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魚菜共生中的物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng) 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用
諸如水培法(在沒有土壤的情況下種植植物)之類的技術(shù)將物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合起來,以實現(xiàn)最佳糧食生產(chǎn)正在變得流行。

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圖片來源:https://pixabay.com/images/id-4684821/

食物是每個人的基本需求。然而,在當今世界,由于可耕地面積逐年減少,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的空間正在縮小。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的缺點是過度依賴氣候條件、土壤質(zhì)量、化肥和殺蟲劑——這些因素非常不穩(wěn)定,容易受到持續(xù)波動的影響。如果不采取更可持續(xù)的做法,到2070年,糧食產(chǎn)量可能會下降近10%。

為了克服這些挑戰(zhàn),諸如水培法(在沒有土壤的情況下種植植物)之類的技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合,可以實現(xiàn)最佳的糧食生產(chǎn)。

什么是魚菜共生法?

魚菜共生(Aquaponics)是一種可持續(xù)的農(nóng)業(yè)系統(tǒng),它把水產(chǎn)養(yǎng)殖與水耕栽培這兩種原本完全不同的農(nóng)耕技術(shù),通過巧妙的生態(tài)設(shè)計,達到科學的協(xié)同共生,從而實現(xiàn)養(yǎng)魚不換水而無水質(zhì)憂患,蔬菜不施肥而正常成長的生態(tài)共生效應(yīng)。蔬菜以魚的排泄物為養(yǎng)分,作為回報,它們幫助魚清潔水質(zhì)。微生物在這些蔬菜的營養(yǎng)中起著重要作用,因為它們將魚的排泄物轉(zhuǎn)化為蔬菜可以用來生長的物質(zhì)。這項技術(shù)正在成為可持續(xù)有機作物生產(chǎn)的一大希望,也是解決最佳用水和有限農(nóng)田問題的高效方法。

物聯(lián)網(wǎng)在魚菜共生中有哪些應(yīng)用?

現(xiàn)代魚菜共生系統(tǒng)需要密集的監(jiān)測、控制和管理。另一方面,支持物聯(lián)網(wǎng)的魚菜共生系統(tǒng)可以提供機會,以最少的努力和流程自動化來提高農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量。

物聯(lián)網(wǎng)在以下方面對農(nóng)民非常有用:

▲可以使用物聯(lián)網(wǎng)智能傳感器遠程監(jiān)測和控制魚菜共生系統(tǒng)中的水溫、環(huán)境溫度、濕度、pH值和溶解氧總量。收集到的數(shù)據(jù)可以傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)云服務(wù)器,并通過智能手機或計算機上實時訪問。種植燈和水泵也可以自動打開或關(guān)閉,甚至可以監(jiān)測氨含量、酸度、水位和魚飼料量等參數(shù)。這減少了對人工勞動的需求,并保持了水質(zhì)和水循環(huán)。

可以通過監(jiān)測水的各種參數(shù)(如 pH 值、濁度、溶解氧、氨氮等)來識別對蔬菜和魚類不利的條件。傳感器獲取的所有數(shù)據(jù)都可以上傳到物聯(lián)網(wǎng)平臺,該平臺提供實時可視化和分析。支持物聯(lián)網(wǎng)的解決方案不僅可以識別上述 KPI(關(guān)鍵績效指標),而且還有助于:

▲預(yù)測魚菜共生系統(tǒng)的需水量,

▲提供生物成分的反饋和控制,以便可以檢測、報告并在用戶界面上顯示任何嚴重問題

▲確保設(shè)備的預(yù)測性維護

▲分析蔬菜和魚類的生產(chǎn)力

▲物聯(lián)網(wǎng)平臺還可以提供經(jīng)濟分析服務(wù),通過該服務(wù),可以使用喂食器、移動設(shè)備和傳感器收集有關(guān)魚類大小、水質(zhì)、喂食模式、能源使用和天氣狀況的數(shù)據(jù)。結(jié)合其他數(shù)據(jù),算法可以協(xié)同工作并提供建議,例如遠程維護、最佳收獲日期和飼養(yǎng)管理策略。

在魚菜共生中使用物聯(lián)網(wǎng)有什么好處?

好處包括:

▲將環(huán)境參數(shù)數(shù)字化為易于閱讀的輸出。

▲借助物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器控制溫度和濕度、pH值、光照強度、氨、水溫和溶解氧,維持系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)。

▲持續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)并發(fā)布警報,使農(nóng)民能夠從偏遠地區(qū)進行必要的調(diào)整。

▲通過使用智能算法控制開關(guān),自動完成重復(fù)性任務(wù),如在達到特定參數(shù)時調(diào)節(jié)水流。

▲通過數(shù)據(jù)可視化和分析平臺分析傳感器的反饋,這些平臺測量關(guān)鍵績效指標,并為提高產(chǎn)量和可持續(xù)性提供建議。

▲對數(shù)據(jù)集進行預(yù)測性分析,有助于通過機器學習模塊了解未來事件,并指出為避免事件發(fā)生而采取的具體措施(零件更換、維護活動等)。 

采用物聯(lián)網(wǎng)魚菜共生系統(tǒng)有助于維護健康的生態(tài)系統(tǒng),有利于魚類和蔬菜的生長,同時將實時參數(shù)、通知和見解推送給關(guān)鍵利益相關(guān)方,以便迅速采取行動。我們可以有把握地說,魚菜共生系統(tǒng)中的物聯(lián)網(wǎng)有潛力在未來的可持續(xù)糧食生產(chǎn)中成為游戲規(guī)則的改變者。

 

責任編輯:龐桂玉 來源: 物聯(lián)之家網(wǎng)
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