[摘 要]本文介绍我国水产物联网技术应用系统，主要是病害专家系统和水产品质量追溯系统，并就相关问题提出建设性意见。旨在促进更多学者关心水产物联网技术，促进智能渔业的发展。
[关键词]水产养殖;物联网;监控;智能渔业
[中图分类号]S932.9 [文献标识码]A
物联网技术在农业领域的广泛运用可大力提高农业现代化水平。作为大农业中的一分子，渔业占有较大比重，2013年全国渔业生产总值占农业的比重近10%，江苏省渔业生产总值占农业比重约19%。水产物联网技术的发展应用，促进水产养殖智能化，实现渔业经济可持续发展。本文就水产物联网应用系统相关问题进行探讨，供相关研究者参考。
1 水产物联网应用系统
1.1 水产养殖病害专家系统
1.1.1 预测预报
鱼病远程监测预警与诊断系统，通过对水环境、鱼体活动、饲料进食状况、寄生虫数量等警兆信息，再结合鱼生病率和死亡率等警情指标预报鱼病发生的严重程度。段金荣等开发的基于WebGIS水产动物疾病专家系统，通过网络技术收集和区域水产病害的数据整理，再结合相应的病害专家系统模型，实现对发病趋势、影响区域的预测。郭阳雪等基于物联网设计出赤潮监测系统，整合运用无线传感、嵌入式计算、移动通信、GPS定位技术，可对赤潮发生的重灾区进行动态监控，能监测水温、含盐量、水流速度、叶绿素含量等多个水体参数，采用C/S构架实施数据发布，ArcGIS Map实现用户交互界面，通过ArcGIS Server将信息发布至 Internet，及時预报赤潮爆发相关灾情。
1.1.2 疾病诊治
在水产疾病诊断方面，郑育红等开发设计鱼病诊断专家系统，由多个模块组成，其网络体系采用 Client/ Server/ Server结构模型，采用直接推理和模糊推理得出满意结果。杨萍等（2006）成功设计基于Internet的鱼病远程会诊系统。该系统采用B/S（浏览器/服务器）模式结构体系，利用NetMeeting辅助多个异地专家交互讨论、信息交流，实现专家对鱼病的远程会诊。马冬萍等基于MAS鱼病诊断专家系统，设计一种分布式鱼病诊断的任务分配机制，提高了任务分配的效率，增加了鱼病诊断结果的精确性。刘双印等将多种传感器在线采集的对虾养殖生态环境数据、手机视频、照片、诊治经验等多种数据进行融合，采用基于案例推理和规则推理相集成的混合推理等多种方法，研制出基于物联网的对虾远程智能诊断系统，对虾池塘养殖生态环境，远程调控水质。丁文等开发的鱼病诊断专家系统，成为生产管理部门及鱼病诊治机构的辅助决策工具，另外还提供鱼病辨别、疾病诊断与防治等技术资料。
1.2 水产品质量安全追溯系统
水产品质量安全问题事关消费者健康，还影响消费者对水产品信心进而影响整个产业链。伴随着物联网、云计算等信息技术的快速发展，水产品质量安全追溯体系的研究和实践也得到了发展。杨信廷等基于水产养殖过程，整合标识编码技术和XMLWe节点间数据传递与共享技术，建立了多层次、多角色、多权限的水产养殖产品质量追溯信息交互系统。周慧等以水产加工品为研究对象，采用危害分析与关键点HACCP 体系，以条码自动识别技术为支撑，从育苗、养殖、捕捞到加工、销售全过程管理。采用信息采集技术、产品编码技术和基于XMLWeb的节点间数据传递与共享技术，构建水产加工品供应链追溯系统。虞丽娟等基于物联网、智慧服务技术，研究并开发了蟹种质量动态追溯系统。颜波等设计并开发了基于射频识别（RFID）和产品电子代码（EPC）物联网的，包含养殖管理系统、加工管理系统、配送管理系统、销售管理系统、查询监管系统5个子系统的水产品供应链可追溯平台。利用物联网可通过追溯查询终端，扫描二维码，获取中心数据库相关水产品的产地、养殖、用药、加工、销售等等一系列的信息，实现对水产品全过程进行跟踪。
2 存在的问题及建议
目前，水产养殖物联网技术存在以下问题，一是研究开发覆盖面还比较窄，市场化程度较低。水产物联网开发企业在研发、建设、后期维护中需要投入大量资金，当成本与收益出现不平衡便影响市场需求及推广应用。水产物联网大多数集中在一个环节如水质监测、自动投饲等，而覆盖从苗种繁育到成体养成全过程的数字智能化方面的研究还比较少，缺乏核心储备技术，如数字化模型不完善、控制技术参数单薄、辅助决策力弱;二是利用物联网技术在水产品质量安全可追溯系统方面还比完善，从生产、运输、存储、销售等环节的记录、流向、药物种类及残留检测数据亟需建全;三是物联网的信息安全和隐私面临大挑战，物-物联系大数据信息安全、隐私保护，存储数据丢失、篡改等方面面临严峻的安全问题。
将物联网技术等新兴的信息化技术手段引入水产养殖领域，实现渔业智能化需要我们做大量的工作。建议尽快建立行业标准;加强研发工作，使核心设备向国产化、批量化、高精度、高稳定、便捷化、低成本、智能化推进;政府出面推广水产物联网;细化监控指标，对养殖生产、加工、仓储、物流、销售各环节智能化全程监控，实现整个供应链全程质量追溯;积极做好信息安全防范，加强研究物联网的网络安全体系结构及安全层次模型。
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