲料情况、患病情况进行监测，导致养殖过程中出现问题后，无法制定出相应的解决方案。基于这样的问题，现在采用ZigBee技术进行搭桥构建一个信息采集监测模块，这样无线传感器网络与RFID系统就不会相互干扰。ZigBee技术与GPRS技术相结合组成混搭型环境检测软件是目前最具有发展前景的系统，ZigBee技术可以实现设备的互联互通，收集的数据汇集于网关节点然后通过GPRS技术与服务器进行连接，将采集到的信息上传到后台数据库服务器，从而完成信息的收集。
2.3 养殖监控系统的智能中心
养殖监控系统的智能中心主要是将采集来的信息进行整理、输出再进行控制，其属于整个模块的智能中心，监控人员与客户无论是在室内或者户外，都可以通过现场的监控设备、远程PC机控制或通过通讯设备来进行控制，打破了传统的水产养殖模式，实现了现代化养殖的自动化与智能化。现场控制中心可以根据监测系统显示的结果进行智能控制，与此同时还能及时的通知现场的工作人员进行问题的处理，这样就避免了水产养殖过程中出现差错的几率，进而实现利益的最大化。
3 结论
通过本文的论述得知，物联网环境下的水产养殖监控系统，保障了水产在最合适的环境中最大密度的进行养殖，养殖监控系统的信息监测能准确的收集各项数据，从而达到对整个水产的信息监控，养殖控制系统的智能中心对水产养殖进行智能监控，工作人员可以通过监控设备，随时监测水产的生长情况避免出现问题。望此次研究的内容能促进水产养殖产业的发展，通过利用先进的水产养殖监控系统给经营者带来利益的同时，也满足了市场的需求，其在水a管理上节省了大量资源，能实现养殖行业的自动化与智能化。
参考文献
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摘要：本文分析了现阶段水产养殖行业信息化关键技术的发展现状，并对其未来发展趋势进行了分析。
关键词：水产养殖；信息化；关键技术；现状；发展趋势
现阶段，水产养殖信息化的关键技术主要表现为水产养殖业的信息获取技术。信息获取技术是信息化应用的基础，根据获取信息的尺度和获取信息的属性，水产养殖的信息获取技术可分为知识挖掘技术，传感网络技术和遥感技术三个方面。
1水产养殖的信息获取技术
1.1知识挖掘技术
众所周知，我们可以通过多种方式获取信息，比如查阅文献、参考养殖日志、问卷调查等等。当人们通过这些方式获取到信息后，就会进行信息录入，再经过知识挖掘这项技术，转换成计算机的应用和它的自动识别。在水产养殖业中，此项技术应用研究较早，现阶段在水产养殖信息化技术领域应用成熟。
1.2传感网络技术
可以应用水产养殖传感网络技术的对象主要有以下两种类型：第一种是鱼类和它们的行为参数辨别，这种传感技术使用的传感器主要以鱼的种类以及鱼类的其他相关特征作为基础；第二种是水环境的参数，应用于这种类型的水产养殖业传感器是一种水质传感器，其主要特性是化学特性。
1.3遥感技术
同参数信息获取的技术相比较，应用水产养殖信息化的遥感技术可以获取的水质参数非常有限，但是此项技术却能实现区域的信息采集，通过结合该地区的地理信息，实现多种信息的获取。遥感技术能对水产养殖实时信息进行合理的预处理，为未来多种更加先进技术在水产养殖领域的应用打下了坚实的基础。
2水产养殖信息化关键技术的发展趋势
水产养殖业发展信息化技术现阶段已经成为了现代化渔业的重要支撑和重要内涵，信息化技术的应用作为设施养殖的前提，也为其他信息化技术的作用提供了有效载体。水产养殖信息化关键技术具有广阔的发展前景。
2.1信息获取的方式
水产养殖业的信息获取方式逐渐由人工获取发展到自动化获取，能最大限度的避免人工获取的缺点。水产养殖业的环境参数变化具有多元性和周期性，发展信息建模的方法和参数处理的能力非常有必要。与此同时，发展传感技术也对智能化、集成化获取信息的程度不断提高。
2.2信息化技术应用
信息化技术应用主要是指信息获取的精度、广度以及质量和范围的不断提升。随着各项技术在水产养殖行业的应用越来越成熟，它们的不断发展也同水产养殖特性越来越紧密结合，信息化技术的应用起到了提升水产养殖业基础数据的整体水平，并且保证了水产养殖业数据来源的可靠性和可信度。
2.3信息处理方法
未来信息处理方法将向着智能化以及多元化和模型化的方向发展。数据挖掘和人工智能等计算机技术的应用，相对于信息处理中传统的方法更加高效，准确率更高，并且解决了水产养殖业的多种复杂问题。在此基础上，构建多种模型，使其更加多元化。
2.4养殖管理决策的改变
水产养殖信息化关键技术的发展使养殖管理的决策向着精细化和科学化的方向发展。信息化的发展更好地实现了现代科学与农业生产的紧密结合，使水产养殖改变传统生产方式，向精细化的养殖系统发展，改变了传统的控制方法，向着现代模型控制方法开始转变，从而使管理更加高效。
2.5信息化思维及技术的应用
信息化思维及技术的应用在水产养殖业中越来越重要，伴随着信息化的手段不断深入，信息化的本质和它的规律也越来越明显。注重信息化思维以及技术的应用，促进了高新技术和养殖流程的结合，使它们的关系更加紧密，并且不断地提高了科技转化能力和应用水平。顺应时代的发展和进步，为了使水产养殖业得到更好的发展，将信息化技术应用到水产养殖业是当前水产养殖者以及相关管理部门的首要任务。现阶段，部分水产养殖信息化的关键技术已经相对成熟，但还有一些技术不够完善，笔者认为，在以后的研究和发展中，应强化关键技术，使信息化高新技术与水产养殖紧密结合，共同优化。
参考文献
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物联网（“TheInternetofthings”，简称IOT），从英文上翻译即为物物相连的互联网。所谓物联网，是指基于新一代的信息技术，将物体与互联网相连接，通过信息交换和信息通信实现高效、先进和智能服务的一种网络技术。具体来说，物联网是运用光学识别、传感器、射频识别、全球定位系统激光扫描器等新一代的信息技术，实时采集需要的信息，如某一物体或某一过程的有关声、光、热等各种信息，通过与互联网的连接进行信息的交换和传递，实现对物品或过程的智能化感知、识别、监管的一种网络。它有两层涵义：其一，物联网是互联网的扩展和延伸，其核心和基础仍然是互联网；其二，物联网的用户端具有延伸性，任何物体之间可以进行信息的交换与共享。物联网具备以下三个特征：一是全面感知，通过相关技术可以随时随地获取信息；二是可靠传递，通过各种电信网络与互联网的融合，实时准确地将物体的信息传递出去；三是智能处理，通过运用大数据、云计算等各种智能计算技术，分析和处理海量的数据和信息，实现对物体的智能化控制。
