生態治理模式下生豬養殖業污水智慧監管

武新梅，周素茵，徐愛俊

（1.浙江農林大學 信息工程學院，浙江 杭州311300；2.浙江農林大學 浙江省林業智能監測與信息技術研究重點實驗室，浙江 杭州311300）

隨著物聯網、互聯網技術的迅速發展，信息技術被廣泛應用于不同領域。20世紀60年代，日本將水環境因子自動化監控設備應用到了水產養殖業。美國、加拿大、新西蘭、澳大利亞等國家相繼將智能化管理技術應用于養殖場，由于其獨特的地理環境逐步形成了畜牧養殖物聯網模式。這一模式將 “3S”（remote sensing，RS），地理信息系統（geographical information system，GIS）， 全球定位系統（global positioning system，GPS）技術與智能化感應技術進行有效結合，具有集約化、智能化的特點［1］。盡管這些國家設施畜牧養殖場物聯網模式不盡相同，但其設施養殖都形成了畜牧業工廠化生產、物聯網技術發達、農民文化程度高的集約化模式。歐美等一些經濟發達國家，經過幾年的快速發展，污水遠程監測信息系統已基本遍及全國［2-5］。一些國家還將 “3S”技術、無線傳感技術、遠程終端監控技術及無線通信技術等應用在了污水監測與污水治理中，建立了以污水監測指標和相應的項目為基礎的環境在線監測信息系統［2,6］。另外，韓國也使用無線傳感網絡技術搭建了功能較為完善的畜禽疾病監管平臺，可用于預防和減少因畜禽疾病造成的經濟損失［7］。在國內，畜牧業信息化發展水平不平衡［8］。與國外養殖業信息化、機械化程度相比，中國在畜牧業信息化技術的研究起步較晚，但發展速度較快［9］。近年來，中國畜牧業信息化在管理信息系統、 “3S”技術、無線射頻技術、廣角視頻監控、生產統計監測等方面有所發展［10-11］，國內已研制了專家智能咨詢系統，PIGMAP，GBS和畜禽診斷專家系統等［12］。中國畜牧業信息化已在畜牧業生產經營、畜牧業生態監測預警、畜產品質量安全監管等方面取得實質性進展［8］，但養殖廢棄物不合理排放帶來的可持續發展問題也同樣突出［13］，特別是在養殖污水排放監測方面仍存在監管效率低、取證難度大以及養殖企業環保意識淡薄等問題。在畜禽養殖污水監控平臺構建，污水排放預警等方面未見報道。目前，中國規模化畜禽養殖的比例不斷擴大，養殖污水的違規排放對環境造成了嚴重影響［14］。本研究結合物聯網技術，基于不斷升級完善的生豬養殖污水治理物聯網硬件監控平臺，利用定性分析與定量統計的方法，研究生態治理模式下生豬養殖企業污水治理智慧監管策略并構建相應的監管模型，對實時數據進行分析，從而可以避免因養殖污水泄露造成的環境污染。同時，智慧監管策略能在養殖污水處理排放過程中提供相關預警信息，有效提升企業的應急反應能力和政府監管部門的監管效率。

1 生態治理智慧監管策略與模型

中國生豬養殖業污水處理方式種類主要有3種：生態治理、工業治理和集中處理［14－16］，其中生態治理指生豬養殖企業通過消納地等來實現污水的循環利用。該治理模式適用于具有一定面積消納地的中小規模養殖企業［15－16］。生態治理技術的原理：養殖污水排入沼液池后，可以去除沖洗水中的有機物，把有機氮轉化為無機氮，降低污水中化學需氧量、氨氮、總磷等的濃度。然后污水由總排污管口分別排向各分支排污管口從通往消納地，消納地通常為果園基地消納池、稻草基地消納池或水生植物濕地等。消納地利用植物吸收養殖廢水中多余的氮磷等營養物質，通過過濾、吸附、沉淀、微生物分解等實現水質凈化。

1.1 智慧監管策略的工作原理

生態治理智慧監管策略通過對監管數據的分析，判斷生豬養殖企業污水排放是否存在違規排污現象，并根據其違規排污量、企業信用等級以及企業對警報的應急處理時間等因素的不同決定其推送的優先級別和推送對象。

