尹寶全 曹閃閃 傅澤田 白雪冰

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)煙臺研究院， 煙臺 264670； 2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院， 北京 100083；3.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 北京 100083； 4.食品質(zhì)量與安全北京實驗室， 北京 100083)

0 引言

中國是世界上最大的水產(chǎn)品消費國和生產(chǎn)國，中國和其他地區(qū)對水產(chǎn)品的需求為全球漁業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展提供了機遇。水產(chǎn)養(yǎng)殖是指在人為控制條件下養(yǎng)殖魚類、蝦蟹類、貝類、軟體動物、藻類等水產(chǎn)品。按生產(chǎn)程度不同可分為粗放型、半集約型和集約型3種模式[1]。過去30年，全球水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)量以年均8%的速度快速增長[2]，到2030年全球的水產(chǎn)品將有近2/3來自水產(chǎn)養(yǎng)殖[3-4]。在水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中，養(yǎng)殖水環(huán)境為淡水或海洋生物提供了食物、生存環(huán)境和氧氣。由于人類活動、環(huán)境污染、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等原因，可能導(dǎo)致養(yǎng)殖水域的溫度、溶解氧含量、酸堿度等指標發(fā)生變化，進而影響水生生物的生長。因此，對水質(zhì)參數(shù)進行實時監(jiān)測和調(diào)控是水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中的重要環(huán)節(jié)，是決定水產(chǎn)品品質(zhì)的重要措施。

本文在分析國外先進水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合國內(nèi)水產(chǎn)養(yǎng)殖多為池塘、網(wǎng)箱等封閉水質(zhì)環(huán)境的特點，從水質(zhì)控制系統(tǒng)構(gòu)架角度，分別對現(xiàn)有的水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域水質(zhì)傳統(tǒng)檢測方法、無線通訊技術(shù)、水質(zhì)重要參數(shù)的預(yù)測建模方法和智能控制技術(shù)加以綜述分析，并對水質(zhì)監(jiān)測與控制技術(shù)的發(fā)展趨勢進行展望。

1 發(fā)達國家水產(chǎn)養(yǎng)殖模式及技術(shù)現(xiàn)狀

根據(jù)養(yǎng)殖水域的不同可分為淡水養(yǎng)殖、海水養(yǎng)殖和深遠海海水養(yǎng)殖。淡水養(yǎng)殖通常利用池塘、水庫、江河、湖泊等，養(yǎng)殖魚類、蝦類、蟹類、貝類、蓮、藕等。海水養(yǎng)殖是利用淺海、灘涂、港灣等海域養(yǎng)殖海產(chǎn)經(jīng)濟動植物的生產(chǎn)方式[5]。

在海水養(yǎng)殖方面，發(fā)達國家的水產(chǎn)養(yǎng)殖以開放環(huán)境的海水養(yǎng)殖為主，以北歐的挪威、丹麥等國為代表，其水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)具有很高的自動化程度。由于受外部水域環(huán)境惡化和內(nèi)部水質(zhì)劣化的影響，陸基或近淺海養(yǎng)殖的發(fā)展空間受到擠壓，發(fā)展離岸深遠海海水養(yǎng)殖成為水產(chǎn)養(yǎng)殖的新方向和趨勢。

深海養(yǎng)殖是指在遠離大陸、水深20 m以下的海域開展的養(yǎng)殖方式[6]。2005年美國國會通過了國家深水養(yǎng)殖法令(National offshore aquaculture act of 2005)，成為世界上第一個為深水海域進行海水養(yǎng)殖立法的國家。目前深遠海海水養(yǎng)殖已在挪威、日本、美國、加拿大等國家得到成功實施[7-8]。挪威在全球深海養(yǎng)殖領(lǐng)域內(nèi)處于領(lǐng)先地位，具備較強的深海養(yǎng)殖裝備設(shè)計能力，其大型深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖業(yè)幾乎壟斷了深水網(wǎng)箱式養(yǎng)殖平臺的設(shè)計技術(shù)及運營市場。在配套設(shè)施上，挪威大型深水網(wǎng)箱已形成自動投餌系統(tǒng)、魚苗自動計數(shù)設(shè)備、水下監(jiān)控系統(tǒng)、自動分級收魚和自動收集死魚設(shè)備等為一體的智能管理系統(tǒng)[9]。

在淡水養(yǎng)殖方面，日本、美國、歐盟等國家或地區(qū)科技比較發(fā)達，對水環(huán)境保護方面要求較高，有較為完善的環(huán)境評估體系和養(yǎng)殖廢水排放標準，這些國家普遍發(fā)展集約化養(yǎng)殖，操作機械化程度很高，從飼料投喂、養(yǎng)殖模式、水質(zhì)調(diào)控、養(yǎng)殖工程和設(shè)施以及水處理技術(shù)都具有較高的水平[10]。目前，德國有70多座工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)；在丹麥有5 000多家循環(huán)水養(yǎng)殖場，平均每1 000人左右就擁有一家循環(huán)水養(yǎng)殖場；西班牙和葡萄牙的養(yǎng)殖量有70%采用工廠化循環(huán)水模式；荷蘭的工廠化模式養(yǎng)殖尖齒胡鯰魚，養(yǎng)殖密度可達300 kg/m3[11]。以色列集約化養(yǎng)殖系統(tǒng)均配有自動化供餌系統(tǒng)、自動化疫苗注射機、魚類起捕和分選設(shè)備等[12]。

在養(yǎng)殖水質(zhì)檢測方法方面，經(jīng)歷從經(jīng)驗法、化學(xué)法、儀器法3個階段。經(jīng)驗法是指養(yǎng)殖人員根據(jù)經(jīng)驗，人為判斷水質(zhì)的各項指標，如魚類集中在水面，可能是水中溶解氧偏低；魚類攝食減少，可能是pH值偏高或偏低，或氨氮超標等。該類方法判斷的結(jié)果只是一個粗略估計，作為一種水質(zhì)檢測方法已被淘汰。傳統(tǒng)化學(xué)法是指利用化學(xué)方法對水質(zhì)各參數(shù)進行檢測。該類方法是目前最為成熟的分析方法，具備精度高、可靠性好、敏感度強、可重復(fù)等優(yōu)點，能夠定性、定量的分析水環(huán)境。但缺點也較為明顯，其檢測周期長、成本高、操作復(fù)雜，且其自動化程度低，難以滿足現(xiàn)代水質(zhì)檢測技術(shù)的要求。儀器法是指利用水質(zhì)檢測企業(yè)所研制的相關(guān)儀器或設(shè)備進行檢測。該類儀器多為便攜式，操作簡單，可實現(xiàn)快速檢測。