农业物联网关键性技术
农业物联网被划分为三个层次——信息感知层、信息传输层和信息应用层。基于这个层次划分，可以将物联网关键性技术概括为对应的三大类：
（一）信息感知技术
它应用于信息感知层，是物联网链条上最基础的环节，由各种传感器节点组成，主要涉及传感器技术、RFID技术、GPS技术等。在水产养殖业中，传感器技术被用于测定光照度、水体温度、溶解氧、ph值、氨氮含量、浊度等参数，而这些参数指标都会对养殖对象的生长发育、繁殖周期、产量及质量等方面产生重要的影响。RFID技术（RadioFrequencyIdentification）即射频识别，俗称电子标签，是一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据，主要应用于水产品的质量追溯。GPS技术则是基于新一代的卫星导航与定位系统，可以进行海、陆、空全方位的、实时的三维导航和定位，具备自动化、高精度、高效益等显著特点。在渔业中，GPS技术可以应用于水产品物流销售环节及质量保障体系，对养殖情况、产量、产品流向等进行实时描述和跟踪。
（二）信息传输技术
它应用于物联网信息传输层，是信息传输的必经路径。传感器通过有线或无线方式，根据多种通信协议向局域网、广域网所获取的各类数据。目前运用最广泛的是无线传感网络（WSN），它是以无线通信方式形成的一个自组织的网络系统，由部署在监测区域内大量的传感器节点组成，负责采集和发送网络覆盖区域中被感知对象的信息。
（三）信息处理技术
它是实现渔业自动化控制的基础，主要涉及云计算、专家系统、决策支持、地理信息系统等，应用于信息应用系统，负责对数据进行融合与处理，帮助信息使用者做出科学的管理决策，从而对农业生产过程进行有效控制。其中，云计算（CloudComputing）是指将计算任务分布在大量由计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取存储空间和计算能力，以提供各种软件服务。专家系统（ExpertSystem，简称ES）指运用特定领域的专业知识，通过推理来模拟人类专家，解决各种具体而复杂问题的计算机智能程序系统。决策支持系统（DecisionSupportSystem，简称DSS）是通过数据、相关模型及知识，以人机交互方式来辅助决策者进行半结构化或非结构化决策的一种计算机应用系统。地理信息系统（GeographicInformationSystem，简称GIS）是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算以及分析等运用的技术系统，属于一种特定的重要空间信息系统，主要用于空间信息数据库和进行空间信息的地理统计处理、图形转换与表达等，在渔业上可运用于质量追溯、物流跟踪等方面。目前，智能信息处理技术研究内容主要包括4个方面：1、人工智能的理论研究。它包括信息获取的形式化方法、海量信息处理的理论、方法、机器学习以及模式识别等。2、人——机交互技术与系统研究，即声音、视频、图形以及文字处理等。3、智能控制技术与系统研究。通过智能化手段，以实现人与物、物与物之间的互动与联系，如可以准确地对目标进行定位和跟踪等。4、智能信号处理的研究，具体包括信息特征识别和数据融合技术。
渔业物联网的应用意义
大力发展渔业信息化，推动信息技术与传统渔业深度融合，不断提高渔业生产经营的标准化、智能化、集约化、产业化和组织化水平，努力提升资源利用率、劳动生产率和经营管理效率，是我国渔业突破资源环境约束、实现发展方式转变和产业升级的重要出路。渔业物联网作为渔业信息化的一项关键技术，在产业发展中的应用已经起步，技术示范和应用的实践证明，渔业物联网技术可以有效地实现从手工操作向智能自动化操作转变，从粗放型、资源消耗型、数量型向精准型、资源节约型、质量型发展方向转变，对促进水产养殖集约、高效、生态和可持续发展具有重大意义。其主要作用表现在以下几点:
（一）降低人工成本
通过物联网技术和远程控制终端设备，实现了养殖设备运行的自动化和智能化。养殖人员可以随时随地获取养殖的相关信息，不必亲临现场就能实现24小时不间断地对多项指标进行实时监控，简化了日常养殖管理工作，节省了劳动力，降低了劳动强度。案例：湖北省洪湖市六合水产开发有限公司第一期建成的水产养殖物联网示范基地面积1500亩，安装了水产养殖生产环节视频监控管理系统和水质在线监测系统两个组成部分。包含8个子系统：基地视频监控管理系统、物联网监控总部总控中心和养殖基地分控中心、水质传感器采集系统、大型自动气象宏观环境监测系统、水产养殖智能化控制系统、告警子系统、防雷系统和通讯无线系统。主要示范特色养殖和蟹苗培育。经过养殖基地管理人员实验，该技术的使用，降低劳动量40%。
（二）提高经济效益
借助于相关养殖模型（如最佳养殖参数模型等）、疾病预测预警系统、专家知识库系统等，养殖人员可以更加科学合理地控制饲料的投喂量，并及时预防和控制各种疾病灾害，有效提高了经济效益。案例：安徽张林渔业有限公司建有标准化鱼塘31个，循环流水生产池5个，养殖水面达325亩，是农业部健康养殖示范场。主养黄颡鱼和翘嘴红鲌。2014年6月起，示范应用水产物联网技术，使用物联网智能投饵技术，减少饲料浪费15%；使用物联网智能增氧技术，减少电费20%，使用物联网水质在线监测技术，提高成活率30%。
（三）减少水产养殖污染
