一種自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖溫度災害智能預警方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種自然水體養(yǎng)殖溫度災害的智能預警方法。本方法結(jié)合自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖特點，基于海流方向及網(wǎng)箱分布，可以方便靈活布設。實現(xiàn)單總線多點同步采集立體水溫測量和預警。對海流來向水溫和養(yǎng)殖中心區(qū)域水溫差值進行監(jiān)測，在超過設定限值時可以及時預警。同時，采用數(shù)學模型基于之前監(jiān)測得到的序列溫度值，對未來一定時段的水溫進行預測，并在預測值超出設定的溫度閾值時觸發(fā)預警。通過程序智能判斷，觸發(fā)預警條件后將相應的預警信息發(fā)送到網(wǎng)絡服務器或用戶關聯(lián)手機。本智能預警方法可在保證預警準確性的前提下，有效增加養(yǎng)殖戶提前應對的時間，更加適用于野外自然水體環(huán)境養(yǎng)殖監(jiān)測和災害預警。
【專利說明】一種自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖溫度災害智能預警方法

【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及漁業(yè)養(yǎng)殖信息【技術領域】，特別是涉及一種針對自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖特點，自動監(jiān)測養(yǎng)殖水體的溫度，針對不同的養(yǎng)殖品種，結(jié)合多種判斷條件，對可能產(chǎn)生的低溫災害或高溫災害進行智能預警的自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖溫度災害智能預警方法。

