基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)設(shè)計

王彪 文燕

（成都農(nóng)業(yè)科技職業(yè)學(xué)院 成都 611130）

基金項目: 成都農(nóng)業(yè)科技職業(yè)學(xué)院孵化項目（cny19-34 ）

作者簡介:

王彪（1983—）男，碩士，講師，高級工程師，主要研究方向：農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

文燕（1979—）女，碩士，講師，主要研究方向：計算機網(wǎng)絡(luò)安全，計算機應(yīng)用技術(shù)

摘要:大數(shù)據(jù)與各行業(yè)的快速融合正在深刻的改變著人們思考和解決問題的方式，快速的推動著生產(chǎn)力的發(fā)展。水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)作為漁業(yè)大數(shù)據(jù)的重要一環(huán)，對其研究和應(yīng)用對推動漁業(yè)轉(zhuǎn)型升級有極強現(xiàn)實意義。本文闡述了水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)的主要來源，對水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行需求分析和概要設(shè)計，展望了水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)發(fā)展的前景和挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：水產(chǎn)養(yǎng)殖；大數(shù)據(jù)；系統(tǒng)設(shè)計

Abstract：The rapid integration of big data and various industries is profoundly changing the way people think and solve problems, and rapidly promote the development of productivity. Aquaculture big data is an important part of the big data of fishery, and its research and application have great practical significance for promoting the transformation and upgrading of fisheries. This paper describes the main sources of aquaculture big data, needs analysis and summary design of the aquaculture big data system, and looks forward to the prospects and challenges of aquaculture big data development.

Keywords：aquacalture;bigdata;system design

0引言

我國的水產(chǎn)養(yǎng)殖量居世界第一位，水產(chǎn)養(yǎng)殖是我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的重要組成部分。傳統(tǒng)的粗放式或小打小鬧的養(yǎng)殖方式風(fēng)險大、成本高、對環(huán)境資源的破壞較為嚴(yán)重，已不符合經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的時代要求。要提高水產(chǎn)養(yǎng)殖的效率、降低風(fēng)險、增加效益，就必須進行科學(xué)管理、科學(xué)決策，向自動化和智能化方向突破。基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)充分重視數(shù)據(jù)的作用，從數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律，挖掘價值，讓傳統(tǒng)的經(jīng)驗管理逐漸轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)管理，有助于突破修修補補、看攤守業(yè)和靠天吃飯的養(yǎng)殖觀念。基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)養(yǎng)殖促進養(yǎng)殖手段自動化、高效化，管理模式科學(xué)化、智能化，生產(chǎn)方式規(guī)模化、集約化，從而打造一個全新的水產(chǎn)養(yǎng)殖模式，推進水產(chǎn)養(yǎng)殖的產(chǎn)業(yè)革命。

1大數(shù)據(jù)與水產(chǎn)養(yǎng)殖

著名研究機構(gòu)Gartner與麥肯錫都對大數(shù)據(jù)給出了相關(guān)定義，其主要意思都表明大數(shù)據(jù)是重要的信息資產(chǎn)，但是依靠傳統(tǒng)的方式無法去研究處理并提煉其價值。大數(shù)據(jù)有重要的4V特征，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度），后有關(guān)學(xué)者在此基礎(chǔ)上再增加了Veracity（真實性）。邁爾-舍恩伯格指出大數(shù)據(jù)不是隨機樣本，而是全體數(shù)據(jù)；不是精確性，而是混雜性；不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系^[1]。以上表明，大數(shù)據(jù)是一場思維與技術(shù)的革命。“用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”，大數(shù)據(jù)將成為驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展和社會轉(zhuǎn)型的重要力量。

“水產(chǎn)大數(shù)據(jù)是把生產(chǎn)經(jīng)營過程的相關(guān)數(shù)據(jù)進行采集，通過可追溯系統(tǒng)從生產(chǎn)到消費過程進行全方位的記錄，如生產(chǎn)環(huán)境、水域狀況、市場前景等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)就構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。此外，還需要智能決策系統(tǒng)，包括專家?guī)臁⒅�識庫、決策庫等，指導(dǎo)水產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動，提高養(yǎng)殖生產(chǎn)效益”^[2]。水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)聚焦水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)節(jié)，它利用大數(shù)據(jù)的理念和相關(guān)技術(shù)，對水產(chǎn)養(yǎng)殖全產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進行收集、處理和分析和應(yīng)用，借此來解決水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域風(fēng)險大、成本高、管理水平低、資源利用水平低等普遍問題。在水產(chǎn)養(yǎng)殖中應(yīng)用大數(shù)據(jù)是進行科學(xué)管理、提高效率和效益，最終實現(xiàn)智慧養(yǎng)殖的前提條件。

