物聯網技術對淡水養殖環境監控與管理的應用

摘要：淡水養殖對水環境的穩定性與管理效率要求較高，傳統依賴人工經驗的方式已難以適應多變的養殖條件與風險控制需求。本文基于典型氣候水域條件，探討物聯網技術在淡水養殖中的適配機制與應用價值，重點分析其在水質參數監測、環境狀態感知、氣象環境監測及設備智能控制中的功能結構與運行邏輯。通過構建以感知、傳輸、決策為核心的系統路徑，推動養殖管理由經驗驅動向數據驅動轉型。研究顯示，物聯網技術能夠有效提升環境掌控力、操作精度與病害預警效率，為養殖場景提供智能化支撐。

關鍵詞：淡水養殖；物聯網；環境監控；智能控制；數據驅動

淡水養殖作為重要的水產供應方式，其生產穩定性高度依賴于水體環境的動態平衡。隨著養殖密度提升與氣候波動增強，水質惡化、投喂失控、病害頻發等問題日益突出，對管理效率與響應速度提出更高要求。傳統依賴人工巡檢與經驗判斷的模式在復雜環境下難以保障成活率與經濟效益，亟需更精細化、智能化的管理方式介入。物聯網作為連接感知與執行的技術體系，為養殖過程的實時感知、遠程響應與科學決策提供了可能，其深度融入已成為水產養殖現代化發展的關鍵路徑之一，有效提升了養殖過程的智能化水平和可持續性。

1 物聯網技術與淡水養殖管理需求對接

1.1 養殖場景需求對環境監控的依賴性分析

淡水魚類與甲殼類的生長過程對水質穩定性極為敏感。尤其在高密度養殖條件下，溶氧波動、pH值異常、氨氮積累等現象易引發應激反應和病害暴發，直接影響成活率和生長速度。在氣溫變化頻繁、水體自凈能力有限的環境中，僅依靠人工經驗難以及時發現風險并做出有效響應[1]。養殖管理對環境監控的需求日趨精細化，不僅要求獲取全面的水體信息，還需做到數據連續、響應快速與識別準確，確保關鍵指標在可控范圍內，保障養殖活動穩定進行。

1.2 物聯網關鍵技術的養殖適配性解析

物聯網技術以感知、傳輸與反饋為核心，具備較強的環境適應能力與可擴展性。在空間廣闊、水體開放、供電條件有限的淡水養殖場中，低功耗傳感器、無線通信網絡（如NB-IoT）、模塊化邊緣處理器等技術可實現水面與水下數據的穩定獲取與高效傳輸。相較傳統監控方式，物聯網設備更易部署、維護成本低、采集頻率高，能滿足養殖環節中對多指標、多時段、跨區域數據的精準采集需求，為構建動態監控體系提供了堅實技術支撐。

1.3 推動養殖管理轉型的技術導入價值

在養殖周期不斷壓縮、經營模式趨向規?；谋尘跋?，養殖效率與風險控制能力成為管理重點。物聯網技術的引入，使環境感知從靜態走向動態、從間斷走向連續，為養殖者提供更具前瞻性與時效性的判斷依據。依靠數據反饋驅動操作調整，可逐步減少對個體經驗的依賴，提升管理的標準化程度。同時，通過對環境波動趨勢的分析，有助于實現操作的前移干預，降低病害與損耗率，推動養殖由粗放式管理向科學化、數字化方向轉型。

2 物聯網技術在淡水養殖環境監控中的應用

2.1 水質參數實時監測

水質對淡水養殖生物的生長和健康至關重要，物聯網技術為實現水質的實時監控提供了強大的支持[2]。采用溶解氧（DO）傳感器進行水體溶解氧濃度的監測。一般而言，淡水養殖中的溶解氧應保持在5～8 mg/L，

低于此值，水生物體的呼吸和代謝會受到嚴重影響，可能導致死亡。使用電化學溶解氧傳感器時，通常選擇氧化還原電極型傳感器，其精度高，響應時間快，可以實時檢測到水體中溶解氧的微小變化。通過物聯網系統，實時數據通過低功耗廣域網絡（如NB-IoT或LoRa）進行傳輸，確保數據的穩定性與遠程監控功能。另外，pH的監測同樣至關重要。養殖水體中的pH值通常應控制在6.5～8.5，過低或過高的pH值會影響養殖生物的免疫系統和代謝功能，導致應激反應。使用pH值傳感器時，選擇玻璃電極型傳感器，具有較高的抗干擾能力，適合長期水質監測。物聯網系統將溶解氧、pH值等數據上傳至云平臺，云平臺使用大數據分析技術進行趨勢預測。當監測值異常時，系統會自動發送警報信息，養殖人員可通過手機或PC端實時獲取水質信息，并采取相應措施，例如自動啟動增氧設備，提高水體溶解氧含量，防止魚蝦缺氧死亡。

