基于物联网的智慧渔业养殖系统优化与可持续发展研究

基于物联网的智慧渔业养殖系统优化与可持续发展研究

侯竣威 樊冬梅

山东协和学院 山东济南 邮编250200

摘要：本文探讨了智慧渔业养殖系统的优化和可持续发展问题，基于物联网技术。首先，指出当前渔业养殖面临的挑战和问题，包括环境污染、资源浪费以及生产效率低下等方面。同时介绍了物联网技术在智慧渔业养殖系统中的应用，主要涉及传感器、云计算和大数据分析等领域。通过这些技术手段，可以实现对水质、饲料和氧气等关键参数进行实时监测和控制，从而提高生产效率并减少资源浪费与环境污染。最后，针对智慧渔业养殖系统的可持续发展问题提出了一些解决方案，包括优化养殖模式以及加强管理与监管等措施。本研究成果对推动智慧渔业养殖发展并促进渔业的可持续发展具有重要参考价值。

关键词：生态系统建模、多目标优化、智能决策支持系统、数据驱动预测模型、可持续资源管理

一、引言

随着全球人口的不断增加，渔业养殖已经成为满足人类食品需求的重要手段之一。然而，传统的渔业养殖方式存在多个问题，如环境污染、资源浪费和低生产效率等。这些问题严重限制了渔业的可持续发展。为了解决这些问题，近年来基于物联网技术的智慧渔业养殖系统逐渐崭露头角。该系统通过实时监测和控制关键参数（如水质、饲料和氧气等），在提高养殖效率、减少资源浪费和环境污染方面起到积极作用，从而实现了渔业的可持续发展。

本文旨在研究基于物联网技术的智慧渔业养殖系统优化及其可持续发展问题。首先介绍当前所面临挑战和问题，并分析传统养殖方式存在的弊端。接下来详述物联网技术在智慧渔业养殖系统中应用情况，包括传感器、云计算以及大数据分析等方面。这些技术手段可以实现对水质、饲料和氧气等关键参数进行实时监测与控制，提升生产效率并减少资源浪费和环境污染程度。

最后针对智慧渔业养殖系统可持续发展问题提出解决方案，例如优化养殖模式以及加强管理与监管策略等方法。这些方案旨在确保智慧渔业养殖系统长期稳定发展，并促进其可持续性发展目标达成。本研究成果对推动智慧渔业领域进步以促进其可持续性具有重要理论意义和实践价值。

二、研究现状

传统的海洋养殖方式在满足人类对海洋食品需求的同时，也给环境带来了严重问题，比如污染、资源浪费、效率低下和疾病防控困难等。这些问题限制了渔业的可持续发展。近年来，物联网技术的兴起为智慧渔业养殖系统提供了新机遇。物联网技术通过连接养殖设备和传感器，能够实时监测和控制关键参数，从而提高养殖效率、减少资源浪费和环境污染。

具体应用包括以下几个方面：

1. 传感器技术是智慧渔业养殖系统的核心。通过在养殖场布置各类传感器，可以实时监测水质、温度、饲料投放量等关键参数，并将采集到的数据上传至云平台进行深入分析处理。这为决策者提供了重要参考依据，以制定更科学合理的养殖策略。
2. 云计算与大数据分析技术为智慧渔业养殖系统提供强大数据处理与分析能力。通过将传感器采集的数据上传至云平台，可以实现对大规模数据存储管理及分析。基于大数据分析结果，可以向决策者提供精确建议与预测，并协助其优化整个培育过程。

尽管智慧渔业养殖系统在增进培育效益及降低环境影响方面有巨大潜力，但仍面临一些挑战性课题。首先，在改善培育模式方面需要解决不同场地特点及需求之间多样性问题；其次，在加强管理与监管方面也是不容忽视事项之一。建立健全管理与监管机制并加强规范化经营指导对于促进海洋牧场高效运作及保护周边环境至关重要。

综上所述，物联网技术为智慧渔业养殖系统优化和可持续发展带来新机遇。通过应用先进物联网技术，我们能更科学地管理渔业养殖系统，提高生产效率并降低对环境的影响。然而，还需进一步研究和探索如何充分发挥物联网技术的优势以解决智慧渔业养殖系统中存在的问题推动渔业可持续发展。

