崔振東，鄭　亮，桂福坤，趙　晟

（1.浙江海洋學(xué)院數(shù)理信息學(xué)院，浙江舟山　316022；2.浙江省海洋大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江舟山　316022；3.浙江海洋學(xué)院海洋科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江舟山　316022）

·研究簡(jiǎn)報(bào)·

海-島感知物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研究

崔振東1，2，鄭亮1，桂福坤3，趙晟3

（1.浙江海洋學(xué)院數(shù)理信息學(xué)院，浙江舟山316022；2.浙江省海洋大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江舟山316022；3.浙江海洋學(xué)院海洋科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江舟山316022）

海洋經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展對(duì)海洋生態(tài)和環(huán)境產(chǎn)生了一系列影響，以信息化手段促進(jìn)海洋經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展，并加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)具有良好的社會(huì)效益和廣闊的應(yīng)用前景。針對(duì)近海、潮間帶、海島、臨海陸地環(huán)境和生態(tài)的監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)越來(lái)越強(qiáng)烈的需求，基于物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，提出了層次型的海-島感知物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)，構(gòu)建了適用于海-島監(jiān)控和評(píng)價(jià)的存儲(chǔ)體系和ETL-MR數(shù)據(jù)分析模型，并進(jìn)一步通過(guò)有代表性的監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)結(jié)果，證明了本文所提出的海-島感知物聯(lián)網(wǎng)的可行性和有效性。

物聯(lián)網(wǎng)；大數(shù)據(jù)；ETL-MR模型；評(píng)價(jià)模型

物聯(lián)網(wǎng)是基于信息感知、智能定位、高效傳輸、海量存儲(chǔ)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、綜合服務(wù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)無(wú)所不在的、按需進(jìn)行的信息交流網(wǎng)絡(luò)體系。物聯(lián)網(wǎng)為當(dāng)今社會(huì)的生產(chǎn)生活提供智能服務(wù)［1］，建立無(wú)所不在的泛在網(wǎng)［2］。物聯(lián)網(wǎng)則實(shí)現(xiàn)了信息空間與物理空間的融合，將一切事物數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，并通過(guò)新的服務(wù)模式使各種信息技術(shù)融入社會(huì)行為，是信息化在人類社會(huì)綜合應(yīng)用達(dá)到的更高境界［3］.

物聯(lián)網(wǎng)在學(xué)術(shù)研究、商業(yè)推廣和生產(chǎn)生活中都受到了廣泛關(guān)注，并在多個(gè)行業(yè)中得到了應(yīng)用推廣。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于三江源的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)目標(biāo)信息的實(shí)時(shí)獲取和可視化［4］。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于遠(yuǎn)程農(nóng)田信息監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程控制、數(shù)據(jù)訪問和可視化［5］。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于“菜籃子”工程，建立了北京設(shè)施農(nóng)業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式［6］。物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)監(jiān)控的灘涂作業(yè)人員定位系統(tǒng)，提高灘涂工作安全保障［7］。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于食品藥品監(jiān)管領(lǐng)域，形成了高效協(xié)調(diào)的電子監(jiān)管平臺(tái)［8］。

當(dāng)前海洋經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值占GDP比重將近10%，其健康良性地發(fā)展對(duì)于提升經(jīng)濟(jì)的質(zhì)量和效益，提高國(guó)民經(jīng)濟(jì)綜合競(jìng)爭(zhēng)力，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變具有重大戰(zhàn)略意義［9］。建立近海、海陸交界帶、海島的生態(tài)、環(huán)境、水文、氣象等的監(jiān)測(cè)和感知系統(tǒng)，全方位監(jiān)測(cè)和感知海洋開發(fā)和利用對(duì)海島環(huán)境和生態(tài)的影響，是海洋經(jīng)濟(jì)科學(xué)、良性、健康發(fā)展的基礎(chǔ)和保障，能夠切實(shí)增強(qiáng)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的防災(zāi)、減災(zāi)能力，推進(jìn)海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為海島監(jiān)測(cè)體系的建立提供了強(qiáng)有力的支持。

本文基于物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，研究了海島感知物聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)架構(gòu)，搭建了一個(gè)海島感知物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)平臺(tái)，并基于該平臺(tái)開展了淺海、潮間帶、海島環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)采集，并基于所采集的感知數(shù)據(jù)開展了海島健康狀況評(píng)價(jià)研究。論文結(jié)構(gòu)如下：第1節(jié)，介紹了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境壓力，分析了建立海-島感知物聯(lián)網(wǎng)的必要性和可行性；第2節(jié)，提出了4層的海島感知物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)，并深入分析了各個(gè)層次的功能；第3節(jié)，介紹了物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和ETL-MR數(shù)據(jù)分析模型，并展示了一些感知數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理結(jié)果；第4節(jié)，對(duì)本文的研究工作進(jìn)行了總結(jié)，對(duì)以后的研究工作進(jìn)行了展望。