通过物联网技术的运用可以合理控制水质相关参数指标和饲料的投喂量等等，有效降低投入品消耗，减少水体污染物排放。案例：江苏泗洪县金水特种水产养殖有限公司养殖面积1.35万亩。养殖品种以河蟹为主。2013年相继完成了养殖基地的水质在线监测物联网系统，养殖过程中药物使用量降低了30%，降低了饲料投喂量，减少了因养殖水体排放对环境造成的污染，降低了养殖风险。（四）提高管理效率随着物联网的不断发展，水产养殖生产中的相关信息可以实时、快速、便捷的收集、获取和分析利用，广泛应用于水产养殖生产环境监测、生产信息管理、产品销售、质量安全追溯、加工运输、信息查询及服务等方面，有利于提高管理效率。
渔业物联网的示范与应用
（一）养殖水质环境自动监测和智能控制
良好的水质是水产养殖的必要条件，它紧密关系着水产养殖的产量、质量以及经济效益。同时，水产养殖水质环境的管理决定着水产养殖集约化程度。养殖水质环境因素主要包括水温、溶解氧、盐度、PH值、氨氮含量和浊度等。借助于各式传感器，养殖户可以实时获取水质环境的相关参数。同时，基于智能传感、无线传感网、通信、智能处理等物联网技术，可以实现集水质环境参数在线采集、无线传输、远程与自动控制等功能于一体的水产养殖物联网系统，使养殖户可以通过手机、PDA、计算机等信息终端，随时随地掌握养殖水质环境信息，并可以根据水质监测结果实时调整控制设备，进行科学水产养殖与管理。
（二）智能投喂和疾病预警诊断
就水产养殖而言，饲料的科学投喂无论是对养殖对象的良好生长、人类的健康饮食，还是生态环境的保护都具有重要意义。投喂量不足或者饲料搭配不合理必然会影响水生动物对饲料营养的需求，阻碍其正常的代谢繁殖，同时还会导致疾病发病率增高。不仅提升了养殖成本，还给水产品的质量安全带来一定的隐患。饲料投喂过度，则会造成水体环境的恶化，对生态环境造成污染。基于物联网、云计算、大数据等现代信息技术的运用，可建立起水产养殖精细投喂系统，对养殖模式、养殖环节、每日投喂量、投喂次数及投喂时段等进行最优化。根据传感器实时采集的相关数据，如光照、水温、溶氧量、浊度、氨氮等，可分析养殖环境因素与饲料摄取量之间的关系，以及不同养殖品种各生长阶段对营养成分的需求情况，从而建立起养殖对象在不同生长阶段的最佳投喂模式，实现按需投喂、最优化养殖。在疾病预警预测部分，可利用采集的数据对水环境趋势进行预测。通过调查和参考有关专家的意见，确定水质参数的各种边界值（如无警、中警、重警的边界点），进而可以确定每个警级的区间并进行预警。这样，养殖户便可以在第一时间获取相关养殖环境信息并及时作出处理，起到预防作用。此外，还可建立相关的疾病诊断和决策系统，针对养殖户在实际养殖生产过程中出现的病害症状进行分析，并提供相应的解决办法和处理措施。通过知识库和专家库的建立，实现资源和信息的共享及利用。一方面可以随时查询关于水产养殖的有关知识，包括水产品品种常见疾病及症状、对应处理措施以及药品信息等；另一方面还可通过与专家的在线沟通互动，及时获取相关帮助与服务。
（三）全程质量追溯和数字化
养殖管理可追溯是指通过记录的标识，对某个实体的历史、用途或者位置给予追踪的能力。水产品的质量安全可追溯主要是基于射频识别、条形码及温度传感等先进技术的应用，通过唯一的、可识别的码，对水产品从育苗、养殖、加工到物流以及销售的全过程进行信息化的管理，实现对水产品整条产业链信息的快速识别与溯源管理。水产品全过程质量追溯可具体分为以下几个系统：1.水产品智能养殖管理系统。主要针对养殖饲料的投喂、药品的使用、水产品的出入库的登记管理等；2.水产品加工管理系统。包括登记和管理水产品的来源信息、相关检疫信息和加工后的出厂信息等。3.水产品冷链物流管理系统。通过RFID温度采集标签和无线网络服务终端，采集和读取在物流过程中的水产品相关信息，并进行传输和储存。4.水产品交易零售管理系统。主要记录水产品的卖方、买方、交易场所、交易时间、交易价格等信息。5.水产品溯源查询系统。通过建立水产品质量查询追溯平台，消费者可根据购买凭证，查询到水产品从生产到销售各个环节的相关信息。
渔业物联网发展的相关思考
（一）渔业物联网发展的目标用以物联网为核心的信息技术改造、融合、渗透渔业，促进产业升级和现代渔业建设。具体的分析有以下几个具体目标。1.物联网技术和关键产品要国产化。2.降低物联网技术系统和产品的价格。3.熟化技术和产品，不断提高质量，整体技术和应用走入世界前列。4.主要通过市场对基础资源的配置作用，形成研发、制造、应用服务的渔业物联网产业。5.通过物联网技术的应用，养殖户普遍降本、减耗、增效。
（二）渔业物联网技术优势和差距我国渔业物联网技术与发达国家相比有的方面技术领先，有的方面技术落后：1.在信息感知技术方面，主要涉及传感器技术、RFID技术、GPS技术等，整体上我国还存在着一定的差距。在水产养殖生产中使用的传感器主要有两类，一类是电化学传感器，另一类是光学传感器。电化学传感器中水温、盐度、pH值的传感器达到了国际先进水平，溶氧传感器随着我国四电极脉冲激励溶解氧测量方法的发明和多元水质信息矩阵式补偿校正模型和自诊断、自识别智能变送方法的发明，达到了国际领先水平，氨氮传感器还有一定差距。光学传感器中水温、溶氧、盐度、pH值、氨氮的传感器差距还比较大，稳定性差、准确性低、维护成本较高的问题急需得到解决。2.在信息传输技术方面，为水产养殖生产服务的无线传感网络（WSN）技术和应用，达到世界先进水平。3.在信息应用系统方面，养殖对象应用控制系统和养殖设施智能化控制技术，具有世界领先水平。4.在大数据平台建设及应用方面还存在一定差距。
物联网是新一代电子信息技术的重要组成部分，是利用互联网或局域网等通讯技术把感知设备、控制设备、操作设备等联在一起，实现远程化、信息化、智能化控制的网络,简单理解就是人与人、人与物、物与物相连的网络，是一种集计算机软硬件技术、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术和无线通讯技术等为一体的复杂技术。当前，在机械化水产养殖领域，物联网技术的典型应用主要体现在以下几个方面：
1.1养殖水体的水质监测
