基于Power BI的智能蜜蜂管理的建立和應用

賀明 賀海平│文

廣西醫科大學附屬腫瘤醫院，南寧530021

現代技術的進步，為傳統的蜜蜂養殖管理提供了新的科學管理解決方案[1-3]，有報道使用新一代AI蜂箱，單箱蜂蜜產值可提高30%[4]。目前市場的智能蜂箱已能提供蜂箱的GPS定位、蜂箱溫度、濕度、震動、聲音、重量和蜜蜂出入頻率的每天實時網絡數據，使養蜂從經驗型向科學精細管理的轉型提供了便利的條件。如何管理和使用智能蜂箱提供這大量的數據，分析并獲取科學數據，指導蜜蜂的養殖是現階段的一個重要和急需填補的內容。本文用微軟Power BI進行這方面的嘗試，現報告如下：

一、材料和方法

1.養殖地點

養殖地為于某城市的中心，臨靠經改造和綠化后的城市排水溪水溝；蜂種為中華蜜蜂；蜂箱為格子箱，采用單王飼養。

2.監控設備

視頻監控采用無線家用超高清夜視wifi無線監控攝像頭，對巢門蜜蜂出入監控。使用天府蜂谷大蜂慧AIot智能監控設備（購買）實行蜂箱24小時監控，將記錄自動上傳到云服務器，并定期下載每天的數據。

3.支持軟件

Microsoft Power BI Desktop版本：2.96.901.0 64-bit（2021年8月）。

4.數據來源及結構

（1）蜜蜂活動的數據來源于智能蜂箱每天記錄的數據；本地歷史天氣數據來源于全國歷史天氣查詢，數據爬取地址：http://www.tianqihoubao.com/lishi。

（2）活動的數據結構包括蜂場、蜂箱編號、監控的時間、箱內溫濕度、蜂箱重量、蜜蜂進出量、聲音頻率、聲音分貝和震動等數據；本地歷史天氣數據結構包括日期、最高氣溫、最低氣溫、天氣狀況和風力風向等。

5.數據導入及整理

蜜蜂活動的數據從指定網站登錄后下載每天數據，數據為Excel文件，合并的Excel文件，直接通過“獲取數據”功能，導入到Power BI平臺。

本地歷史天氣數據通過Power BI的Power Query編輯器先建立城市列表包括城市、城市拼音、開始時間和結束時間，填入要獲取城市及時間，通過內置函數動態抓取相應城市及時間的歷史天氣數據。

查看以上各列數據，數據還是比較規整的，沒有發現異常值，無需進行數據清洗。根據需要通過“添加列-提取”等 功能，添加例如日期、小時等列，用作后面維度等分析使用。應用查詢確定后，蜜蜂活動記錄表和城市歷史天氣數據進入到分析平臺。

6.數據建模和結果展現

將蜜蜂活動記錄表和城市歷史天氣數據表通過日期關聯起來，根據需求建立各種度量值，kpi值，并展現圖表，分析數據。

二、結果

建模后的平臺，可根據需要擴展更多的功能和數據挖掘。目前實現的主要功能：

1.主頁面

主要用于展現最關心的蜂場和蜂箱的總體內容。通過選擇蜂場和蜂箱來展示當前養殖的天數，蜂箱的重量以及蜂箱的重量變化的趨勢，并通過點擊主頁面展示的內容，可鏈接并深入展開顯示關心的內容（圖1）。

圖1

2.蜜蜂每日的變化曲線

通過選擇時間段來展示蜂箱的0到24小時箱內溫度、濕度、蜂箱重量、蜜蜂進出量、聲音頻率、聲音分貝的變化曲線，主要用于分析不同年、月、日一天不同時間蜜蜂的活動規律（圖2）。

圖2

3.蜜蜂每月的變化曲線

通過選擇時間段來展示蜂箱的每日箱內溫度、濕度、蜂箱重量、蜜蜂進出量、聲音頻率、聲音分貝的變化曲線，主要用于分析不同年、月每日蜜蜂的活動規律。

4.每月的詳細數據匯總

通過選擇時間段來展示蜂箱的箱內溫度、濕度、蜂箱重量、蜜蜂進出量、聲音頻率、聲音分貝的數據匯總，主要用于了解蜜蜂各數值的變化情況。

5.城市天氣狀況和風力風向與蜜蜂出入量，重量差展現

通過選擇時間段來展示城市天氣狀況和風力風向與蜜蜂出入量，重量差的關系，主要用于分析城市天氣與蜜蜂活動的規律（圖3）。

圖3

6.城市溫度與蜂箱溫度對比曲線

通過選擇時間段來展示城市的最高溫度、最低溫度與蜂箱溫度的最高溫度、最低溫度的變化曲線，主要用于分析當地溫度與蜂箱溫度的關系（圖4）。

圖4

7.顯示報警

通過kpi儀表盤報警包括箱內溫度、蜂箱震動、聲音、蜜蜂出入量異常變化等內容。

8.顯示影響蜜蜂出入量的關鍵影響因素分析結果

圖表方式動態顯示溫度、濕度、聲音和氣候等因素對蜜蜂出入量的影響（圖5）。

圖5

三、討論

養蜂業為農業中重要的組成部分和重要產業。目前，由于沒有先進的技術手段，廣大蜂農采用的仍是傳統的蜂箱，依據個人經驗進行蜜蜂養殖和管理[2]，存在兩個突出的問題：如何實現養殖模式的標準化和管理的科學化。本研究采用格子箱土養方式利于養殖模式的標準化和簡單化,養殖模式的統一，蜜蜂活動產生的數據就有規律和可比性。加上使用先進的數據采集和管理工具—智能蜂箱和商用智能軟件進行管理，能很好的解決上述問題。

蜜蜂智能監控蜂箱是近年才出現的設備（尤其是蜜蜂進出量的記錄，以往是沒有的），對其產生的大量數據如何管理，如何分析和挖掘數據，獲得蜜蜂行為和活動的規律，指導科學精細的管理仍是一片空白。對大數據分析和處理，Power BI具有強大的功能，可為數據分析提供從源頭到末端的全流程服務[5]，在實現多維數據查詢，kpi及數據挖掘有強大的性能。我們采用該工具對養殖蜜蜂的管理，是一個新的嘗試，建模后的系統，大可管理跨地域的多個蜂場，小到只管理一個蜂箱。隨著時間的推移數據量的增多，利用軟件強大的功能擴展性，不斷增加新的功能，從中挖掘出更多的蜜蜂活動規律信息，顯示更多的優勢，同時為養蜂管理提供一個有益的經驗。