CN103190365B

CN103190365B - 一种基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测方法及系统

Info

Publication number: CN103190365B
Application number: CN201310112632.2A
Authority: CN
Inventors: 戴会超; 王煜; 李智; 彭秀华; 毛劲乔
Original assignee: Nanjing Hehai Technology Co Ltd; Hohai University HHU
Current assignee: Hohai University HHU; China Yangtze Power Co Ltd
Priority date: 2013-04-02
Filing date: 2013-04-02
Publication date: 2014-03-26
Anticipated expiration: 2033-04-02
Also published as: CN103190365A

Abstract

本发明公开一种基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测方法及系统，该方法将传感器组件在长江特有鱼类繁殖栖息范围内进行优化布设，实时采集其水环境信息及鱼类行为信息，并利用物联网技术将采集信息传递回监测控制中心，控制中心结合特有鱼类产卵栖息地评价模型对监测水环境进行实时评价，并当栖息地水环境超出鱼类适合度值时向大坝调度中心发出生态预警，调度中心及时根据预警信号调节大坝运行方式，提高产卵栖息地适合度值，保护特有鱼类资源；该系统包括数据采集系统、数据传输系统、数据处理系统，采用自动定位、自动监测记录和无线网传输技术，实现了栖息地水环境实时监测及分析的目的。

Description

一种基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测方法及系统

技术领域

本发明属于环境监测与物联网综合利用技术领域，涉及一种基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测方法及系统。

背景技术

水利水电工程在防洪、发电、灌溉、航运等方面发挥巨大作用的同时也对河流生物资源及其生存环境带来不利影响。如水利水电工程的建设运行使下泄水温变化较天然情况出现延迟；受水库调节、电站调荷的影响，下游河道洪水涨落过程发生变化，局部水域水流结构显著改变等。这些变化对库区、坝下及河口的水生生物、特别是某些珍稀鱼类和经济鱼类的产卵、栖息地带来潜在不利影响。目前我国一些重要的水生生物资源受水利水电工程的影响已经开始出现更替、衰退甚至绝迹的现象，如由于葛洲坝的阻隔及三峡工程对下游径流过程的调控，长江中华鲟数量较葛洲坝修建前已经减少了80-90%，而且数量仍在下降中；长江经济鱼类“四大家鱼”的产量也明显较三峡-葛洲坝水库联合运行前有所减少，“四大家鱼”已形不成渔汛。鱼类的生长繁殖等生命活动与栖息地环境条件密切相关。因此，有必要在大力发挥水利水电工程社会经济效益的同时，实时监测其对河流典型鱼类栖息地的影响，使水利水电工程在规划、建设和运行管理中最大程度地减少对生态环境的不利影响。

栖息地监测是通过对栖息地环境，如水质、水文、水动力环境的监测，获得栖息地环境信息，对栖息地保护与修复及人工栖息地的建立提供参考。

目前已有的鱼类栖息地监测方法主要分为水质监测与水文监测两个部分，两部分单独进行。水质监测主要通过水体取样到实验室进行水化学分析，其不但依赖于实验室分析设备和分析技术，而且操作繁琐，具有严重的滞后性。水文监测则通过监测人员乘坐监测船至监测点进行人工监测，需要携带大量的监测仪器并且逐个监测点进行监测，这不但增加了监测的复杂性，而且各监测点之间水质与水文监测数据难以达到同步，难以准确捕捉某时段栖息地的整体水文信息，同时也难以获得长序列的监测数据。因此迫切需要能将水质与水文要素自动监测、记录和分析技术有机结合，实现栖息地水质与水文环境的实时同步监测的系统技术。近年来，已出现监测水质的专利技术。如专利申请号为201210078342.6，名称为一种水质监测与远程控制系统；申请号为200910207136.9，名称为一种实时的多参数远程水质监测系统和方法，其二者都仅是对养殖环境水质信息进行远程监测的方法，未将水质监测数据与水动力特性以及鱼类产卵栖息适应性相结合起来，不能作为大坝运行期间河道目标鱼类产卵栖息地水环境监测方法。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于针对目前特有鱼类栖息地环境监测及分析技术的不足与缺点，提供一种大坝运行期间，对特定鱼类产卵栖息地水环境进行实时监测并对监测数据进行综合分析，以分析结果指导大坝生态调度的方法及系统。

