基于V字模型的湖州数字渔业探究

高令梅,郭建林,孙丽慧,李 倩,姜建湖,陈建明,张海琪

(农业农村部淡水渔业健康养殖重点实验室,浙江省鱼类健康与营养重点实验室,浙江省淡水水产研究所,浙江湖州 313000)

2023年中央一号文件指出,要加快农业农村大数据应用,推动智慧农业发展。数字渔业是指运用物联网、互联网、大数据、人工智能、卫星遥感等数字化技术,对渔业所涉及的对象和生产过程进行数字化管理。具体主要指集成应用水体环境实时监控、饵料自动精准投喂、水产类病害监测预警、循环水装备控制、网箱升降控制等技术装备,建设智慧水产养殖管理平台,实现养殖渔场水产品生产情况监测、疫情灾情监测预警及养殖渔情精准监测等功能[1-2]。随着5G时代的到来,在以“北斗组网”、5G、大数据、云计算、人工智能(artificial intelligence, AI)和物联网等为基础的信息化建设牵引下,数字经济已逐渐成为中国经济增长的加速器。作为中国淡水渔都,湖州市淡水水产养殖业一直走在浙江省乃至中国前列,随着数字化改革的转型升级,湖州数字渔业也在不断发展。本文通过分析浙江省湖州市数字渔业发展现状和存在问题,提出改革需求,结合V字模型进行改革分析,并对其效果进行预测,以期为中国数字渔业发展提供参考。

国内外对于数字渔业的研究主要集中在其概念、发展趋势以及与实际生产结合运用等方面,如葛常水和杨子江[3]对数字渔业的概念、建设意义以及建立数字渔业的主要内容进行了论述;李道亮和刘畅[4]从生命信息获取、水产生物生长调控与决策、鱼类疾病预测与诊断、环境感知与调控和水下机器人5个方面分析人工智能在水产养殖中的技术应用;徐虹等[5]对数字技术在中国现代渔业中的应用进行了系统的整理与分析;王冬武等[6]以湖南省原良种场为例,通过GIS软件展示了其地理区位分布信息和渔业生产信息相结合的过程;杨雪冰[7]针对当前数字渔业标准制定现状及问题提出了相关建议;孙靖文和白斌[8]通过参数采集、位置映射、流体仿真和种群模拟等技术构建数字孪生渔场;SUN等[9]运用数字模型估算水产养殖中的饲料摄食量,从而进行精准投喂;杨宁生等[10]结合中国水产养殖物联网技术应用现状和存在问题,提出了发展应用关键技术等政策建议;LENNOX等[11]将互联网时代的大数据分析作为研究和监测休闲渔业的新兴工具。综合相关文献来看,数字渔业正逐渐成为推进渔业供给侧结构性改革、加速渔业转型升级的重要手段和有效途径[12-13]。

1 湖州市数字渔业现状分析

湖州市水产养殖历史悠久,是中国淡水养殖业发展的重要起源地,也是中国三大淡水鱼养殖基地之一。2021年湖州市水产品产量55.8×104t,渔业产值85.4×108元[14],渔业产量及产值均位居浙江省淡水渔业生产地区第一位。作为湖州市农业的主导产业,渔业的发展,为促进湖州渔民增收致富、推动渔村乡村振兴发挥了重要作用。近年来,湖州市陆续出台《湖州市现代渔业绿色发展“2222”行动计划(2017—2020年)》《湖州市人民政府办公室关于支持渔业绿色发展的十条意见》《湖州市养殖水域滩涂规划(2020—2030年)》《湖州市淡水池塘养殖尾水排放要求》《湖州市人民政府办公室关于支持农业高质量发展的意见》《湖州市市级“未来农场”建设评价认定办法(试行)》等政策措施,夯实市、区县、乡镇、村4级网格化管理,为数字渔业的发展提供了契机,数字技术也应用到湖州渔业的生产、流通、消费、加工等环节,数字生态渔仓、未来渔场等模式迅速发展。截至2021年底,湖州市已推广运用渔业物联网技术用户约8 000户、服务鱼塘约10 000个、全程在线监管鱼塘面积6 666.67 hm2以上[15],数字渔业的发展,有效推动了湖州渔业绿色、健康、高效运行。

2 存在问题与需求分析

2.1 养殖主体专业技能缺乏

养殖主体多小且散,养殖方式传统。2021年湖州市有渔业村19个,渔业养殖户约2.3万户,平均每户养殖面积约为1.6 hm2[16],养殖方式较传统,受天气、地域和季节等自然条件影响较大。养殖主体平均年龄偏大,养殖过程基本靠经验,对水质调控、疾病防治、成长分析等方面的专业知识较为缺乏。由于信息不对称,养殖主体对苗种选购、销售和市场供需等情况难以全面掌握[17-18]。

2.2 数字化监管缺失

养殖区域规划布局不清晰,受“非粮化”整治的影响,传统养殖空间面积不断减少。养殖用地审批环节复杂、养殖承包活动受多部门管理致信息沟通不畅、超面积养殖及养殖生态环境破坏等问题的解决,迫切需要打通各业务部门规划等要求,建立统一管理平台,对相关区域规划管理及确权管理进行数字化改革,方便业务部门进行监管。