主要是利用不同类型的水质传感器,现场实时检测pH值、溶解氧、氨氮、盐度、亚硝酸盐、硫化氢和水温等影响水产品生长与发育的水质参数，并通过有线或无线等方式传送到手持设备和服务器终端，供养殖人员进行参考，以便及时对水体进行管护，改善水质环境，提高养殖效率。
1.2水产养殖机械的自动化或远程化控制
主要是利用自动控制理论按照养殖人员的设定，定时定量启动和关闭投饵机、曝气增氧机等设备，或是根据水质监测的数据按需控制增氧机、换水泵及补水泵的启停，也有的是利用zigbee或6Lowpan等技术搭建无线网络，由主控计算机集中对监测数据进行分析处理后，人工或自动发送远程指令，对各类水产养殖机械的运行进行精确控制。
1.3水质水情的实时预警
主要是按照设定的具体数值构建预警模型，实时跟踪监测养殖水体的水质水情变化与养殖设备的运行情况。当发生意外灾害、水情骤变或渔机设备故障时，及时向主控计算机发送预警信号，并利用GSM/GPRS/CDMA等模块向养殖人员发送提醒短信，确保各项应急措施能够迅速启动，从而保障渔业生产安全。
1.4水产养殖的决策指导和追踪溯源
主要是利用高精度摄像等设备实时监控水产养殖的整个过程，并配合水质监测等系统，依托主控计算机和服务器，构建水质数据库、饲料数据库、种苗数据库、气象数据库、养殖数据库、鱼病数据库等，按照模糊推理和统计决策的理论对多源信息进行融合，形成不同需求的养殖方案和智能化管理决策系统；还可以在互联网上对外进行，为远程专家指导和产品安全监管及溯源提供技术平台。
2存在问题
综上所述，随着农业现代化的发展，物联网技术已经逐步实现了与机械化水产养殖的融合。但是，在实际的生产实践中，大多数的水产养殖户，特别是中小型养殖户，对这些技术的应用积极性并不高，究其原因，主要有以下几点：
2.1技术工程体量较大，示范效应难以体现
从走访调研的情况看，目前江苏水产养殖机械物联网技术的示范应用主要集中在规模化水产养殖中心，依托省、市科技项目支持，联合相关科研院所和高校完成。养殖系统通常由主控计算机进行控制，功能囊括水质水情监测、自动化精确投饲、智能水体增氧、远程控制、实时预警和专家决策等多个模块，整体工程体量较大，现代化程度较高。对于普通的中小型养殖户而言，门槛过高，学习、复制难度较大，示范辐射效应不明显。
2.2过于追求“私人订制”，设备投资成本过高
目前，各地使用的物联网水产养殖系统，大多是以项目形式，根据自身情况重新设计或在传统水产养殖机械的基础上改造完成，属于订制产品，无法规模化批量生成，也无法享受农机购置补贴政策。因此，设备制造成本和工程预算较高，超出了普通养殖户的预期。
2.3缺乏统一的标准，产品定型和推广难
众所周知，在计算机技术和互联网技术的发展初期，曾由于技术封锁造成推广困难，随着一系列标准化协议的签订和友好接口的开放，市场才逐步走向繁荣。同样，目前物联网水产养殖技术尚处于起步阶段，缺乏统一的行业标准，各研究院所和企业开发的物联网装备尚不能实现友好互通，很难定型推广。如果对系统进行拆分，其中大多数装备又属于通用性电子设备，很难享受农机补贴政策。因此，目前除了溶解氧智能监控设备等水质监测仪外，基本上没有其他成熟的物联网渔业机械通过农机推广鉴定。
2.4技术本身存在一定瓶颈，设备维护相对繁琐
水产养殖机械物联网技术和其他领域的物联网技术一样，核心技术主要包括感知技术、传输技术、处理技术和控制技术四大模块。其中传输技术因通信工程的迅速发展相对成熟，加上农业物联网中无线局域网的范围相对较小，传输速率等要求也不高，基本上能够满足应用要求。而其他三项核心技术在实际使用和推广中均存在一定问题。感知技术和控制技术的最大问题在于高灵敏度、智能化、小型化传感器十分缺乏，这也是整个中国物联网产业发展的瓶颈。目前，进口传感器价格昂贵。国产传感器产品制造工艺技术相对落后，品种少，质量较差，需要定期进行维护保养，还很容易损坏和出现检测误差，给养殖户的日常使用带来了很大麻烦。处理技术方面，随着云计算和大数据的日益完善，技术本身已不存在大的问题，主要是缺乏相应的水产养殖研究人员，缺少数据积累和稳定的算法模型，智能决策尚不能对渔业生产形成科学有效的指导。
3思考与建议
虽然该技术在应用领域仍然存在一定的困难，但是在当前农业现代化高速发展的时期，高效化、智能化、节约化、精准化仍是农业机械化的发展方向。近年来，水产养殖业人力成本逐年增加，养殖效益下滑，集约化、规模化、现代化、科学化水产养殖经营逐渐成为发展趋势，物联网技术依靠其多技术融合的巨大优势，理应在提高渔业生产效率、提升水产养殖管理水平、加强水产品质量监管力度等方面发挥出更重要的作用。为此，水产养殖机械生产企业和渔业物联网研究机构应多从推广应用的角度思考未来产业发展，逐步培养用户群体，使物联网技术在水产养殖领域创造更大的经济效益和社会效益。
3.1丰富产品序列，控制销售价格
农业机械的发展历程是一个从简到繁，从功能单一到复式作业的渐变过程，水产养殖机械物联网技术发展也应如此。在跟踪科技前沿的同时，也要丰富自身的产品序列，既要研究完善水产养殖智能化管理信息系统，也要加快对普通物联网渔机的开发。如能够定时定量投饲的投饵机、能够检测溶氧量不足并自动开启的增氧机、能够追踪灾害天气并发送短信的预警器等。这些功能单一的水产养殖机械，能够有效控制物联网技术的运用成本，更符合普通养殖户的实际需要，同时也更方便推广鉴定，便于农机部门示范宣传，逐步培养物联网渔机的市场用户。
3.2简化操作模式，提高设备质量
目前的物联网技术在水产养殖机械上的运用，绝大多数以主控计算机为中心构建管理系统，大多数的操作控制和信息、资料查询都需要在计算机上完成，而传感器等设备设施还需要定期进行清洗、养护，这对于当前科技意识差、文化素质低、接受新事物能力不强的农村劳动者和水产养殖户而言，接受起来存在一定难度。因此，开发操作更加便捷的人机界面，研制精确度更高、灵敏度更强、可靠性更好、成本更低、安装维护更加方便的传感设备，解决自组织网络和感知节点合理部署等共性问题，也成为物联网行业必须解决的主要问题。
3.3加强产学研结合，搭建合作平台
