基于物联网的层叠式鸡舍环境智能监控系统（英文）

由于层叠式鸡舍的饲养密度大,因此对养殖环境要求高,目前,对层叠式鸡舍环境监测多采用功能单一的检测仪器,操作复杂,且监测的位置点较少,很难反映层叠式鸡舍环境的整体情况,该文研制了一种基于物联网技术的蛋鸡养殖环境智能监控系统,针对层叠式鸡舍复杂结构,设计了一种监测布点的拓扑结构,可以实现对层叠式鸡舍环境参数的实时在线监测,可以对采集数据进行本地存储记录和远程发送,用户可以通过网页或智能手机APP进行鸡舍环境数据实时查询。试验发现鸡舍内温度、CO2、硫化氢和氨气浓度分布符合畜禽场环境质量标准,而光照强度、风速、湿度和PM10局部分布不合理,并给出了相应的优化措施。实践表明,该系统运行稳定、测量数据精确,适合对鸡舍环境进行精准监测,在规模化畜禽精准养殖方面具有广泛的应用前景。     

基于LabVIEW平台的蛋鸡舍环境舒适度实时监测系统设计与实现

蛋鸡的环境舒适度是多种因素相互作用的结果,其状况的好坏难以用数值来描述。该研究以蛋鸡为主体,通过文献资料确定影响蛋鸡舍舒适度的各环境因素的阈值,利用模糊数学理论对各环境因素数据进行融合,得到蛋鸡环境舒适评价结果,采用LabVIEW搭建蛋鸡舍环境舒适度实时监测系统,输出实时的环境舒适度评价结果,利用舒适度时间占比法对饲养周期内的数据进行分析。在实验室畜禽物联网平台的基础上,选取黄山德青源种禽有限公司试验鸡舍和中国农业大学上庄实验站试验鸡舍作为系统环境数据获取节点,对系统进行验证。结果显示:采用层次分析法得到冬季鸡舍环境因素(温度、湿度、风速、二氧化碳浓度和氨气浓度)的权重集W冬={0.4286,0.1511,0.0495,0.2828,0.0879},夏季为W夏={0.4326,0.2418,0.1029,0.0813,0.1414};与采用单一环境因素对舍内环境进行评价相比,系统能较全面的反映出舍内的舒适程度;冬季黄山德青源种禽有限公司试验鸡舍环境舒适度要好于中国农业大学上庄实验站试验鸡舍。该研究为蛋鸡舍内综合环境评价提供了一种新的方法,同时也为畜禽物联网实时监测数据的应用提供了一种新的思路。     

畜禽舍移动式智能监测平台研制

畜禽养殖场内温度、湿度及各种气体构成畜禽生长的外围环境,直接影响畜禽日常行为和生长速度及免疫状态。对这些畜禽养殖场内进行检测并监控畜禽健康状态及寻找二者间的联系,对优化养殖环境,发展健康养殖具有重要意义。该研究以STM32单片机为控制核心,在固定点传感器外设置移动式智能监测平台,通过无线定位系统UWB(Ultra Wide Band)和集成传感器对畜禽养殖场内环境进行监测,利用带图传功能摄像头和红外测温装置实时监控畜禽状态。传感器获取信息后将数据以UART、IIC或模拟量输出方式传递给STM32,STM32处理数据后通过物联网WIFI模块上传至阿里云IoT(The Internet of Things)物联网平台,用户登录网页页面即可对数据进行远程访问,并对畜禽状态进行实时监控。实测结果表明,智能检测平台检测数据与猪场内布置的传感器检测结果相近,二者偏差小于10%,在无遮挡情况下布置无线定位系统,定位误差接近10cm级。系统检测数据可信,数据传输正常,可持续长时间稳定运行。机动平台还开发了搬运功能,单次运送能力为200 kg左右。移动式智能监测平台为畜禽养殖场内实现全范围环境监控提供了设备基础。     

中国规模化养鸡环境控制关键技术与设施设备研究进展

近40年来,养鸡业规模化程度越来越高,现代鸡种在遗传性能上大幅提升了高产指标,对养殖环境稳定性要求也愈来愈高,养殖设施环境条件成为影响鸡只遗传潜力和生产性能充分发挥的保证。该研究从规模养鸡环境调控理论、调控技术和设施设备3个方面对目前的研究进行总结,主要阐明鸡舍保温隔热、湿帘蒸发降温系统和气流组织理论体系;围绕不同气候区鸡舍夏季通风湿帘降温系统调控技术,如鸡舍温度的均匀性控制、温风耦合调控及防温度骤降技术等;连栋鸡舍建筑、高密度叠层笼养、鸡舍环境净化设备等设施设备的研发与应用研究进展;并展望了中国畜禽养殖发展的方向,从智能化养殖管理与监控平台、智能化笼内死鸡识别装置、福利化养殖模式及装备研发等角度展望了未来养鸡业的发展与研究内容,该研究为规模化养鸡环境调控研究提供了参考依据,促进现代养鸡产业的绿色高质量转型升级与健康可持续发展。     