在養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測儀器研發(fā)方面，國外公司起步較早，目前水質(zhì)檢測的主流產(chǎn)品向便攜式、多參數(shù)可同時測量方向發(fā)展。其中代表性公司有美國的YSI公司、HACH公司、In-Situ公司；德國的WTW公司；意大利的HANNA公司；日本的島津公司等。美國YSI公司以溶解氧檢測研究為主，其溶解氧測量儀分辨率為0.01 mg/L，測量精度可達±0.03 mg/L；YSI proplus多參數(shù)水質(zhì)分析儀可同時檢測溶解氧含量、水溫、電導(dǎo)率、酸堿度、鹽度、總?cè)芙夤腆w含量、氧化還原電位、氨氮含量、氯化物含量等多項水質(zhì)指標。HACH公司成立于1947年，致力于水質(zhì)分析領(lǐng)域的研究，旗下?lián)碛卸鄠€品牌，如：GLI、American Sigma、Hydrolab、OTT、Radiometer、Lachat、Polymetron、Orbisphere、ELE等。同時針對中國市場研發(fā)了一系列水質(zhì)分析儀，如CODmax鉻法COD分析儀、DR1010 COD測定儀和1900C便攜式濁度儀等。德國的WTW公司成立于1945年，主要生產(chǎn)環(huán)保分析儀器和水質(zhì)在線監(jiān)測儀器。WTW水質(zhì)檢測產(chǎn)品非常齊全，Multi 3430 IDS三通道數(shù)字參數(shù)計，可接3支相同或不同的探頭，同時測試3個參數(shù)。瑞士ABB公司生產(chǎn)的水質(zhì)分析儀可以實現(xiàn)多個參數(shù)同時測量，測量時間短且輸出穩(wěn)定，適合于水域復(fù)雜，或水質(zhì)參數(shù)變化較快的場合。相對于國外水質(zhì)檢測設(shè)備，國內(nèi)的水質(zhì)檢測設(shè)備在測量范圍、精度和穩(wěn)定性等方面尚存在一定的差距。

雖然國內(nèi)水產(chǎn)養(yǎng)殖目前仍以池塘、網(wǎng)箱等封閉水質(zhì)環(huán)境為主，但海水網(wǎng)箱養(yǎng)殖向深遠海方向發(fā)展是國內(nèi)外海水養(yǎng)殖的共同趨勢。2018年5月由中國海洋大學(xué)與湖北海洋工程裝備研究院聯(lián)合設(shè)計，青島武船重工有限公司建造的“深藍1號”全潛式大型網(wǎng)箱已成功應(yīng)用于離岸130海里的黃海海域。深遠海水產(chǎn)養(yǎng)殖的發(fā)展對養(yǎng)殖設(shè)備的智能化提出更高的要求，因此自動化、智能化以及在線監(jiān)測等特點將是水質(zhì)檢測設(shè)備未來發(fā)展的方向。

2 水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)典型結(jié)構(gòu)

目前在水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控與控制系統(tǒng)方面已開展了許多研究[13-18]，并在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。典型的水質(zhì)控制系統(tǒng)通常采用農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的4層架構(gòu)體系[19]，即感知層、傳輸層、處理層和應(yīng)用層。

感知層是水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它利用溶解氧含量、水溫、pH值等水質(zhì)傳感器及攝像頭等感知設(shè)備實現(xiàn)對現(xiàn)場水質(zhì)參數(shù)和環(huán)境信息的采集。

傳輸層是指借助于現(xiàn)有的通信技術(shù)與感知層技術(shù)相融合，把感知層獲取的數(shù)據(jù)快速、安全、可靠地遠距離傳送到控制中心[20]。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸包括有線和無線兩種方式。有線方式是指傳感器節(jié)點與控制系統(tǒng)之間采用現(xiàn)場總線的方式進行連接，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中常用的現(xiàn)場總線技術(shù)有CAN總線和RS485總線。無線方式是指現(xiàn)場傳感器采用無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless sensor network，WSN)的方式組網(wǎng)。與有線方式相比，無線方式具有移動性、分散性、易于部署等特點，在水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用更為廣泛。因此，基于WSN的系統(tǒng)架構(gòu)是目前水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)的典型架構(gòu)(圖1)。

圖1 水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)典型架構(gòu)Fig.1 Typical framework of aquaculture water quality monitoring and control system

處理層是指利用數(shù)據(jù)融合、機器學(xué)習(xí)等方法對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并根據(jù)預(yù)測模型對水質(zhì)的變化做出判斷。

應(yīng)用層是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系的最高層，面向用戶，為用戶提供現(xiàn)場水質(zhì)參數(shù)的實時顯示、歷史數(shù)據(jù)查詢和分析、發(fā)送現(xiàn)場設(shè)備控制命令等功能。

水質(zhì)控制系統(tǒng)的技術(shù)流程：由數(shù)據(jù)采集模塊(傳感器、攝像頭等)采集水質(zhì)信息，通過通信模塊傳輸給控制中心，控制中心對數(shù)據(jù)進行匯總、分析并預(yù)測，用戶手動或系統(tǒng)根據(jù)智能控制模型自動發(fā)送控制命令，通過執(zhí)行機構(gòu)驅(qū)動現(xiàn)場增氧機、水泵、投餌機等設(shè)備對現(xiàn)場水質(zhì)做出調(diào)控動作。

3 水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)檢測技術(shù)

水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中水質(zhì)的變化將直接影響魚類的生長和收獲時間，水質(zhì)是水產(chǎn)養(yǎng)殖是否成功的關(guān)鍵，因此需要對養(yǎng)殖水體的水質(zhì)進行實時監(jiān)控，并能預(yù)測水質(zhì)變化的趨勢，及時采取措施對水質(zhì)進行調(diào)整。

