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摘 要： 面向渔业的水质监测技术是获知鱼类生长环境状况的前提，也是渔业现代化养殖的基础。为此，介绍了影响渔业水质的6个环境因子，总结了我国目前渔业养殖水质监测技术的现状，即水质监测参数单一化、参数获取方式局限性和水质调控方式经验化，并逐个地分析了发展趋势，即水质传感器多参数、数据网络高可靠性和水质调控系统智能化。
关键词： 渔业养殖；水质监测；现状；趋势
养鱼首先是养水，水质的好坏将直接影响鱼类的健康状态。渔业养殖的水体由于受到鱼类群体自身、自然因素、人为因素等影响，水质是波动变化的。如果水质的变化超出鱼类自身所能承受的界限，鱼类本身将会有各种不适的表现，严重时出现死亡[1]。
渔业养殖水体环境因子，一般包括温度、酸碱度、溶解氧、氨氮、亚硝酸盐、硫化氢、浊度、硬度、COD、浮游生物等。其中温度、酸碱度、溶解氧是相互独立的因子，其直接或间接地影响氨氮、亚硝酸盐、硫化氢的浓度变化。
因此，为了保持渔业养殖水体健康的环境，需在线监测或者预测水质的波动变化情况，并通过人为的或者渔业设备自动调节水质，使其保持在合理的水质范围内。所以，保持渔业养殖水体环境因子的平衡稳定，是鱼类健康生长的必备条件。
1 水体环境因子
渔业养殖管理者了解水体各个环境因子的来源、变化以及去除过程，并熟知水质检测的原理方法，对鱼類危害因子的及时去除、保持鱼类最佳生长环境及渔业渔具的正确选型至关重要。水体环境关键因子主要包括温度、溶解氧、酸碱度、亚硝酸盐、氨氮、硫化氢等，前3个因子将直接或间接地影响后3个因子的变化情况（见图1）。
图1 水体环境6个关键因子
水体温度直接影响鱼的生存和生长，不同的鱼类（冷水性鱼类、温水性鱼类、热水性鱼类）要求不同的水温，针对不同的鱼类采取不同的温度环境，促使鱼类新陈代谢增加。
水体酸碱度在《渔业水质标准》中规定数值在6.5～8.5，酸碱度值增大将会使氨离子转变成氨分子，毒性增加，腐蚀鱼类的鳃组织，与此同时，影响水体中的微生物对有机物降解速率。
水体溶解氧适量能够促进鱼类的生长，其浓度适量保持在5～8 mg/L。溶解氧浓度较低时，鱼类浮头，新陈代谢减慢，严重时出现死亡；充足的溶解氧，可以降低水体中有毒物质（亚硝酸盐、硫化氢等）的浓度含量。
氨氮主要来自鱼类的粪便，我国渔业水质标准规定分子氨浓度应小于0.2 mg/L。水体氨氮浓度较高时，鱼类表现在中毒行为、发病状态，甚至大面积死亡。
亚硝酸盐是氨氮转化为硝酸盐过程的中间产物，其毒性很强，一般控制低于0.1 mg/L，高于这个界限后，鱼类表现中毒症状，呼吸困难，游动缓慢，严重时出现死亡。
硫化氢主要来自养殖池底层，由于缺氧导致底泥有机物经过生物和化学作用产生，对鱼类具有比较大的毒性，一般控制低于0.1 mg/L。
各个水体环境因子检测由于其原理不同，其准确度、维护难易、经济性也会有所差异，如表1所示环境因子的检测原理方法。
2 渔业水质监测发展现状
由于我国对水环境安全要求越来越高，水质自动监测系统在地表水（江、河、湖、海）得到了大面积应用。然而因水质监测仪、数据传输模块、软件硬件平台等设备昂贵的投入等因素，导致我国渔业养殖水质监测系统的应用发展缓慢，主要表现在三个方面。
2.1 水质监测参数单一化
目前，我国大部分渔业仍采取粗放式养殖，并且靠人工经验观测养殖水体的变化。在某一些大型渔业养殖场已实现了部分水质参数的在线监测，比如温度、溶解氧[2-3]。而在高校科研院所，通过养殖水质离线化验，可达到水质多参数监测的目的。
由于温度、酸碱度及溶解氧在线式传感器技术在国内比较成熟，这为水质监测在渔业养殖上的应用的推广奠定了基础。而氨氮、亚硝酸盐、硫化氢、COD等参数在线式传感器技术市场化尚未成熟，而国外传感器较高的市场价格，在一定程度上限制了在水质监测仪在渔业上的应用。
由于监测参数单一化，一两个水质参数不能反映整个水池鱼类的生长环境。往往渔业养殖水体环境复杂多变，多个水质参数相互之间影响，监测多参数水质是建立渔业健康养殖的基础。
2.2 参数获取方式局限性
由于温度、酸碱度、溶解氧、电导率、盐度等传感器国产化，手持式传感器在一些大型水产养殖场得到了应用。但是，手持式传感器仅仅获取当前时刻的水质参数，而非连续的变化过程状态，更不能预测水质变化的态势。