2水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，分析挖掘是核心，應(yīng)用是目的。水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境多變且復(fù)雜，包括環(huán)境數(shù)據(jù)、生長數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)等等，此外，歷史數(shù)據(jù)、經(jīng)驗數(shù)據(jù)和來自于互聯(lián)網(wǎng)、各種知識庫的數(shù)據(jù)都是構(gòu)建水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)的成分。足夠豐富的數(shù)據(jù)能提高機器學(xué)習(xí)的效果，更能反映出客觀問題，預(yù)測趨勢，從而為決策服務(wù)。

水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)來源主要分為三方面：1)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，來自于各類傳感器，監(jiān)控設(shè)備。如溫度，水質(zhì)，PH，溶氧，光照傳感器，視頻監(jiān)控設(shè)備等。2）互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)接口，網(wǎng)絡(luò)爬蟲等從互聯(lián)網(wǎng)獲取的數(shù)據(jù)。3）其他數(shù)據(jù)。如管理系統(tǒng)里已有的數(shù)據(jù)，各種水產(chǎn)養(yǎng)殖知識庫、專業(yè)數(shù)據(jù)庫等。表1對幾類數(shù)據(jù)源從獲取方式、數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量方面做了簡單比較。

表1 水產(chǎn)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)源

3水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計

3.1系統(tǒng)需求分析

水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是一個綜合了數(shù)據(jù)獲取、存儲、分析和應(yīng)用的綜合系統(tǒng)，下面從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用三個方面加以分析。

（1）數(shù)據(jù)獲取

整個水產(chǎn)養(yǎng)殖鏈條的數(shù)據(jù)來源是廣泛而復(fù)雜的，主要數(shù)據(jù)源如圖1所示。傳感器負責(zé)采集環(huán)境數(shù)據(jù)和個體數(shù)據(jù)。包括獲取水溫、PH值、化學(xué)需氧量、活性磷酸鹽等水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境要素數(shù)據(jù)，通過視頻設(shè)備獲取宏觀環(huán)境信息，通過個體標(biāo)簽采集個體的活動信息。通過水下傳感器、浮標(biāo)、遙感、設(shè)備獲取的數(shù)據(jù)是本文進行數(shù)據(jù)挖掘和研究的主要數(shù)據(jù)來源;監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)流則通過協(xié)議傳輸至服務(wù)器進行回調(diào)解析獲取;包括通過各解析器解析的網(wǎng)絡(luò)、文檔數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是構(gòu)成水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)信息平臺的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

計算機負責(zé)采集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。提前準(zhǔn)備好采集庫，包括行業(yè)權(quán)威網(wǎng)站，政府主管部門網(wǎng)站，其他專業(yè)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)包等，與水產(chǎn)養(yǎng)殖有關(guān)的預(yù)報預(yù)警信息等。聯(lián)網(wǎng)采集數(shù)據(jù)需要安排好采集策略，合理分配時間，過采集源要定期測試和分析，從而優(yōu)化資源庫，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

其他數(shù)據(jù)主要來自與水產(chǎn)養(yǎng)殖管理系統(tǒng)，或者線下數(shù)據(jù)。對于有條件的可以同行交換或共享數(shù)據(jù)資源，打通信息孤島。數(shù)據(jù)資源越豐富，越利于挖掘出其中的價值。對于線下獲取的數(shù)據(jù)，經(jīng)過整理和清洗后要及時錄入系統(tǒng)，構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)資源。