3.1 水質(zhì)重要參數(shù)檢測技術(shù)

3.1.1水質(zhì)重要參數(shù)及傳統(tǒng)檢測技術(shù)

影響水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境的關(guān)鍵參數(shù)包括溶解氧含量(Dissolved oxygen，DO)、水溫、 pH值、氨氮含量、鹽度、化學(xué)需氧量(Chemical oxygen demand，COD)、亞硝酸鹽含量、重金屬含量、濁度等，其中水溫、溶解氧含量和pH值尤為關(guān)鍵[21]。養(yǎng)殖種類的不同對水質(zhì)參數(shù)的需求也不相同，不同國家和地區(qū)對養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù)的范圍指定了相應(yīng)的標準。

水溫：養(yǎng)殖水域的溫度變化不僅影響魚類的食欲和新陳代謝，也影響魚類的繁殖活動。另外，水溫還影響水中的溶解氧、有毒物質(zhì)的化學(xué)反應(yīng)和氨的毒性等[22]。比如：水溫上升，水中的溶解氧將減少，魚類呼吸加速，耗氧量增大，溶解氧進一步減少；如果水溫過低，可能會造成魚類陷入休眠停止生長階段，因此及時檢測水體溫度，并采取措施將水體溫度穩(wěn)定在一定范圍內(nèi)十分必要。

水溫的監(jiān)測最常用的方法是采用水銀溫度計，這種方法比較簡單，成本低，但只能測水體表層的溫度。目前，大部分水質(zhì)分析儀、溶氧測定儀等檢測設(shè)備常配有溫度測量功能，且可測定不同水層的水溫。

溶解氧含量(DO)：溶解氧是指溶解在水或液相中的分子態(tài)氧，是魚類呼吸、廢物分解和藻類呼吸所必需[1]。溶解氧是水代謝的指標，可用于監(jiān)測有機污染物和營養(yǎng)污染物[23]。溶解氧過低不僅影響魚類的生存，也會造成厭氧菌的快速繁殖，導(dǎo)致水質(zhì)變差；但如果溶解氧過高，對卵和幼蟲有顯著的發(fā)育影響[24]，也易造成魚塘富營養(yǎng)化和氣泡病等災(zāi)害。目前常用的溶解氧含量測量方法有碘量法、電化學(xué)法(電流測定法、電導(dǎo)測定法)和熒光淬滅法等。其中，碘量法屬于化學(xué)檢測方法，耗時長、步驟繁雜，不適于現(xiàn)場測定；電化學(xué)法技術(shù)成熟、儀器價格相對低廉，檢測步驟簡單快捷，屬于國家標準方法；熒光淬滅法檢測溶解氧是基于氧分子對熒光物質(zhì)的淬滅效應(yīng)的原理來實現(xiàn)的，精度高、速度快，但價格昂貴[25]。

pH值：是衡量水的酸堿度的指標，因此也稱酸堿度，是水環(huán)境中化學(xué)和生物反應(yīng)的指標[26]。pH值影響魚類生存養(yǎng)殖的全過程。魚類通常適于在中性或微堿性的水體中生長，當pH值過低時，魚類維持鹽平衡的能力將受到影響，血液中的載氧量會迅速降低，可能會出現(xiàn)窒息；pH值過高時，魚類可能會出現(xiàn)鰓出血的現(xiàn)象。pH值與其他水質(zhì)參數(shù)相互依賴，如二氧化碳含量、堿度、硬度等，同時pH值也會在一定程度上影響硫化氫、氯化物、重金屬和氨的毒性。傳統(tǒng)的pH值測量方法包括：試紙法、酸堿滴定法、電位法(pH計)等。試紙法操作簡便，但缺點是誤差較大；酸堿滴定法較試紙法測量精確，但操作繁雜，耗時較長；pH計測定結(jié)果準確，對生產(chǎn)指導(dǎo)作用大。

總磷：磷是生物生長的重要元素，是評定水質(zhì)富營養(yǎng)化的重要指標。如果磷含量過大，會引起水體中藻類過度繁殖，導(dǎo)致水中缺氧。目前總磷的標準檢測方法是鉬酸銨分光光度法，但該方法檢測過程復(fù)雜、耗時耗能?？偭椎钠渌麢z測方法還包括過硫酸鹽消解法、氣相色譜法、連續(xù)流動分析法、光催化氧化法、微波消解法等[34-36]。

重金屬：是一種典型的累積性污染物，在水環(huán)境中不僅不可降解而且會在生物體中長期積累和傳遞，引發(fā)多種疾病。常用的水質(zhì)重金屬含量檢測方法有：原子吸收光譜法、電化學(xué)分析法、電感耦合等離子體法、原子熒光光譜法、紫外-可見分光光度法、高效液相色譜法、生物檢測法等[37-38]。

濁度：是指水中懸浮物對光線通過時所產(chǎn)生的阻礙程度[39]，是魚類糞便、食物殘渣、水中的微小藻類(浮游植物)、溶解的有機物等懸浮顆粒對光線的反射引起的。其中的浮游植物提供了溶解氧和魚類的食物，但濁度過高時，水體透明度下降，又影響藻類的光合作用和浮游生物的生長，導(dǎo)致水體中的溶解氧濃度下降。濁度測量方法有：透射法、散射法和表面散射法等[40]。其中，透射法適用于濁度較高的情況，在低濁度時，檢測精度低、誤差較大。散射法與表面散射法適于低濁度檢測。

化學(xué)需氧量(COD)：是在一定的條件下用強氧化劑氧化水中有機物時所消耗的氧化劑的量，反映了水體中受有機物、亞硝酸鹽、硫化物等還原性物質(zhì)的污染程度[41]，是確定改水調(diào)水方案的重要依據(jù)。COD的常規(guī)檢測方法根據(jù)使用氧化劑的不同可分為重鉻酸鹽法(CODCr)和高錳酸鹽法(CODMn)[42-43]。CODCr法主要用于測定有機污染物含量較多的水。CODMn法主要用于監(jiān)測含有少量污染物的水體，如地表水和地下水。這些方法均存在操作復(fù)雜、耗時長、存在二次污染等問題。