积极引进水产养殖、自动控制、农业机械、物联网和信息化等方面专业人才，鼓励企业与高等院校、科研机构通过委托研发、联合研发、购买技术等多种方式进行合作交流，充分发挥各自的优势作用，形成更加完善的水产养殖物联网研究体系，建立更加紧密的产业技术联盟和技术创新平台，加快高新技术成果的转化，为物联网技术产品的批量生产、大规模应用提供技术支持，为更加科学、系统、高效的指导渔业生产提供支撑。
3.4建立统一标准，争取政府扶持
1我国水产生态养殖存在的问题
1.1生产较为分散
在当下的水产生态养殖行业中，仍主要采用以家庭为单位的分散经营方式。这主要是因为整个市场的竞争不是很激烈，并且机械化程度较低，所以我国对于水产生态养殖行业没有进行有效的集中管理，这就严重阻碍了水产生态养殖行业的发展，对于生产者来说也是一种变相的利益受损。
1.2水资源环境恶化
随着经济的发展，对于环境的污染越来越严重。目前我国的水资源正在受到不断的污染，所以在水产生态养殖方面合适的环境越来越少，对于水产生态养殖行业的发展造成了阻碍。在水产生态养殖业的发展过程中，由于发展观念落后，大多数养殖者仍采用粗放的方式进行生产，对于水资源的利用率不高，并且导致水资源质量下降，需要大家在生产过程中加强注意。
1.3养殖人员素质不高
在水产生态养殖过程中，很多养殖人员对于行业的认识不深，自身的水产养殖专业素质不高。在水产养殖过程中，无法进行综合的考量和科学的养殖，这就导致水资源浪费和污染严重，水产养殖效率也得不到应有的提升，在某种程度上阻碍了水产生态养殖行业的发展。
1.4基础设施和资金不足
在目前我国的水产生态养殖行业中，相关的设施比较陈旧和落后，养殖者在生产过程中遇到了很多困难，生产效率比较低下。并且大多数养殖者没有足够的资金支持生产，对于现代化生产设备的引进没有足够的能力，限制了水产生态养殖行业的发展。
2水产生态养殖与新养殖模式发展战略
2.1加强管理，进行集中生产
相关部门应本着水产生态养殖的原则，完善养殖许可证制度和用水制度，实行统一管理。对养殖水域的养殖能力进行评估，以便能将评估结论与相应的养殖类型、方法、密度等关键信息结合起来，避免养殖户随心所欲地增加养殖密度，促进水产养殖业可持续发展。推进水产生态养殖机械化发展，提升水产生态养殖的生产效率，并且将水产生态养殖行业进行集中管理，避免浪费水资源和生产力，让水产生态养殖行业实现更好的发展。
2.2保护水资源环境，实现可持续发展
针对水资源环境恶化现象，水产生态养殖行业需要实施有机水产养殖，制定合理的规划，有效保护生态环境。创造一个良好的养殖环境，减少生产垃圾对环境的影响，要着眼于市场需求及生态养殖目的，结合水体的生物承载力，在不同养殖区域进行合理开发，制定长远发展规划［1］。在养殖过程中，一定要重视进行规模化养殖，构建一个完善的体系，形成一个完整的循环，以实现水产生态养殖行业可持续发展。
2.3提升养殖人员的素质
在水产生态养殖过程中，对于养殖人员应提高要求，养殖人员一定要具备相关的证件，相关部门要定期对水产生态养殖人员进行职业技能培训，提高他们的专业能力，并且要进行相关的考核，剔除那些专业素养不够的养殖人员，实现水产生态养殖行业可持续发展。
2.4加强基础设施建设
水产生态养殖行业应积极采用新养殖模式，学习新的养殖方法，实现观念和技术的更新，提高水产生态养殖行业的整体生产水平。同时，加强基础设施建设，对水产养殖基础设施进行检查，建立健全水产生态养殖规划，获取科学的水产养殖业发展建议，推进水产养殖自动化、机械化发展，为提高整体生产水平和保证食品安全做出贡献。
2.5加大资金和科技投入
就水产生态养殖而言，离不开科技和资金的支撑。所以，我国必须建立完善的、长期的科技和资金投入机制，促进水产养殖业科学发展。水产养殖会对环境造成严重破坏，加剧水产养殖与资源、环境的矛盾，在这种情况下，要利用科学的设备和技术对环境进行保护，推动水产生态养殖科学发展。这就需要有关部门要加大资金投入力度，为水产生态养殖提供充足的资金支持和保障，从而积极引进先进的水产养殖设备和技术，提高水产养殖水平［2］。
教育部直属重点综合性高校，国家“985工程”和“211工程”重点建设高校，以海洋和水产学科为特色。2002年，由青岛海洋大学更名。学校拥有国家投资亿元，供教学、科研使用的3500吨级海上流动实验室――东方红2号海洋综合调查船。
招办电话：0532-667824266678247866781723
王牌专业：环境科学、海洋科学、水产养殖学、海洋渔业科学与技术、药学、工商管理、会计学、行政管理、生物科学、生物技术、生物工程、地理信息系统等
大连海事大学
交通运输部所属的全国重点大学，是中国著名的高等航海学府，是被国际海事组织认定的世界上少数几所“享有国际盛誉”的海事院校之一，至今有百余年历史。
招办电话：0411-847272338472430384724305
王牌专业：轮机工程、信息管理与信息系统、物流管理、通信工程、交通运输工程、船舶与海洋工程等
大连海洋大学
2010年，由大连水产学院更名而来。学校是我国北方地区唯一一所以水产和海洋学科为特色的多科性大学。有国家海藻加工技术研发分中心1个，国家级实验教学示范中心1个，农业部重点开放实验室1个。
招办电话：0411-847631568476315784763158
王牌专业：自动化、水产养殖等
上海海事大学
学校是一所以航运技术、经济与管理为特色的多科性大学。学校现整体搬迁至上海临港新城办学。学校设有水上训练中心，拥有万吨级“育锋”教学实习船，“天鹰”、“天琴”两艘无限航区远洋训练帆艇及29艘水上训练艇。
招办电话：021-3828439538284396
王牌专业：航海技术、物流管理、机械设计制造及其自动化、轮机工程、航运管理、交通运输工程等
上海海洋大学
2008年由上海水产大学更名而来，学校目前有临港新城校区、杨浦区军工路校区、杨浦区民星路校区三个校区。2008年学校主体已搬迁至临港新城校区。学校拥有教育部水产种质资源创新与利用重点实验室、大洋渔业资源可持续开发省部共建教育部重点实验室。
