魚菜共生環(huán)境中多參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)*

仇宇俊，汪小旵，李天沛，葛朋彪

(1. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)人工智能學(xué)院，南京市，210031； 2. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，南京市，210031；3. 蘇州鼎興斯沃水產(chǎn)養(yǎng)殖設(shè)備有限公司，江蘇蘇州，215011)

0 引言

魚菜共生技術(shù)通過循環(huán)水的工藝設(shè)計(jì)將水產(chǎn)養(yǎng)殖以及蔬菜栽培二者相結(jié)合，通過養(yǎng)殖尾水灌溉農(nóng)作物，利用植物的根系以及微生物將水中的氨氮分解成植物可以吸收的硝酸鹽[1-2]，促進(jìn)植物的生長，同時(shí)起到凈化水體的作用[3-4]。在水產(chǎn)養(yǎng)殖部分，溶解氧、pH值、電導(dǎo)率、氨氮都影響著魚類的生長狀況[5-6]；養(yǎng)殖尾水經(jīng)過循環(huán)灌溉農(nóng)作物，又影響著種植區(qū)域植物根系附近的溫度、濕度、pH值、電導(dǎo)率的變化[7]。水中的氨氮以離子氨(NH4+)與非離子氨(NH3)兩種形式存在[8-9]，離子氨是水生植物的主要營養(yǎng)來源之一，濃度過高會(huì)導(dǎo)致水體富營養(yǎng)化；非離子氨對(duì)魚類具有毒性，漁業(yè)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定需要≤0.02 mg/L[10-12]。氨氮的毒性，以前常以總氨氮(TAN)的濃度表示，然而在pH值、水溫不同時(shí)，即使總氨氮量一樣，毒性也可能相差很大[13-14]，而用非離子氨濃度表示毒性，就更為確切，但是非離子氨濃度無法直接測(cè)量，需要結(jié)合水溫、pH值的信息進(jìn)行推算[15]。因此，魚菜共生系統(tǒng)的環(huán)境狀況需要多種指標(biāo)共同評(píng)估判斷，實(shí)時(shí)獲取魚菜共生系統(tǒng)中關(guān)鍵的環(huán)境信息可以為水體循環(huán)以及環(huán)境安全預(yù)警提供數(shù)據(jù)支持。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為一種快速獲取環(huán)境信息的技術(shù)，在農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)中已經(jīng)有了廣泛的應(yīng)用。在作物栽培的過程中，通過獲取土壤墑情、空氣溫濕度等不同環(huán)境信息，結(jié)合專家知識(shí)進(jìn)行多參數(shù)聯(lián)合決策[16-19]；在水產(chǎn)養(yǎng)殖的過程中，通過融合水質(zhì)信息、氣象信息、圖像信息等關(guān)鍵信息，對(duì)養(yǎng)殖塘進(jìn)行智能調(diào)控與集中管理[20-21]。魚菜共生系統(tǒng)則是需要同時(shí)對(duì)兩個(gè)部分的環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)從而進(jìn)行調(diào)控[22-23]，但是現(xiàn)有的投入實(shí)際應(yīng)用的氨氮傳感器大多采用離子選擇電極測(cè)量離子氨濃度[24]，并未對(duì)氨氮的組成進(jìn)行區(qū)分，僅依靠離子氨濃度無法判斷水質(zhì)情況，而且氨氮傳感器需要定期維護(hù)校正，否則會(huì)產(chǎn)生一定的測(cè)量誤差。

為滿足對(duì)魚菜共生環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)獲取、遠(yuǎn)程調(diào)控、多元分析等需求，本文設(shè)計(jì)了以GPRS DTU(GPRS data transfer unit)模塊[25-26]為核心的魚菜共生環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)獲取魚菜共生系統(tǒng)內(nèi)的各項(xiàng)環(huán)境信息并且傳輸至云平臺(tái)顯示在PC端以及移動(dòng)端，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、遠(yuǎn)程調(diào)控、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能，并且通過多參數(shù)的變化趨勢(shì)分析水質(zhì)情況。同時(shí)針對(duì)現(xiàn)有的氨氮傳感器長時(shí)間使用后存在測(cè)量誤差問題，利用該系統(tǒng)獲取的連續(xù)數(shù)據(jù)建立離子氨濃度的多元線性回歸模型，實(shí)現(xiàn)一定時(shí)間范圍內(nèi)的離子氨濃度預(yù)測(cè)，為科學(xué)決策、提高生產(chǎn)效率提供數(shù)據(jù)支持。