鹽度：水體中含鹽的總量稱為鹽度或礦化度。鹽度的變化會導(dǎo)致魚類生長存活與攝食等相關(guān)生理指標發(fā)生相應(yīng)的變化。關(guān)于鹽度的檢測，國內(nèi)學(xué)者進行了大量的研究，常用的檢測方法有液滴分析法、比重法、電導(dǎo)率法、折射率法、微波遙感法等[44-45]。

3.1.2基于光譜分析的水質(zhì)參數(shù)檢測技術(shù)

光譜分析法，又稱光譜法，是基于朗伯比爾定律，利用物質(zhì)的光譜來鑒定物質(zhì)及其化學(xué)組成和相對含量的方法。光譜法可分為吸收光譜法、發(fā)射光譜法和散射光譜。其中紅外光譜法、近紅外光譜法、紫外-可見光分光光度法、原子吸收光譜法等屬于吸收光譜法；原子發(fā)射光譜法、分子熒光光譜法、原子熒光光譜法等屬于發(fā)射光譜法；拉曼光譜法屬于散射光譜[38]。相應(yīng)的實驗設(shè)備有近紅外光譜儀、紫外光譜儀、紫外可見光分光光度計、離子色譜儀、拉曼光譜儀等。與傳統(tǒng)方法相比，基于光譜法的水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)具有快速、靈敏、無損等優(yōu)點，是水質(zhì)參數(shù)檢測的一個重要發(fā)展方向[46-47]。在利用光譜法進行水質(zhì)檢測方面，國內(nèi)外已有大量學(xué)者開展了研究[48-51]?？衫霉庾V法進行檢測的常見水質(zhì)參數(shù)有溶解氧含量、pH值、化學(xué)需氧量、總氮含量、總磷含量、重金屬含量、有機物含量等[52-58]。

文獻[59]對光譜法在水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)檢測中的數(shù)據(jù)處理方法和研究進展進行了詳細綜述。應(yīng)用光譜法進行水樣的定性或定量分析包括建模和檢測過程，流程如圖2所示。

圖2 光譜分析法流程圖Fig.2 Process flow chart of spectral analysis

建模過程是利用樣品光譜和標準方法測定樣品成分性質(zhì)或含量，建立預(yù)測模型的過程；檢測過程是利用建模過程中構(gòu)建的預(yù)測模型對采集到的待測樣品的成分或含量進行預(yù)測的過程。采集到的光譜數(shù)據(jù)中常含有各種干擾信號，因此在建模或預(yù)測前需首先對光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，常見的光譜預(yù)處理的方法有標準正態(tài)變量變換(Standard normal variate correction，SNV)、SG平滑算法、小波分析、多元散射校正(Multiple scatter correction，MSC)等。通常光譜儀獲取的光譜數(shù)據(jù)中含有大量冗余數(shù)據(jù)和無關(guān)信息，這樣數(shù)據(jù)導(dǎo)致光譜分析的速度變慢，效率降低。因此，建模前通常需從采集到的光譜數(shù)據(jù)中提取有益于建模的波長變量，去除冗余變量和無信息變量，以提高預(yù)測模型的性能。常見的光譜特征波段選擇方法有連續(xù)投影算法、主成分分析法、無信息變量消除等。其中，連續(xù)投影算法廣泛應(yīng)用于光譜領(lǐng)域，是一種最常用的光譜特征波段選擇的算法。主成分分析法是一種典型的高維數(shù)據(jù)的降維方法，該方法最大優(yōu)勢在于可極大地縮短分類時間，常用于定性分析。常用的光譜建模方法有偏最小二乘法(Partial least squire，PLS)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial neutral networks，ANN)、最小二乘支持向量機(Least squares support vector machine，LS-SVM)等方法。其中，PLS算法屬于線性建模算法，從廣義上講，相當于主成分分析、多元線性回歸和典型相關(guān)分析的組合，在水質(zhì)重要參數(shù)檢測中具有較好的效果；LS-SVM和ANN算法屬于非線性建模，其中LS-SVM更適于小樣本建模情況下的應(yīng)用；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適于大樣本情況下的建模，相對于其它人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在水質(zhì)檢測中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更為廣泛。

總之，基于光譜分析的水質(zhì)參數(shù)檢測方法突破了傳統(tǒng)檢測方法的操作繁雜、耗時長、易造成二次污染等缺點，成為水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)檢測的重要方法。目前，基于水產(chǎn)養(yǎng)殖對水質(zhì)監(jiān)測的需求，光譜法在水質(zhì)水產(chǎn)監(jiān)測領(lǐng)域的研究方向主要包括水質(zhì)的在線監(jiān)測技術(shù)[53,60]、多參數(shù)監(jiān)測技術(shù)和多源光譜融合技術(shù)[7]等。

3.1.3傳感器在水質(zhì)重要參數(shù)監(jiān)測中的應(yīng)用

傳統(tǒng)的水質(zhì)參數(shù)檢測和基于光譜分析的水質(zhì)參數(shù)檢測技術(shù)均較難實現(xiàn)對水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)的實時在線監(jiān)測。根據(jù)傳輸方式的不同，傳感器可分為有線傳感器和無線傳感器兩種。有線傳感器故障率低、抗干擾能力強，可以保證傳感器數(shù)據(jù)的可靠傳輸，相應(yīng)技術(shù)比較成熟，是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點間信息傳輸?shù)谋貍浼夹g(shù)。但在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域中存在范圍比較廣，需要測不同位置和不同深度的水質(zhì)參數(shù)，有線傳感器的安裝和維護存在很大的局限性。隨著學(xué)者們在無線傳感器節(jié)點和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究的不斷深入，無線傳感器的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛[61]。