2.3 品牌创建不足

随着消费者对水产品质量安全和品质越来越重视,“湖州湖蟹”“黑里俏”“南浔知味”等品牌化的水产品虽然价格相对较高,却更受人们青睐。相对而言,湖州绝大部分水产品无品牌,其价格较低且市场需求也较低,尤其是2022年受新冠肺炎疫情的影响,水产品价格持续低迷。因此,湖州市要进一步提升渔业品牌创建能力,提升区域品牌价值[19]。

3 基于V字模型的数字渔业分析

V字模型又称为快速应用开发(rapid application development,RAD)模型,是软件开发的一个重要模型,主要通过划分不同阶段对软件进行开发设计。在数字化改革中,V字模型是最经典的开发模型,通过6个步骤对任务分解,再通过6个步骤进行综合集成(图1)。本文围绕数字化渔业,利用V字模型分析方法,立足湖州市渔业产业发展基础和数字化转型发展需求,以数字化智能化升级为切入口,针对“养好鱼、治好水、卖好鱼”开展数字化改革,推动养殖服务数字化、设施升级智能化、投入品管理全面化、尾水治理持续化、供应链标准化、市场品牌化等产业链多跨场景协同发展,结合“浙农码”“浙政钉”“浙里办”等,打造“数字渔业”一体化智能化支撑服务平台和数字渔业大脑,促进渔业绿色、健康、高质量发展,实现水产品优质优价,带动养殖户共同富裕[20-21]。

图1 V字模型Fig.1 V model

3.1 任务定义

通过数字化智能化升级,打造“数字渔业”一体化智能化支撑服务平台和数字渔业大脑,促进湖州市渔业绿色、健康、高质量发展,实现水产品优质优价,带动养殖户共同富裕。

3.2 逐级拆解至最小任务项

围绕“养好鱼、治好水、卖好鱼”的目标任务,对渔业信息分析统计、水质健康管理、病害防治、金融保险、政策服务、尾水处理、品牌建设、宣传推广等全产业链进行细分(表1),并提供相应的服务。

表1 湖州市数字渔业任务分解表Tab.1 Digital fishery task subdivision of Huzhou City

3.3 确定牵头/协同关系

以湖州市农业农村局、市金融办、市生态环境局、市农民合作经济组织联合会为主要牵头单位,协同市大数据局、市自然资源与规划局、市市场监管局、市气象局、市商务局、浙江省渔业互保协会等单位和组织共同推进。

3.4 建立指标体系

对照分解任务,细化各项指标,具体指标体系见表2。

表2 V字模型数字渔业指标体系细化表Tab.2 Digital fishery index system of V model

3.5 确定数源系统和数据需求

将需求细分到村,梳理融资管理、渔场养殖管理、销售分析、病害防控、水质监测、品牌创建管理等16类115项数据需求(表3),基于区块链对来源数据做征信管理,不断扩容、迭代。

表3 数据需求细分表Tab.3 Data requirement division

3.6 确定业务协同流程和多跨场景

建立部省市县(区)“四级联动”机制,通过云计算、大数据的资源共享和交换,借助数字渔村一体化智能化服务支撑平台和数字渔业大脑,围绕水质健康分析与疾病防治、投入品白名单与检测认证、设施升级与尾水治理、数字金融保险、应急联防联动及产销融合,通过多场景业务协同推进(图2)。

3.7 数据业务集成流程和智能分析

由各部门收集相关数据后及时反馈至大数据中心,充分运用“浙里办”和“浙政钉”应用服务端,构建数据集成流程。根据投入品采购、养殖和销售等信息,通过大数据分析养殖主体是否具有苗种证办理、苗种产地检疫、鱼苗采购信息、饲料投入、水质情况、水产品信息、销售等完备资料和信息,并依此赋予其鱼塘“浙农码”绿码、黄码或红码。

3.8 集成流程监控和任务系统上线

集成数据流程监控,围绕水产养殖提质增效一件事,开发出数字渔业大脑,针对特定品种开发出如罗氏沼虾共富班车驾驶舱,相关界面如图3和4所示。

图3 浙江渔业产业大脑(湖州市布局图)Fig.3 The brain of Zhejiang fishery industry layout of Huzhou City

图4 湖州市南浔区罗氏沼虾共富班车驾驶舱Fig.4 Cockpit of Macrobrachium rosenbergii common prosperity in Nanxun District of Huzhou City

4 预期成果与结论

通过V字模型开发,湖州数字渔业改革前后的预期效果表现在多个方面。例如,从养殖主体的服务端分析,改革前信息不对称、养殖管理方法传统且辛苦、利润低,通过数字渔业改革,智能化养殖管理和产销信息共享机制能为养殖主体带来更多收益;从治理端进行分析,改革前难以对投入品、尾水排放、质量安全等进行监管,通过建立数字渔业大脑,可以实时监控相关投入品、尾水排放以及质量安全状况,保障舌尖上的安全。具体分析如表4和5所示。

表4 服务端改革前后对比分析Tab.4 Comparative analysis of server before and after reform

表5 治理端改革前后对比分析Tab. 5 Comparative analysis of governance side before and after reform

通过渔业数字化改革,将改变传统小而散的养殖格局,提升智能化养殖服务水平,建立全新的数字渔业产业生态;加速新型智能化渔业养殖设施、养殖模式的大规模推广,保障养殖生态更加绿色健康[22]。同时,不断提升水产品品质,满足需求侧对于绿色优质水产品的偏好,建立区域品牌保护机制和产供销一体化平台,通过主体信用体系建设,推进养殖主体规范化、标准化生产,提升养殖水产品品质和消费者信赖度,最终提升区域品牌价值,促进产业发展[23]。