1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

基于GPRS的魚菜共生環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要包含感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層三層結(jié)構(gòu)，整體結(jié)構(gòu)框架設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

感知層包括GPRS DTU模塊、環(huán)境信息獲取模塊、環(huán)境調(diào)控模塊。GPRS DTU模塊主要負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)的通訊與指令的中轉(zhuǎn)。環(huán)境信息獲取模塊通過布置水質(zhì)傳感器、土壤傳感器、高清球機(jī)來獲取魚菜共生系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)區(qū)域的環(huán)境信息。環(huán)境調(diào)控模塊中的執(zhí)行機(jī)構(gòu)包括安裝在水循環(huán)系統(tǒng)中的電磁閥以及養(yǎng)殖區(qū)域的增氧泵，用于控制養(yǎng)殖水的循環(huán)、植物的灌溉以及水體的增氧。

網(wǎng)絡(luò)層為GPRS通信基站、運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)以及云平臺(tái)服務(wù)器。云平臺(tái)服務(wù)器下發(fā)采集指令，通過GPRS通信基站傳輸至感知層進(jìn)行執(zhí)行。感知層采集到的環(huán)境信息將通過GPRS DTU轉(zhuǎn)發(fā)至附近的GPRS通信基站，最終存儲(chǔ)于云平臺(tái)服務(wù)器。

應(yīng)用層即用戶端。依托云平臺(tái)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁、微信小程序等人機(jī)交互界面，在PC端及移動(dòng)端實(shí)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測(cè)、實(shí)時(shí)調(diào)控、視頻監(jiān)控、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等功能。

2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

2.1 硬件系統(tǒng)

2.1.1 網(wǎng)絡(luò)通訊部分

負(fù)責(zé)指令中轉(zhuǎn)與網(wǎng)絡(luò)通訊的核心設(shè)備GPRS DTU型號(hào)為USR-IO424T。USR-IO424T是一種物聯(lián)網(wǎng)無線數(shù)據(jù)終端，采用高性能的工業(yè)級(jí)的通信處理器和工業(yè)級(jí)無線模塊，利用公用運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)GPRS網(wǎng)為用戶提供無線長距離數(shù)據(jù)傳輸功能。同時(shí)提供RS485接口，可直接連接串口設(shè)備，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透明傳輸功能，采用直流12 V供電，具備4路開關(guān)量輸出，支持Socket連接遠(yuǎn)程服務(wù)器，通過RS485級(jí)聯(lián)多個(gè)Modbus RTU設(shè)備。

設(shè)備通過支持GPRS服務(wù)的物聯(lián)網(wǎng)卡實(shí)現(xiàn)與遠(yuǎn)程服務(wù)器之間的通信。設(shè)備通過串口連接PC端上位機(jī)離線配置云端服務(wù)器IP地址、TCP協(xié)議端口號(hào)以及RS485波特率。重新上電后注冊(cè)到移動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)，發(fā)送建立Socket的請(qǐng)求包給移動(dòng)運(yùn)營商，移動(dòng)運(yùn)營商把這個(gè)請(qǐng)求發(fā)送到因特網(wǎng)，云端的服務(wù)端軟件接收到請(qǐng)求后建立連接，并發(fā)送應(yīng)答信息，Socket連接建立后完成雙向通信。

2.1.2 傳感器部分

本系統(tǒng)通過多個(gè)傳感器獲取了魚菜共生系統(tǒng)所處的空氣溫濕度、水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)域的水質(zhì)信息、蔬菜栽培區(qū)域的環(huán)境信息共11項(xiàng)環(huán)境參數(shù)。