技术方案：本发明所述的一种基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测方法，该方法包括以下步骤：

㈠根据监测的目标鱼类，确定需要监测的栖息地范围，并优化布设监测点；

㈡在监测点处安置信息采集监测装置；

㈢利用信息采集监测装置采集栖息地水环境信息及鱼类行为信息；

㈣将采集的信息利用物联网自动传回监测控制中心，监测控制中心对信息进行分析处理，获得栖息地质量等级；

㈤当栖息地质量等级超出目标鱼类适合度值时向大坝调度中心发出生态预警信号；

㈥根据生态预警信号及反馈信息，调度中心及时调节大坝运行方式，提高产卵栖息地水环境质量，保护特有鱼类资源。

所述监测点的优化布设按以下步骤进行：

⑴通过调查历史资料及渔民提供的信息，初步确定目标鱼类产卵栖息地研究范围；

⑵在栖息地范围内布设监测点，布设原则为：先将栖息地沿水平面划分二维网格，在矩形的网格中心处布设监测点，水下地形突变处必设监测点，地形平坦及变化较缓处可适当减小布设密度，每个测点在水深方向依水深等间距布置3~4个监测点；

⑶对布设的监测点位置进行优化，优化原则为以水质监测点为主，优化方法可采用物元分析或模糊聚类分析进行。

信息采集监测装置采集的栖息地水环境信息包括水温、流速、透明度、PH值、溶解氧及水深。

信息采集监测装置采集的栖息地水环境信息为数据—时间序列形式，采集的鱼类行为信息为图像—时间、视频—时间序列形式，栖息地水环境信息与鱼类行为信息按时间序列进行叠加处理，处理后的信息经转化处理采用物联网技术无线传输给监测控制中心。

所述监测控制中心对信息进行分析处理的步骤为：

①计算目标鱼类水环境因子适合度值：根据目标鱼类各水环境因子适合度曲线，将监测点各水环境因子实时监测值插值计算获得监测点各环境因子适合度值，并将各适合度值按权值进行叠加计算，然后对栖息地所有监测点进行统计，获得同一时段栖息地研究范围对目标鱼类的综合适合度值，适合度值为0~1范围内的数字值，1为最适合，0为最不适合；

②以同时段鱼类图像及视频监测信息作为栖息地适应性辅助评价条件，并以视频监测信息对目标鱼类水环境因子适合度值范围进行修正；

③将栖息地质量划分三个等级，划分方法为，根据不同时段监测栖息地整体适合度值，将栖息地按照质量优劣顺序划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三个等级，划分标准为：适合度值0-0.6为Ⅲ级，0.6-0.7为Ⅱ级，0.7-1.0为Ⅰ级；

④当监测栖息地质量等级为Ⅲ级的时间段累计值超出目标鱼种忍受时限时向大坝调度中心发出生态预警信号。

一种基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测系统，包括信息采集监测系统、数据传输系统、监测控制中心和大坝调度中心；

所述信息采集监测系统将采集的信息通过数据传输系统传到监测控制中心；监测控制中心对信息分析处理后，将生态预警信号发送到大坝调度中心；

所述信息采集监测系统包括水信息监测装置、鱼类行为信息监测装置及GPS定位装置；所述水信息监测装置用于监测水环境信息，包括水温传感器、流速传感器、透明度传感器、PH值传感器、溶解氧传感器及水深传感器；所述鱼类行为信息监测装置用于监测鱼类行为，为自带光源的水下摄像头；GPS定位装置用于对监测点进行定位；