圖1 水產(chǎn)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)來源圖

（2）數(shù)據(jù)存儲與管理

由于水產(chǎn)養(yǎng)殖涉及的因素多，環(huán)境復(fù)雜，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量大，種類繁多，且大部分是流式數(shù)據(jù)。這種實時產(chǎn)生的連續(xù)性數(shù)據(jù)，需要一種高性能高容量的數(shù)據(jù)存儲方案。又由于水產(chǎn)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)來源廣泛，除了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外還有大量的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲由關(guān)系型數(shù)據(jù)倉庫和分布式數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)成，遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量大、增速快，此類數(shù)據(jù)采用HDFS進行分布式存儲，HDFS有點在與對存儲設(shè)備要求不高，容錯性好，可以通過添加節(jié)點的方式進行快速擴容，是存儲大數(shù)據(jù)的理想解決方案^[3]。HDFS存儲機制和節(jié)點之間的互備份機制保證了水產(chǎn)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)的安全性。   

由于水產(chǎn)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)來源廣且數(shù)據(jù)質(zhì)量良萎不齊。為了更好的為后續(xù)挖掘工作供應(yīng)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，需要在數(shù)據(jù)存儲階段前需要進行清洗，加工、融合后才能存入目標(biāo)庫進一步處理。通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)將高維數(shù)據(jù)降維，構(gòu)建基于應(yīng)用主題的數(shù)據(jù)倉庫，為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用做好準(zhǔn)備工作。Hadoop是一種開源的大數(shù)據(jù)解決方案，實際上已成為該行業(yè)的事實標(biāo)準(zhǔn)，有大量的案例、參考資料和社區(qū)支持，同時Hadoop生態(tài)圈產(chǎn)品非常完善，涵蓋數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)化、存儲、分析整個鏈條^[4]，是用于水產(chǎn)大數(shù)據(jù)管理的理想方案。Hadoop的HDFS和MapReduce是兩大核心部件，分別用于分布式存儲和分布式處理數(shù)據(jù)，基于Hadoop的大數(shù)據(jù)技術(shù)框架體系如圖2所示。

圖2 基于Hadoop的大數(shù)據(jù)技術(shù)體系圖

（3）數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯處理層

該部分是整個平臺的核心，業(yè)務(wù)邏輯處理要將數(shù)據(jù)變成可用的信息、知識。用于實現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯和提供分布式計算框架，用戶通過調(diào)用對應(yīng)的業(yè)務(wù)接口，獲取相應(yīng)的檢索、統(tǒng)計、分析、模型管理等服務(wù)。需要注意的是，基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)處理不僅僅是技術(shù)問題，也需要對行業(yè)知識有相當(dāng)?shù)牧私猓瑢θ说木C合能力要求較高，期初通常需要程序員和水產(chǎn)養(yǎng)殖專家協(xié)同工作。為了提高平臺響應(yīng)速度，部分可并行化業(yè)務(wù)邏輯以MapReduce分布式編程計算框架進行并行處理，為數(shù)據(jù)應(yīng)用展示層提供相應(yīng)接口。根據(jù)不同的需求可采用不同技術(shù)框架，如對實時性要求不高的管理決策可以采取MapReuce、Spark脫機分析，對實時性要求較高的可以采用Storm框架進行分析。

（4）數(shù)據(jù)應(yīng)用展示層

數(shù)據(jù)經(jīng)過分析和處理后將給出系列結(jié)果，這種結(jié)果可能仍然不夠直觀。數(shù)據(jù)應(yīng)用展示層通過調(diào)取不同的業(yè)務(wù)處理接口，獲取對應(yīng)數(shù)據(jù)分析、查詢結(jié)果。首先用戶可根據(jù)篩選條件、需求進行水產(chǎn)相關(guān)信息檢索，檢索結(jié)果將以豐富的可視化展現(xiàn)形式進行展示。另外平臺對檢索、熱點信息進行統(tǒng)計展示。同時提供風(fēng)險預(yù)警、產(chǎn)量預(yù)測、疾病防控、水質(zhì)評價、水產(chǎn)要素分析等分析服務(wù)，從數(shù)據(jù)挖掘的角度提供科學(xué)的預(yù)測、評價和指導(dǎo)。