在水產(chǎn)養(yǎng)殖部分，通過傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水溫、溶解氧、離子氨濃度、pH值、電導(dǎo)率5項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)。溶解氧傳感器采用熒光法測(cè)量[27]，無需電解液，傳感器探頭不會(huì)極化且不會(huì)消耗養(yǎng)殖水中的氧，采用自動(dòng)溫度補(bǔ)償，溶解氧測(cè)量范圍為0～20 mg/L，分辨率為0.01 mg/L。氨氮傳感器采用離子選擇電極，可以檢測(cè)出養(yǎng)殖水中的離子氨濃度，測(cè)量范圍為0～18 000 mg/L，分辨率為0.01 mg/L。在蔬菜種植部分，通過傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)種植區(qū)域溫度、濕度、電導(dǎo)率、pH值的變化，土壤傳感器均采用性能穩(wěn)定的插針式土壤傳感器。

各傳感器具體型號(hào)如表1所示，各自的寄存器地址、寄存器數(shù)量以及數(shù)值類型有所區(qū)別，在數(shù)據(jù)采集前需分別配置相應(yīng)的設(shè)備地址與波特率。

表1 傳感器的型號(hào)與設(shè)置Tab. 1 Sensor model and settings

2.1.3 高清球機(jī)部分

選用型號(hào)為CS-XP1的螢石球機(jī)用于魚菜共生系統(tǒng)內(nèi)部視頻信息的獲取。該球機(jī)配有標(biāo)準(zhǔn)的RJ45接口以及4G底座，既可以通過網(wǎng)線接入網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)，也可以通過4G底座自行接入云端。內(nèi)置64 G內(nèi)存卡，視頻數(shù)據(jù)可以上傳到云服務(wù)器，也可以存儲(chǔ)在本地，實(shí)現(xiàn)24 h的實(shí)時(shí)監(jiān)控，方便管理。將球機(jī)接入云端后，用戶可以通過PC端和移動(dòng)端實(shí)時(shí)察看整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀況。

2.1.4 執(zhí)行機(jī)構(gòu)部分

通過IO34-424T的4路開關(guān)量輸出控制小型電磁繼電器JZX-22F實(shí)現(xiàn)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的開閉。一般情況下，保持執(zhí)行機(jī)構(gòu)所處的工作電路處于恒定的12 V或24 V工作電壓下，電磁繼電器處于常閉觸點(diǎn)下，繼電器二極管兩端與額定24 V直流電源串接在IO34-424T的DO、DCOM口，通過遠(yuǎn)程控制IO34-424T的開關(guān)量輸出信號(hào)使二極管導(dǎo)通，繼電器吸附節(jié)點(diǎn)，從而使工作電路導(dǎo)通，執(zhí)行機(jī)構(gòu)兩端工作在額定電壓，執(zhí)行機(jī)構(gòu)啟動(dòng)。將執(zhí)行設(shè)備例如電磁閥、增氧泵并接到工作電源兩端，實(shí)現(xiàn)PC端或者移動(dòng)端遠(yuǎn)程控制設(shè)備的開閉。

2.2 軟件系統(tǒng)

2.2.1 傳感器通信協(xié)議

所有的傳感器采用Modbus RTU通信協(xié)議，默認(rèn)波特率為9 600 bps，1個(gè)起始位，8個(gè)數(shù)據(jù)位，無校驗(yàn)，1個(gè)停止位，并接在12 V的直流電源上統(tǒng)一進(jìn)行供電。

Modbus RTU通信協(xié)議數(shù)據(jù)傳輸流程如圖2所示，云端通過無線網(wǎng)絡(luò)下發(fā)指令，經(jīng)過Modbus TCP/RTU協(xié)議轉(zhuǎn)換，通過串口打包下發(fā)給各個(gè)傳感器；傳感器上報(bào)數(shù)據(jù)幀時(shí)，同樣經(jīng)過Modbus TCP/RTU協(xié)議轉(zhuǎn)換，將數(shù)據(jù)幀上傳到服務(wù)器。