無線傳感器通常由感知模塊、中央處理單元、無線收發(fā)模塊和電源模塊組成。感知模塊執(zhí)行數(shù)據(jù)的采集，將待測信息轉(zhuǎn)換成電信號，可由一個或多個傳感器和傳感處理模塊組成；中央處理單元負責對接收到的數(shù)據(jù)執(zhí)行處理和存儲等操作；無線收發(fā)模塊負責無線通信，可采用Wi-Fi、ZigBee等無線通信技術(shù)；電源模塊由電池和電源管理系統(tǒng)組成，為整個傳感器提供連續(xù)穩(wěn)定的電源[62]。

與陸地環(huán)境不同，水下環(huán)境更加惡劣和復(fù)雜，對于長期部署在水下的傳感器除能滿足水下設(shè)備間無線通信的復(fù)雜性外，還應(yīng)具有低維護、可實現(xiàn)長期監(jiān)測的特點[63]。因此，與陸上傳感器相比，水下傳感器應(yīng)具備以下特點[64]：

(1)保護層應(yīng)具有防水、防腐蝕、堅固等特點。因為傳感器長時間工作在水下環(huán)境，特別是在海水環(huán)境時鹽度較高，易造成傳感器的保護層被腐蝕。因此，傳感器的保護層應(yīng)為防水、絕緣、防腐材料，建議采用塑料或防水硅膠等材料作為保護層[65]。WIRANTO等[26]將傳感器密封在PVC中，用于在線監(jiān)測養(yǎng)蝦池中的DO、pH值。以抗腐蝕性的鈦合金作為防護層也是一種比較常見的做法，如美國YSI公司的溶解氧傳感器等。

(2)可長時間工作，少維護。少維護包括兩方面：一是傳感器可部署在水面或水下不同深度，安裝和維護比較困難，傳感器本身應(yīng)盡量運行可靠，故障率較低；二是傳感器長時間固定在水下環(huán)境中，極易受到水中懸浮物的污染或者水中藻類等生物體的附著，進而影響傳感器的精度。為延長傳感器的維護周期，水下傳感器應(yīng)盡量避免使用需要周期性校正或需添加反應(yīng)介質(zhì)的化學(xué)傳感器、需定期人工清洗的光學(xué)傳感器，或者使用膜或電解質(zhì)的傳感器。目前有些學(xué)者在研究水下傳感器的免清洗或可自動清潔維護的功能，如單慧勇等[66]設(shè)計了一套集成傳感器清潔裝置的全自動多點水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)，設(shè)備采用清水浸泡、水流沖洗、海綿柔性擦拭相結(jié)合的清洗方式，可有效緩解傳感器上藻類及微生物的附著問題，實現(xiàn)水質(zhì)傳感器的自動清潔維護。

(3)低能耗。傳感器節(jié)點的電池功率有限，同時，無線信號在水下傳輸消耗了很大一部分能量。因此，傳感器的低能耗特點是保證長期監(jiān)測的關(guān)鍵。另外，有些學(xué)者在研究采用太陽能、風(fēng)能或潮汐能等可再生能源來延長電池的使用時間，如SHAREEF等[2]、CHEN等[67]，采用外接太陽能作為傳感器的備用能源。

(4)傳感器本身不應(yīng)影響?zhàn)B殖水生物的生長或?qū)ι矬w及生物群產(chǎn)生有害影響。因此應(yīng)盡量避免使用紫外光[68]以及魚類能感覺到的聲波[69]和磁場[70]。

(5)水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)檢測傳感器不需要微型化和很高的精度。小型化的傳感器反而易丟失或被魚類吞食。

水質(zhì)傳感器主要包括化學(xué)傳感器、物理傳感器、生物傳感器[71]、光學(xué)傳感器[72]等。根據(jù)上述描述，水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域的水質(zhì)參數(shù)傳感器宜盡量選用物理傳感器，不宜選擇化學(xué)傳感器或光學(xué)傳感器。在選用光學(xué)傳感器時傳感器應(yīng)具有自動清洗功能。文獻[73]介紹一種超聲波自動清洗方法，并設(shè)計了一種pH電極和溶解氧電極的自動清洗裝置。但在選取水質(zhì)參數(shù)感知原理時，應(yīng)綜合考慮傳感器的能耗、成本、對水生物的影響等各種因素。如水產(chǎn)養(yǎng)殖中的水下溫度傳感器常采用RTD導(dǎo)體電阻、NTC熱敏電阻或IC傳感器；鹽度傳感器常采用電感法；濁度的自動檢測方法包括：利用光學(xué)效應(yīng)和聲學(xué)的多普勒效應(yīng)兩種方法，但聲學(xué)傳感器通常比光學(xué)傳感器成本高、能耗高，因此，光學(xué)方法更適合水產(chǎn)養(yǎng)殖中濁度的監(jiān)測；溶解氧傳感器常采用熒光淬滅法或Clark電極法，如In-situ公司的RDO光學(xué)溶解氧傳感器、HACH公司LDO溶解氧傳感器采用的是熒光淬滅法；HACH公司的GLI、日本FIGARO公司的KDS采用的是Clark電極法。其中Clark電極法需要定期清洗，因此基于熒光淬滅法的傳感器更為常見。但這兩種方法均需要定期維護或更換，目前沒有其他更好的方法供選擇。

表1是部分水質(zhì)參數(shù)傳感器的常見檢測原理及應(yīng)用情況[74]。

表1 主要水質(zhì)參數(shù)傳感器Tab.1 Major water quality sensors

3.2 水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)重要參數(shù)預(yù)測模型

由于養(yǎng)殖水體具有體量大，水質(zhì)變化具有非線性、動態(tài)性、多變性和復(fù)雜性等特點，構(gòu)建水質(zhì)參數(shù)預(yù)測模型對養(yǎng)殖水體的變化進行提前預(yù)測，對及時發(fā)現(xiàn)異常、降低養(yǎng)殖風(fēng)險具有重要意義[75-77]。水質(zhì)參數(shù)預(yù)測也是近幾年國內(nèi)外學(xué)者在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域研究的熱點之一。

CHEN等[79]以水庫的水質(zhì)參數(shù)為研究對象，分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型(Adaptive neural network fuzzy reasoning system，ANFIS)和多元線性回歸模型(Multivariable linear regression，MLR)，對水庫的溶解氧含量進行預(yù)測。輸入變量采用水溫、pH值、電導(dǎo)率、濁度、懸浮物含量、總硬度、總堿度和氨氮含量。實驗結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)于多元線性回歸模型，其中ANFIS模型的預(yù)測結(jié)果最優(yōu)。