【背景技術】
[0002]我國擁有漫長的海岸線，沿岸地區(qū)往往依靠天然的海灣發(fā)展海水養(yǎng)殖業(yè)，其養(yǎng)殖環(huán)境是一個開放的自然環(huán)境，受到氣候、海水環(huán)境變化的影響顯著，尤其是冰雪寒凍天氣的影響。我國主要從事氣象災害預報的職能部門是氣象局，監(jiān)測預報的范圍廣，對水產(chǎn)養(yǎng)殖的服務針對性弱。氣象部門給出的預報是局地的氣溫，并且預報的范圍是相對寬泛的地區(qū)范圍。海洋部門采用衛(wèi)星遙感進行海洋表層溫度的監(jiān)測，無法監(jiān)測到水下的溫度，而且監(jiān)測范圍也是區(qū)域性的，同樣存在著對水產(chǎn)養(yǎng)殖的服務針對性不強的弱點。
[0003]我國近海沿岸自然水體的一些養(yǎng)殖品種如大黃魚、美國紅魚、紫菜、南美白對蝦等都不耐寒，低溫會造成其凍傷、凍死，除遭受直接經(jīng)濟損失外，凍傷個體在后期養(yǎng)殖過程中生長率、抵抗力均會受到顯著影響，從而導致發(fā)病率較高、產(chǎn)量受損等。需要一種簡單高效的監(jiān)測預警方法，能夠在漁業(yè)養(yǎng)殖的自然水體中自動監(jiān)測養(yǎng)殖水體的溫度，并根據(jù)養(yǎng)殖品種對可能到來的低溫或高溫災害提前預警，方便養(yǎng)殖戶采取預防和相應的措施，以減少經(jīng)濟損失。
[0004]自然水域水體相較人工水體而言環(huán)境更加復雜，水面以下不同深度的水體溫度在不同季節(jié)會有明顯差異。同時，自然水域水體養(yǎng)殖會受到環(huán)境水流的影響，環(huán)境來水的溫度異常會直接導致養(yǎng)殖區(qū)水溫的快速變化。自然水域的養(yǎng)殖環(huán)境，防災減災應對更為困難，養(yǎng)殖戶采取相應措施需要更多的反應時間。如果簡單采用設置與養(yǎng)殖品種適宜溫度范圍相差較大的預警閾值，會導致預警時間提前同時誤警率也顯著上升，導致額外的人力物力損失。所以，自然養(yǎng)殖水體的溫度監(jiān)測需要綜合考慮以上因素，保證預警準確性的同時增加養(yǎng)殖戶的提前應對時間。傳統(tǒng)的簡單監(jiān)測實時應對的方法不能適應自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖的需要。
[0005]因此該監(jiān)測方法應該可以自動工作，配置安裝后可以自動監(jiān)測養(yǎng)殖水體的溫度；該方法可針對不同的養(yǎng)殖品種對水溫的適應性特點，可以靈活設定監(jiān)測的水深以及低溫災害或高溫災害的預警閾值；該方法需要盡量提前預警給用戶足夠的應對反應時間，同時應降低誤警率，避免造成無謂的人力物力損失。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]針對以上自然水域漁業(yè)養(yǎng)殖溫度致災的現(xiàn)狀和傳統(tǒng)簡單監(jiān)測方法的不足，本發(fā)明的目的在于提出一種自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖溫度災害智能預警方法。本方法在根據(jù)實際監(jiān)測立體水溫進行預警的基礎上，可以根據(jù)溫度的變化速率，對溫度的變化進行提前預測，可以增加養(yǎng)殖戶提前應對時間，并降低誤警率。同時，對于來水方向水溫與養(yǎng)殖中心區(qū)水溫差值超過閾值時進行提前預警。
[0007]本發(fā)明提出的自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖溫度災害智能預警方法，所述方法通過預警裝置實現(xiàn)，所述預警裝置由數(shù)字溫度傳感器201和預警部件210組成，所述預警部件210由低功耗單片機202、無線通訊模塊203、天線204、電源模塊205組成，其中:數(shù)字溫度傳感器201安裝于水面以下，預警部件安裝于水面以上；數(shù)字溫度傳感器201的輸出端通過信號線纜301連接低功耗單片機202的輸入端，低功耗單片機202的輸出端通過串口 302連接無線通訊模塊203，無線通訊模塊203設有天線204 ;所述無線通訊模塊203、低功耗單片機202和數(shù)字溫度傳感器201分別連接電源模塊205 ;所述預警裝置中的數(shù)字溫度傳感器201安裝與水面以下，并固定于錨鏈的適當位置，單片機202、無線通訊模塊203、天線204和電源模塊205安裝于水面以上，并固定于浮子402上；具體操作方法如下:
(1)進行監(jiān)測參數(shù)初始化配置；
根據(jù)具體養(yǎng)殖品種的特點，設置監(jiān)測參數(shù)，所述監(jiān)測參數(shù)為預警高溫閾值TH、預警低溫閾值!Y、海流來水溫度T。與養(yǎng)殖區(qū)水溫的差值閾值TD、溫度預測時間長度、接收預警信息的網(wǎng)絡服務器信息或用戶手機號，將監(jiān)測參數(shù)存儲于低功耗單片機設定的Flash存儲空間；
(2)智能監(jiān)測處理
為降低功耗，空閑時低功耗單片機及無線通訊模塊均處于休眠狀態(tài)，設定60分鐘由內(nèi)部定時器中斷自動喚醒低功耗單片機進行例行處理，到達設定定時間隔時，按照以下流程進行智能監(jiān)測預警處理；
(2.1)、讀取養(yǎng)殖中心監(jiān)測點立體水溫T和海流來水方向監(jiān)測點水溫數(shù)值Tc，存入監(jiān)測溫度歷史記錄數(shù)據(jù)隊列，共保留之前5天的歷史水溫監(jiān)測數(shù)據(jù)；
(2.2)、判斷養(yǎng)殖中心監(jiān)測點立體水溫T和海流來向水溫Tc是否超過設定的高溫預警閾值Th或低溫預警閾值?Υ，如超出高溫或低溫閾值，則觸發(fā)報警操作；
(3)、判斷監(jiān)測的養(yǎng)殖中心監(jiān)測點水溫T與海流來水水溫Tc的差值是否超出設定的差值閾值TD，如超過差值閾值，則觸發(fā)預警操作；
(4)、根據(jù)之前監(jiān)測的歷史水溫監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用最小二乘法擬合溫度變化曲線，預測未來設定時間長度內(nèi)水溫；
(4.1)根據(jù)當天各個時段已經(jīng)監(jiān)測到的水溫數(shù)據(jù)Ti，預測當天的最低水溫Tlw和最高水溫 T_high ；
由于水體的比熱較大，每天水溫變化曲線基本是同比變化，計算當天監(jiān)測的各個時點的溫度Ti與前一天各個時點對應的監(jiān)測溫度Ti_y的差值以及差值的平均值Tdiff，如公式
(3);以此平均值作為當天最低最高溫度與前一天最低最高溫度T_low_yest、T_high_yest的差值，由此得到當天最低最高溫度的預測值T_low，T_high，如公式(4)；
Tdiff =⑶
T—low = T_low_yest + T_diff(4)
T—high = T_high_yest + T_diff
其中:Ti為各個時點的溫度，Ti—y為前一天各個時點對應的監(jiān)測溫度，Tdiff為Ti與Ti_y的差指的平均值，T_low_yest為前一天最低水體溫度，T_high_yest為前一天最高水體溫度，T_low為當天最低水體溫度預測值，T_high為當天最高水體溫度預測值； (4.2)根據(jù)預測的當天最低水溫T_lOT和最高水溫T_high以及之前歷史記錄中每天的最低水溫T_hist_low和最高水溫T_hist_high,預測之后2天的最低水溫T_pred_low和最高水溫 T_pred_high ；
采用最小二乘方法擬合一條二次曲線，模擬每天最低溫度和最高溫度的變化趨勢，并利用此二次曲線模型預測之后2天的最低最高溫度；
T = xl*t*t + x2*t + χ3(5)
V= B X -1(6)
η I ?331 η I
X = (BtPB)-1BtPI(7)
T_pred_low = al*t*t + bl*t + cl(8)
T_pred_high = a2*t*t + b2*t + c2
公式(5)為一個二次曲線方程。其中t為時間，T為溫度，xl、x2、x3為方程的待定參數(shù)。利用已知時間t和溫度T的歷史水溫記錄建立聯(lián)合方程組，可以求解方程的待定系數(shù)。
[0008]式(5)最少需要三個已知水溫數(shù)據(jù)來求解三個未知參數(shù)；為了避免已知數(shù)據(jù)偶然誤差導致方程求解結(jié)果偏離溫度實際變化規(guī)律，采用6個溫度數(shù)據(jù)，通過最小二乘方法求解各個已知點擬合誤差平方和最小的原則下的方程解，減小偶然誤差得影響，更準確的表達溫度實際變化規(guī)律，如式(6)、式(7)所示；其中，B為時間的矩陣，、,"'表示矩陣的轉(zhuǎn)置運算，、)1表示矩陣的求逆運算力待定系數(shù)矩陣，I為溫度觀測值，V為根據(jù)方程計算得到的溫度值與實際觀測的溫度的差值，即擬合誤差，P為權(quán)值矩陣，對每個觀測值的擬合誤差采用加權(quán)平方和最小原則，即V^FV最小時待定參數(shù)的值為方程的最優(yōu)解，權(quán)值采用與距離當天時間越近權(quán)值越大，距離越遠權(quán)值越小的原則，盡量準確擬合更接近當前時間的觀測值，
根據(jù)式(7)求解公式(8)中兩個方程的待定系數(shù)al、bl、cl和a2、b2、c2，得到最高溫度和最低溫度的擬合公式，
根據(jù)公式(8)計算之后I天及2天的最低溫度和最高溫度T_pred_lowl,T_pred_highl,T—pred—low2，T—pred—high2，
則權(quán)值矩陣P = Diaga 2 3 4 5 6)，DiagC )表示對角矩陣，