在线式传感器的优点，是能够实时监测渔业水质的变化情况。在一些养殖场，在线式水质参数的获取仅仅停留在数字的人工就地读取，而非建立良好的数据传输链路并实现远程客户端的远程测量。
由于参数获取方式局限性，限制了渔业养殖水体环境周期性变化情况的建立，不能有效地诊断由于污染物量变引起的潜在危害。
2.3 水质调控方式经验化
在我国渔业养殖的现场，粗放式养殖是根据人工经验进行投料、增氧机启停、改良剂投放、水体更换。人工经验的获得，是建立在水体气味颜色的感受、气候状况的观察、养殖对象的活动行为以及生长状况。在已建设水质监测系统情况下，大部分养殖场仍采用传统的人工调节为主。
经验化水质的调控，将给鱼类的生长环境带来较大的波动，同时增加了渔业养殖中不可控的风险。在能源和人力成本日益紧张的今天，合理控制增氧机的使用以及减少人力的直接干预，是实现利益最大化的首要途径[4]。
3 渔业水质监测发展趋势
由于我国政府主导并大力推进渔业养殖的现代化，传感器技术、数据传输技术、软件技术等在渔业水质监测上的应用正在快速地发展，主要体现在水质多参数、数据传输、智能决策系统等三个方面。
3.1 多参数免维护传感器的应用 渔业水体环境健康的评估预测，需要温度、酸碱度、溶解氧、氨氮、亚硝酸盐、硫化氢等多个因子数据为基础。温度、酸碱度及溶解氧参数能够在一定程度上表征鱼类的生长环境，而氨氮、亚硝酸盐等水质因子的检测能准确地诊断水体健康状态，是渔业水质自动调控的基础。
目前，探头式的温度、酸碱度、溶解氧可方便投放安装，水质数据实时获得，其中溶解氧以极谱法检测为主，其维护专业且繁琐；而氨氮、亚硝酸盐、硫化氢等是箱体式，安装相对繁琐，需要水泵、电磁阀等其他设备支持，水质数据周期性获得。
图2 渔业水质多参数传感器发展趋势
随着传感器技术的不断发展和渔业自动监测需求的增加，易维护的荧光法溶解氧传感器将逐步代替维护繁琐的极谱法溶解氧传感器。与此同时，氨氮、亚硝酸盐、硫化氢探头式传感器逐步国产化，多参数免维护水质传感器将会在渔业养殖场大面积应用[5-6]（见图2）。
3.2 大容量高可靠数据网络的建立
在传感器完成水质数据的采集后，需要可靠的数据链路完成传输。人工就地读取水质数据并记录，其效率低下。建设可靠性数据链路，完成数据实时上传至上位机，是现代化水产养殖的基础。
在一些高校科研院所，已经完成了面向水产养殖的水质数据传输网路实验应用。例如：基于GSM的数据链路，可实现水质数据的远程查看[7-8]；基于ZigBee局域网，可实现多个水质站点建立通信[9-10]；基于PPI协议的有线网络，可建立大容量的数据传输。
随着多种协议工业有线无线数据网络的成熟应用，面向渔业的大容量高可靠数据网络已逐步应用在养殖场上。大容量、可靠性是渔业水质数据实时传输到上位机的前提，并是决策系统及时提供调控方案的中间环节。
3.3 智能化决策渔业调控系统
传统基于经验的渔业水质的调控，由于人工的主观性带来水质调控的滞后性、不确定性。水质的变化过程，是由魚类自身、天气情况、微生物等多种因素引起，并且是不断积累带来的特征变化。
工业人机接口的广泛应用，以及数据挖掘技术的发展，面向渔业的智能化决策水质调控系统逐步建立并应用。例如：基于组态的上位机系统，实现多个水质数据记录、水质评估诊断、数据预测分析，并基于智能控制算法调节增氧机的启停，以及水质调控改良剂投放的建议[11-15]。
图3 渔业水质监测平台功能发展状况
随着我国水产基础设施的建设，基于智能化决策渔业调控系统的无人值守渔业养殖逐步变成现实，水质自动调控、水体循环处理及饵料自动投放将是每个现代化渔业养殖场的基本功能（见图3）。
4 结论
水质监测是为了获得渔业养殖水体的环境因子变化情况，调控渔业水质并使其环境因子保持在合理范围内。我国渔业水质监测总体比较落后，表现在水质传感器应用单一化、水质数据获取局限性及水质调控经验化。随着传感器技术、通信技术以及计算机技术的发展，面向渔业的免维护多参数传感器、可靠稳定的数据传输设备、智能化决策平台将逐步得到应用。
参考文献：
[1]
郭清达，于广平，刘杰.基于物联网的水质调控系统在龟鳖养殖中的应用研究[J].科学养鱼，2015，31（2）：75-77