圖2 Modbus RTU通信協(xié)議數(shù)據(jù)傳輸流程

2.2.2 數(shù)據(jù)采集流程

圖3為環(huán)境數(shù)據(jù)采集流程圖。在傳感器接入系統(tǒng)之前，通過RS485轉(zhuǎn)USB的串口連接上位機(jī)軟件預(yù)先對(duì)其進(jìn)行參數(shù)設(shè)置與校準(zhǔn)。與云端建立通訊之后，定時(shí)下發(fā)讀取數(shù)據(jù)的指令幀，傳感器接收到指令幀后將寄存器內(nèi)的實(shí)時(shí)數(shù)值上發(fā)到云端服務(wù)器，通過將所得十六進(jìn)制數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制的真實(shí)值后存儲(chǔ)至云端服務(wù)器。環(huán)境數(shù)據(jù)后續(xù)可以實(shí)時(shí)顯示并且對(duì)一定時(shí)間內(nèi)的變化進(jìn)行趨勢(shì)分析。

圖3 數(shù)據(jù)采集流程

3 系統(tǒng)測(cè)試與分析

本系統(tǒng)于2021年5月19日正式應(yīng)用于南京農(nóng)業(yè)大學(xué)魚菜共生平臺(tái)，截止到目前仍平穩(wěn)運(yùn)行。通過對(duì)設(shè)備長時(shí)間運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)采集成功率進(jìn)行分析測(cè)試，驗(yàn)證其所獲得信息的連續(xù)性、有效性。

3.1 數(shù)據(jù)采集成功率

數(shù)據(jù)采集的過程中，一次完整的通信是從云端服務(wù)器向下端傳感器發(fā)送數(shù)據(jù)讀取指令，經(jīng)過中間的網(wǎng)絡(luò)傳輸，GPRS DTU模塊的指令轉(zhuǎn)發(fā)，傳感器收到指令后向上應(yīng)答，最終到達(dá)系統(tǒng)服務(wù)器的過程。云端服務(wù)器每5 min 向下發(fā)送數(shù)據(jù)讀取指令，在2021年7月1—28日期間，以7天為一個(gè)采集周期，通過云端定時(shí)下發(fā)采集指令，一個(gè)周期內(nèi)應(yīng)采集2 016組數(shù)據(jù)，實(shí)際采集數(shù)據(jù)量如表2所示，數(shù)據(jù)采集成功率平均約為99.53%。

表2 數(shù)據(jù)采集成功率Tab. 2 Data acquisition success rate

3.2 環(huán)境監(jiān)測(cè)結(jié)果

將采集的數(shù)據(jù)從云端的數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出，通過繪制的折線圖探究一定時(shí)間內(nèi)相關(guān)參數(shù)的變化趨勢(shì)。水溫、pH值、溶解氧、離子氨濃度變化分別如圖4～圖6所示，各項(xiàng)指標(biāo)均在一定范圍內(nèi)動(dòng)態(tài)變化。其中pH值的變化區(qū)間在7.42～7.77之間，溶解氧的變化范圍在6.04～7.08 mg/L之間，根據(jù)《漁業(yè)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)》(GB 11607—1989)規(guī)定，漁業(yè)水質(zhì)淡水pH值應(yīng)在6.5～8.5，溶解氧在連續(xù)的24小時(shí)中應(yīng)有16個(gè)小時(shí)以上大于5 mg/L，該兩項(xiàng)指標(biāo)數(shù)值區(qū)間均在合理范圍內(nèi)。

圖4 水溫

圖5 pH值

圖6 溶解氧濃度

3.3 非離子氨濃度計(jì)算

非離子氨的濃度無法測(cè)量，需要根據(jù)非離子氨濃度百分比、離子氨濃度或氨氮濃度計(jì)算得出。非離子氨濃度百分比可以通過查表法或者采用公式直接計(jì)算非離子氨濃度[28-29]。

(1)

pKa=0.090 18+2 729.92/T

(2)

CTAN=CNH3+CNH4+

(3)

T=273+t

(4)

