基于物联网的水产养殖气象灾害监测与预警模型研究

吴卫祖+刘利群+徐兵+吴振陆

摘 要 水产养殖是我国农业经济的重要组成部分，特别是沿海和沿江农业区域，水产养殖占农业经济比重很大。在我国绝大部分的水产养殖都是在露天池塘或水域进行的，对气象灾害的抵抗力十分微弱，据国家农业部门的统计全国每年在水产养殖方面上的损失，高达80%以上是由于气象灾害造成的，而这其中都是因为一些气象灾害来临之前没有得到及时的防范，因此，構建完善的水产养殖气象监测和预警系统对提高我国水产产业水平，增加养殖企业和养殖户的收入有着非常重要的意义。本文基于现代物联网技术对粤西地区水产养殖气象灾害进行研究和分析，构建基于物联网技术的水产养殖气象灾害监控系统，并且针对监控系统采集的数据进行灾害监测与预警建模，构建水产养殖的气象灾害监测与预测模型，通过该模型可以有效的服务和指导粤西地区水产养殖气象灾害相关的灾害监测和预警信息系统的开发。

【关键词】水产养殖 灾害监测 灾害预警

1 引言

水产养殖作为我国沿海沿江现代农业经济的一个重要组成部分，越来越受沿海沿江广大养殖企业和养殖户重视。目前我国绝大部分的水产养殖大多采用露天养殖方式，这种养殖方式投入成本低，易于推广。但是，由于采用全露天的方式，其对自然灾害的抵抗力非常低，特别是气象灾害。因此，如何提高对气象灾害的监测和预警能力，在灾害来临前提前告知养殖户及时进行预防，成为当前水产养殖气象灾害方面急需解决的一个问题。

物联网通过传感器技术和信息通信技术实现了现实世界的物物相连，实时监测。通过物联网技术可以方便快捷的构建气象信息采集和监测网络，采用对应的气象信息传感器可以实时的对目标区域的气象信息进行实时监测和跟踪，这为构建相关的气象信息模型提供了极其便捷的途径。因此，在水产养殖气象灾害监测和预警方面，可以通过物联网技术来构建水产养殖气象灾害监测和预警网络，对水产养殖地区的气象灾害进行实时监测和历史跟踪。然后后通过构建相关的监测和预警模型实现对水产养殖区域的气象灾害进行在线监测和预警，为水产养殖户提供实时的气象监测信息和预警信息。

2 水产养殖灾害概述及相关气象指标的设计

渔业经济在广东海洋经济中占有十分重要的地位。改革开放以来，大力发展海洋和水产养殖业，广东的水产养殖产量多年居全国首位。但是，随着水产养殖业规模的不断扩大，养殖行业遭受各种自然灾害的风险也越来越高，比较典型的就有低温寒灾、台风、赤潮、暴雨等。在我省水产养殖业遭受的各类自然灾害中绝大部分是气象灾害，而在气象灾害中尤其以台风、低温寒灾对我省水产养殖业的影响最为严重。近年来台风、低温等灾害性天气出现次数多，发生范围广，危害面积大，对我省水产养殖业造成的损失也越来越严重。如2015年10月强台风“彩虹”造成广东省湛江、茂名、阳江等9市42个县（市、区）不同程度受灾，农业和水产养殖业损失巨大；2008年初持续的低温寒潮天气使广东遭遇了58年来最为严重的冰冻灾害，造成全省受灾养殖面积262.1万亩，损失水产品产量48.4 万吨，累计全省渔业经济损失达61.9 亿元。

本文通过对我国农业部门公布的我国北部湾、粤西地区2008年到2016年的水产养殖气象灾情进行统计分析可知，近几年来造成该地区的水产养殖的灾害性天气过程主要有台风、暴雨、低温几种，可以将风速（力）、降水量、温度、气压作为气象灾害指标。

3 基于物联网的水产养殖气象灾害监测系统的设计

基于物联网技术，构建了一个水产养殖场气象数据物联网监测系统，通过该系统实现水产养殖场的气象数据监测，进而获取近期的水产养殖气象信息数据。本文的水产养殖物联网监测系统整体结构如图1所示。该系统主要由水产养殖场气象数据采集、水产养殖气象灾害监测预警服务中心、监测预警信息显示屏、用户移动设备四个部分组成，其中水产养殖场数据采集端主要负责对水产养殖场的气象因子进行监测，并将监测到的实时数据上传到水产养殖气象灾害监测预警服务中心，服务中心通过对数据处理，并结合气象预报数据进行综合分析，最后评估出灾害的等级，并且对灾害进行预测处理得出最近灾害发生的可能性。同时系统还可以通过服务中心将监测到的数据实时发送到水产养殖用户的手机等移动设备实现实时监测和提醒，通过手机短信、微信等网络方式进行实时发布。

该系统由三个部分构成：

3.1 水产养殖场数据采集和传输系统

采用温度传感器、气压传感器、风速传感器和降雨量传感器等，借助物联网络技术，每个水产养殖场安装配置一个无线自组网，即时测定水产养殖场的主要气象要素值，并通过无线自组网信息传输汇聚节点，利用无线或有线网络将数据上传至水产养殖气象灾害监测预警服务中心服务器。

3.2 水产养殖气象灾害监测预警数据分析处理系统

采用大数据技术，对水产养殖场实时数据、气象历史数据库和气象灾害指标库进行分析处理，通过气象灾害预测预警模型、GIS、气象灾害决策支持系统等进行分析，得出水产养殖气象灾害预警信息、灾害分布情况及灾害防御方案，为水产养殖气象灾害预测预警、灾害防御提供决策支持辅助服务。