基于改进型支持度函数的畜禽养殖物联网数据融合方法

物联网技术已广泛应用在畜禽养殖中,针对畜禽养殖物联网中数据异常实时检测以及多源感知数据融合的需求,该文提出了一种畜禽养殖物联网数据融合模型。首先对传感器采集到的原始数据进行一致性检测,确保数据准确性;其次针对来自同类型传感器的多源同构数据,采用基于改进型支持度函数的加权算法进行数据融合处理,提高融合数据准确度;最后根据畜禽养殖物联网编码规则和数据组织格式,对畜禽养殖过程中的异构感知数据进行统一描述并转换为标准数据格式,为数据分析和应用提供数据基础。该文采用实际生产中的生猪养殖物联网数据进行试验,结果表明:在数据一致性检测阶段,异常数据检测率为96.67%,保证了数据质量;在多源同构数据融合计算中,该文提出的改进型支持度函数与高斯型、新型2种支持度函数相比融合方差最小,为0.192 5,能够有效提高数据融合准确度,满足畜禽养殖物联网数据分析要求。     

畜禽行为及生理信息的无损监测技术研究进展

畜禽信息主要包括动物健康信息、行为信息、情绪信息。禽畜养殖中,准确高效监测畜禽信息有助于分析动物的生理、健康和福利状况,及时发现生病或异常个体,以减少经济损失和保障动物福利。目前畜禽养殖中主要依靠人工观察方式获取畜禽信息,主观性强且精度低;或者在饲养过程中采用一些将装置植入动物体内或对动物进行手术的监测手段,造成动物应激反应,有损动物福利。无损监测技术可以有效减少人力,降低观察者对动物的影响,减少监测过程中对动物造成的损伤与应激反应,提高动物福利。随着信息技术的进步,畜禽信息无损监测技术也在不断发展。该文阐述了畜禽养殖中传感器监测、图像监测及声音监测3种无损监测技术在获取畜禽信息方面的研究与应用现状,并分析3种无损监测技术的优劣。传感器监测技术发展较其他2种技术相对更加成熟,应用也更加广泛,可用来监测动物饮食、行为姿态等,但适合动物穿戴、可长期高效工作的传感器节点技术有待突破;图像监测技术利用前景提取、模式识别等方法对动物图像进行分析,可进行动物行为识别、质量估计等,对动物影响最小。但目前算法还不成熟,装置受环境干扰较大,因此应用有限;声音监测技术起步较晚,受限于环境噪声的影响,识别正确率较低,但在动物行为监测、疾病预警、情绪识别、饮食监测等方面均有较好的应用前景。该文还展望了畜禽信息无损监测技术未来精准、高效、智能、经济的发展趋势。     

农业环境远程分布式多功能监控系统

农业环境远程分布式多功能监控系统是一种高度自动化和网络化的监控系统,除了可对农业与生态环境等要素信息（如气象、土壤和作物等）进行实时动态采集监测,而且还可通过图像视频技术对不同场景（如现场景观、作物生长、形态变化等）进行动态监测,真正实现了农业现场图像与数据一体化精准监控。     

农业环境远程分布式多功能监控系统

农业环境远程分布式多功能监控系统是一种高度自动化和网络化的监控系统,除了可对农业与生态环境等要素信息（如气象、土壤和作物等）进行实时动态采集监测,而且还可通过图像视频技术对不同场景（如现场景观、作物生长、形念变化等）进行动态监测,真正实现了农业现场图像与数据一体化精准监控。     

池塘水产养殖精准投喂系统研制与试验

针对传统池塘养殖多依靠经验粗放式投喂而导致生产效率低、环境压力大、养殖风险高的问题，该研究提出一种适配池塘养殖的精准投喂系统。该系统主要包括水质监测、决策控制、驱动执行和远程监控等模块。以影响鱼类摄食需求的关键因子溶解氧、温度、体质量等为输入参数，以摄食需求量为输出参数，基于蚁群优化算法的模糊PID控制技术实现精准投喂。为验证系统的实用性和有效性，以精养草鱼为对象开展池塘养殖对比试验，从调控性能、生长性能、经济效益和环境效益等方面进行综合评价。结果表明：所提出的精准投喂系统控制性能稳定可靠，控制误差小于7%，与传统投喂系统相比，Nash-Sutcliffe效率系数（N_NS）提高至0.913，均方根误差（R_RMSE）降低16.10。草鱼生长参数不存在显著差异性（P>0.05），但饵料系数显著降低11.73%（P<0.05），养殖收益提高1.46万元/hm²，吨产减排约241.40 kg。所研制的精准投喂系统具有较好的综合应用性能，可为其他养殖模式、鱼类精准投喂设施研发提供参考和技术支持。     