式中：CTAN——總氨氮濃度，mg/L；

CNH3——非離子氨濃度，mg/L；

CNH4+——離子氨濃度，mg/L；

pKa——酸離解常數(shù)；

T——開氏溫度，K；

t——水溫，℃。

通過同一時(shí)間的水溫、pH值與離子氨濃度(圖7)計(jì)算得出對(duì)應(yīng)的非離子氨濃度，如圖8所示。非離子氨的濃度在0.008～0.014 mg/L的范圍內(nèi)變化，滿足《漁業(yè)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)》中規(guī)定的0.02 mg/L，處于安全范圍內(nèi)。將所得的離子氨濃度與非離子氨濃度相加得出總氨氮濃度如圖9所示。在長期的監(jiān)測(cè)過程中發(fā)現(xiàn)在不同的pH、水溫條件下，非離子氨濃度的差別也會(huì)很大，pH越高，其濃度越高。由于養(yǎng)殖水體的pH、水溫一般保持在一定范圍內(nèi)，非離子氨的濃度小于0.02 mg/L，對(duì)于總氨氮的濃度也可用離子氨濃度間接估算。

圖7 離子氨濃度

圖8 非離子氨濃度

圖9 總氨氮

3.4 云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)

本文依托有人云開發(fā)了圖10、圖11所示的移動(dòng)端監(jiān)控頁面與PC端監(jiān)控頁面，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)接收存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)顯示、數(shù)據(jù)歷史查詢、遠(yuǎn)程控制、視頻監(jiān)控的功能。

圖10 移動(dòng)端監(jiān)控頁面

圖11 PC端監(jiān)控頁面

4 離子氨濃度多元擬合

在養(yǎng)殖水體中，離子氨和非離子氨兩者之間會(huì)相互轉(zhuǎn)化，其轉(zhuǎn)化速率受溶解氧、pH值、溫度等變量的影響[30]，在一定程度上可以通過其他易獲取的變量建立離子氨的多元線性預(yù)測(cè)模型，對(duì)一定時(shí)間內(nèi)的離子氨濃度進(jìn)行間接監(jiān)測(cè)，從而進(jìn)行預(yù)警調(diào)控，保證養(yǎng)殖水體安全。

在進(jìn)行正式采集之前，首先通過1 mg/L與10 mg/L的NH4NO3標(biāo)準(zhǔn)溶液對(duì)傳感器進(jìn)行校準(zhǔn)，標(biāo)準(zhǔn)溶液pH值為7，儲(chǔ)存在5 ℃條件下，此時(shí)非離子氨濃度可以忽略不計(jì)。在6月24日—7月2日采集了2 592組環(huán)境數(shù)據(jù)，劃分成1 h時(shí)間間隔的時(shí)間序列之后進(jìn)行歸一化處理，通過對(duì)各個(gè)變量之間進(jìn)行相關(guān)性分析，驗(yàn)證擬合的可行性，選取最為相關(guān)的幾個(gè)變量，將前7天的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集通過多元線性回歸[31]的方法對(duì)離子氨濃度進(jìn)行擬合并且將后2天的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集驗(yàn)證預(yù)測(cè)性能。

4.1 歸一化處理

每個(gè)環(huán)境變量的量綱不同，在進(jìn)行擬合之前將所有自變量環(huán)境參數(shù)進(jìn)行歸一化處理。歸一化是一種簡化計(jì)算的方式，通過式(5)將有量綱的表達(dá)式，經(jīng)過變換，化為無量綱的表達(dá)式，成為純量，歸一化之后所有數(shù)值的范圍在[0，1]之間。

(5)

式中：Xmax——環(huán)境參數(shù)的最大值；

Xmin——環(huán)境參數(shù)的最小值。

4.2 相關(guān)性分析

通過對(duì)所采集的數(shù)據(jù)集中的5個(gè)水質(zhì)參數(shù)之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，計(jì)算不同變量與離子氨濃度之間的皮爾遜相關(guān)性，度量兩個(gè)變量的線性相關(guān)，選擇合適的自變量進(jìn)行離子氨濃度的擬合。皮爾遜相關(guān)性計(jì)算公式如式(6)所示。

(6)

式中：n——樣本數(shù)量；

Xi——環(huán)境參數(shù)1的真實(shí)值；

Yi——環(huán)境參數(shù)2的真實(shí)值；

最終各個(gè)變量的相關(guān)性計(jì)算結(jié)果如表3所示，電導(dǎo)率、pH值與離子氨濃度具有較強(qiáng)的相關(guān)性，溶解氧濃度與離子氨濃度具有一定的相關(guān)性，水溫與離子氨濃度的相關(guān)性較弱。

