CN109583663B - 一种适用于养殖池塘的夜间水质溶氧量预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于养殖池塘的夜间水质溶氧量预测方法，包括1)水质数据和气象数据来源渠道的建立、2)水质数据和气象数据的采集和处理、3)溶解氧预测模型的建立和4)夜间水质溶氧量的预测。本发明针对养殖池塘水体在夏季夜间容易出现缺氧的现实情况，将池塘水体夜间溶解氧浓度作为预测目标，符合实际养殖生产情况及管理需要，能够以少量的在线水质监测仪器设备为基础，结合在线气象监测数据和管理人员日常巡塘获取的水质数据来预测其他养殖池塘夜间溶解氧浓度，大大降低了养殖场水质监测预警的设备成本。
Description
技术领域
本发明涉及池塘养殖领域，具体地说，特别涉及到一种适用于养殖池塘的夜间水质溶氧量预测方法。
背景技术
池塘养殖是我国重要的水产品来源，在整个水产养殖中占有重要地位。随着水产养殖向规模化、集约化方向发展，养殖密度不断提高、投饲量加大，导致水质恶化，因缺氧导致养殖鱼类死亡的现象时有发生，尤其是在夏季高温天的夜间，池塘水体出现缺氧的风险更大。
目前虽然有溶解氧监测仪器设备可以实时监控池塘水体溶解氧浓度，但由于这些监测仪器设备价格高昂，且使用期间需要专业维护保养，一般养殖场难以使用。对于大规模的养殖企业，也只能在少数几个池塘安装溶解氧监测仪器设备，其它大部分池塘还是只能依靠养殖人员的经验来判断水质情况，无法实现科学的水质管理和溶解氧调控。
近几年也有一些研究机构和科研人员提出了根据当前水质数据及气象数据来预测下一时段内池塘水体溶解氧浓度的方法，但是这些方法还有以下不足：
1.池塘水体溶解氧的主要来源是水体中微型藻类的光合作用，因此太阳光辐射强度对池塘水体溶解氧浓度的影响很大，尤其是在夏季养殖高峰期，由于水温高，气体溶解度低，因此溶解氧浓度变化幅度大，太阳光辐射强度成为影响溶解氧浓度的关键因素。但太阳光辐射强度变化频繁，特别是在夏季，天气经常出现突然变化，因此想要通过当前水质和气象数据来准确预测下一时段内水体溶解氧浓度是非常困难的。
2.都需要在池塘内安装实时监测水质的仪器设备，并不能降低成本，对于大型养殖场来说，大量的监测仪器设备需要投入很多人力、物力进行维护保养。总的来说，现有的溶解氧预测方法在实际养殖生产中难以应用。
另外，在实际的池塘养殖生产管理中，白天一般不会出现缺氧情况，出现异常情况时养殖人员也能及时观察到，不需要实时监控。夏季高温天夜间水体溶解氧快速消耗，因此水体缺氧情况一般发生在夏季夜间，且夜间不容易观察，往往出现缺氧死鱼情况。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中的不足，提供一种适用于养殖池塘的夜间水质溶氧量预测方法，能够根据少量水质传感器的数据及气象数据，专门针对养殖池塘水体夜间时段的溶解氧浓度进行预测，从而为水产养殖生产管理和水质调控提供低成本、科学化的依据，避免缺氧导致的死鱼事故，降低养殖风险，提高养殖经济效益。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
一种适用于养殖池塘的夜间水质溶氧量预测方法，包括如下步骤：
1)水质数据和气象数据来源渠道的建立
1.1)选取目标池塘，在目标池塘附近的若干池塘中选取一个池塘作为在线监测池塘，其它的池塘作为非在线监测池塘；
1.2)在所述在线监测池塘处安装一套水质监测仪器设备，其用于监测在线监测池的监测水温、溶解氧和pH值；
1.3)在目标池塘附近空旷无遮挡的地点安装一套小型气象自动观测站，其用于实时采集气温、气压、湿度、降水、太阳光辐射、风速和风向气象参数；
1.4)配备一套便携式水质分析仪，其用于池塘管理员在巡视时检测非在线监测池塘的水温、溶解氧和pH值；
2)水质数据和气象数据的采集和处理；
2.1)连续采集在线监测池塘的水质数据和养殖场气象数据，形成连续数据序列集，包括水温、溶解氧、pH值、气温、气压、湿度、降水、太阳光辐射、风速和风向，共10个参数的数据集，存入监控中心的养殖数据库；