OLYAIE等[81]分別利用兩種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP模型和RBF模型)、LGP線性遺傳算法和SVM算法對Delaware河的溶解氧含量進行預(yù)測，預(yù)測因子采用pH值、電導(dǎo)率、水溫度和流量。實驗結(jié)果表明以上算法在DO值較低時預(yù)測精度均較好，但當DO值較高時預(yù)測精度較差，但SVM算法要顯著優(yōu)于另外兩種算法。最后，建議通過多種算法結(jié)合和優(yōu)化以節(jié)省時間和搜索SVM的最優(yōu)參數(shù)。

LIU等[82]提出了一種RGA-SVR模型，該模型是在支持向量回歸算法的基礎(chǔ)上，利用RGA算法(Real-value genetic algorithm，RGA)搜索SVR的最優(yōu)參數(shù)，然后采用最優(yōu)參數(shù)構(gòu)建SVR模型。最后，采用無線傳感器獲取的pH值、溶解氧含量、電導(dǎo)率、水溫、太陽輻射、氣溫和風(fēng)速作為預(yù)測因子，對河蟹養(yǎng)殖池中的溶解氧含量和水溫進行了短期預(yù)測。實驗結(jié)果表明，RGA-SVR模型在均方根誤差(RMSE)和平均絕對百分比誤差(MAPE)方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的SVR和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

BASANT等[83]利用pH值、總堿度、總硬度、總固體量、COD、氨氮含量、硝酸鹽氮含量、氯化物含量、磷含量、鉀含量、鈉含量、DO和BOD，構(gòu)建PLS和FFBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同時對河流的表層水的OD和BOD進行預(yù)測。結(jié)果表明，兩種模型都能同時對DO和BOD進行預(yù)測。

另外，AHMED[84]、XU等[85]對DO進行了預(yù)測；丁金婷等[86]采用模糊方法優(yōu)化的自適應(yīng)變步長BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對水溫、pH值和溶解氧含量進行了預(yù)測；徐大明等[87]提出了一種基于粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對水溫和pH值進行了預(yù)測。

由上述可見，水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù)預(yù)測模型主要涉及溶解氧含量、pH值、水溫、氨氮含量和BOD等，其中以溶解氧含量的預(yù)測研究最多。預(yù)測因子主要包括溶解氧含量、水溫、pH值、電導(dǎo)率、空氣溫度、風(fēng)速等。相應(yīng)的預(yù)測模型構(gòu)建方法中非線性模型優(yōu)于線性模型。其中，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機及其優(yōu)化算法和組合算法效果最優(yōu)。另外，PLS和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實現(xiàn)對多參數(shù)同時進行預(yù)測。

4 水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)控制系統(tǒng)通信技術(shù)

4.1 水質(zhì)控制系統(tǒng)通信技術(shù)分類

由于應(yīng)用環(huán)境的影響，傳統(tǒng)的有線方式的控制系統(tǒng)需要鋪設(shè)電纜，不適于水產(chǎn)養(yǎng)殖的水質(zhì)監(jiān)控，水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域的水質(zhì)控制系統(tǒng)通信方式以無線為主，且應(yīng)具有低成本、低功耗等特點。下面著重分析基于無線傳感網(wǎng)的水質(zhì)控制系統(tǒng)的通信技術(shù)。

按通訊距離和覆蓋范圍的不同，無線傳感網(wǎng)可以分為無線局域網(wǎng)技術(shù)和無線廣域網(wǎng)技術(shù)。無線局域網(wǎng)技術(shù)主要包括ZigBee、Wi-Fi、藍牙等，其通訊距離較短，適于作為前端無線傳感器的組網(wǎng)形式。ZigBee相對于Wi-Fi、藍牙等技術(shù)具有低功耗、低成本的特點(如表2所示[88-89])，同時具有多跳、自組織的特點，每個節(jié)點均可作為相鄰節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)的中繼，易于擴展網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍，被廣泛應(yīng)用于無線傳感網(wǎng)絡(luò)中。無線廣域網(wǎng)技術(shù)包括蜂窩移動通信網(wǎng)(如2G/3G/4G、GPRS等)、低功耗廣域網(wǎng)(LPWAN)，目前在水產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)的遠程通信技術(shù)中仍以GPRS為主。

表2 無線局域網(wǎng)技術(shù)對比Tab.2 Contrast of wireless local area networks communication performance

基于無線傳感網(wǎng)的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓撲圖如圖3所示[90-91]。水質(zhì)傳感器節(jié)點和路由節(jié)點部署在水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，利用ZigBee以自組織形式構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)具有節(jié)點和路由雙重功能。傳感器節(jié)點既負責數(shù)據(jù)的采集和處理，同時將數(shù)據(jù)融合后以多跳的網(wǎng)絡(luò)方式傳送到匯聚節(jié)點。匯聚節(jié)點接收和處理網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的信息后，通過GPRS傳輸?shù)竭h端控制中心[92]。

圖3 水質(zhì)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓撲圖Fig.3 Network topology of aquaculture water quality monitoring and control system

4.2 ZigBee通信技術(shù)

ZigBee技術(shù)是一種低成本、低功耗、低速率的無線通信技術(shù)，采用IEEE802.15.4標準，適于能耗要求低、數(shù)據(jù)吞吐量要求不高的場合。

ZigBee技術(shù)具有強大的組網(wǎng)能力，可形成星形、網(wǎng)狀、樹形3種網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，如圖4所示。其中，星形和樹形拓撲具有簡單、低功耗等特點，適于小規(guī)模、低復(fù)雜度、距離相對較近的場景使用；Mesh網(wǎng)具有高容錯能力、自適應(yīng)性好，傳輸距離長，適合于大范圍、通信距離較遠的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)方案。在水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)中Mesh拓撲方式更為常見。

圖4 ZigBee網(wǎng)絡(luò)拓撲圖Fig.4 Network topology of ZigBee

4.3 無線廣域網(wǎng)技術(shù)