1　海-島感知物聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)架構(gòu)

圖1　海-島感知物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)圖Fig.1　Architecture of IOT for Sea-Island Monitoring and Evaluation

海-島感知物聯(lián)網(wǎng)集成了信息感知、高效傳輸、海量存儲(chǔ)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、綜合服務(wù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)近海、潮間帶、海島的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和感知。

1.1海-島感知物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

本文基于層次化、模塊化的思想，設(shè)計(jì)了四層架構(gòu)的海-島感知物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，分別為物聯(lián)網(wǎng)感知層、數(shù)據(jù)傳輸層、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)層和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層。該系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

1.2海-島感知物聯(lián)網(wǎng)的感知層

物聯(lián)網(wǎng)感知層是集成物理感知、圖像識(shí)別、紅外感應(yīng)、激光掃描、衛(wèi)星定位等信息傳感設(shè)備，按相應(yīng)的協(xié)議，把海、島、陸、航的時(shí)空特征轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái)，并進(jìn)行信息交換和通信，實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的功能。

近海海水的監(jiān)測(cè)近海水體中的溶解氧、溫度、鹽度、pH、流速、濁度、葉綠素含量等指標(biāo)，主要通過(guò)近海水域中的固定、移動(dòng)傳感器，科考船船載傳感器等實(shí)現(xiàn)；潮間帶是被海水覆蓋交替的地帶，對(duì)潮間帶的監(jiān)測(cè)主要包括溫度、鹽度、生物多樣性、棲息密度、主要重金屬含量等；海島的監(jiān)測(cè)主要是針對(duì)浙東沿海眾多島嶼中有代表性的島嶼進(jìn)行生態(tài)、環(huán)境、氣候等的監(jiān)測(cè)；航的則是指近海海域港航活動(dòng)相關(guān)的監(jiān)測(cè)活動(dòng)，主要基于AIS、海事衛(wèi)星等設(shè)備，監(jiān)測(cè)漁船、商船、游船等的時(shí)空活動(dòng)、實(shí)時(shí)定位，并為之提供信息服務(wù)。

圖2　物聯(lián)網(wǎng)感知層和數(shù)據(jù)傳輸層組成Fig.2　Transport Layer of IOT for Sea-Island Monitoring and Evaluation

海島感知物聯(lián)網(wǎng)具有信息采集點(diǎn)分散、信息種類多、數(shù)據(jù)量龐大、結(jié)果處理復(fù)雜等特點(diǎn)。Zigbee具有低速、低耗電、低成本、支持大量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、支持多種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、低?fù)雜度、快速、可靠、安全等特點(diǎn)。適宜于構(gòu)建低復(fù)雜度、低成本、低功耗、低速率的雙向無(wú)線連接網(wǎng)絡(luò)。近海數(shù)據(jù)采集主要依靠基于Zigbee技術(shù)，基于漂浮于水面或者放置于較淺水下的傳感器，組建無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)。潮間帶監(jiān)測(cè)主要基于有線局域網(wǎng)并輔以WIFI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)潮間帶環(huán)境和生態(tài)特征的監(jiān)測(cè)。主要包括土壤溫度、潮間帶生物數(shù)量和多樣性、主要重金屬指標(biāo)等內(nèi)容。島、陸監(jiān)測(cè)主要是監(jiān)測(cè)島、臨海陸上淡水、生物、植被、土壤中的各項(xiàng)指標(biāo)，用于衡量島、陸上的人類生活生產(chǎn)活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響。近海航運(yùn)信息的監(jiān)控和獲取，主要基于AIS實(shí)現(xiàn)，用于分析近海船舶的活動(dòng)和増變規(guī)律，并預(yù)測(cè)航運(yùn)對(duì)海島生態(tài)和環(huán)境的多重影響作用。AIS由岸基設(shè)施和船載設(shè)備共同組成，是集網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、現(xiàn)代通訊技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、電子信息顯示技術(shù)為一體的數(shù)字助航系統(tǒng)和設(shè)備。