■ II I ■

42 I
纖矩陣B= 93 1

164 I

255 1..366 1..觀測值矩陣I分別設為之前5天至當天的最低溫度矩陣和最高溫度矩陣，按照公式(7)加權(quán)最小二乘法可求得公式(8)最低溫度以及最高溫度擬合曲線方程的系數(shù)；
根據(jù)公式(8)，預測之后I天和之后2天的最低溫度和最高溫度；
(5)、判斷設定時間段內(nèi)預測的水溫值是否超出高溫或低溫閾值，如超出閾值則觸發(fā)預警操作；
對步驟(4)中預測得到的當天以及之后I天和2天的最低最高溫度進行判斷。如果超出設定閾值，則觸發(fā)報警操作；
(6)、溫度預警操作
當智能監(jiān)測流程觸發(fā)預警操作時，低功耗單片機通過無線通信模塊將相應的報警信息發(fā)送到指定的網(wǎng)絡服務器端口或發(fā)送預警短信息到用戶指定手機；
(7)、觸發(fā)預警操作后，返回步驟(2)繼續(xù)運行智能監(jiān)測處理流程。
[0009]本發(fā)明中，所述溫度傳感器為DS18B20單總線數(shù)字式溫度傳感器。對傳感器采用耐腐蝕不銹鋼材料進行密封封裝以適應自然水體溫度測量。
[0010]本發(fā)明中，所述單片機采用MSP430F149超低功耗微控制器。
[0011]本發(fā)明中，所述的無線通訊模塊為基于GSM/GPRS通信網(wǎng)絡MC52i低功耗雙頻通訊模塊。MC52i支持語音、短信息，并自帶TCP/IP協(xié)議棧，易于系統(tǒng)集成。
本發(fā)明中，所述信號線纜可以采用屏蔽或非屏蔽雙絞線。
[0012]本方法具有以下優(yōu)點:
1、基于單總線同時多點測量同一點位不同深度的立體水溫，溫度傳感器報警溫度上下限閾值以及監(jiān)測溫度的深度可根據(jù)養(yǎng)殖魚種對不同深度水溫的適應性要求進行靈活設置，可以實現(xiàn)低成本高效水溫立體監(jiān)測，更加適合自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖需求。
[0013]2、本方法針對自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖特點，可以根據(jù)海流方向，利用網(wǎng)箱的固定部件方便靈活地進行實地設置安裝。并可在來水方向水溫與養(yǎng)殖中心區(qū)水溫差值超過閾值時進行預警。
[0014]3、本方法基于溫度變化速率等信息，對溫度在未來設定時長內(nèi)的溫度進行預測?？梢圆捎每柭鼮V波方法或者溫度變化曲線擬合方法等數(shù)學模型進行溫度預測。當預測值超出設定溫度范圍時，提前進行預警?？梢栽黾羽B(yǎng)殖戶應對時間，降低誤警率。
[0015]綜合以上特點，本發(fā)明方法可以靈活高效地進行自然水體養(yǎng)殖區(qū)的立體水溫監(jiān)測，實現(xiàn)前預警養(yǎng)殖水體的水溫變化，并可增加用戶應對時間，降低誤警率，有利于養(yǎng)殖戶采取預防和相應的措施，以減少經(jīng)濟損失。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0016]圖1為自然水域漁業(yè)養(yǎng)殖溫度災害預警方法的處理流程圖。
[0017]圖2為自然水域漁業(yè)養(yǎng)殖溫度災害預警裝置結(jié)構(gòu)圖示。
[0018]圖3為自然水域漁業(yè)養(yǎng)殖溫度災害預警裝置使用示意圖。
[0019]圖4自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖溫度災害智能預警方法養(yǎng)殖區(qū)布設示意圖。
[0020]圖中標號:201為數(shù)字溫度傳感器，202為低功耗單片機，203為無線通訊模塊，204為天線，205為電源模塊，210為預警部件，301為信號線纜，302為串口，401為錨鏈，402為浮子，403為網(wǎng)片。