3.3 水产养殖气象灾害监测预警服务信息发布系统

水产养殖气象灾害监测预警服务中心通过互联网，通过监测预警显示屏、用户手机，向水产养殖企业、水产养殖户发布水产养殖气象灾害监测预警信息及防御方案；水产养殖企业、水产养殖户也可以通过计算机远程监控和实时查询水产养殖场的气象条件及气象灾害等。

4 基于物联网的水产养殖气象灾害监测与预警模型设计

从水产养殖监测物联网系统中获取气象信息后就可以通过构建模型，对相关的信息进行处理，根据历史和实测数据及其统计特性，构建水产养殖气象灾害预测指标模型如下：

式中，CW、CR、CD、CT为影响因子权重，可以通过统计分析获取；M（Wt，Rt，Dt，T）为气象灾害预测指标，通过该指标来对气象灾害进行预测；Wt表示物联网气象监测系统提供水产养殖区域大于临界值的风速，小于等于临界值时取值为W0；Rt表示物联网气象监测系统提供的大于临界值的降雨量，小于等于临界值时取值为R0；Tt为物联网气象监测系统提供的低于临界值的温度，大于等于临界值时取值为T0；Dt为物联网气象监测系统提供的低于临界值的大气压强，大于等于临界值时取值为D0；t为时间，单位为小时，t-24表示从24小时前开始统计。

5 水产养殖气象灾害预警

水产养殖气象灾害预警主要通过水产养殖气象灾害预测指标模型计算结果触发，实际预警还需根据监测预警服务中心的决策支持系统，对历史资料及大环境下的实时气象资料进行综合分析，得出预警信息，并進行预警发布。水产养殖气象灾害监测预警与决策支持系统主要功能如图2所示。

采用水产养殖气象灾害监测预警与决策支持系统进行水产养殖气象灾害监测、数据处理、预警、防灾减灾应急响应等。

（1）通过风速、降雨量、气压等传感器测量水产养殖场相应气象数据，采用无线传感网络及互联网传送到水产养殖气象灾害监测预警服务中心，中心通过信息收集与处理系统对物联网监测数据进行自动处理并放入数据库。按处理后的实测数据，并根据水产养殖气象灾害预测指标模型计算气象灾害预测指标，依此确定灾害出现与否，以触发启动预警处理系统。

（2）根据近n年邻近区域台风、暴雨、风暴潮、低气压的历史大数据，采用随机过程分析、现代回归分析等分别构建各关键要素单要素、综合要素统计预测模型。

（3）根据大数据、预测模型和历史数据、实测数据、实时数据等计算水产养殖气象灾害预测指标值。

（4）依据水产养殖气象灾害各相关实测、预测指标值，进行水产养殖气象灾害综合分析、风险分析及管理，得出比较客观的水产养殖气象灾害预警信息，并针对不同水产养殖气象灾害类型和等级、地域，通过短信、微信、网络、物联网及其他媒体等发布水产养殖气象灾害预警信息，提出水产养殖防灾减灾应急预案，为水产养殖专业户、企业及当地政府提供水产养殖防灾减灾决策支持服务。

6 总结

本文探讨了基于物联网技术的水产养殖气象灾害监测与预警问题，分析了水产养殖的主要气象灾害因子，完成了气象灾害指标设计，并将该指标应用到气象灾害监测和预警模型中，结合水产养殖场的物联网气象监测系统采集的数据可以有效的实现对水产养殖场的气象灾害进行监测和预警。同时，本文还完成了水产养殖场的物联网气象灾害监测系统、气象灾害监控和预警模型等设计，给出了详细的系统设计结构图和数学模型。这些系统设计和数学模型对水产养殖相关物联网信息系统的开发具有非常重要的理论指导价值。

参考文献

[1]方苗，祁元，张金龙.基于WebGIS的兰州市地质灾害群测群防信息化[J].遥感技术与应用，2011，26（02）：137-146.

[2]方宇凌，吴嘉豪，汤沛等.珠江口西岸气象灾害的监测预警平台[J].广东气象，2013，35（05）：59-63.

[3]Timmons M B，Ebeling J M，Wheaton F W. Recirculating Aquaculture System[M].New York：Northeastern Regional Aquaculture Center，2011：147-190.

[4]姚楠，陈哲，刘玉林.基于GIS的电网气象灾害监测预警系统的研制[J].电力信息化，2013，11（03）.

[5]孙忠富，杜克明，尹首一.物联网发展趋势与农业应用展望[J].农业网络信息，2010（05）：5-8.

[6]钟勇.物联网在气象灾害预警中的应用[J].通信与信息技术，2012（02）：049.

[7]夏于，孙忠富，杜克明，等.基于物联网的小麦苗情诊断管理系统设计与实现[J].农业工程学报，2013，29（05）：117-124.

[8]禹海慧，许宇飞，易想和YU.长株潭物联网发展的现状，问题与对策[J].湖南行政学院学报，2011（04）.

[9]赵城城，杨洪平，刘晓阳，等.大雨滴对雷达定量测量降水的影响研究[J].暴雨灾害，2014，33（02）：106-111.

[10]罗云峰.降低对天气和气候极端事件的脆弱性--2002年“世界气象日”主题[J].中国科学基金，2002，16（05）：279-283.

[11]汤立煜，王浩.湖北省地质灾害气象预警平台研究[J].资源环境与工程，2014，28（06）：960-963.

[12]罗红梅，周峰，陈湘华.湖南省气象灾害预警信息发布业务平台的设计与应用[J].科技创新导报，2015（12）：23-24.