招办电话：021-619006076190060861900609
王牌专业：水产养殖学、海洋渔业科学与技术、农林经济管理等
广东海洋大学
学校是广东省人民政府和国家海洋局共建的省属重点建设大学，是一所以海洋和水产学科为特色，理、工、农、文、经、管、法、教等学科协调发展，以应用学科见长的多科性海洋大学，是教育部本科教学工作水平评估优秀院校。2005年，由湛江海洋大学更名而来。
招办电话：0759-2396115
王牌专业：水产养殖学、食品科学与工程、动物科学、食品质量与安全、海洋渔业科学与技术等
浙江海洋学院
学校位于浙江舟山。1998年由原浙江水产学院和舟山师范专科学校合并组建而成，此后舟山卫生学校、浙江水产学校、浙江省海洋水产研究所、舟山石化学校、舟山商业学校等相继并入。
关键词：无线传感器网络；工厂化水产养殖；水环境；实时监测
中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2014）08-0032-02
0 引 言
中国是水产养殖大国，世界上百分之七十左右的水产养殖产量来自于中国境内。目前，国内多数的水产养殖场在技术上都处于较为原始的阶段，主要依据个人经验进行生产管理。由于市场竞争日趋激烈，大量养殖场都转而采用大幅度提高养殖密度的方式来获得更多利润，这使得过去在自然水体中进行散养的陈旧经验不再可靠。对水环境不能及时了解，是养殖场面临的最大风险。一次严重的缺氧就可能对生产造成毁灭性的打击。同时，水环境管理不善使得鱼病丛生，养殖者不得不使用大量的药物保证养殖对象的存活，这又对食品安全造成了很大威胁。随着全社会对食品安全的持续关注，这样的生产方法已经不能适应社会的需求。水产养殖行业急需一种更精细的生产管理模式。
而阻碍水产养殖业进行精细化生产转型的最大阻力便是成本，尤其是各种测量和通信设备的安装和使用成本。目前欧美发达国家的养殖场普遍套用工厂的管理模式，大量使用现场总线和工业计算机等自动化设备对各类传感器进行组网，并聘用懂得使用此类设备的高技术人才进行运营。这些设备的一次性投入过于巨大，超出了国内绝大多数养殖场的承受能力，且对使用者的要求过高，目前国内的绝大多数养殖场尚无可能招聘到此类人才从事养殖工作。
随着物联网技术的不断完善，一种基于无线传感器网络技术的新型信息管理方案有望解决这一困局。
1 技术方案
1.1 适用场合
本文所论述的解决方案适用于已经初步具备高密度水产养殖能力的装备了人工增氧和基本水处理设备，而尚无可靠的水环境信息获取能力的养殖场所。
1.2 系统结构
本方案包含一个基于ZigBee技术的无线传感器网络，实现各类信息采集设备的无线通讯，并将采集得来的信息经汇总后发送到用户需要的终端。
用于信息采集的设备主要是各类传感器。传感器可收集水体溶氧、温度、浊度、氧化还原电位等信息。每个传感器均与一个ZigBee终端及一个小型充电电池组成一个完整的探测单元。该探测单元可以被自由的安放在任何需要的位置，无需布线。ZigBee终端可与ZigBee的其它单元配合形成一个自组织的无线网络，并通过ZigBee网关将探头收集的数据传输至网络。用户可通过电脑或移动终端通过网络随时查阅这些信息。图1所示是无线传感器网络组网结构示意图。
1.3 系统参数
本方案使用的芯片为采用IEEE 802.15.4标准的CC2430系列ZigBee芯片。在硬件设计上，针对路由节点的功率不同采用两种可选方案。
其中普通方案适用于养殖场所中安放ZigBee测量终端与路由节点的位置相隔不太远且可视的情况。普通路由节点使用CC2430片上系统集成的CC2420RF收发器，经测试可保证可视距离60 m内的数据传输。此种设计最大的优势就是供电方式非常灵活，且续航时间长。
而针对养殖场各个部分相距较远或中间有物理隔断的情况，可选择大功率路由节点。大功率路由节点在普通节点的基础上增加了一个CC2591射频前端，并通过TPS73033电源模块进行供电。经测试，大功率路由节点可间隔3堵厚约30 cm的混凝土墙或400 m以上的可视距离进行数据传输。
1.4 网络拓扑
为了尽可能适应复杂多变的养殖场结构，本方案采用网状网路由的方式对网络进行自组织。此种网络拓扑方式采用自组织按需矢量简化算法（AODVjr ），适用于养殖场的数据传输需要，即拓扑或通信环境有时会发生变化且需要传输的数据量不大（主要是温度、溶氧量、浊度、氧化还原电位等简单数值信息）的情况。
2 功能应用
2.1 数据获取
利用CC2430片上系统自带的ADC模块，可将各类传感器提供的电压信号转化成数字信号，并统一编码发送。可集成的传感器有溶氧探头、温度探头、浊度探头、氧化还原电位探头等。基本满足了水产养殖的水环境监测要求。
2.2 数据传输
采用ZigBee技术的数据传输速度介于20～250 Kb/s，而每个传感器每次所需传输的数据只有几个字节的大小，数据传输的延迟几乎感受不到。
2.3 节点分布
ZigBee网关的安放应在保证可以连接英特网的情况下尽量位于养殖场的中心位置。每个路由节点的安放应保证其有效通信半径内包含网关或至少一个可与网关通信的路由节点。每个测量终端的安放应保证其位于至少一个路由节点的有效通信半径内。
2.4 信息获取
用户可简单的通过移动设备或电脑访问英特网查询养殖场的实时水环境信息。该信息会依据设置定期刷新。用户与养殖场的通信联络如图2所示。
3 技术优势
与西方目前普遍采用的基于现场总线和工业计算机的养殖场数据采集方式相比，本文所论述的方案在某些方面具有优势，具体情况如表1所列。
4 结 语
本文提供了一个用于提高水产养殖场管理水平和信息化程度的基于物联网技术的解决方案。该方案尚不包括对养殖场中的设备进行自动化控制的功能。这种控制功能的实现还有待于一个专家系统的建立作为依据，依照系统中储存的对特定养殖对象最合适的环境参数对养殖场的设备工作情况进行统筹的安排。这将是本方案未来继续改进和提高的方向。
参 考 文 献
[1] 刘鹰. 工厂化养殖系统优化设计原则[J]. 渔业现代化，2007（2）：11-12，20.