【具體實施方式】
[0021 ] 下面通過實施例結(jié)合附圖進一步說明本發(fā)明。
[0022]實施例1:
本方法所用監(jiān)測設施分為兩個子部件:安裝與水面以下的溫度傳感器部件201以及安裝于水面以上由單片機及無線通訊構(gòu)成的預警部件210。兩部分通過信號線纜301連接。預警部件201由低功耗單片機202、無線通訊模塊203、天線204、電源模塊205組成。其中:數(shù)字溫度傳感器201通過信號線纜301連接低功耗單片機202的1端口，進行數(shù)字溫度傳感器201的配置和測量溫度數(shù)據(jù)傳輸。低功耗單片機202通過串口 302連接，將溫度報警信息傳輸?shù)綗o線通訊模塊203，并通過天線204發(fā)送到用戶手機。
[0023]實際使用時，將數(shù)字溫度傳感器201安裝與水面以下，單片機202、無線通訊模塊203、天線204和電源模塊205安裝于水面以上，數(shù)字溫度傳感器201的輸出端通過信號線纜301連接低功耗單片機202的輸入端1端口，低功耗單片機202的輸出端通過串口 302連接無線通訊模塊203，無線通訊模塊203設有天線204 ;所述無線通訊模塊203、低功耗單片機202和數(shù)字溫度傳感器201分別連接電源模塊205。對于由錨鏈401、浮子402以及網(wǎng)片403構(gòu)成的網(wǎng)箱養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)，可以將多個數(shù)字溫度傳感器201固定于錨鏈401的適當位置，將預警部件210固定于浮子402上。多個數(shù)字溫度傳感器201采用并聯(lián)方式連接于同一條信號線纜301。信號線纜可以采用屏蔽雙絞線，在電源模塊205供電的情況下，即可通過四芯屏蔽雙絞線實現(xiàn)100米以上穩(wěn)定溫度轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)傳輸。所述低功耗單片機202采用MSP430F149超低功耗微控制器。所述溫度傳感器201為DS18B20單總線數(shù)字式溫度傳感器。所述無線通訊模塊203為基于GSM/GPRS通信網(wǎng)絡MC52i低功耗雙頻通訊模塊。
[0024]在自然水體養(yǎng)殖區(qū)的布設位置參照附圖2所示，當養(yǎng)殖區(qū)由多個網(wǎng)箱組成時，養(yǎng)殖溫度災害預警傳感器可以安放在A、B、C、D任一點，預警養(yǎng)殖區(qū)中心的水溫狀況；考慮到養(yǎng)殖區(qū)海流常年流向，可以安放在海流來向E、F任一點，預警養(yǎng)殖區(qū)外圍的水溫狀況。根據(jù)自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖規(guī)模和面積大小，布設數(shù)量可以靈活控制，一般100米半徑范圍內(nèi)只需布設一套控制和通訊模塊，而根據(jù)溫度傳感器數(shù)量采用單總線多點連接或分成多組單總線連接單片機的多個1端口，可以有效降低總體監(jiān)測成本。
[0025]本方法的配置和具體工作流程如下:
本發(fā)明方法的處理流程圖如附圖1所示。首先進行監(jiān)測參數(shù)初始化配置。然后如圖1流程進行智能化監(jiān)測與預警處理。
[0026]一、初始化配置
根據(jù)具體養(yǎng)殖品種的特點，設置預警的高溫及低溫閾值、來水溫度與養(yǎng)殖區(qū)水溫的差值閾值、溫度預測時間長度以及接收預警信息的網(wǎng)絡服務器信息或用戶手機號等系統(tǒng)參數(shù)，存儲于單片機程序設定的Flash存儲空間。
[0027]這里以浙江沿海大黃魚網(wǎng)箱養(yǎng)殖為例。大黃魚對水溫的適應范圍為8?32°C,水溫降至13°C以下或升至30°C以上攝食明顯減少甚至停食。浙江沿海養(yǎng)殖的大黃魚常面臨著冬天表層6°C以下的低溫威脅。所以將低溫預警溫度設置在8°C，高溫預警溫度設置在32°C。海流來向水溫與養(yǎng)殖區(qū)中心區(qū)水溫差值的預警閾值設為2°C。監(jiān)測深度設為水面以下0.2米、水體深度的中間位置以及水體底部以上0.5米三個深度。
[0028]二、智能監(jiān)測處理流程為了降低功耗，空閑時低功耗單片機及無線通訊模塊均處于休眠狀態(tài)，設定60分鐘由內(nèi)部定時器中斷自動喚醒單片機進行例行處理。到達設定定時間隔時，按照以下流程進行智能監(jiān)測預警處理。
[0029]1、讀取養(yǎng)殖中心監(jiān)測點立體水溫數(shù)值Tl、T2、T3和來水方向監(jiān)測點水溫數(shù)值Tc，存入監(jiān)測溫度歷史記錄數(shù)據(jù)隊列。共保留之前5天的歷史水溫監(jiān)測數(shù)據(jù)。
[0030]示例中，當前觀測時刻為10時，觀測的水溫數(shù)據(jù)如表I所示。
[0031]表I當前時刻(10時)監(jiān)測的水溫數(shù)據(jù)采樣I水溫■