2.2 養殖環境全方位感知

除了水質監測，物聯網技術還可以通過其他傳感器對養殖環境進行全方位感知。溫濕度傳感器在淡水養殖中具有重要作用，特別是在濕潤氣候下，水體溫度波動對養殖生物的影響尤為明顯。養殖環境的溫度通常應保持在18～30℃，溫度超出這個范圍會影響魚類和甲殼類的正常生長，甚至可能導致養殖生物的死亡。通過溫濕度傳感器，系統能夠實時采集空氣和水溫數據，并根據數據變化調整水流和增氧設備，以保證水體溫度和空氣濕度的適宜性。光照強度傳感器用于監測水面光照強度，合理的光照強度有助于水生植物的光合作用和水體的自凈作用。通常，淡水養殖水體的光照強度應保持在200～1 000 lx，過高的光照會引發藻類過度生長，導致水體富營養化。通過物聯網技術，光照傳感器能夠實時監測水面的光照變化，養殖管理系統根據光照強度調整水面遮陰設備或控制養殖池塘的光照條件。

水流速是影響水體循環和養殖環境穩定性的另一重要參數。水流速傳感器用于監測水體的流動情況，通常情況下，水流速度應保持在0.1～0.5 m/s，過快的水流會導致養殖生物受力過大，增加能量消耗，而過慢的水流則會導致溶解氧含量不足。通過流速傳感器，系統能夠監測水流速度，并在流速異常時調整水泵運行模式，保證水體的良性循環。這些傳感器通過物聯網系統與云平臺進行聯動，實時傳輸養殖環境的各項數據，實現對養殖場環境的全方位感知和自動化調節，提升了養殖管理的智能化水平。

2.3 氣象環境監測

氣象條件對淡水養殖環境的影響不可忽視，尤其是在氣候波動較大的地區。物聯網技術為氣象環境的實時監測提供了重要支撐[3]，例如，溫濕度傳感器可以監測外部環境的溫度和濕度變化，常見的溫度監測范圍為-40～85℃，濕度范圍為0～100%RH。當外部溫度急劇下降至低于5℃時，系統會通過數據分析預測水溫可能下降的速度，并發出預警，提醒養殖人員啟動水溫調節設備或加厚保溫層，以防止魚類因水溫過低而引起應激反應或死亡。同時，當濕度超過90% RH時，系統會建議加強通風設備的使用，防止潮濕天氣導致水體富氧不足或加速病菌傳播。降水量傳感器通過檢測降水量變化（常見量程為0～300 mm/h）來判斷天氣狀況。當降水量超過預設的50 mm/h時，系統會自動啟動排水系統，確保池塘內的水質不受到外界過多雨水影響，避免水體被污染或過載，導致魚群缺氧。降水量過大時，還會啟動自動化水位調節，調節池塘水位以保證水質的穩定。

風速傳感器可檢測風速的變化，常用風速傳感器的測量范圍為0～45 m/s，風速過高時可能對養殖場內的水面造成波動，影響水體的氧氣溶解度及穩定性。若風速達到12 m/s以上，系統將提示啟動水面保護措施，如增加遮陽網或自動調整水面覆蓋設備，減少水面波動對魚群的影響。對于強風天氣，物聯網系統可通過分析外部氣象數據與內部水體環境的變化，自動調節養殖池塘的水流速，優化水體循環，確保水生生物生長環境的穩定。另外，系統還可以與氣象臺的預警信息對接，基于歷史氣象數據與實時環境數據，提前72 h推送極端天氣的預警，幫助養殖人員提前做好準備，防止氣候變化帶來不必要的損失。

3 物聯網技術在淡水養殖管理中的應用

3.1 設備智能控制

設備智能控制是物聯網技術在淡水養殖中的重要應用，通過智能化設備的控制，能夠自動調節養殖環境，提高養殖效率和水質穩定性。常見的設備包括增氧機、投喂機、水泵等[4]。通過物聯網系統，這些設備能夠根據傳感器數據進行自動化運行，減少人工干預的同時，提升養殖管理的精準性。例如，增氧機通過溶解氧傳感器實時監控水體中的氧氣濃度。溶解氧的標準值通常保持在5～8 mg/L，低于此值時，物聯網系統自動啟動增氧設備，并根據水溫、溶解氧濃度和魚類生長狀況，調節增氧設備的運行功率，以達到最佳氧氣濃度。增氧機的功率調節通常根據每小時每升水需要的氧氣量來自動調節，每次增氧時間間隔一般為30～60 min，確保養殖環境穩定。通過智能控制，增氧機的運行不僅節省了能源，也延長了設備的使

用壽命。

水泵和投喂機也可以通過物聯網系統自動調節。例如，當水溫超過30℃時，系統可調節水泵的工作頻率，以保持水流穩定；同時，投喂機根據水質、魚群攝食量和水溫的變化調整投喂量，一般投喂量根據