所述数据传输系统为物联网系统；

所述监测控制中心设有数据处理系统，对接收到的监测信息进行分析处理；

所述数据处理系统包括标准信息库、水信息处理单元与行为信息处理单元，标准信息库存储目标鱼种对产卵栖息地各水环境因子的适合度曲线及鱼类产卵行为的标准图像信息；行为信息处理单元将摄像头采集到的鱼类行为信息与鱼类标准行为进行对比，对鱼类行为进行定性，同时记录典型行为发生时段；水信息处理单元将监测到的产卵栖息地各水环境因子值根据相应因子适合度曲线进行插值计算，获得各因子适合度值，并将同一单元的各环境因子适合度值进行加权叠加计算，获得单元综合适合度值；将同时段采集到的鱼类行为作为修正指标对综合适合度值进行修正，计算同一时段产卵栖息地适合度平均值。

所述水信息处理单元包括环境因子适合度曲线存储模块、监测环境因子适合度值插值模块、监测单元综合适合度值计算模块和监测栖息地整体适合度值统计模块；监测环境因子适合度值插值模块根据环境因子适合度曲线存储模块中目标鱼类各水环境因子适宜性曲线，将监测点各水环境因子实时监测值插值计算获得监测点各环境因子适合度值；监测单元综合适合度值计算模块将监测环境因子适合度值插值模块计算获得的各适合度值按权值进行叠加计算，获得各栖息地单元对目标鱼类的综合适合度值；监测栖息地整体适合度值统计模块将同时段研究栖息地范围内的所有单元综合适合度值进行统计，获得该时刻产卵栖息地适合度平均值，并以同时段鱼类图像及视频监测信息作为栖息地适应性辅助评价条件，并以视频监测信息对目标鱼类水环境因子适合度值范围进行修正获得监测栖息地整体适合度值。

所述数据传输系统中包括数据转化发射装置和数据接收装置；所述数据转化发射装置与信息采集监测系统通过线路相连，用于对监测数据进行转化并发送；所述数据接收装置与所述监测控制中心通过无线连接，用于接收监测数据并将监测数据通过无线发送到监测控制中心。

所述数据传输系统中还包括信息中转装置，当栖息地距监控中心较远时，设置在所述数据转化发射装置和数据接收装置之间。

本发明与现有技术相比，其有益效果是：（1）本发明涉及的方法采用了监测点的优化布设，在不影响监测质量的情况下，可以节约监测的成本；（2）本发明涉及的系统将地理自动定位、水质水文自动监测和物联网技术有机结合，使得对目标鱼类产卵栖息地水环境实时自动监测的实施更具有可操作性，而且能更精确的定位各监测点，获取产卵栖息地的详细水环境信息；（3）本发明涉及的系统，能将实时监测的水环境与目标鱼类产卵、栖息适合度相结合起来，作为判别水库调度运行对目标鱼类影响程度的指标，以指导水库实现真正意思上的生态调度。

附图说明

图1为本发明所述基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测系统的结构框图。

图2为本发明所述基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测系统的模拟示意图。

图中：１、信息采集监测系统；2、数据传输系统；3、监测控制中心。

具体实施方式

下面对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。

实施例1：以葛洲坝坝下珍稀鱼类中华鲟产卵栖息地为研究范围，通过本发明的监测方法进行监测，具体步骤为：

（1）确定葛洲坝坝下中华鲟产卵栖息地的范围，优化布设监测点；具体步骤为：

查阅文献资料及寻访当地渔民、居民，确定葛洲坝坝下中华鲟产卵栖息地范围主要为葛洲坝坝下至庙咀约4km的江段内；

在产卵栖息地范围内，初步布设监测点位置，布设原则为纵横网格布设，网格范围为可以涵盖整个研究栖息地范围，考虑到中华鲟的体型及其游动能力确定单个网格的大小，设定为20m×20m，监测点位置设在网格的中心点；

利用水质监测点的优化原则对监测点进行优化，去除覆盖范围重复设置的点，优化完毕后，在水下地形突变处添加监测点；

在监测点位置处安置监测装置，中华鲟为底栖鱼类，水下摄像头置于水体底层（水深为0.8h处）以监测其产卵行为，水质监测装置按垂直距离分别安置于水深为0.2h，0.6h，0.8h处。