通用分組無線服務(wù)GPRS(General packet radio service)是介于2G和3G之間的移動通信技術(shù)，也被稱為2.5G，是目前水產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)中普遍使用的一種無線廣域網(wǎng)組網(wǎng)技術(shù)[2]。它是在GSM的基礎(chǔ)上，采用分組交換技術(shù)將分組業(yè)務(wù)與移動業(yè)務(wù)相結(jié)合，以移動分組IP或x.25的形式為用戶提供無線網(wǎng)絡(luò)鏈接和高效數(shù)據(jù)傳輸。它具有成本低、可擴展、無約束、低誤差、系統(tǒng)穩(wěn)定等優(yōu)點。GPRS是物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)初期擔任網(wǎng)絡(luò)層數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)的主要技術(shù)，特別適于中低數(shù)據(jù)率、高頻率通信的環(huán)境監(jiān)測和監(jiān)控領(lǐng)域，如水質(zhì)監(jiān)測等[93]。

為滿足越來越多的遠距離物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的連接需求，低功耗廣域網(wǎng)(Low power wide area network，LPWAN)應(yīng)運而生。相對于傳統(tǒng)的GPRS/2G/3G/4G等移動通信技術(shù)，LPWAN進一步降低了能耗、提高了續(xù)航能力、擴大了網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍、可以大量接入，成為近年來物聯(lián)網(wǎng)研究的熱點之一。

LPWAN按工作頻譜是否授權(quán)，又可分為工作于非授權(quán)頻譜下的LPWAN和工作于授權(quán)頻譜下的LPWAN。非授權(quán)頻譜LPWAN技術(shù)有LoRa、SigFox等，其中以LoRa技術(shù)為代表；授權(quán)頻譜的LPWAN技術(shù)有EC-GSM、LTE Cat-m、NB-IoT等，其中以NB-IoT為代表。目前我國移動、聯(lián)通和電信三大運營商以及華為、中興等設(shè)備供應(yīng)商已于2017年推動NB-IoT的應(yīng)用。LoRa和NB-IoT的技術(shù)對比如表3所示[88]。

表3 LoRa和NB-IoT技術(shù)對比Tab.3 Contrast between LoRa and NB-IoT

由上可見，GPRS是目前水質(zhì)監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用最為廣泛的無線廣域網(wǎng)技術(shù)；以LoRa和NB-IoT為代表的LPWAN技術(shù)雖然目前應(yīng)用較少，但LPWAN是未來物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展方向，特別是在對低功耗、長待機、遠距離、大容量有需求的應(yīng)用場景。另外，隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域?qū)D像和視頻信息的實時傳輸?shù)男枰?G/5G技術(shù)將彌補LPWAN傳輸速率方面的不足，成為LPWAN的有效補充。

5 水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)智能控制技術(shù)

5.1 控制中心智能控制機理

水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)智能控制系統(tǒng)通常包括控制中心和養(yǎng)殖現(xiàn)場設(shè)備控制兩部分?？刂浦行某哂袑ΜF(xiàn)場水質(zhì)參數(shù)進行實時監(jiān)視和控制現(xiàn)場設(shè)備的功能外，還應(yīng)根據(jù)現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)、相應(yīng)預(yù)測模型和專家知識庫等對水質(zhì)參數(shù)進行分析和預(yù)測，并根據(jù)設(shè)定的報警規(guī)則輔助用戶做出相應(yīng)決策。

目前的水質(zhì)自動控制系統(tǒng)基本上尚未脫離實驗室環(huán)境，控制方法也限于閾值控制、定時控制、PID控制等簡單算法。但如溶解氧含量等參數(shù)的變化受多重因素的制約，其變化存在較大的滯后，當監(jiān)測到參數(shù)值低于閾值時往往來不及采取措施，因此養(yǎng)殖水質(zhì)的智能控制技術(shù)需要利用3.2節(jié)中介紹的水質(zhì)參數(shù)預(yù)測算法對水質(zhì)的變化趨勢做出預(yù)測，并結(jié)合現(xiàn)場自動控制設(shè)備實現(xiàn)水質(zhì)的智能控制。基于預(yù)測的智能控制模型如圖5所示[20]。

圖5 基于預(yù)測的智能控制模型Fig.5 Aquaculture water quality control model based on prediction

傳感器將采集到的DO、pH值、水溫、鹽度、氨氮含量等水質(zhì)參數(shù)及溫度、光照強度、風(fēng)速等環(huán)境參數(shù)經(jīng)GPRS傳送至控制中心，控制中心的監(jiān)控系統(tǒng)利用建立的預(yù)測模型對待控制參數(shù)進行預(yù)測，并根據(jù)養(yǎng)殖品種的不同生長期搜索養(yǎng)殖信息庫獲取該時期養(yǎng)殖水質(zhì)的參數(shù)指標和報警規(guī)則庫；如果預(yù)測參數(shù)超出限值需要報警，則以設(shè)定的報警方式(如短信、語音等)發(fā)出報警信息及預(yù)警等級，并記入報警記錄；對于預(yù)測值超出限值但未達報警值的情況，應(yīng)記入日志并向用戶提供提醒信息。控制中心還應(yīng)配置專家知識庫，當有報警信息時，能為用戶自動提供當前狀況下的應(yīng)對措施。同時，控制中心應(yīng)具有傳感器數(shù)據(jù)實時顯示、歷史數(shù)據(jù)查詢、趨勢分析、多傳感器間的數(shù)據(jù)比較、現(xiàn)場設(shè)備遠程控制等功能。

5.2 現(xiàn)場水質(zhì)調(diào)控設(shè)備智能控制

現(xiàn)場設(shè)備控制應(yīng)具有就地控制和遠程控制兩種模式。就地模式是指獨立于控制中心，由現(xiàn)場控制裝置直接實現(xiàn)調(diào)控設(shè)備的控制。就地模式又可分為就地手動控制和就地自動控制模式。就地手動控制是利用現(xiàn)場控制裝置上的控制開關(guān)或按鈕，以人工手動的方式對設(shè)備進行啟/?？刂?。就地自動控制是利用現(xiàn)場控制裝置上內(nèi)置的控制流程或簡單算法(如閾值、PID、定時)實現(xiàn)設(shè)備自動運行和停止。遠方控制即由控制中心的控制軟件通過GPRS向現(xiàn)場控制裝置發(fā)生控制命令，實現(xiàn)對調(diào)控裝置的遠程控制。