农业环境远程分布式多功能监控系统

农业环境远程分布式多功能监控系统是一种高度自动化和网络化的监控系统，除了可对农业与生态环境等要素信息（如气象、土壤和作物等）进行实时动态采集监测，而且还可通过图像视频技术对不同声景（如现场景观，作物生长、形态变化等）进行动态监测，真正实现了农业现场图像与数据一体化精准监控。     

日光温室环境参数智能化监测管理系统的研制

该系统运用传感器技术、自动检测技术、通讯技术和微型计算机技术，实现对日光温室温度、湿度、光照度、CO₂浓度的监测管理，特别是实现了CO₂浓度的低成本测量。该系统由便携式温室环境参数测量仪、数据综合管理系统及专家决策与咨询系统三部分构成。测量仪以89C52单片机为核心，完成环境参数的采集、存储、模糊处理等。PC机由RS232接口与测量仪通讯，以其数据综合管理系统，实现对温室环境参数数据的显示、存储、查询、统计等。专家决策与咨询系统，给出不同时期作物生长所需要的最佳环境参数，并且依据此最佳参数对实时测得数据进行模糊处理，提出合理的调整方案，实现了温室的智能化管理。     

基于物联网的保育猪舍环境监控系统

保育猪舍内部小气候环境对确保仔猪的正常生长关系重大,该文基于物联网技术开发了保育舍环境可视化调控系统。采用Zigbee无线技术将舍内各保育床及周围设备组成无线网络系统,以ARM-LINUX嵌入式服务器为现场控制中心。系统依据分布于各保育床内的传感器获得的环境参数,精确调节各保育床内的小气候环境。通过WIFI无线技术将服务器与INTERNET无缝连接,使用户端延伸并扩展到猪舍及室内设备,实现环境与设备之间,环境与人之间进行信息交换。采用B/S(浏览器/服务器)模式,实现通过浏览器远程实时监控猪舍。试验结果表明,该系统性能稳定,信息无线采集、环境自动调控及远程可视化调控均达到实际需求,适合保育猪舍环境智能化精准管理,可应用于自动化、智能化的牲畜养殖中。     

Measurement and Modelling of Particulate Pollution over Kashmir Himalaya,India

In major cities, air quality is of significant concern because of its negative effect on the health of the region’s living conditions, climate, and economy. Recent studies show the significance of the data on microlevel pollution which includes severe air pollutants and their impacts on human. Conventional methods of measuring air quality need skilled personnel for accurate data measurement that are based on stationary and limited measuring station networks. However, it is costly to seize the spatio-temporal variability and to recognize pollution hotspots that are necessary to develop real-time exposure control strategies. Due to the restricted accessibility of information and the non-scalability of standard techniques for air pollution monitoring, a real-time system with both higher spatial and temporal resolution is crucial. In recent times, unmanned aerial vehicles (UAVs) mounted with various sensors have been implemented for on-site air quality surveillance as they can offer new methods and research possibilities in air pollution and emission tracking, as well as in the study of environmental developments. An extensive literature review has been conducted, and it was observed that there are types of UAVs and types of sensors that are used for air quality monitoring for the parameters like CO, SO₂, NO₂, O₃, PM_2.5, PM_1.0, and black carbon. Low-cost wireless sensors have been using for monitoring purpose in the past studies, and when results obtained are validated with the stationary monitoring instruments, the coefficient of correlation (R²) is found to be varied from 0.3 to 0.9. The difficulties, however, are not just technical, but at present time, policies and laws, which vary from country to country, symbolize the major challenge to the extensive use of UAVs in air quality/monitoring studies.

     

无人机遥感监测技术在CO2地质封存泄漏风险事故监测中的应用

[目的]通过无人机遥感监测技术对泄漏CO_2响应效果的研究,为CO_2的捕捉与封存(carbon capture and storage,CCS)泄漏风险事故的新型监测技术的应用提供理论基础。[方法]通过环境背景值监测、试验监测、理论模拟和数据对比分析的方法为无人机遥感监测技术对CCS泄漏风险事故的响应效果进行了研究。[结果]以泄放CO_2引起环境中CO_2浓度变化幅度超过某一断面环境背景最高值一个标准差作为响应浓度差,在试验条件下无人机在距离泄漏源10 m,高9 m的位置响应到浓度变化,响应浓度为502mg/kg,此处的环境背景值为448mg/kg。通过高斯模型进行计算发现该试验条件下泄放的CO_2扩散至此处的理论数值为40mg/kg。[结论]无人机遥感监测系统能够对泄漏的CO_2做出响应,能够应用到实际CCS泄漏事故中,且因为工业尺度下的泄漏量很大,无人机遥感监测平台能够对大空间场做出有效的监测响应。     