生態治理智慧監管策略原理：生豬養殖業養殖污水排放時需要先開啟電泵，此時安裝在電機上的電壓電流檢測儀監測到電機處于開啟狀態，沼液池液位監測傳感器及安裝在沼液池排污口處的流量傳感器所獲取的數據發生變化。正常排放時，安裝在沼液池排污口處的流量傳感器數值應與安裝在通往消納地各分支排污口流量傳感器值的總和大致相同，但由于養殖污水在由總排污口流向各分支排污口的過程中存在固體懸浮顆粒的沉降和傳感器精度等因素的影響，造成養殖污水排放總流量與各分支的流量會存在一定的誤差，在可接受的誤差范圍內認為養殖企業屬于正常排放。若兩者相差較大，可認為該養殖企業違規排放或監管設備出現故障。

此外，生態治理模式下夜間及雨天不允許排放，因此夜間或雨天若檢測到電機處于開啟狀態，則認為是違規排放，違規排放類型為不適宜時間排放。當電泵未開啟時，一旦監測到液位數據和流量數據有變化或者僅僅是液位數據減小，也可視為違規排放。綜上所述，生態治理模式下存在的違規排放情況有偷排漏排、滿溢、不適宜時間排放3種，可通監控攝像機進行輔助監測。其具體判斷策略原理如表1。

表1 生態治理監管策略Table 1 Strategy of ecological governance supervision

1.2 智慧監管模型

本研究將生態治理模式下生豬養殖企業污水治理智慧監管模型定義為：

其中：Eco表示Ecological模型，h為沼液池深度的90%，hi為第i次獲取液位傳感器的監測數據，r為當前消納地的天氣狀態，r值為0或1。r等于0時代表未下雨，此時允許排放養殖污水；r等于1時代表下雨，此時不允許排放污水。t為排放時間，用于對污水排放時間進行監測。λ代表電機狀態，λ等于0或1。λ為0時代表電機關閉，λ為1時代表電機開啟。

Ecological模型處理過程是λ等于1時，電機開啟，此時模型通過將h與第i次獲取的液位傳感器監測數據hi進行對比判斷沼液池是否存在滿溢現象，同時通過比較沼液排放總流量μ0與各終端流量μ1,μ2,…,μn之和來判斷生豬養殖業污水是否存在偷排、漏排或者設備是否出現故障。另外，Ecological模型通過r和t的取值判定生豬養殖企業是否不適宜時間排放。

若待處理數據為D，上述模型可以通過具體函數形式表示，Eco可表達為：

其中：F表示Full方法，用于判斷沼液池是否存在滿溢現象；T表示Time方法，用于判斷養殖污水是否在不正確的時間（雨天或夜間）排放；S表示State方法用于判斷電機狀態。warn表示Ecological模型中預警分析函數，該函數可對數據進行分析并發出相應警報。I為該企業接收到的所有預警信息。若M方法表示總流量與各終端流量之和的關系。下面對以上提到的處理方法做具體的解釋。

根據生豬養殖污水生態治理方式，Ecological模型具有3個性質。

性質1：Ecological模型滿足分配率，即對所有數據集進行分析所得的預警信息，等于分別對各個數據集分析預警的并集。

性質2:Ecological模型中各個方法的判斷順序具有隨機性，各方法不存在優先級的差異。

性質3：Ecological模型中各個方法出現預警所占的權重等級有所不同，αi（1≤i≤3）反映養殖場m所在地區監管部門對該種警報類型監管的重點程度，并且預警等級函數：

2 生態治理智慧監管模型實現

2.1 監測數據項

生態治理智慧監管模型以生豬養殖企業污水排放與處理過程為研究對象，綜合分析從各類傳感器獲取來的實時數據，為實現對生豬養殖污水排放的 “實時感知、快速預警”提供理論支撐。

針對生態治理相關需求，污水智慧監管模型需要采集的數據包括沼液池液位、電機狀態、排污管網總流量及各終端流量、傳感器位置、排放時間、消納地天氣狀況（表 2）。

表2 生態治理模式下生豬養殖業污水監測數據項Table 2 Monitoring data of swine effluent under ecological management mode