2.2)对上述10个参数做数据预处理，其中，通过滤波法去除水温、溶解氧、pH值、气温、气压、湿度和太阳光辐射中的异常突变数据，并通过插值法补足缺失的数据，得到平滑的连续数据序列，然后对太阳光辐射数据进行累加处理，获得每天从日出到日落的太阳光辐射累计值；剔除降水、风速和风向中明显偏离实际物理量的异常高值；
2.3)对预处理后的连续数据序列进行归一化处理，获得标准的水质数据和气象数据，包括水温、溶解氧、pH值、气温、气压、湿度、降水、太阳光辐射累计值、风速、风向，共10个参数的数据集；
3)溶解氧预测模型的建立
3.1)将获得的标准的水质数据和气象数据作为溶解氧预测模型的训练数据集，并根据神经网络架构，构建反向传播神经网络；
3.2)以标准的水质数据和气象数据为输入参数，以夜间时段的溶解氧数据为输出参数，用获得的每天从日出到日落的太阳光辐射累计值对反向传播神经网络进行训练，确定反向传播神经网络的模型参数，得到溶解氧预测模型；
4)夜间水质溶氧量的预测
4.1)对在线监测池塘的水温、溶解氧、pH值数据进行预处理和归一化，对非在线监测池塘的水温、溶解氧和pH值数据进行预处理和归一化；以每天的太阳光辐射累计值和气象数据作为溶解氧预测模型的输入量，预测各个非在线监测池塘日落后水体标准溶解氧值，每10分钟更新一次预测结果；
4.2)对预测结果进行反归一化处理，得到非在线监测池塘的水体溶解氧浓度预测值，为养殖管理人员提供预警。
进一步的，所述水质监测仪器设备和小型气象自动观测站的检测频率为每10分钟一次，监测数据实时上传至监控中心的数据库，便携式水质分析仪由池塘管理员在巡视完毕后录入监控中心的养殖数据库。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明针对养殖池塘水体在夏季夜间容易出现缺氧的现实情况，将池塘水体夜间溶解氧浓度作为预测目标，符合实际养殖生产情况及管理需要，能够以少量的在线水质监测仪器设备为基础，结合在线气象监测数据和管理人员日常巡塘获取的水质数据来预测其他养殖池塘夜间溶解氧浓度，大大降低了养殖场水质监测预警的设备成本。本发明将每天的太阳光辐射累计值作为预测模型的一个关键输入量，提高了溶解氧预测精度。
附图说明
图1为本发明所述的溶解氧预测模型的流程示意图。
图2为本发明所述的夜间水质溶氧量预测方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
参见图1和图2，本发明所述的一种适用于养殖池塘的夜间水质溶氧量预测方法，其包括如下步骤：
(1)根据养殖场池塘分布情况，在邻近的若干池塘中选取一个有代表性的池塘作为在线监测池塘，安装一套水质监测仪器设备，监测水温、溶解氧和pH值，检测频率为每10分钟一次，监测数据实时上传至监控中心。其他池塘作为非在线监测池塘。
(2)在养殖场选择空旷无遮挡的地方，安装一套小型气象自动观测站，实时采集气温、气压、湿度、降水、太阳光辐射、风速、风向等气象参数。检测频率为每10分钟一次，数据实时上传至监控中心。
(3)养殖场管理员配备一套便携式水质分析仪，可检测水温、溶解氧和pH值。管理员在每天巡塘时使用便携式水质分析仪检测各个非池塘的水体溶解氧浓度并记录数据，巡塘结束后将记录的各池塘溶解氧数据录入监控中心的养殖数据库。
(4)连续采集在线监测池塘的水质数据和养殖场气象数据，形成时间序列数据集，包括水温、溶解氧、pH值、气温、气压、湿度、降水、太阳光辐射、风速和风向，共10个参数的数据集，存入监控中心养殖数据库。
(5)水温、溶解氧、pH值等三个水质参数以及气温、气压、湿度、太阳光辐射等四个气象参数变化缓慢，正常的数据序列应该是较为平滑的曲线，但由于传感器误差、周围环境因素和人员活动因素影响等原因，实际监测数据序列会出现一些异常突变，这些突变不能表征参数正常的变化趋势，应该予以去除。因此，对养殖数据库中除降水、风速和风向以外的7个参数的数据序列进行预处理，通过滤波方法消除序列中的异常突变数据，并通过插值方法补足缺失的数据，得到平滑的连续数据序列。降水、风速和风向这3个参数由于变化快速，难以区分正常值和异常值，无法做平滑和插值处理，只能剔除明显偏离实际物理量的异常高值。