Tl_29.16

T2 29.08~


T3 29.03一

Tc \29.12一
當天已觀測的水溫數(shù)據(jù)如表2所示。前一天觀測的水溫數(shù)據(jù)如表3所示。表2和表3中記錄的為各個觀測時刻監(jiān)測位置三個不同深度水溫Tl、T2、T3的平均溫度。
[0032]表2當天已觀測的水溫數(shù)據(jù)時刻I水溫均值
029.15 —
129.08 —
228.88 —
328.81 —
428.69 —
528.58 —
628.51 —
728.44 —
828.58 —
928.79 —
10\29.09 —
表3前一天觀測的水溫數(shù)據(jù)時刻I水溫均值
O27.93 —
? 27.87 —
227.64 —
327.55 —
427.46 —
527.37 —
627.25 —
727.24 —
827.37 —
927.47 —
10~ 27.74 —
Tl~ 27.94 —
12~ 28.24 —
13~ 28.42 —
Ti~ 28.67 —
15~ 28.84 —
16~ 28.91 —
17~ 28.81 —
18~ 28.64 —
19 丨28.47 —20|28.34—
21~ 28.22—
22~ 28.16—
23 丨28.06—
當天之前5天的最低水溫和最高水溫數(shù)據(jù)如表4所示。
[0033]表4之如5天的最低水溫和最聞水溫當天之前天數(shù)最低水溫最高水溫
523.03 24.75 —
423.98 25.69 —
324.97 26.67 —
226.08 27.76 —
I丨27.24 丨28.91 —
2、判斷養(yǎng)殖區(qū)水溫Tl、Τ2、Τ3和海流來向水溫Tc是否超過高溫預警閾值TH或低溫預警閾值TL。如超出閾值則觸發(fā)報警操作。
[0034]IF MAX (Tl, Τ2, Τ3, Tc) >= TH
THEN High Temperature Alarm.1F MIN (Tl, T2, T3, Tc)〈= TL(I)
THEN Low Temperature Alarm.這里，MAX(.)表示最大值，MIN (.)表示最小值。T1、T2、T3為監(jiān)測位置表層、中層、底層三個不同深度的監(jiān)測水溫。
[0035]當前實際監(jiān)測值未觸發(fā)預警操作。
[0036]3、判斷監(jiān)測的養(yǎng)殖區(qū)水溫與來水水溫差值是否超出設定的閾值TD。如超限則觸發(fā)預警操作。
[0037]IF ABS (AVG (Tl，Τ2，Τ3) - Tc) >= TD(2)
THEN Temperature Difference Alarm.這里，ABS(.)表示絕對值，AVG (.)表示平均值。
[0038]當前實際監(jiān)測值未觸發(fā)預警操作。
[0039]4、根據(jù)之前監(jiān)測的序列水溫數(shù)據(jù)，采用最小二乘法擬合溫度變化曲線，預測未來設定時間長度內(nèi)水溫。
[0040]這里的預測分為兩步處理:
(O根據(jù)當天各個時段已經(jīng)監(jiān)測到的水溫數(shù)據(jù)Ti，預測當天的最低水溫T_low和最高水溫 T_high。
[0041]由于水體的比熱較大，每天水溫變化曲線基本是同比變化。計算當天監(jiān)測的各個時點的溫度Ti與前一天各個時點對應的監(jiān)測溫度Ti_y的差值以及差值的平均值Tdiff，如公式(3)。以此平均值作為當天最低最高溫度與前一天最低最高溫度T_low_yest、T_high_yest的差值，由此得到當天最低最高溫度的預測值T_low, T_high,如公式(4)。
[0042]Xdiff =(3)