2.2 數據流分析

為了確保養殖污水是由沼液池正常排入消納地而非偷排，本研究根據已建立的生態治理智慧監管策略和監管模型，通過Ecological數學分析方法對前文所提到的監管數據項實時監管和分析，進而實現生態治理智慧監管模型，并得出相應的數據監管流程。具體分析流程如圖1所示。監管數據項由數據傳輸設備被傳送到服務器，服務器對實時數據進行接收、解析并存儲。數據處理中心通過對電機狀態、沼液池液位及流量等進行實時分析從而判斷生態治理過程是否存在違規排放或設備故障。在數據監管過程中，監管模型先對沼液池是否存在滿溢進行判斷，若液位深度等于沼液池深度的90%則存在滿溢現象。之后通過電機狀態、總流量與終端流量之和的關系對可能存在的偷排漏排、設備故障等進行監測。最后監管污水排放時的天氣及排放時間。這里對滿溢狀況、排放時間與天氣、偷排漏排的監測并非依存關系，監測順序可以進行調整。數據監管程序實現如下。

輸入：沼液池深度的90%（h），當前液位數據hi，天氣狀態r，當前時間t，電機狀態λ，總流量μ0，各終端流量μ1,μ2,…,μn，m條來自傳感器的數據，終端個數n。

輸出：警報warn

圖1 生態治理數據監管流程Figure 1 Data regulatory process under ecological management mode

2.3 預警決策方法

根據生態治理智慧監管策略及監管模型，可實現對違規排污現象的實時監管、實時預警。對生態治理模式下所獲取的數據進行預警分析后還需將數據異常現象以警報的方式推送給生豬養殖企業負責人及污水監管人員。其警報推送方式如圖2所示。

圖2 預警推送決策Figure 2 Strategic decision of early warning

當監測到數據異常時，將警報信息推送給生豬養殖企業管理人員，同時對該企業的企業信用度進行評判，若企業信用度較低（企業信用等級劃分標準由生豬養殖污水監管部門提供，信用等級≤60為較低），將該警報信息推送給監管人員；否則將繼續對其違規排污量進行計算，按照企業違規排污量與規定閾值之間的差值進行等級劃分，違規排污量等級較高的將警報信息推送給監管人員；針對違規排污量較小的企業根據企業管理人員是否對預警做出及時處理決定是否將預警信息推送給監管人員。總之，生豬養殖企業污水排放的預警決策是由數據異常與否、企業信用等級、違規排污等級以及企業管理人員對預警處理的時效性等因素決定的。

3 應用平臺構建

生豬養殖企業污水智慧監管策略是結合當前互聯網迅速發展的新態勢，基于先進的計算機技術、物聯網技術以及網絡通信技術，提出的一種 “互聯網＋”畜牧業的新思路。因此，本策略應與相關軟硬件平臺結合使用，以策略和模型為核心，系統平臺為支撐，數據的定性與定量分析為手段，構建完整的污水監管新模式。

3.1 硬件平臺設計與實現

利用傳感器設備對生豬養殖企業污水排放過程進行全程監測，采用星型組網方式將信息獲取模塊組成一個網絡后，自動定時（本系統10 min采集1次數據）的采集生豬養殖污水治理排放信息，如液位、流量、天氣狀態和電機狀態等，通過ZigBee網絡將數據包發送到網關。這樣做的原因是ZigBee組網方式中，星型組網方式簡單且易于管理［17－19］。終端信息獲取模塊使用的傳感器信息如表3所示。

本研究選擇ZigBee模塊作為短距離無線通信模塊，接收來自信息獲取終端發送的數據包，對監測數據進行解析、處理后，通過GPRS網絡被傳送到云服務器，并通過Zig-Bee網將同步數據包返回信息獲取終端，從而實時掌握監測領域內養殖污水排放情況。監測中心站的計算機控制中心進行數據匯總、整理和綜合分析。

表3 傳感器基本信息Table 3 Basic information of sensor

各監測點通過GPRS網絡可以和預先設定的IP地址或者域名建立TCP鏈路，從而實現云平臺和各個監測點間雙向傳輸數據。在云端配套的軟件部分根據各個節點采集到的數據，可以實現數據實時分析、數據處理、統計分析等功能。硬件平臺整體架構如圖3所示。

3.2 監管系統設計與實現

監管策略和模型可用于指導生態治理模式下生豬養殖企業污水軟件監管平臺的搭建，同時功能完善的平臺也使得監管策略的實用價值得以更好的體現。因此監管策略的制定與軟件平臺的搭建息息相關。