（2）利用信息采集监测装置采集产卵栖息地水环境信息及中华鲟行为信息。

信息采集监测装置采集的栖息地水环境信息包括水温、流速、透明度、PH值、溶解氧及水深。信息采集监测装置采集的栖息地水环境信息为数据—时间序列形式，采集的鱼类行为信息为图像—时间、视频—时间序列形式，栖息地水环境信息与鱼类行为信息按时间序列进行叠加处理。

（3）将采集的信息利用物联网技术传回监测控制中心，控制中心对信息进行分析处理，获得产卵栖息地质量等级，供兼顾保护中华鲟产卵栖息地的水库生态调度参考；

信息处理及栖息地质量等级按以下步骤进行：

首先对回传的图像视频信息进行分解辨认，确定是否观测到中华鲟的产卵行为，若产卵行为开始，则对此时刻前后12个小时的水信息数据进行分析处理，以获得产卵日的栖息地水环境情况；

依次将采集的各单元水信息数据输入数据处理系统里监测环境因子适合度值插值模块，插值模块主要采用线性插值方法获得各因子的适合度值；

同一单元各因子的适合度值按下式（1）进行加权叠加计算，获得各单元综合适合度，再对栖息地所有监测点进行平均值统计，获得同一时段栖息地研究范围对目标鱼类平均适合值，

（1）

式中n为环境因子的数目，此处为6，

为各因子的适合度值，

为各因子的权重，可以根据专家建议或多目标求解获得，此处均取为1/6;

对各时段栖息地适合度值进行分级，分级标准为适合度值0-0.6为Ⅲ级，0.6-0.7为Ⅱ级，0.7-1.0为Ⅰ级。

当监测产卵栖息地适合度为Ⅲ级，并持续时间超过1小时，向大坝调度中心发出预警信号，大坝调度中心调节大坝运行方式（包括下泄流量及下泄流量在各个泄水建筑物及机组间的分配关系）以致使产卵栖息地适合度等级上升。

如图1和2所示，一种基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测系统，包括信息采集监测系统、数据传输系统、监测控制中心和大坝调度中心，所述信息采集监测系统将采集的信息通过数据传输系统传到监测控制中心；监测控制中心对信息分析处理后，将生态预警信号发送到大坝调度中心；

所述数据传输系统为物联网系统，包括数据转化发射装置和数据接收装置；所述数据转化发射装置与信息采集监测系统通过线路相连，用于对监测数据进行转化并发送；所述数据接收装置与所述监测控制中心通过无线连接，用于接收监测数据并将监测数据通过无线发送到监测控制中心。当栖息地距监控中心较远时，所述数据转化发射装置和数据接收装置之间还可设置一台信息中转装置。

所述监测控制中心设有数据处理系统，对接收到的监测信息进行分析处理；数据处理系统包括标准信息库、水信息处理单元与行为信息处理单元；标准信息库存储产卵栖息地各水环境因子的适合度曲线及鱼类产卵行为的标准图像信息；行为信息处理单元将摄像头采集到的鱼类行为信息与鱼类标准行为进行对比，对鱼类行为进行定性，同时记录典型行为发生时段；水信息处理单元将监测到的产卵栖息地各水环境因子值根据相应因子适合度曲线进行插值计算，获得各因子适合度值，并将同一单元的各环境因子适合度值进行加权叠加计算，获得单元综合适合度值。计算同一时段产卵栖息地适合度平均值，并将同时段采集到的鱼类行为信息作为修正指标进行修正获得研究栖息地综合适合度值，。并按等级划分原则进行等级划分。当产卵栖息地等级为Ⅲ级的持续时间超过鱼类耐受时限时向大坝调度中心发出生态预警信号，并返回同期监测的水环境参数。

如上所述，尽管参照特定的优选实施例已经表示和表述了本发明，但其不得解释为对本发明自身的限制。在不脱离所附权利要求定义的本发明的精神和范围前提下，可对其在形式上和细节上作出各种变化。