N
T—low = T_low_yest + T_diff(4)
T—high = T_high_yest + T_diff
根據(jù)公式(3),由表2、表3數(shù)據(jù)計算得到Tdiff=L 25。由公式(4),計算得到當天最低溫度和最高溫度預測值為:T_low=28.49，T_high=30.16。
[0043](2)根據(jù)預測的當天最低水溫T_low和最高水溫T_high以及之前歷史記錄中每天的最低水溫T_hist_low和最高水溫T_hist_high,預測之后2天的最低水溫T_pred_low和最高水溫T_pred_high。
[0044]采用最小二乘方法擬合一條二次曲線，模擬每天最低溫度和最高溫度的變化趨勢，并利用此二次曲線模型預測之后2天的最低最高溫度。
[0045]T = xl*t*t + x2*t + χ3(5)
V- Bx-1(α\
?I ?331 xlvuy
χ=(ΒτΡΒΤιΒτΡΙ(7)
T—pred—low = al*t*t + bl*t + cl(8)
T—pred—high = a2*t*t + b2*t + c2
公式(5)為一個二次曲線方程。其中t為時間，T為溫度，xl、x2、x3為方程的待定參數(shù)。利用已知時間t和溫度T的歷史水溫記錄建立聯(lián)合方程組，可以求解方程的待定系數(shù)。
[0046]式(5)最少需要三個已知水溫數(shù)據(jù)來求解三個未知參數(shù)。為了避免已知數(shù)據(jù)偶然誤差導致方程求解結(jié)果偏離溫度實際變化規(guī)律，這里采用6個溫度數(shù)據(jù)，通過最小二乘方法求解各個已知點擬合誤差平方和最小的原則下的方程解，可以減小偶然誤差得影響，更準確的表達溫度實際變化規(guī)律，如式(6)、式(7)所示。其中，B為時間的矩陣，表示矩陣的轉(zhuǎn)置運算，1表示矩陣的求逆運算。?為待定系數(shù)矩陣，/為溫度觀測值，V為根據(jù)方程計算得到的溫度值與實際觀測的溫度的差值，即擬合誤差。P為權(quán)值矩陣，對每個觀測值的擬合誤差采用加權(quán)平方和最小原則，即V11PV最小時待定參數(shù)的值為方程的最優(yōu)解。權(quán)值采用與距離當天時間越近權(quán)值越大，距離越遠權(quán)值越小的原則，盡量準確擬合更接近當前時間的觀測值。
[0047]根據(jù)式(7)求解公式(8)中兩個方程的待定系數(shù)&1、131、(31和&232、(32，得到最高溫度和最低溫度的擬合公式。
[0048]根據(jù)公式(8)計算之后I天及2天的最低溫度和最高溫度T—pred—1wl，T—pred—highl， T—pred—low2，T—pred—high2。
[0049]這里，設定當天以及當天之前I天?5天的權(quán)值如表5所示。
[0050]表5當天及之前5天的權(quán)值__

當天之前天數(shù)時間變量t權(quán)值
066
155
244
333
422
5|l|l
則權(quán)值矩陣P = DiagCl 2 3 4 S 6)，DiagC )表示對角矩陣。
[0051]
rill ? 4 2 I 系數(shù)矩陣B= cj 3 I
16 4 11
25 5 I
?36 6 IJ
觀測值矩陣I分別設為之前5天至當天的最低溫度矩陣和最高溫度矩陣，按照公式
(7)加權(quán)最小二乘法可求得公式(8)最低溫度以及最高溫度擬合曲線方程的系數(shù)，如表6所
/Jn ο
[0052]表6溫度變化曲線方程參數(shù)值