三、数据驱动优化算法及技术

本研究展示了一种创新的智能渔业养殖系统，利用物联网技术来实现优化和可持续发展。该系统通过建立生态模型和应用数据驱动预测模型，深入理解渔业养殖系统的生态过程、物质循环和能量流动，以准确评估其稳定性和可持续性。同时，采用多目标优化和智能决策支持系统方法，在经济、环境和社会效益之间寻找最佳平衡方案。此外，该智能渔业养殖系统还特别关注可持续资源管理，合理利用水资源、饲料资源和能源资源，并采取措施减少废物排放和环境污染，以实现高效利用资源并保护环境。

为了达到这个目标，该模型使用以下技术：

1.数据收集：借助物联网技术可以实时获取大量环境参数数据（如水质、氧气含量、温度等）以及鱼类生长情况等信息作为优化与决策的基础。

2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗、转换和归一化等处理操作，确保数据准确可靠地被使用。这一步旨在消除噪声、异常值或缺失值等问题，并提供干净而精确的数据基础供后续分析使用。

3.数据挖掘：运用聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等数据挖掘技术从中提取有价值信息帮助我们理解鱼类生长与环境参数之间的关系以及不同种类鱼类对于环境要求的差异性。

4.优化算法：根据数据分析结果采用遗传算法、粒子群优化或模拟退火等算法调整系统参数或决策变量来提升智能渔业养殖系统运行效果。这些算法可以优化养殖环境控制策略例如饲料投喂量与水质调节等方面。

5.传感器部署：选择并部署适当且稳定可靠的传感器设备来保证所获得的相关环境参数与鱼类生长情况具有准确性且是实时更新状态下获取到的。

在进行完上述阶段中得到的结果后，再进行进一步地深度学习神经网络时序分析方法应用上也将增强我们对于养殖系统更复杂深层次信息及模式提取方面更全面详尽地认识，从而为决策者们提供更加完善详尽有效率地信息支撑。

总体而言，基于物联网技术构建起来满足需求并具备潜力广泛推广应用范围内智慧渔业养殖系统，可以帮助人们更好地理解管理各项工作任务使其高效率发展成为可能。

四、结束语

本文提出了一个基于物联网技术的智慧渔业养殖系统优化与可持续发展研究框架。该框架利用物联网技术和数据驱动方法实时监测和收集渔业养殖系统的关键数据，并通过生态系统建模和多目标优化算法进行分析和评估，以提高系统的稳定性和可持续性。

在优化方面，引入智能决策支持系统，利用机器学习和决策分析技术对数据进行深入挖掘和分析，为决策者提供关键信息和建议，提高养殖系统的效率和响应能力。同时，注重可持续资源管理，合理利用水、饲料和能源资源，减少废物排放和环境污染，实现资源高效利用和环境友好性。

该框架的应用可以显著提升智慧渔业养殖系统的效率和可持续性，减轻市场经济压力，降低养殖系统的损失。此外，该框架还为未来智慧渔业养殖系统的优化与可持续发展研究提供了一个有参考价值的模型。

参考文献：

[1]段青玲,刘怡然,张璐等.水产养殖大数据技术研究进展与发展趋势分析[J].农业机械学报,2018,49(06):1-16.

[2]韩腾.物联网体系架构.http://www.chuandong.com/report/index.htm

[3]张铮,曹守启,朱建平等.面向大面积渔业环境监测的长距离低功耗LoRa传感器网络[J].农业工程学报,2019,35(01):164-171.

[4]王恩辰.海洋牧场建设及其升级问题研究[D].中国海洋大学,2015.

[5]于宁,徐涛,王庆龙等.智慧渔业发展现状与对策研究[J].中国渔业经济,2021,39(01):13-21.

作者简介：

侯竣威，男，山东协和学院，网络工程21-h1班学生。

樊冬梅，女，山东协和学院，副教授。

依托项目：2023年省级大学生创新训练项目《掌上有渔--物联网智慧渔业养殖系统》，项目编号：S202313324433