[2] 杨世凤，李洋.基于物联网的鱼塘溶解氧远程监控系统[J].电子测量技术，2011，34（7）：88-91
[3] 朱明瑞.工厂化水产养殖水体参数在线自动监控系统研究[D].上海：上海水产大学，2007
[4] 胡咏梅.工厂化循环水养殖水体中pH值调控方法的研究[D].上海：上海海洋大学，2011
[5] 李振刚.多功能、多参数水质监测仪研究及应用[D].青岛：青岛大学，2007
[6] 杨梅.工厂化渔业生产中多参数水质监测仪的研制[D].青岛：中国海洋大学，2003
[7] 陈海杰.基于GSM的温度、pH、溶解氧测量的海水养殖监测系统[D].青岛：山东科技大学，2011
[8] 崇庆峰，刘星桥，宦娟，等.基于Android和GPRS的水产养殖监控系统设计[J].渔业现代化，2013，40（6）：24-29
[9] 张全贵，李鑫，王普.基于ZigBee的工厂化水产养殖溶解氧在线监控系统涉及到研究[J].中国农学通报，2012，28（11）：118-122
[10] 仇荣华.基于ZigBee和ARM平台的水产养殖水质在线检测系统[D].济南：山东大学，2010
[11] 许文竹.基于MCGS组态软件的水环境多因子监控系统[D].镇江：江苏大学，2006
[12] 刘双印.基于计算智能的水产养殖水质预测预警方法研究[D].北京：中国农业大学，2014
[13] 李军，黄良敏.水产专家系统的应用及发展[J].农业网络信息，2008（11）：64-77
[14] 张远霞，张欣欣.海水养殖环境水质实时监测系统的设计[J].电子世界，2013（17）：123-124
[15] 杨龙.集约化海水养殖水质调控智能化研究[D].青岛：中国海洋大学，2005
Application Status and Development Trend of Chinese Fishery Water Quality Monitoring Technology
GUO Qing da1，YU Guang ping2，3，LIU Jie2，3
（1.Shenyang Institute of Automation.Guangzhou.Chinese Academy of Sciences，Guangzhou 511458，China；2.Shenyang Institute of Automation Chinese Academy of Sciences，Liaoning 110016，China；3.South China University of Technology，Guangzhou 510641，China）
Abstract ：Water quality monitoring technology for fishery is the premise of informing fish growth environment，but also if the foundation of modern farming fishery.Therefore，this paper firstly introduces six environmental factors affect the water quality of fisheries.And then summarizes the status of China’s aquaculture water quality monitoring technology，including water quality monitoring parameters simplification，limitations of parameter acquisition mode and experience of water quality control methods.Finally，analyzes developing trends，including multi-parameter water quality sensors，reliable data network and intelligent water quality control system.