3.2系統(tǒng)方案設(shè)計

整個系統(tǒng)包括獲取數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)部分，數(shù)據(jù)存儲與處理的數(shù)據(jù)中心部分和承擔(dān)管理功能的管理終端部分，來自于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)通過軟件方式直接在數(shù)據(jù)中心加以實現(xiàn)。系統(tǒng)整體邏輯架構(gòu)如圖3所示，該圖為硬件分布的邏輯示意圖，軟件功能在后續(xù)說明。在水產(chǎn)養(yǎng)殖智能監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計中，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)中感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層的三層體系架構(gòu)，設(shè)計系統(tǒng)由無線檢測和控制層、監(jiān)控中心層和遠程管理層三部分組成。

圖3 系統(tǒng)架構(gòu)邏輯示意圖

無線檢測和控制設(shè)備包括水質(zhì)、氣象等參數(shù)檢測傳感器、水質(zhì)調(diào)節(jié)裝置、自動投飼裝置、攝像頭等。根據(jù)傳感器采集的數(shù)據(jù)，自動調(diào)節(jié)控制設(shè)備，規(guī)范養(yǎng)殖過程，優(yōu)化養(yǎng)殖環(huán)境；并將各種采集數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)中心，以供大數(shù)據(jù)分析和管理端查閱。管理層監(jiān)控系統(tǒng)及水產(chǎn)養(yǎng)殖信息數(shù)據(jù)庫，可在監(jiān)控見面設(shè)置各種參數(shù)的范圍，在數(shù)據(jù)異常時及時報警通知用戶，并根據(jù)設(shè)定參數(shù)調(diào)節(jié)環(huán)境參數(shù)，實現(xiàn)對本系統(tǒng)的遠程實時智能監(jiān)控。包括養(yǎng)殖狀態(tài)檢測、養(yǎng)殖環(huán)境調(diào)節(jié)、無線通訊、控制中心、上位機遠程監(jiān)控顯示五個模塊。其中安防監(jiān)控系統(tǒng)可以實施智能行為識別并對進入防區(qū)的可疑人員進行警告及報警通知相關(guān)人員，環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)是基于水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)的指導(dǎo)，根據(jù)檢測到環(huán)境參數(shù)自動或手動控制調(diào)節(jié)器的工作，以及給養(yǎng)殖人員提供價值信息來干涉養(yǎng)殖過程。

數(shù)據(jù)的使用和管理是該系統(tǒng)的核心功能，整個系統(tǒng)軟件架構(gòu)可分為大數(shù)據(jù)平臺和業(yè)務(wù)系統(tǒng)兩大部分，系統(tǒng)軟件架構(gòu)如圖4所示。大數(shù)據(jù)平臺存儲、管理和分析數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型與知識庫，進而應(yīng)用業(yè)務(wù)系統(tǒng)上。目前，對水產(chǎn)養(yǎng)殖進行數(shù)據(jù)分析和建模的方法主要有基于ARIMA模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練^[5]。業(yè)務(wù)系統(tǒng)根據(jù)用戶需求呈現(xiàn)信息，形成決策。執(zhí)行單元執(zhí)行決策后繼續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)平臺收集到反饋數(shù)據(jù)后做對比分析，從而優(yōu)化模型、知識庫。

圖4 系統(tǒng)軟件架構(gòu)設(shè)計圖

以系統(tǒng)中的疾病預(yù)測與診斷功能為例，該功能設(shè)計為養(yǎng)殖戶可根據(jù)常見疾病庫和自身經(jīng)驗自查，可邀請專家協(xié)助進行遠程診斷，可上傳文字、圖像信息讓平臺智能識別就、協(xié)助診斷。

4面臨的挑戰(zhàn)與展望

目前，水產(chǎn)養(yǎng)殖的大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用還處于初級階段，沒有現(xiàn)成的成熟經(jīng)驗可以借鑒。同時由于水產(chǎn)養(yǎng)殖自身的復(fù)雜多變性，注定了這不是一蹴而就的事情。但是水產(chǎn)養(yǎng)殖的自動化、數(shù)字化、精準(zhǔn)化、智能化是時代發(fā)展也是行業(yè)的客觀要求。大數(shù)據(jù)為實現(xiàn)這一些提供良好的切入點，成為其中的關(guān)鍵技術(shù)。政府大力支持，企業(yè)和科研院所積極參，與為水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)的發(fā)展提供了良好的機遇。

