养殖鱼类水质监测及关联分析系统的设计与研究

摘 要：为推动科学化鱼类养殖，减少养殖鱼类的病害发生，设计了养殖鱼类水质监测及关联分析系统，在监测水质的同时，对水质数据进行关联分析，通过物联网技术搭建了多重传感器组成的水质监测平台，在监测平台获取水质数据的基础上，完成水质数据的关联分析。

关键词：鱼类养殖；水质监测；关联分析；水质分析

随着科学养殖技术的普及，我国鱼类养殖技术快速发展，但由于鱼类品种繁多，产量巨大，养殖中经常有鱼类病害发生，且鱼类养殖有较高的实时性，有些病害发展迅速，程度难以控制。目前较多已经成熟的水质监测技术虽可以满足养殖数据的实时获取，但数据本身无法提供病害预防的理论依据，还要加以分析和运算才能了解养殖环境的具体情况，如能将监测和分析加以结合[1]，利用相关技术进行系统呈现，将有效减少鱼类病害的发生，做到病害的预防。养殖鱼类水质监测及关联分析系统由两部分构成，分别是水质监测以及关联分析。本系统基于物联网技术，将各个指标相应的传感器进行搭建，完成养殖水质的实时监测，同时在水质监测基础上引入灰色关联算法，以求得关联程度最大的水质因子作为养殖鱼类病害分析的依据，最后将数据结果以图表化呈现，养殖人员可以更加直观方便地获取相关的养殖数据。

1 系统需求分析

1.1 用户需求

养殖鱼类水质监测及关联分析系统的用户类别分别为开发者、管理者、使用者（养殖人员）。其中管理者使用系统后台所设定的账户密码进入系统，管理者的职能是系统使用的基础，它作为系统的一部分也是连接其他工作模块的桥梁。所以，为了系统操作的便捷性，管理模块应该尽可能简单明了，并具备基本的信息管理、限权管理、用户管理等模块。

1.2 功能需求

养殖鱼类水质监测及关联分析系统功能需求主要分为三部分：首先为数据采集模块，该模块将水质监测平台所采集的数据储存到系统数据库中，同时可以导入相关病害数据；其次为数据管理模块，该模块的功能主要是完成数据清洗、数据检索以及数据分析，保证监测得到的数据准确无异常值，并依据分析模型进行数据计算获取结果；最后为展示分析模块，该模块完成监测数据的展示、分析结果的展示等，为数据结果进行可视化处理，方便使用人员依据数据结果对养殖环境进行整改。

2 系统构成

2.1 系统硬件构成

养殖鱼类水质监测及关联分析系统整体分为两大部分，分别由水质监测平台和数据关联分析系统构成。其中平台主要由环境数据检测、数据传输处理和系统平台三个部分组成。水质环境数据监测的结构由多传感器组合搭建，为保证传感器之间的协同工作，监测平台的底层硬件采用STM32系列单片机，该系列嵌入式单片机具有高性能、低成本等特点，可以在满足应用需求的同时降低使用成本，并且它丰富的外围接口也可以依据使用环境进行改进[2]。目前影响鱼类病害的水质因素主要有水温、pH值、溶解氧、氨氮、亚硝盐，那么系统基于这些数据需求将这五种传感器进行组合完成养殖区域的水质数据采集。数据采集完成之后通过LoRa无线通信模块进行数据的远距离传输，由于鱼类养殖场地通常与系统使用场地具有较大距离，那么采用LoRa协议就可以保证数据传输的实时性，为后续的数据分析提供基础。

2.2 系统软件构成

养殖鱼类水质监测及关联分析系统采用B/S架构，相比C/S结构它的优点是更加便捷，为了减少后期的维护与更新所投入的成本，本系统基于浏览器就可完成相关工作，不需要客户端的支撑[3]。系统前端使用HTML、JavaScript等语言，完成系统界面的制作，后端则使用Java语言编写完成数据处理及分析等工作。在数据分析结束之后通过引入ECharts工具完成数据分析的可视化工作。

3 数据分析核心技术

3.1 灰色关联分析模型算法概述

养殖鱼类水质监测及关联分析系统采用灰色关联模型进行数据分析，通过计算因子间的互动程度来获得关联度大小，关联度是指进行分析的两种因子之间关联程度的量值，它不需要被计算数据之间有着特定的规律，被计算因子在发展过程中出现较高的一致性，就称两者之间的关联度大[4]，考虑鱼类养殖中水质因素对病害的产生影响最大，所以本系统通过灰色关联分析模型建立水质数据与病害发生率的关联模型，分析当前养殖环境，为养殖活动提供理论依据。