[2] 陈峻青.工厂化养殖大菱鲆质量安全控制策略研究与体系建立[D].青岛：中国海洋大学，2011.
[3] 孙峰德，孟庆武. 工厂化养殖循环水处理系统的建造技术及其市场前景[J].中国渔业经济，2008（3）： 26-28.
关键词：物联网 移动Agent 数据挖掘 网络负载
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）05-0073-02
1 引言
我国的水产养殖业近些年发生了巨大变化，其养殖模式不再是传统的人工巡守、人工投饵及检测方式，而是出现了不同程度的自动化，可以实现自动控制以及数字化监控。[1]将物联网应用于水产养殖，具有低成本、数据采集范围广等特点。采用自组织的物联网，其特点是节点可移动，无需铺设线路，容易维护，组网成本低，非常适合于自动化水产养殖监测系统。[2]将移动Agent技术引入物联网系统，可以通过电脑或手机对养殖池水的温度、pH值、溶氧量、电导率及氨氮等环境因素做出实时、动态的调整。同时，还能够从根据这些因素分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，为水产养殖增产增收提供科学的依据。
2 系统模型总体设计
系统模型由数据采集层和监控层构成（图1）。
数据采集层分为定点数据采集模块和不定点数据采集模块。每个模块内部由一个现场监控节点控制，每个模块中的传感器节点主要包含温度传感器、pH值传感器、溶氧量传感器、电导率传感器和氨氮传感器等。传感器节点将采集到的环境信息数据送到现场监控节点进行分类汇总。最后，由移动Agent完成各采集模块的选择、传感信息收集和数据融合等任务。
控制层由控制系统和监控中心构成。它负责将移动Agent传送的信息进行整合。监控中心向用户反馈信息，包括水产品的生长状态、环境因素对水产品的影响以及数据挖掘结果显示等内容。依据这些信息，监控中心对控制系统发出指令，指挥各控制子系统主要包括增氧泵控制，自动给排水控制，光照控制，温度控制系统的工作，从而实现对养殖环境控制的功能。
3 移动Agent中的数据挖掘
3.1 传感器数据的特点
传感器的数据与互联网的数据不同，有自己的特色。[3]
第一、传感器的数据总是大规模的、分布式的、时间相关的和位置相关的。同时，数据的来源是各异的，节点的资源是有限的。大量的传感器数据储存在不同的节点。通过集中式的管理很难让挖掘到分布式数据。
第二、传感器数据很庞大需要实时处理。如果采用集中式管理，中心节点的要求非常高。中心节点的能量消耗也非常大。
第三、节点的资源是有限的。将数据放在中心节点的策略没有优化昂贵资源传输。在大多数情况下，中心节点不需要所有的数据。
3.2 分布式移动Agent数据挖掘
根据无线传感器的数据特点，提出分布式移动Agent数据挖掘模式。
首先从传感器中收集到的数据信息进行实时聚类[4]，划分出正常行为库和异常行为库，再对划分出的正常行为库进行关联模式挖掘[5]，从中提炼出传感器数据模式，进而构建成模式库，利用其对控制系统实时控制，进而提供给应用，提高决策和控制的智能化。
分布式移动Agent数据挖掘工作原理如图所示（图2），左边是监控中心，右边是现场监控节点。传感器节点任意的分布在某一监测区域内，节点以自组织的形式构成网络，将数据传送到现场监控节点。现场监控节点对数据进行预处理，存入本地规则数据库。同时还通过通信Agent把处理过的数据传送到监控中心节点，以便进行综合的分析。而本地规则数据库也能收到中心监控节点的一些更新信息。现场监控节点根据本地规则库的规则形成控制信息，实时对设备进行控制。监控中心节点负责对数据收集与分析，并显示结果，实现智能化的决策。
这种体系结构的优点是，现场监控节点把收集到的原始数据，通过数据过滤、数据抽象和压缩进行预处理。现场监控节点把处理过的数据，发送给监控中心节点，将较大的负载的数据集中到监控中心节点处理，而本地数据就近处理，避免了内部网络中繁重的数据交流。
3.3 分布式移动Agent数据挖掘的性能特点
移动Agent数据挖掘方法与传统的统计方法相比，优势在于它能从数据中发现人们未知的知识和规律，并且具有分析过程自动、快速等优点。
（1）减少了手工分析和编码的需要，提高了流量收集的精确性。数据挖掘方法可以从大量数据中挖掘出不易被明显看出的重要特征和规则，能分析大量数据并提取对网络行为的最具概括性的描述，使得构造出的特征能够更加精确。
（2）适应数据量增大的趋势。在传感器数据收集中，收集到的数据越多，分析结果就越准确。
（3）具有较强的可扩展性。同样的数据挖掘工具能用于多个数据源，具有较强的可扩展性。
4 结语
根据水产养殖传感器数据的特点，本文结合移动Agent技术与物联网技术，构建了基于移动Agent技术的水产养殖物联网系统模型。把数据挖掘下放到移动Agent中，在很大程度上减少了数量庞大的传感器节点发送数据时造成的通信阻碍与能源消耗。
物联网数据有很多特征，例如分布式存储，大量时间相关和地点相关数据以及有限节点资源等。这些都使物联网数据挖掘成为一项极具挑战性的任务。下一步，将深入研究数据挖掘的诸多方面，进一步提高数据挖掘算法的效率。
参考文献
[1]邹振涛，杨宏，李宏.水产养殖实时监控系统设计[J].农机化研究，2011（9）：124-127.
[2]赵亮，杜尚丰，张峰.无线传感器网络在水产养殖系统中的应用[C].第24届全国高校电力系统及其自 动化专业学术年会.北京：中国农业大学，2008.
[3]何世钧，陈中华，张雨，周文君.基于物联网的海洋环境监测系统的研究[J].传感器与微系统，2011（30-3）：13-14.