基于Geo-WebServices的农田环境动态监测与评价分析系统

为实现农田环境质量数据的在线共享、查询统计与评价分析服务,该文结合地统计学及农田环境质量监测相关专业知识建立采样点布设优选评价模型,并基于GIS、GNSS、角色访问控制等技术,设计开发了农田环境动态监测与评价分析系统。应用证明,系统采用Geo-WebServices技术能够实现分布式存储的极高分辨率遥感影像和大比例尺基础地理数据等数据服务的实时在线集成与共享,提高了数据分析精度,也解决了高精度基础空间数据的共享安全性及数据版权的问题;能依据角色分配用户权限,使得系统安全可靠;能灵活定制与管理农田环境监测评价与预警分析等模型,并实现从采样布设优选评价、采样点数据预处理、环境质量评价与预警分析及结果多方式直观的可视化等全流程的动态监测分析功能,系统能有效应用于农田环境质量监测与管理。     

基于物联网技术的土壤温度水分远程实时监测系统的构建和运行

物联网能够通过传感器和互联网将任何物体联系起来,为进行实时跟踪监测、管理和研究提供了有效手段。该技术在土壤生态系统研究领域具有应用前景,但在国内发展滞后亟待深入研究和拓展。本研究将物联网技术与土壤生态环境因子监测研究相结合,选择三峡库首地区典型土壤和不同施肥条件下的脐橙为对象,通过野外安装土壤剖面温度水分传感器、环境温湿度传感器、有线和无线数据传输网络硬件,同时定制开发了一套远程监控管理软件平台,构建了一个基于物联网的土壤环境远程实时监测系统。该系统是利用交叉学科优势对土壤生态因子监测和研究手段在时空范围上拓展和探索,克服了传统原位采样和测试方法带来的滞后和误差,提高了获取数据的效率和准确性。利用该系统特点通过进一步研究脐橙生长过程对土壤剖面温度水分实时动态的响应机制,可深入探讨脐橙高效生产和提高水肥利用率的措施,验证物联网技术在土壤生态因子研究中的准确性和可靠性。该系统的构建和运行,将为三峡库区优质脐橙生产提供科学依据,为土壤干旱预警、水土流失以及面源污染监测提供科学手段。     

基于物联网的荔枝园信息获取与智能灌溉专家决策系统

为实现荔枝园环境的实时远程监控和精准管理,设计基于农业物联网的荔枝园信息获取与智能灌溉专家决策系统,该系统通过信息采集终端模块实时采集荔枝园的土壤含水率、空气温湿度、光照强度、风速和降雨量等环境信息,通过无线传感网将数据包发送到网关上,网关通过通用无线分组网(general packet radio service,GPRS)将处理后的数据包传输到云服务器,专家系统根据采集到的环境数据,结合专家知识,建立多个决策数学模型,实现计算作物需水量、预报灌溉时间、灌溉最佳定量决策、根据灌溉制度决策等决策功能,将决策结果反馈到控制终端模块进行智能监控。经试验,对比系统多参数决策和一般的单参数决策得出的结论,多参数决策的准确性更高;灌溉区域的土壤含水率平均值为17.4%,满足荔枝树生长所需的土壤含水率条件,说明系统的灌溉决策具有比较强的实时性。且系统预测能达到75%的准确率,说明系统的预测实时性比较好。该系统实现了荔枝园的环境信息获取与智能灌溉,能指导用户更好地管理荔枝园。     

基于雷达图的蛋鸡舍综合环境舒适度评价及应用

环境是影响蛋鸡健康与生产性能的关键因素,为对蛋鸡舍环境进行综合性的舒适度评价,该研究将除湿热环境之外的空气环境质量也纳入评价指标体系中,采用模糊数学方法,研究了重要环境参数在规模化蛋鸡舍环境舒适度综合评价中的权重,对舍内温度、湿度、CO_2浓度、氨气(NH3)浓度、风速等关键环境参数进行归一化处理,建立了基于多元环境参数的鸡舍综合环境舒适度评价指数(Comprehensive Environmental Index, CEI),并基于LabVIEW软件开发了一套评价系统,可将上述环境参数在雷达图中进行可视化展示,以及对单因素环境参数和环境舒适度进行预警。通过实际使用中鸡舍环境监测数据的分析验证,CEI能够体现舍内整体环境舒适度的变化,对各个时段环境因素间的相互作用做出应答,尤其是温度降低导致空气环境质量影响上升的时段。该研究对于综合评价蛋鸡舍环境条件并进行精准控制,提高环境舒适度,提供了方法支撑。