Claims

1.一种基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

监测点的优化布设按以下步骤进行：

⑵在栖息地范围内布设监测点，布设原则为：先将栖息地沿水平面划分二维网格，在矩形的中心处布设监测点，水下地形突变处必设监测点，地形平坦及变化较缓处减小布设密度，每个测点在水深方向依水深等间距布置3~4个监测点；

⑶对布设的监测点位置进行优化，优化原则为以水质监测点为主，优化方法采用物元分析或模糊聚类分析进行；

㈡在监测点处安置信息采集监测装置；

所述监测控制中心对信息进行分析处理的步骤为：

①计算目标鱼类水环境因子适合度值：根据目标鱼类各水环境因子适合度曲线，将监测点各水环境因子实时监测值插值计算获得监测点各环境因子适合度值，并将各适合度值按权值进行叠加计算，然后对栖息地所有监测点进行统计，获得同一时段栖息地研究范围对目标鱼类的综合适合度值；

③将栖息地质量划分三个等级，划分方法为：根据不同时段监测栖息地整体适合度值，将栖息地按照质量优劣顺序划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三个等级；

2.根据权利要求1所述的基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测方法，其特征在于：信息采集监测装置采集的栖息地水环境信息包括水温、流速、透明度、PH值、溶解氧及水深。

3.根据权利要求1所述的基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测方法，其特征在于：信息采集监测装置采集的栖息地水环境信息为数据—时间序列形式，采集的鱼类行为信息为图像—时间、视频—时间序列形式，栖息地水环境信息与鱼类行为信息按时间序列进行叠加处理，处理后的信息经转化处理采用物联网技术无线传输给监测控制中心。

4.一种基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测系统，其特征在于，包括信息采集监测系统、数据传输系统、监测控制中心和大坝调度中心；

所述数据传输系统为物联网系统；

所述监测控制中心设有数据处理系统，对接收到的监测信息进行分析处理；所述数据处理系统包括标准信息库、水信息处理单元与行为信息处理单元，标准信息库存储目标鱼类产卵栖息对各水环境因子的适合度曲线及鱼类产卵行为的标准图像信息；行为信息处理单元将摄像头采集到的鱼类行为信息与鱼类标准行为进行对比，对鱼类行为进行定性，同时记录典型行为发生时段；水信息处理单元将监测到的产卵栖息地各水环境因子值根据相应因子适合度曲线进行插值计算，获得各因子适合度值，并将同一单元的各环境因子适合度值进行加权叠加计算，获得单元综合适合度值；将同时段采集到的鱼类行为作为修正指标对综合适合度值进行修正；计算同一时段产卵栖息地适合度平均值。

5.根据权利要求4所述的基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测系统，其特征在于，所述水信息处理单元包括环境因子适合度曲线存储模块、监测环境因子适合度值插值模块、监测单元综合适合度值计算模块和监测栖息地整体适合度值统计模块；监测环境因子适合度值插值模块根据环境因子适合度曲线存储模块中目标鱼类各水环境因子适合度曲线，将监测点各水环境因子实时监测值插值计算获得监测点各环境因子适合度值；监测单元综合适合度值计算模块将监测环境因子适合度值插值模块计算获得的各适合度值按权值进行叠加计算，然后对栖息地所有监测点进行统计，获得同一时段栖息地研究范围对目标鱼类的综合适合度值；监测栖息地整体适合度值统计模块以同时段鱼类图像及视频监测信息作为栖息地适应性辅助评价条件，并以视频监测信息对目标鱼类水环境因子适合度值范围进行修正获得监测栖息地整体适合度值。

6.根据权利要求4所述的基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测系统，其特征在于，所述数据传输系统中包括数据转化发射装置和数据接收装置；所述数据转化发射装置与信息采集监测系统通过线路相连，用于对监测数据进行转化并发送；所述数据接收装置与所述监测控制中心通过无线连接，用于接收监测数据并将监测数据通过无线发送到监测控制中心。

7.根据权利要求4所述的基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测系统，其特征在于，所述数据传输系统中还包括信息中转装置，设置在所述数据转化发射装置和数据接收装置之间。