关键词:水产养殖;智慧农业;绿色农业;农业物联网;智能管理
1系统组成
1.1系统概述
物联网是互联网的延伸和扩展，目的是对物理系统进行智能化管理和控制，提高生产效率和资源利用率。随着世界物联网技术和信息技术不断发展、现代农业自动化需求的不断增长，农业物联网在遥测感知、数据传输、智能处理、应用服务等领域取得重要突破，使智慧养殖成为可能。水产养殖智能物联网系统面向集约、高产、有效、生态、安全的发展需求，集水质环境参数在线采集、智能组网、无线传输、智能分析、预警信息、决策支持、远程自动控制等功能于一体，主要由传感器子系统、传输子系统、控制子系统、软件监控平台等组成［2］。
1.2系统成分
1.2.1传感子系统
传感器子系统由服务器、远程数据采集器(RTU)、PC终端、网关、传感器、基站、手机终端等组成，可以实时监测水质的各项信息(光照、水温、pH值、溶解氧、氨氮含量、亚硝酸盐含量等)。RTU采集各监测站位的目标数据后，完成组网、暂存、传输、中转等一系列任务。根据距离的不同，RTU可以通过GPRS或Radio2种方式传输，遥测数采之间可以自组网，承担数据采集、缓存、传输、中继的任务，增加有效传输距离［3］。用户终端为手机或PC机，可以不限时间、不限地点登录服务器，随时了解、统计、处理、分析数据。最新的浊度数字传感器支持MODBUS串行通信，采用散射光原理，抗干扰能力强;采用光纤技术进行可重复的检测，不受环境光线和色度影响，可以有效消除气泡、悬浮物等对测量结果造成的偏差。溶解氧传感器内置温度传感器，自动温度补偿;无需消耗氧，不受流速和硫化物等化学物质干扰;无需电解液，不会凝华;反应快速，测量精准;免于维护，适用周期较长，使用成本更低［3］。pH值传感器配有快速电缆接头，具有防水功能、超长使用寿命和多种安装方式;抗化学腐蚀能力强，整体密封，在有毒离子水溶液中性能良好。
1.2.2遥测子系统
软件平台具有展示实时数据的功能，以满足生产单位大屏幕信息显示的需求。分布式监控子系统通过IP网络和监控中心软件进行连接和数据交互。在大型应用场景中，可以组建二级监控分中心，将现场微环境测控器与监控分中心连接，多个监控分中心再与总监控中心软件进行连接和交互。这种智能监控平台具有多路输入输出、以太网接口和通讯串口，便于与其他仪器设备集成使用。
1.2.3传输子系统
提供有线(RS232/RS485)、无线(GPRS/GSM/ZIGBEE)、北斗卫星传输等多种方式，支持web浏览和配置，同时支持TCP、SNMP等接口方式，通过IP网络与中心软件交互通讯，方便使用和管理［3］。
1.2.4控制子系统
根据传感器采集的环境因子数据，设置相关的发生条件后，可以对增氧机、水泵、电磁阀、风机等设备进行联动开启和关闭，实现远程自动化控制。以增氧机控制器为例，用户能够根据水质参数和现场视频，通过手机APP进行远程启停。
1.2.5终端子系统
终端子系统为用品提供多种选择，包括移动应用APP(Andriod、IOS)、标准电商平台、微商城、小程序、中小企业全渠道电子商务云平台(Saas模式、B2B＆B2C模式等)、区块链溯源及农业物联网综合解决方案等［4］。PC端采用统一的实时在线人机界面、灵活方便的操作方式。
1.2.6预警子系统
针对相关监测指标，以及基于一级监测指标计算的二级指标，进行条件设置，当一项或多项指标达到阈值时，系统发出警报，以短信、微信、电子邮件、网络电话等形式通报目标人群［4］。从业者可及时采取预防应对措施，减少水产养殖灾害损失。
2系统功能
2.1光照监控
光照时间长短、强弱决定着鱼类的繁殖周期、生长状况和生产品质。输入相关模型和算法，光照系统可以自动计算养殖水体中鱼类需要的光照强度，决定天窗的开闭。
2.2温度监控
温度是水产养殖中的重要环境参数之一，包括进水口温度、池内温度、养殖区域空气温度等。智慧物联网系统全天候监测养殖水体温度，当温度高于或低于设定区间时，系统将现场的情况通过短信发到用户手机上，监控界面弹出报警信息。用户可通过远程设置，自动开启水温控制设备，当水温恢复正常值时，系统自动关闭。
2.3溶解氧监控
溶解氧含量与水生动物食量、饵料利用率、生长发育速率等密切相关，当水中溶解氧浓度降低时，智慧物联网系统自动打开增氧泵，保证水生动物必需的溶解氧含量。2.4pH值监控过低的pH值使水体呈酸性状态，极易引发鱼类病变(如鱼鳃病变等)。同时会造成溶解氧利用率降低，水中有害微生物大量繁殖，影响鱼类健康。当pH值传感器探测到水体pH值超过正常范围时，自动开启进水口阀门，进行换水。
2.5氨氮含量监控
养殖池塘中的氨氮来源于水生动物排泄物、饵料、肥料、底泥等。当水体中的氨氮浓度过高时，几乎所有水生动物的生长、发育、繁殖都会受到影响，严重时可能造成鱼类、贝类、甲壳类等大范围死亡，使渔业生产产生重大损失。根据氨氮传感器的实时监测数据，及时对养殖水体进行清洁或换水。
3智慧物联网的发展方向
在现代农业物联网的发展中，大量运用新原理、新技术、新材料，突出移动性、微型化、多样化，注重应用性、标准化、产业化。纳米传感器不仅能促进农作物生长，还能大大延长包装食品的保存时间，帮助满足世界人口快速增长对粮食的迫切需求。美国普渡大学研制的新型生物传感器能够检测最低浓度达0.3μmoL的葡萄糖，且不需要昂贵的成本投入和复杂的生产程序，有望用于农产品中葡萄糖含量的精确测定。纳米科学领域涌现的新发现、新技术，不断应用于包装行业，研发防止氧气侵入、微生物污染的新型饮料或食品容器。美国科罗拉多大学研制出类似夹式耳环的智能微芯片，置于农作物叶片上，当植物需水时，向农户的手机发送信息。采用此法可以省水省力省时，灌溉用水减少10%～40%，每个用户每年节省数千美元。农业大数据、农业物联网等农业市场创新商业模式持续涌现，大大降低信息搜索、经营管理的成本［5］。创新型的经营主体将进一步得到发展，相关产业的联合和链接将更加紧密，农业核心资源的配置和利用将更加高效。第一产业与第二、第三产业交叉渗透、融合发展，进一步提升农业竞争力。