生豬養殖污染治理智慧監管軟件平臺主要包括用戶中心、數據中心、數據分析、預警中心4個部分組成，由實時數據監測模塊、視頻監控模塊、站點管理模塊、設備管理模塊、數據統計模塊和預警管理模塊組成。生豬養殖企業污水排放智慧監管平臺實現效果如圖4。

圖3 硬件平臺整體架構Figure 3 Overall frame of hardware platform

圖4 生豬養殖企業污水智慧監管實現效果Figure 4 Wisdom supervision effect of swine effluent

以某養殖企業為例說明系統應用案例。圖5是該養殖企業2017年5月4日的污水排放監管實時數據信息。監管系統利用Ecological模型對該企業實時數據進行預警分析，對其違規排污結果進行預警。

4 結論與討論

本研究通過分析中國生豬養殖企業污水生態治理的實際情況和排放流程，對該模式下生豬養殖企業污水排放智慧監管策略原理進行分析，并構建相應的數據監管模型及Ecological數學分析方法，該模型通過Ecological數學分析方法對實時數據進行定性與定量的分析監測，實現了生態治理模式下生豬養殖企業污水排放的實時預警。另外，本研究還給出了模型的具體實現方式和預警決策分析方法。并據此提出了系統軟硬件實現方案，包括硬件平臺感知層的搭建、傳感器型號的選取及數據通訊協議等。通過采集某養殖企業污水排放實時數據對軟件平臺實現效果進行驗證，實驗結果表明本策略和模型的監管效率較傳統監管方式具有效率高、預警準確等優勢。

圖5 生豬養殖企業污水排放智慧監管示例Figure 5 Sample of swine effluent discharging wisdom supervision

生豬養殖企業污水排放智慧監管模型通過對養殖污水排放的實時數據進行分析統計，從而實現對養殖污水排放過程的偷排漏排、設備故障、滿溢等問題的監管，可以避免因養殖污水被大量排出而造成的生態環境破壞。另外，該模型有助于提升企業的應急反應能力和政府監管部門監管效率。實現了畜牧業的信息化、智能化，為 “互聯網+”畜牧業的發展提供新思路。但由于不同地區消納地土壤對養殖污水的吸收力差異很大，在采用本策略對養殖污水排放進行監管的過程中需要不斷修正和完善。且生豬養殖污水對傳感器存在不同程度的侵蝕，使得本策略在實施過程中仍存在許多問題。因此，如何進一步完善養殖污水排放的監管分析方法，構建合理的評價指標體系，使之在全國發揮作用，是今后研究的方向。

5 參考文獻

［1］BATES L,CROWTHER E,BELL C,et al.Development of the animal management and husbandry online placement tool［J］.J Veter Med Educ,2013,40（4）:349 － 354.

［2］JAAFARI B E,FLOCH J M.Low-profile wideband monopole antenna for mobile and wireless monitoring applications［J］.Microwa Opt Technol Lett,2016,58（8）:1813 － 1817．

［3］MACHADO M T S,BAPTISTA G M M.Remote sensing as a tool for monitoring Paranoá Lake’s water quality（Brasília,Brazil） ［J］.Eng Sanit Ambient,2016,21（2）:357 － 365．

［4］KIEFER I,ODERMATT D,ANNEVILLE O,et al.Application of remote sensing for the optimization of in-situ sampling for monitoring of phytoplankton abundance in a large lake ［J］.Sci Total Environ,2015,527/528:493 － 506.

［5］IMEN S,CHANG Nibin,YANG Y J.Developing the remote sensing-based early warning system for monitoring TSS concentrations in Lake Mead ［J］.J Environ Manage,2015,160:73 － 89.

［6］LEE S H,MARIAPPAN V,DONG C W,et al.Design of in-situ self-diagnosable smart controller for integrated algae monitoring system ［J］.Int J Adv Culture Technol,2017,5（1）:64 － 69.

［7］HWANG J,JEONG H,LEE M,et al.Cloud-based livestock disease monitoring system using wireless sensor networks［J］.Asia Life Sci,2014（suppl 10）:203 － 220.

［8］魏秀娟.大數據時代畜牧業信息化建設芻議［J］.中國畜牧雜志，2014,50（10）:38－41.WEI Xiujuan.Animal husbandry information in the age of big data ［J］.Chin J Anim Sci,2014,50（10）:38 － 41.