由于水產(chǎn)養(yǎng)殖水體環(huán)境具有波動性、季節(jié)周期性、趨勢性等的非線性特點，以及時間滯后性和大慣性的特點，就地自動控制采用簡單的閾值、定時控制無法實現(xiàn)水質(zhì)參數(shù)的精準調(diào)控。為實現(xiàn)水質(zhì)參數(shù)的精準調(diào)控，王德望等[102]在PID算法的基礎(chǔ)上與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相融合，提出一種BP-PID控制算法實現(xiàn)對水中的溶解氧的調(diào)控，仿真結(jié)果顯示出其控制品質(zhì)優(yōu)于常規(guī)的PID算法；魏坤鵬[103]提出一種灰色預(yù)測和聚類融合理論實現(xiàn)對濁度的調(diào)整，仿真結(jié)果顯示該算法相對于PID算法具有更好的動態(tài)響應(yīng)。文獻[20]中設(shè)計了一種基于模糊控制的溶解氧智能控制器，控制器包括模糊化、模糊推理和解模糊3個環(huán)節(jié)，并選取實時溶解氧和實時溶解氧的變化量作為輸入，增氧時間為輸出變量。模糊控制器的結(jié)構(gòu)原理如圖6所示。該控制器在江蘇省宜興市河蟹養(yǎng)殖基地進行了試驗，試驗結(jié)果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的定時控制?？傊?，現(xiàn)場水質(zhì)參數(shù)調(diào)控算法以閉環(huán)為主，控制原理主要有智能控制及人工控制、模糊PID控制、模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，控制算法有關(guān)系方程、自動調(diào)整因子模糊算法等[96]。

圖6 模糊控制結(jié)構(gòu)原理圖Fig.6 Structure diagram of fuzzy control

5.3 水質(zhì)調(diào)節(jié)措施及設(shè)備

水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)調(diào)控主要有物理調(diào)控、化學(xué)調(diào)控和生物調(diào)控等方式[97]。其中，物理調(diào)控方式見效快，不產(chǎn)生二次污染，但可持續(xù)性差；化學(xué)調(diào)控見效快，但易產(chǎn)生二次污染；生物調(diào)控無毒害，但見效慢，操控復(fù)雜。因此實際調(diào)控中應(yīng)多種方式綜合使用，有效提高調(diào)控性能，但尚缺乏統(tǒng)一有效的調(diào)控標準。常見的溶解氧含量的調(diào)控措施有啟動增氧機、換水、投放增氧劑或沸石等。增加水體中的溶解氧含量的同時可達到調(diào)節(jié)亞硝酸鹽含量和硫化氫含量等參數(shù)的目的；pH值的常見調(diào)控措施有換水或投放酸性或堿性藥物等；氨氮含量的調(diào)控可采用換水、加溶劑和臭氧等措施[98-99]。

可自動化控制的調(diào)控設(shè)備主要有增氧設(shè)備、循環(huán)泵、壓縮機及部分調(diào)溫設(shè)備和水質(zhì)凈化設(shè)備[100]等。其中增氧設(shè)備是規(guī)?；a(chǎn)養(yǎng)殖的必備設(shè)備，其主要用途是通過攪拌水體，促進水體上下循環(huán)，達到增加水中溶氧量的目的。增氧設(shè)備的研究向節(jié)能低耗、高效可控方向發(fā)展。常見的增氧設(shè)備主要有葉輪增氧機、水車式增氧機、噴水式增氧機、射流式增氧機、渦流式增氧機、充氣式增氧機、微孔曝氣增氧機等。目前我國水產(chǎn)養(yǎng)殖中以葉輪式、水車式增氧機為主[101-102]。國外增氧技術(shù)的研究以富(純)氧增氧為主，富(純)氧增氧設(shè)備具有結(jié)構(gòu)簡單、節(jié)電、增氧效率高[103]等優(yōu)點。

6 發(fā)展趨勢展望

水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)往往位于偏遠地區(qū)，環(huán)境比較惡劣，特別是隨著海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的擴大并進一步向深海和深遠海轉(zhuǎn)移[104]，使水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)檢測系統(tǒng)不同于普通的陸上物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)具有方便部署、低功耗、無人操作、少維護、需遠距離傳輸?shù)忍攸c。

(1)在水質(zhì)檢測技術(shù)方面，基于光譜技術(shù)的水質(zhì)檢測方法可同時實現(xiàn)多個參數(shù)的預(yù)測，并具有快速、無損等特點，已成為水質(zhì)檢測領(lǐng)域新的研究方向。將光譜技術(shù)與在線監(jiān)測技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)水質(zhì)的在線實時監(jiān)測，將對水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域水質(zhì)監(jiān)測具有重要意義。

(2)根據(jù)水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)檢測系統(tǒng)的特點，不需要定期維護或更換電池，或者利用太陽能、風(fēng)能或潮汐能等可再生資源解決無線傳感器的長期待機是目前急需解決的問題。

(3)基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的多參數(shù)傳感器是水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測未來的發(fā)展趨勢。首先，在水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境下，特別是海水養(yǎng)殖，多參數(shù)傳感器可減少系統(tǒng)部署和維護的工作量。其次，數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以對傳感器數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提高傳感器的精度和穩(wěn)定性[105]。同時，可以去除冗余信息，減小所需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，提高無線通道的利用率。

(4)養(yǎng)殖水質(zhì)重要參數(shù)預(yù)測、預(yù)警仍將是水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域的重點研究方向，隨著數(shù)據(jù)的不斷積累和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，構(gòu)建增量式在線預(yù)測模型將成為未來的研究熱點。

(5)未來應(yīng)將NB-IoT、LaRa等低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)以及IPv6技術(shù)應(yīng)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控和控制系統(tǒng)中。