(6)对太阳光辐射数据进行累加处理，得到每天从日出到日落的太阳光辐射累计值。
(7)对预处理后的数据序列进行归一化处理，获得标准水质数据和标准气象数据，包括水温、溶解氧、pH值、气温、气压、湿度、降水、太阳光辐射累计值、风速、风向，共10个参数的数据集，作为溶解氧预测模型的训练数据集。
(8)根据神经网络架构，构建反向传播神经网络。
(9)以水温、溶解氧、pH值、气温、气压、湿度、降水、太阳光辐射累计值、风速、风向数据为输入参数，以夜间时段的溶解氧数据为输出参数，用步骤(6)得到的训练数据集对步骤(7)构建的反向神经网络进行训练，确定神经网络模型参数，得到溶解氧预测模型。
(10)将在线监测池塘的实时水温、溶解氧、pH值数据进行预处理和归一化，将管理员巡塘时获取的其他非在线监测池塘的水温、溶解氧和pH值数据进行预处理和归一化，以及每天的太阳光辐射累计值和当前实时气象数据，作为溶解氧预测模型输入量，预测各个非在线监测池塘日落后水体标准溶解氧值，每10分钟更新一次预测结果。
(11)将步骤(10)得到的预测结果进行反归一化处理，得到池塘水体溶解氧浓度预测值，为养殖管理人员提供预警。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (2)
1.一种适用于养殖池塘的夜间水质溶氧量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)水质数据和气象数据来源渠道的建立
1.1)选取目标池塘，在目标池塘附近的若干池塘中选取一个池塘作为在线监测池塘，其它的池塘作为非在线监测池塘；
1.2)在所述在线监测池塘处安装一套水质监测仪器设备，其用于监测在线监测池的监测水温、溶解氧和pH值；
1.3)在目标池塘附近空旷无遮挡的地点安装一套小型气象自动观测站，其用于实时采集气温、气压、湿度、降水、太阳光辐射、风速和风向气象参数；
1.4)配备一套便携式水质分析仪，其用于池塘管理员在巡视时检测非在线监测池塘的水温、溶解氧和pH值；
2)水质数据和气象数据的采集和处理；
2.1)连续采集在线监测池塘的水质数据和养殖场气象数据，形成连续数据序列集，包括水温、溶解氧、pH值、气温、气压、湿度、降水、太阳光辐射、风速和风向，共10个参数的数据集，存入监控中心的养殖数据库；
2.2)对上述10个参数做数据预处理，其中，通过滤波法去除水温、溶解氧、pH值、气温、气压、湿度和太阳光辐射中的异常突变数据，并通过插值法补足缺失的数据，得到平滑的连续数据序列，然后对太阳光辐射数据进行累加处理，获得每天从日出到日落的太阳光辐射累计值；剔除降水、风速和风向中明显偏离实际物理量的异常高值；
2.3)对预处理后的连续数据序列进行归一化处理，获得标准的水质数据和气象数据，包括水温、溶解氧、pH值、气温、气压、湿度、降水、太阳光辐射累计值、风速、风向，共10个参数的数据集；
3)溶解氧预测模型的建立
3.1)将获得的标准的水质数据和气象数据作为溶解氧预测模型的训练数据集，并根据神经网络架构，构建反向传播神经网络；
3.2)以标准的水质数据和气象数据为输入参数，以夜间时段的溶解氧数据为输出参数，用获得的每天从日出到日落的太阳光辐射累计值对反向传播神经网络进行训练，确定反向传播神经网络的模型参数，得到溶解氧预测模型；
4)夜间水质溶氧量的预测
4.1)对在线监测池塘的水温、溶解氧、pH值数据进行预处理和归一化，对非在线监测池塘的水温、溶解氧和pH值数据进行预处理和归一化；以每天的太阳光辐射累计值和气象数据作为溶解氧预测模型的输入量，预测各个非在线监测池塘日落后水体标准溶解氧值，每10分钟更新一次预测结果；
4.2)对预测结果进行反归一化处理，得到非在线监测池塘的水体溶解氧浓度预测值，为养殖管理人员提供预警。
2.根据权利要求1所述的适用于养殖池塘的夜间水质溶氧量预测方法，其特征在于，所述水质监测仪器设备和小型气象自动观测站的检测频率为每10分钟一次，监测数据实时上传至监控中心的数据库，便携式水质分析仪由池塘管理员在巡视完毕后录入监控中心的养殖数据库。
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