4.1建設(shè)和發(fā)展水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

（1）水產(chǎn)養(yǎng)殖積累的數(shù)據(jù)少質(zhì)量低

長期以來我國水產(chǎn)養(yǎng)殖以粗放養(yǎng)殖為主，小規(guī)模養(yǎng)殖主體為主，不注重數(shù)據(jù)的積累,有資料統(tǒng)計，我國水產(chǎn)養(yǎng)殖的數(shù)據(jù)收集比例不到美日等發(fā)到國家的10%。近年由于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的逐漸成熟和應(yīng)用，信息收集效率大幅提高，但由于缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，造成收集的信息不規(guī)范、不全面，給大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來很大障礙。

（2）水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)需要高度融合

影響水產(chǎn)養(yǎng)殖的數(shù)據(jù)不僅僅是在養(yǎng)殖水域。要充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)對于水產(chǎn)養(yǎng)殖的價值，必須要全面及時的獲取一切相關(guān)數(shù)據(jù)。除了充分收集、了解水產(chǎn)水域信息外，還要和氣象、海事、政府主管部門、行業(yè)協(xié)會等等的數(shù)據(jù)流通。這至少有兩方面的挑戰(zhàn):一是能否有便捷的數(shù)據(jù)獲取渠道，二是這些部門數(shù)據(jù)是否及時、準(zhǔn)確和全面。

（3）水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)的人才難題

目前，大數(shù)據(jù)人才蓬勃發(fā)展，人才缺口巨大。大數(shù)據(jù)人才的綜合能力強，兼具統(tǒng)計分析、計算機和行業(yè)知識，培養(yǎng)周期長，優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)人才極具市場競爭力，而要在在涉農(nóng)領(lǐng)域要找到合格的大數(shù)據(jù)人才十分困難。水產(chǎn)養(yǎng)殖的復(fù)雜性需要高端人才的持續(xù)投入才能逐漸顯現(xiàn)效果，這是制約水產(chǎn)大數(shù)據(jù)發(fā)展最迫切的因素。

4.2水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)發(fā)展展望

（1）通過標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)實現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)化，數(shù)據(jù)規(guī)范化

隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)數(shù)據(jù)獲取范圍的擴展和數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的提高，數(shù)據(jù)規(guī)模化增長，研究構(gòu)建普適的及特定場景的設(shè)施設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)、接口標(biāo)準(zhǔn)不僅有利于各系統(tǒng)之間的配合，更降低了部署相應(yīng)軟硬件的技術(shù)難度和時間成本，使數(shù)據(jù)的價值在水產(chǎn)養(yǎng)殖中得以快速應(yīng)用。

（2）通過制度建設(shè)打通數(shù)據(jù)的共建共享渠道

基于數(shù)據(jù)管理的水產(chǎn)養(yǎng)殖僅僅依靠養(yǎng)殖個體的數(shù)據(jù)量和技術(shù)是行不通的，它需要打通和相關(guān)政府機構(gòu)、行業(yè)、研究機構(gòu)之間數(shù)據(jù)通道。只有實現(xiàn)了數(shù)據(jù)共建共享，保證數(shù)據(jù)豐富性和全面性，才具備利用數(shù)據(jù)進行科學(xué)決策的前提。而這一切，需要相關(guān)職能部門及行業(yè)協(xié)會從制度上加以保障。

（3）建立重點應(yīng)用和典型案例，以點帶面推動水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)建設(shè)。

大數(shù)據(jù)在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域的應(yīng)用點很多，全面鋪開去研究和建設(shè)未免投入資源過多，無法取得實際成效，會嚴(yán)重打擊從業(yè)者的積極性和信心。可將資源優(yōu)先投入到某一個領(lǐng)域，比如氣象災(zāi)害預(yù)警，這一塊已經(jīng)有部分研究基礎(chǔ)和研究成果^[6]。利用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)對預(yù)測模型進行迭代優(yōu)化，最終達到能應(yīng)用于生產(chǎn)場景并產(chǎn)生實際價值的目的。

隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖從業(yè)人員的意識進步，對數(shù)據(jù)的不斷積累、完善和重視，以及物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的不斷創(chuàng)新，基于數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)決策和數(shù)據(jù)創(chuàng)新的高效、智慧的水產(chǎn)養(yǎng)殖時代終究到來。

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