表3 變量相關(guān)性Tab. 3 Variable correlation

4.3 多元線性回歸建模

通過式(7)計(jì)算不同自變量組合建立的多元線性回歸模型的確定系數(shù)R2。R2是回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度，R2最大值為1。R2的值越接近1，說明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越好；反之，R2的值越小，說明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越差。R2衡量的是回歸方程整體的擬合度，是表達(dá)因變量與所有自變量之間的總體關(guān)系。

(7)

式中：fi——離子氨濃度預(yù)測(cè)值，mg/L；

yi——離子氨濃度測(cè)量值，mg/L；

由表4可知，單變量情況下選擇pH值、電導(dǎo)率建立的模型確定系數(shù)R2分別為0.472、0.781；選擇電導(dǎo)率、pH值共同建立的模型的確定系數(shù)有了一定的提升，確定系數(shù)R2為0.817；在考慮溶解氧、溫度等變量進(jìn)行多元線性回歸后，得到的模型的確定系數(shù)提升不大。因此，考慮選取的自變量個(gè)數(shù)與擬合結(jié)果，電導(dǎo)率、pH值建立的多元線性回歸模型最佳，最終得到線性回歸模型系數(shù)如表5所示。

表4 不同模型下的確定系數(shù)Tab. 4 Determination coefficient under different models

表5 回歸模型系數(shù)Tab. 5 Regression model coefficient

設(shè)歸一化之后的電導(dǎo)率為x1，pH值為x2，離子氨濃度為y。則多元線性回歸模型方程可表示為

y=0.016x1-0.070x2+0.509

該模型的R2=0.817，通過測(cè)試集代入回歸方程中計(jì)算離子氨濃度48 h內(nèi)的預(yù)測(cè)值如圖12所示，根據(jù)式(8)所得的平均絕對(duì)百分比誤差MAPE為4.68%，表明預(yù)測(cè)效果良好，可以看出環(huán)境中的電導(dǎo)率、pH值與離子氨濃度的變化有較大的相關(guān)性。

(8)

圖12 預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的比較

5 結(jié)論

1) 本文基于GPRS無線網(wǎng)絡(luò)研發(fā)了魚菜共生多參數(shù)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)魚菜共生系統(tǒng)的環(huán)境信息獲取以及對(duì)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的遠(yuǎn)程控制，并且通過云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)顯示、數(shù)據(jù)歷史查詢、遠(yuǎn)程控制等功能。通過長期監(jiān)測(cè)，對(duì)魚菜共生系統(tǒng)內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)采集成功率約為99.53%，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)環(huán)境參數(shù)變化趨勢(shì)的分析研究，為魚菜共生系統(tǒng)的環(huán)境調(diào)控策略提供數(shù)據(jù)支持，通過多種數(shù)據(jù)的獲取可以及時(shí)分析養(yǎng)殖水體的氨氮組成情況進(jìn)而判斷水質(zhì)安全。

2) 對(duì)于目前水質(zhì)監(jiān)測(cè)中使用的氨氮傳感器在長時(shí)間的使用之后產(chǎn)生一定的測(cè)量誤差問題，分析各個(gè)變量之間的相關(guān)性，通過多元線性回歸的方法，建立了離子氨濃度的預(yù)測(cè)模型，確定系數(shù)R2為0.817，預(yù)測(cè)值與真實(shí)值平均絕對(duì)百分比誤差MAPE為4.68%，在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)了較好的預(yù)測(cè)性能，為離子氨濃度的間接監(jiān)測(cè)提供支持。

3) 本文設(shè)計(jì)的環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)魚菜共生系統(tǒng)環(huán)境的實(shí)時(shí)、長期監(jiān)測(cè)，為系統(tǒng)提出智能化、科學(xué)化的決策提供數(shù)據(jù)支撐，對(duì)實(shí)現(xiàn)環(huán)境的最優(yōu)控制，促進(jìn)魚菜共生系統(tǒng)性能的提升具有重要意義。