［9］孫彥琴,張震,閆躍飛,等.對牧場信息化建設的一點思考［J］.黑龍江畜牧獸醫，2016（8）:88－90.SUN Yanqin,ZHANG Zhen,YAN Yuefei,et al.Reflections on the construction of pasture information ［J］.Heilongjiang Anim Sci Vet Med,2016（8）:88 － 90.

［10］邢斌,錢建平,吳曉明,等.果蔬類農產品多源追溯系統設計與實現［J］.食品安全質量監測學報，2013,4（6）:1705－1714.XING Bin,QIAN Jianping,WU Xiaoming,et al.Design and implementation of multiple sources traceability system for fruit and vegetable product［J］.J Food Saf Qual,2013,4（6）:1705 － 1714.

［11］王薩仁娜,韓國棟,張圣微,等.基于3S技術的綿羊牧食行為與草地環境相互作用研究［J］.中國生態農業學報， 2015,23（7）:860 － 867.WANG Sarenna,HAN Guodong,ZHANG Shengwei,et al.Analysis of sheep grazing behavior and interaction with grassland environment in desert steppes using 3S ［J］.Chin J Eco-Agric,2015,23（7）:860 － 867.

［12］謝軍峰,李勁松,占地潮,等.我國畜牧業信息化現狀與發展前景［J］.當代畜牧，2015（6）:54－55.XIE Junfeng,LI Jinsong,ZHAN Dichao,et al.Current situation and development prospect of livestock informatization in China ［J］.Cont Anim Husb,2015（6）:54 － 55.

［13］姜海,雷昊,白璐,等.不同類型地區畜禽養殖廢棄物資源化利用管理模式選擇：以江蘇省太湖地區為例［J］.資源科學， 2015,37（12）:2430 － 2440.JIANG Hai,LEI Hao,BAI Lu,et al.Regional livestock waste resource utilization management modes in the Taihu Lake Basin,Jiangsu ［J］.Res Sci,2015,37（12）:2430 － 2440.

［14］孟祥海,張俊飚,李鵬,等.畜牧業環境污染形勢與環境治理政策綜述［J］.生態與農村環境學報,2014,30（1）:1－8.MENG Xianghai,ZHANG Junbiao,LI Peng,et al.Summary of livestock environmental pollution and environmental management polcies ［J］.J Ecol Rural Environ,2014,30（1）:1 － 8.

［15］黃美玲,何慶,黃夏子,等.小球藻處理養殖污水及其資源化利用研究［J］.中山大學學報（自然科學版）,2010,49（增刊 1）:89 － 93.HUANG Meiling,HE Qing,HUANG Xiazi,et al.Aquaculture wastewater treatment and resource utilizing by chlorella ［J］.Acta Sci Nat Univ Sunyatyeni,2010,49（suppl 1）:89 － 93.

［16］張世羊,常軍軍,高毛林,等.曝氣對垂直流濕地處理水產養殖廢水脫氮的影響［J］.農業工程學報,2015,31（9）:235 － 241.ZHANG Shiyang,CHANG Junjun,GAO Maolin,et al.Impact of artificial aeration on nitrogen removal from aquaculture wastewater treated by vertical-flow constructed wetland ［J］.Trans Chin Soc Agric Eng,2015,31（9）:235 － 241.

［17］閻波杰,趙春江,潘瑜春,等.規模化養殖畜禽糞便量估算及環境影響研究［J］.中國環境科學，2009,29（7）:733－737.YAN Bojie,ZHAO Chunjiang,PAN Yuchun,et al.Estimation of the amount of livestock manure and its environmental influence of large-scaled culture based on spatial［J］.China Environ Sci,2009,29（7）:733 － 737.

［18］謝家興,王衛星，陸華忠,等.基于CC2530的荔枝園智能灌溉系統設計［J］.灌溉排水學報,2014,33（4/5）:189－194.XIE Jiaxing,WANG Weixing,LU Huazhong,et al.Design of intelligence irrigation system in litchi orchard based on CC2530 ［J］.J Irrig Drain,2014,33（4/5）:189 － 194.

［19］余國雄,王衛星,謝家興,等.基于物聯網的荔枝園信息獲取與智能灌溉專家決策系統［J］.農業工程學報，2016,32（20）:144 － 152.YU Guoxiong,WANG Weixing,XIE Jiaxing,et al.Information acquisition and expert decision system in litchi orchard based on internet of things ［J］.Trans Chin Soc Agric Eng,2016,32（20）:144 － 152.