3～5次/d的投喂周期進行調整，從而優化魚類的生長與飼料利用率。所有設備的數據會實時采集并傳輸至云平臺，養殖人員可通過手機應用或PC端遠程控制這些設備，查看實時運行狀態。當設備發生故障或運行異常時，系統會發送警報，提醒養殖人員進行檢查與維護，避免設備故障導致養殖環境失控。

3.2 養殖決策支持

物聯網技術為養殖管理提供了精確的數據支持，幫助養殖人員做出更加科學的決策。通過傳感器采集的水質參數、環境數據以及設備運行狀態，物聯網系統能夠為養殖管理提供實時反饋并進行數據分析，幫助養殖人員制定合理的養殖計劃和操作策略。例如，基于溶解氧、溫度和魚群攝食數據，物聯網系統能夠推算出最適宜的投喂量和投喂頻率。當溶解氧低于5 mg/L時，系統會根據水體溫度自動增加投喂頻次，或者減少投喂量，以避免過多的飼料殘留對水質造成污染。系統會根據魚群的生長情況和水溫變化，提供相應的投喂建議，幫助養殖人員根據具體情況做出調整，達到提高養殖效率和優化飼料利用率的目標。

在疾病防控方面，物聯網技術也能發揮重要作用。通過持續監控水質參數、魚群活動情況和攝食行為，物聯網系統能夠檢測到異常數據，及時發出預警。例如，當水溫急劇升高或溶解氧濃度急劇下降時，系統可推送預警，提示養殖人員進行相應的干預。根據歷史數據分析，系統可以根據過往數據預測潛在的病害風險，并為養殖人員提供預防建議，如提前啟動病害防治措施、調節養殖密度等，最大限度地減少疾病傳播的風險。物聯網系統還可以結合外部氣象數據，如氣溫、降水量、濕度等，提供養殖環境變化的長期趨勢分析，幫助養殖人員做出更具前瞻性的決策。例如，根據季節變化預測水溫波動，提前調整養殖密度或水質管理策略，優化養殖效果。系統每小時都會進行至少3次的環境數據分析，以確保養殖管理決策的及時性和準確性。

3.3 病害預警與防治

在淡水養殖中，病害是影響養殖效益的主要因素之一。物聯網技術通過實時監控水質參數、環境數據和養殖動物的行為，能夠實現對病害的預警和早期干預[5]。通過數據分析，物聯網系統能夠根據異常數據識別病害風險，并提前做出防治反應，減少病害對養殖生產的影響。病害預警系統的核心是對水質數據和養殖生物的行為模式進行深度分析。當水體中的溶解氧濃度低于4 mg/L，或水溫在短時間內出現劇烈波動，物聯網系統會立即向養殖人員發送預警信息，提示可能存在病害的風險。根據歷史數據，系統能夠分析特定病害的發生規律，如在水溫過高或溶解氧過低時，容易發生細菌感染或水霉病，因此可以及時啟動應急預案。通常在出現預警后，5 min內系統會自動調節環境，啟動增氧設備或水溫控制系統。

物聯網系統結合視頻監控和魚群行為分析，能夠對魚類攝食情況和活動頻率進行監測，若發現魚群活動異?；驍z食量減少，系統會識別出潛在的健康問題，并向養殖人員發出預警。每次攝食量減少的幅度達到10%～15%時，系統將啟動病害預警分析，并給出相關防治建議，如水質改善或藥物投放等。除了早期預警外，物聯網系統還能夠通過數據分析支持病害防治措施的優化。結合歷史治療數據與當前病害趨勢，系統可以提供針對性強的防治策略。例如，若某種水霉病頻繁發生，系統可自動計算出最佳的水溫控制范圍，并推薦水體的化學調節方案，提高病害防治的效果。

4 結語

通過物聯網技術在淡水養殖環境監控與管理中的應用，本研究深入探討了如何通過精準的環境數據采集、智能設備控制和決策支持，提升養殖效率和環境穩定性。通過實時水質監測、溫濕度調節和病害預警，養殖管理得以更加科學、智能化地進行，減少了人工干預的同時，提高了生產效益。隨著技術的不斷發展，物聯網系統能夠提供更加全面的環境感知與分析，極大地提升養殖業的管理水平和可持續發展能力。未來，智能化、自動化系統的深度應用，將有助于進一步減少資源浪費、提高養殖效益，為養殖業的轉型升級提供強有力的技術支持。

參考文獻

[1] 王巖.物聯網技術在水產養殖信息化建設中的應用[J].農業工程技術，2024，44（32）：19-20.

[2] 王艷菊，孫燦，吳窮，等.物聯網技術在水產養殖中的應用[J].現代畜牧科技，2023（3）：114-116.

[3] 黃振東.物聯網技術在水產養殖中的應用[J].農業工程技術，2022，42（30）：45-46.

[4] 彭琛，陳偉平，曾昱.物聯網技術在智能水產養殖系統中的應用[J].湖南文理學院學報（自然科學版），2021，33（4）：37-41+87.

[5] 楊軼霞.基于物聯網技術的智能水產養殖監控系統應

用[J].電子技術，2021，50（5）：178-179.