參數(shù)I計算結(jié)果

al_ 0.0392

hi~ 0.8168 —

cl~ 22.179 —

a2~ 0.0407 —

b2~ 0.7943 —

c2 丨23.9264~
根據(jù)公式(8)，預測之后I天和之后2天的最低溫度和最高溫度如表7所示。
[0053]表7未來兩天的最低及最高溫度預測值__
當天之后天數(shù)時間變量t 最低溫度最高溫度
1729.82 31.22
2丨8丨31.48 丨32.89
5、判斷設定時間段內(nèi)預測的水溫值是否超出高溫或低溫閾值。如超出閾值則觸發(fā)預警操作。
[0054]對步驟(4)中預測得到的當天以及之后I天和2天的最低最高溫度進行判斷。如果超出設定閾值，則觸發(fā)報警操作。
[0055]IF MAX (T_high, T_pred_highl, T_pred_high2) >= TH
THEN High Temperature Alarm.1F MIN (T_low, T_pred_lowl, T_pred_low2) <= TL(9)
THEN Low Temperature Alarm.這里，預測的當天及第2天的最低最高水體溫度未觸發(fā)預警。第3天的預測最高水溫為32.89，已超過最高溫度閾值32°C而觸發(fā)預警操作。相對實時監(jiān)測預警可以提前兩天觸發(fā)預警條件，有效提高養(yǎng)殖戶應對反應時間。
[0056]三、溫度預警操作
以上智能監(jiān)測流程觸發(fā)預警操作時，單片機程序通過無線通信模塊將相應的報警信息發(fā)送到指定的網(wǎng)絡服務器端口或發(fā)送預警短信息到用戶指定手機。
[0057]觸發(fā)預警操作后，返回步驟二繼續(xù)運行智能監(jiān)測處理流程。
【權(quán)利要求】
1.自然水體漁業(yè)養(yǎng)殖溫度災害智能預警方法，所述方法通過預警裝置實現(xiàn)，所述預警裝置由數(shù)字溫度傳感器(201)和預警部件(210)組成，所述預警部件(210)由低功耗單片機(202)、無線通訊模塊(203)、天線(204)和電源模塊(205)組成，其中:數(shù)字溫度傳感器(201)安裝于水面以下，預警部件安裝于水面以上；數(shù)字溫度傳感器(201)的輸出端通過信號線纜(301)連接低功耗單片機(202)的輸入端，低功耗單片機(202)的輸出端通過串口(302)連接無線通訊模塊(203)，無線通訊模塊(203)設有天線(204);所述無線通訊模塊(203)、低功耗單片機(202)和數(shù)字溫度傳感器(201)分別連接電源模塊(205);所述預警裝置中的數(shù)字溫度傳感器(201)安裝與水面以下，并固定于錨鏈的適當位置，單片機(202)、無線通訊模塊(203)、天線(204)和電源模塊(205)安裝于水面以上，并固定于浮子(402)上；其特征在于具體操作方法如下: (1)進行監(jiān)測參數(shù)初始化配置； 根據(jù)具體養(yǎng)殖品種的特點，設置監(jiān)測參數(shù)，所述監(jiān)測參數(shù)為預警高溫閾值TH、預警低溫閾值!Y、海流來水溫度T。與養(yǎng)殖區(qū)水溫的差值閾值TD、溫度預測時間長度、接收預警信息的網(wǎng)絡服務器信息或用戶手機號，將監(jiān)測參數(shù)存儲于低功耗單片機設定的Flash存儲空間； (2)智能監(jiān)測處理 為降低功耗，空閑時低功耗單片機及無線通訊模塊均處于休眠狀態(tài)，設定60分鐘由內(nèi)部定時器中斷自動喚醒低功耗單片機進行例行處理，到達設定定時間隔時，按照以下流程進行智能監(jiān)測預警處理； (2.1)、讀取養(yǎng)殖中心監(jiān)測點立體水溫T和海流來水方向監(jiān)測點水溫數(shù)值Tc，存入監(jiān)測溫度歷史記錄數(shù)據(jù)隊列，共保留之前5天的歷史水溫監(jiān)測數(shù)據(jù)； (2.2)、判斷養(yǎng)殖中心監(jiān)測點立體水溫T和海流來向水溫Tc是否超過設定的高溫預警閾值Th或低溫預警閾值?Υ，如超出高溫或低溫閾值，則觸發(fā)報警操作； (3)、判斷監(jiān)測的養(yǎng)殖中心監(jiān)測點水溫T與海流來水水溫Tc的差值是否超出設定的差值閾值TD，如超過差值閾值，則觸發(fā)預警操作； (4)、根據(jù)之前監(jiān)測的歷史水溫監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用最小二乘法擬合溫度變化曲線，預測未來設定時間長度內(nèi)水溫； (4.1)根據(jù)當天各個時段已經(jīng)監(jiān)測到的水溫數(shù)據(jù)Ti，預測當天的最低水溫Tlw和最高水溫 T_high ； 由于水體的比熱較大，每天水溫變化曲線基本是同比變化，計算當天監(jiān)測的各個時點的溫度Ti與前一天各個時點對應的監(jiān)測溫度Ti_y的差值以及差值的平均值Tdiff，如公式(3);以此平均值作為當天最低最高溫度與前一天最低最高溫度T_low_yest、T_high_yest的差值，由此得到當天最低最高溫度的預測值T_low，T_high，如公式(4)；