3.2 关联分析模型建立流程

4 数据库设计

数据库是本系统正常运行的核心所在，养殖鱼类水质监测及关联分析系统所产生的数据都会随着时间的推移而不断增加，所以数据库设计更需要体现人性化和操作简洁化。数据采集的设备不同造成数据类型差别较大，为了保证能够兼容不同的數据同时又保证数据的安全性，数据库设计就需要更高的标准去执行，本系统采用MySql对所产生的数据统一进行存储，共同构成养殖鱼类水质监测及关联分析系统。

在本系统设计中，高标准的安全措施是保证数据库安全的途径之一，为了防止数据在获取和传输过程中造成盗取、篡改等情况，必要时需要对数据进行秘钥设置。由于数据量较多，保证安全的同时也要考虑到数据库的工作效率，所涉及的数据库应具有读取迅速和效果稳定的特点，以下为数据库的数据表设计情况。

5 系统功能设计

5.1 系统管理功能

系统管理功能是系统的操作基础，分为用户管理和限权管理。用户管理主要负责对于操作养殖鱼类水质监测及关联分析系统的人员信息进行监管，其中包括用户信息的增加、删除、修改等基本操作，将用户信息进行统一化处理。限权管理则是针对不同身份的用户赋予该身份的权利对系统进行操作，不同角色可以操作不同的功能对本系统实现运用。

5.2 采集监测功能

养殖鱼类水质监测及关联分析系统采集监测功能分为水质数据采集和关联数据导入两部分，被采集和被导入的数据将统一进行存储，以备进行数据的关联分析。数据采集具体工作是将硬件部分所采集的水温、溶解氧、氨氮、亚硝盐等与关联分析相关的数据在监测页面中实时显示。数据导入具体工作是将养殖过程中产生的相关数据进行上传，其中包括养殖过程的历史数据、养殖鱼类的活动情况、鱼类病害情况等等。

5.3 数据管理功能

数据管理功能由数据筛选和数据检索两部分构成，数据筛选主要负责对养殖过程中所产生的不同类型数据进行预处理，例如数据缺失、数据重复等会对后续关联分析造成影响的因素。数据检索主要针对养殖过程中的数据查询，可以针对时间进行历史数据查询，对数据的分析结果查询。

5.4 数据分析功能

数据分析功能也是养殖鱼类水质监测及关联分析系统的核心功能，主要是由关联分析和预警分析构成。其中关联分析是结合监测到的水质数据和导入的养殖数据通过灰色关联模型得到影响因素较大的因子，为后续的养殖整改提供依据。预测分析主要是通过关联分析结果建立预测模型从而得到病害等级，更直观地得到当前的水质现状。

5.5 辅助决策功能

养殖鱼类水质监测及关联分析系统的辅助决策功能分为数据展示和养殖建议，其中数据展示利用Echarts生成直观的数据图表，可以对历史数据、实时数据、分析数据结果进行展示。辅助决策则是针对预测等级类型，通过数据结果对养殖提出整改建议。

6 结语

养殖鱼类水质监测及关联分析系统通过物联网技术搭建了水质监测平台，在此基础上引入灰色关联分析模型，对获取的实时数据进行关联分析，不仅满足了养殖人员实时监测养殖环境的需求，同时为养殖环境的整改提供了理论基础，为病害的发生提供预警信息，大大减少了病害发生所造成的经济损失，也提高了鱼类养殖的产量，降低了养殖风险。

参考文献：

[1] 崔用芬.济南水质检测数据可视化分析系统的设计与实现[D].济南：山东大学，2019.

[2] 游旷喆，董自鹏，顾苗苗.基于STM32的水质监测系统研究[J].江苏科技信息，2022，39（17）：46-49.

[3] 刘宇航.在线水质监测云端管理系统设计[J].科学技术创新，2020（32）：69-70.

[4] 敖成欢，钟九生，赵梦，等.基于模糊综合法和灰色关联法的百花湖水质评价[J].水土保持通报，2020，40（1）：116-122+129.

Design and research of water quality monitoring and correlation analysis system for fish farming

TANG Bo

（Haikou University of Economics， Haikou 571132，China）

Abstract： In order to promote scientific fish farming and reduce the occurrence of fish diseases， it was proposed to monitor the water quality and make correlation analysis on the water quality data in the system. A water quality monitoring platform composed of multiple sensors was set up by the technology of Internet of Things. Based on the water quality data obtained from the monitoring platform， the correlation analysis of water quality data was completed.

Key words：fish farming;water quality monitoring;correlation analysis;water quality analysis

（收稿日期：2023-06-13）

基金項目：海南省高等学校教育教学改革项目（Hnjgzc2023-66）；海口经济学院教育教学改革重点项目（Hjyj2022009ZD）。

作者简介：唐博（1997-）女，硕士，助教，研究方向：计算机应用。E-mail：735703848@qq.com。