Key words ：fish farming；water quality monitoring；research status；developing trend
（收稿日期：2015-07-23；修回日期：2015-08-13）
关键词： 渔业养殖；水质监测；现状；趋势
养鱼首先是养水，水质的好坏将直接影响鱼类的健康状态。渔业养殖的水体由于受到鱼类群体自身、自然因素、人为因素等影响，水质是波动变化的。如果水质的变化超出鱼类自身所能承受的界限，鱼类本身将会有各种不适的表现，严重时出现死亡[1]。
渔业养殖水体环境因子，一般包括温度、酸碱度、溶解氧、氨氮、亚硝酸盐、硫化氢、浊度、硬度、COD、浮游生物等。其中温度、酸碱度、溶解氧是相互独立的因子，其直接或间接地影响氨氮、亚硝酸盐、硫化氢的浓度变化。
因此，为了保持渔业养殖水体健康的环境，需在线监测或者预测水质的波动变化情况，并通过人为的或者渔业设备自动调节水质，使其保持在合理的水质范围内。所以，保持渔业养殖水体环境因子的平衡稳定，是鱼类健康生长的必备条件。
1 水体环境因子
渔业养殖管理者了解水体各个环境因子的来源、变化以及去除过程，并熟知水质检测的原理方法，对鱼類危害因子的及时去除、保持鱼类最佳生长环境及渔业渔具的正确选型至关重要。水体环境关键因子主要包括温度、溶解氧、酸碱度、亚硝酸盐、氨氮、硫化氢等，前3个因子将直接或间接地影响后3个因子的变化情况（见图1）。
图1 水体环境6个关键因子
水体温度直接影响鱼的生存和生长，不同的鱼类（冷水性鱼类、温水性鱼类、热水性鱼类）要求不同的水温，针对不同的鱼类采取不同的温度环境，促使鱼类新陈代谢增加。
水体酸碱度在《渔业水质标准》中规定数值在6.5～8.5，酸碱度值增大将会使氨离子转变成氨分子，毒性增加，腐蚀鱼类的鳃组织，与此同时，影响水体中的微生物对有机物降解速率。
水体溶解氧适量能够促进鱼类的生长，其浓度适量保持在5～8 mg/L。溶解氧浓度较低时，鱼类浮头，新陈代谢减慢，严重时出现死亡；充足的溶解氧，可以降低水体中有毒物质（亚硝酸盐、硫化氢等）的浓度含量。
氨氮主要来自鱼类的粪便，我国渔业水质标准规定分子氨浓度应小于0.2 mg/L。水体氨氮浓度较高时，鱼类表现在中毒行为、发病状态，甚至大面积死亡。
亚硝酸盐是氨氮转化为硝酸盐过程的中间产物，其毒性很强，一般控制低于0.1 mg/L，高于这个界限后，鱼类表现中毒症状，呼吸困难，游动缓慢，严重时出现死亡。
硫化氢主要来自养殖池底层，由于缺氧导致底泥有机物经过生物和化学作用产生，对鱼类具有比较大的毒性，一般控制低于0.1 mg/L。
各个水体环境因子检测由于其原理不同，其准确度、维护难易、经济性也会有所差异，如表1所示环境因子的检测原理方法。
2 渔业水质监测发展现状
由于我国对水环境安全要求越来越高，水质自动监测系统在地表水（江、河、湖、海）得到了大面积应用。然而因水质监测仪、数据传输模块、软件硬件平台等设备昂贵的投入等因素，导致我国渔业养殖水质监测系统的应用发展缓慢，主要表现在三个方面。
2.1 水质监测参数单一化
目前，我国大部分渔业仍采取粗放式养殖，并且靠人工经验观测养殖水体的变化。在某一些大型渔业养殖场已实现了部分水质参数的在线监测，比如温度、溶解氧[2-3]。而在高校科研院所，通过养殖水质离线化验，可达到水质多参数监测的目的。
由于温度、酸碱度及溶解氧在线式传感器技术在国内比较成熟，这为水质监测在渔业养殖上的应用的推广奠定了基础。而氨氮、亚硝酸盐、硫化氢、COD等参数在线式传感器技术市场化尚未成熟，而国外传感器较高的市场价格，在一定程度上限制了在水质监测仪在渔业上的应用。
由于监测参数单一化，一两个水质参数不能反映整个水池鱼类的生长环境。往往渔业养殖水体环境复杂多变，多个水质参数相互之间影响，监测多参数水质是建立渔业健康养殖的基础。
2.2 参数获取方式局限性
由于温度、酸碱度、溶解氧、电导率、盐度等传感器国产化，手持式传感器在一些大型水产养殖场得到了应用。但是，手持式传感器仅仅获取当前时刻的水质参数，而非连续的变化过程状态，更不能预测水质变化的态势。
在线式传感器的优点，是能够实时监测渔业水质的变化情况。在一些养殖场，在线式水质参数的获取仅仅停留在数字的人工就地读取，而非建立良好的数据传输链路并实现远程客户端的远程测量。