T1-Ti V T _ ^i=I11 liJ⑶ Idiff 一..................................^...................................T—low = T_low_yest + T_diff(4)
T—high = T_high_yest + T_diff 其中:Ti為各個時點的溫度，Ti—y為前一天各個時點對應的監(jiān)測溫度，Tdiff為Ti與Ti_y的差指的平均值，T_low_yest為前一天最低水體溫度，T_high_yest為前一天最高水體溫度，T_low為當天最低水體溫度預測值，T_high為當天最高水體溫度預測值； (4.2)根據(jù)預測的當天最低水溫T_lOT和最高水溫T_high以及之前歷史記錄中每天的最低水溫T_hist_low和最高水溫T_hist_high,預測之后2天的最低水溫T_pred_low和最高水溫 T_pred_high ； 采用最小二乘方法擬合一條二次曲線，模擬每天最低溫度和最高溫度的變化趨勢，并利用此二次曲線模型預測之后2天的最低最高溫度； T = xl*t*t + x2*t + χ3(5)V = Bx-1(6) η I ?331 η I X=(BrPB)-1BrPi(7) T_pred_low = al*t*t + bl*t + cl(8)
T_pred_high = a2*t*t + b2*t + c2 公式(5)為一個二次曲線方程，其中t為時間，T為溫度，xl、x2、x3為方程的待定參數(shù)；利用已知時間t和溫度T的歷史水溫記錄建立聯(lián)合方程組，可以求解方程的待定系數(shù)；式(5)最少需要三個已知水溫數(shù)據(jù)來求解三個未知參數(shù)；為了避免已知數(shù)據(jù)偶然誤差導致方程求解結(jié)果偏離溫度實際變化規(guī)律，采用6個溫度數(shù)據(jù)，通過最小二乘方法求解各個已知點擬合誤差平方和最小的原則下的方程解，減小偶然誤差得影響，更準確的表達溫度實際變化規(guī)律，如式(6)、式(7)所示；其中，B為時間的矩陣，')1表示矩陣的轉(zhuǎn)置運算，,.)1表示矩陣的求逆運算力待定系數(shù)矩陣，!為溫度觀測值，V為根據(jù)方程計算得到的溫度值與實際觀測的溫度的差值，即擬合誤差，P為權(quán)值矩陣，對每個觀測值的擬合誤差采用加權(quán)平方和最小原則，即'KPV最小時待定參數(shù)的值為方程的最優(yōu)解，權(quán)值采用與距離當天時間越近權(quán)值越大，距離越遠權(quán)值越小的原則，盡量準確擬合更接近當前時間的觀測值， 根據(jù)式(7)求解公式(8)中兩個方程的待定系數(shù)al、bl、cl和a2、b2、c2，得到最高溫度和最低溫度的擬合公式， 根據(jù)公式(8)計算之后I天及2天的最低溫度和最高溫度T_pred_lowl,T_pred_highl,T—pred—low2，T—pred—high2， 則權(quán)值矩陣P =DiagQ 2 3 4 5 6)，Diag(.)表示對角矩陣，
rill
4 2 I
纖矩陣B= 9 3 1
16 4 I
25 5 I
■36 6 1.觀測值矩陣I分別設為之前5天至當天的最低溫度矩陣和最高溫度矩陣，按照公式(7)加權(quán)最小二乘法可求得公式(8)最低溫度以及最高溫度擬合曲線方程的系數(shù)； 根據(jù)公式(8)，預測之后I天和之后2天的最低溫度和最高溫度； (5)、判斷設定時間段內(nèi)預測的水溫值是否超出高溫或低溫閾值，如超出閾值則觸發(fā)預警操作； 對步驟(4)中預測得到的當天以及之后I天和2天的最低最高溫度進行判斷；如果超出設定閾值，則觸發(fā)報警操作； (6)、溫度預警操作 當智能監(jiān)測流程觸發(fā)預警操作時，低功耗單片機通過無線通信模塊將相應的報警信息發(fā)送到指定的網(wǎng)絡服務器端口或發(fā)送預警短信息到用戶指定手機； (7)、觸發(fā)預警操作后，返回步驟(2)繼續(xù)運行智能監(jiān)測處理流程。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述溫度傳感器為DS18B20單總線數(shù)字式溫度傳感器，對傳感器采用耐腐蝕不銹鋼材料進行密封封裝以適應自然水體溫度測量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述單片機采用MSP430F149超低功耗微控制器。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述的無線通訊模塊為基于GSM/GPRS通信網(wǎng)絡MC52i低功耗雙頻通訊模塊，MC52i支持語音、短信息，并自帶TCP/IP協(xié)議棧。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述信號線纜采用屏蔽或非屏蔽雙絞線。
【文檔編號】G08C17/02GK104132753SQ201410370938
【公開日】2014年11月5日 申請日期:2014年7月31日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月31日
【發(fā)明者】周為峰, 沈新強, 來琦芳, 全為民, 周凱, 崔雪森, 紀世建 申請人:中國水產(chǎn)科學研究院東海水產(chǎn)研究所