由于参数获取方式局限性，限制了渔业养殖水体环境周期性变化情况的建立，不能有效地诊断由于污染物量变引起的潜在危害。
2.3 水质调控方式经验化
在我国渔业养殖的现场，粗放式养殖是根据人工经验进行投料、增氧机启停、改良剂投放、水体更换。人工经验的获得，是建立在水体气味颜色的感受、气候状况的观察、养殖对象的活动行为以及生长状况。在已建设水质监测系统情况下，大部分养殖场仍采用传统的人工调节为主。
经验化水质的调控，将给鱼类的生长环境带来较大的波动，同时增加了渔业养殖中不可控的风险。在能源和人力成本日益紧张的今天，合理控制增氧机的使用以及减少人力的直接干预，是实现利益最大化的首要途径[4]。
3 渔业水质监测发展趋势
由于我国政府主导并大力推进渔业养殖的现代化，传感器技术、数据传输技术、软件技术等在渔业水质监测上的应用正在快速地发展，主要体现在水质多参数、数据传输、智能决策系统等三个方面。
3.1 多参数免维护传感器的应用 渔业水体环境健康的评估预测，需要温度、酸碱度、溶解氧、氨氮、亚硝酸盐、硫化氢等多个因子数据为基础。温度、酸碱度及溶解氧参数能够在一定程度上表征鱼类的生长环境，而氨氮、亚硝酸盐等水质因子的检测能准确地诊断水体健康状态，是渔业水质自动调控的基础。
目前，探头式的温度、酸碱度、溶解氧可方便投放安装，水质数据实时获得，其中溶解氧以极谱法检测为主，其维护专业且繁琐；而氨氮、亚硝酸盐、硫化氢等是箱体式，安装相对繁琐，需要水泵、电磁阀等其他设备支持，水质数据周期性获得。
图2 渔业水质多参数传感器发展趋势
随着传感器技术的不断发展和渔业自动监测需求的增加，易维护的荧光法溶解氧传感器将逐步代替维护繁琐的极谱法溶解氧传感器。与此同时，氨氮、亚硝酸盐、硫化氢探头式传感器逐步国产化，多参数免维护水质传感器将会在渔业养殖场大面积应用[5-6]（见图2）。
3.2 大容量高可靠数据网络的建立
在传感器完成水质数据的采集后，需要可靠的数据链路完成传输。人工就地读取水质数据并记录，其效率低下。建设可靠性数据链路，完成数据实时上传至上位机，是现代化水产养殖的基础。
在一些高校科研院所，已经完成了面向水产养殖的水质数据传输网路实验应用。例如：基于GSM的数据链路，可实现水质数据的远程查看[7-8]；基于ZigBee局域网，可实现多个水质站点建立通信[9-10]；基于PPI协议的有线网络，可建立大容量的数据传输。
随着多种协议工业有线无线数据网络的成熟应用，面向渔业的大容量高可靠数据网络已逐步应用在养殖场上。大容量、可靠性是渔业水质数据实时传输到上位机的前提，并是决策系统及时提供调控方案的中间环节。
3.3 智能化决策渔业调控系统
传统基于经验的渔业水质的调控，由于人工的主观性带来水质调控的滞后性、不确定性。水质的变化过程，是由魚类自身、天气情况、微生物等多种因素引起，并且是不断积累带来的特征变化。
工业人机接口的广泛应用，以及数据挖掘技术的发展，面向渔业的智能化决策水质调控系统逐步建立并应用。例如：基于组态的上位机系统，实现多个水质数据记录、水质评估诊断、数据预测分析，并基于智能控制算法调节增氧机的启停，以及水质调控改良剂投放的建议[11-15]。
图3 渔业水质监测平台功能发展状况
随着我国水产基础设施的建设，基于智能化决策渔业调控系统的无人值守渔业养殖逐步变成现实，水质自动调控、水体循环处理及饵料自动投放将是每个现代化渔业养殖场的基本功能（见图3）。
4 结论
水质监测是为了获得渔业养殖水体的环境因子变化情况，调控渔业水质并使其环境因子保持在合理范围内。我国渔业水质监测总体比较落后，表现在水质传感器应用单一化、水质数据获取局限性及水质调控经验化。随着传感器技术、通信技术以及计算机技术的发展，面向渔业的免维护多参数传感器、可靠稳定的数据传输设备、智能化决策平台将逐步得到应用。
参考文献：
[1]
郭清达，于广平，刘杰.基于物联网的水质调控系统在龟鳖养殖中的应用研究[J].科学养鱼，2015，31（2）：75-77
[2] 杨世凤，李洋.基于物联网的鱼塘溶解氧远程监控系统[J].电子测量技术，2011，34（7）：88-91
[3] 朱明瑞.工厂化水产养殖水体参数在线自动监控系统研究[D].上海：上海水产大学，2007
[4] 胡咏梅.工厂化循环水养殖水体中pH值调控方法的研究[D].上海：上海海洋大学，2011
[5] 李振刚.多功能、多参数水质监测仪研究及应用[D].青岛：青岛大学，2007
[6] 杨梅.工厂化渔业生产中多参数水质监测仪的研制[D].青岛：中国海洋大学，2003
[7] 陈海杰.基于GSM的温度、pH、溶解氧测量的海水养殖监测系统[D].青岛：山东科技大学，2011
[8] 崇庆峰，刘星桥，宦娟，等.基于Android和GPRS的水产养殖监控系统设计[J].渔业现代化，2013，40（6）：24-29
[9] 张全贵，李鑫，王普.基于ZigBee的工厂化水产养殖溶解氧在线监控系统涉及到研究[J].中国农学通报，2012，28（11）：118-122
[10] 仇荣华.基于ZigBee和ARM平台的水产养殖水质在线检测系统[D].济南：山东大学，2010
[11] 许文竹.基于MCGS组态软件的水环境多因子监控系统[D].镇江：江苏大学，2006
[12] 刘双印.基于计算智能的水产养殖水质预测预警方法研究[D].北京：中国农业大学，2014
[13] 李军，黄良敏.水产专家系统的应用及发展[J].农业网络信息，2008（11）：64-77
[14] 张远霞，张欣欣.海水养殖环境水质实时监测系统的设计[J].电子世界，2013（17）：123-124
[15] 杨龙.集约化海水养殖水质调控智能化研究[D].青岛：中国海洋大学，2005
Application Status and Development Trend of Chinese Fishery Water Quality Monitoring Technology
GUO Qing da1，YU Guang ping2，3，LIU Jie2，3
（1.Shenyang Institute of Automation.Guangzhou.Chinese Academy of Sciences，Guangzhou 511458，China；2.Shenyang Institute of Automation Chinese Academy of Sciences，Liaoning 110016，China；3.South China University of Technology，Guangzhou 510641，China）
Abstract ：Water quality monitoring technology for fishery is the premise of informing fish growth environment，but also if the foundation of modern farming fishery.Therefore，this paper firstly introduces six environmental factors affect the water quality of fisheries.And then summarizes the status of China’s aquaculture water quality monitoring technology，including water quality monitoring parameters simplification，limitations of parameter acquisition mode and experience of water quality control methods.Finally，analyzes developing trends，including multi-parameter water quality sensors，reliable data network and intelligent water quality control system.
Key words ：fish farming；water quality monitoring；research status；developing trend
（收稿日期：2015-07-23；修回日期：2015-08-13）