1.3海-島感知物聯(lián)網(wǎng)的傳輸層

物聯(lián)網(wǎng)傳輸層主要通過(guò)北斗通訊、移動(dòng)3G和4G網(wǎng)絡(luò)、海事衛(wèi)星等通信方式實(shí)現(xiàn)，多樣性的傳輸形式能夠把分散于多個(gè)地理位置的感知網(wǎng)絡(luò)集成到物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上。目前逐漸走向成熟的移動(dòng)3G、4G技術(shù)實(shí)現(xiàn)了無(wú)線通信和多媒體通信緊密結(jié)合，支持高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆涓C移動(dòng)通信技術(shù)，是通信業(yè)和計(jì)算機(jī)工業(yè)相融合的產(chǎn)物［10］。隨著3G、4G網(wǎng)絡(luò)帶寬的增加，傳輸速率的提高和可靠性的提升，使其成為構(gòu)建海-島物聯(lián)網(wǎng)傳輸層的一種重要手段。北斗衛(wèi)星［11］網(wǎng)絡(luò)正在快速構(gòu)建并逐漸完善，基于北斗通訊的海洋監(jiān)測(cè)［12］、氣象觀測(cè)［13］、漁業(yè)監(jiān)管［14］、通信導(dǎo)航［15］等在海洋開發(fā)和權(quán)益維護(hù)等相關(guān)領(lǐng)域得到了越來(lái)越廣泛地應(yīng)用，這為海-島物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)提供了另外一種重要的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)支撐。海事衛(wèi)星作為中繼站的船舶無(wú)線電通信系統(tǒng)，以及船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)AIS也為物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)提供重要的支持。

1.4云存儲(chǔ)與大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯層

隨著海洋經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展，海-島生態(tài)環(huán)境監(jiān)控的需求、監(jiān)測(cè)精度和頻度要求越來(lái)越高，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)急劇增長(zhǎng)；海、島、陸等的遙感、測(cè)繪、數(shù)字化表示、重構(gòu)等工作的開展，對(duì)存儲(chǔ)空間的需求飛速增加；同時(shí)，航運(yùn)信息化建設(shè)也逐漸從近海向遠(yuǎn)洋、向海陸聯(lián)運(yùn)等縱深發(fā)展，航行密度和頻率也急劇增加，由此而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的增長(zhǎng)而導(dǎo)致爆炸式地?cái)U(kuò)張。搭建海-島感知物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，著眼于構(gòu)建大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)體系，并研究針對(duì)大數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法是當(dāng)前研究所急需解決的問題。

大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)層主要實(shí)現(xiàn)兩個(gè)功能：大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，最終目的建立海、島、陸、航監(jiān)測(cè)和信息化物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)服務(wù)中心。海-島物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的建立需要保證多級(jí)存儲(chǔ)的實(shí)現(xiàn)。在各個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)單元，都保留原始數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)備份，并通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸層，把經(jīng)過(guò)初步抽取和轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)上傳到大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)層。存儲(chǔ)中心采用集中存儲(chǔ)和分散歸類存儲(chǔ)并行的存儲(chǔ)模式，集中存儲(chǔ)建立集群式數(shù)據(jù)中心，以彈性、混合、模塊化為設(shè)計(jì)理念，致力于為教學(xué)科研、監(jiān)督監(jiān)管、行政決策、生產(chǎn)服務(wù)等提供必要支持，構(gòu)建集可用性、安全性、靈活性、擴(kuò)展性與TCO的物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施。

1.5物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層基于感知層的原始數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)層轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)結(jié)果，并執(zhí)行相應(yīng)的處理，為物聯(lián)網(wǎng)各級(jí)用戶提供應(yīng)用服務(wù)。應(yīng)用層從功能上可以分為：科研服務(wù)模塊、監(jiān)督監(jiān)管模塊、養(yǎng)殖服務(wù)模塊、捕撈服務(wù)模塊、公共服務(wù)模塊、和可定制服務(wù)模塊等。

海-島感知物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)對(duì)于特定的需求而言，所提供的數(shù)據(jù)分析和知識(shí)發(fā)現(xiàn)結(jié)果并不一定能夠滿足具體的專業(yè)要求，原始數(shù)據(jù)接口的有條件接入，能夠?yàn)槎鄬W(xué)科相互協(xié)作提供便利和支持。數(shù)據(jù)的積累能夠?yàn)闈O業(yè)、海監(jiān)、海事、航運(yùn)、環(huán)保等監(jiān)管部門提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，為監(jiān)管執(zhí)法和政策制定提供科學(xué)依據(jù)。作為公益性服務(wù)平臺(tái)，將為海產(chǎn)養(yǎng)殖、漁業(yè)捕撈、環(huán)境保護(hù)、災(zāi)難救助、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等提供信息服務(wù)。隨著近海漁業(yè)的逐漸衰竭，海水養(yǎng)殖業(yè)逐漸成為了海產(chǎn)的重要來(lái)源，海洋環(huán)境和生態(tài)監(jiān)控能夠?yàn)楹．a(chǎn)精細(xì)養(yǎng)殖提供精確可靠的技術(shù)指標(biāo)，并能夠根據(jù)長(zhǎng)期積累的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)知識(shí)，指導(dǎo)海產(chǎn)養(yǎng)殖和捕撈的高效開展。根據(jù)長(zhǎng)期的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法，對(duì)未來(lái)環(huán)境、生態(tài)變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警，指導(dǎo)海洋生產(chǎn)趨利避害，服務(wù)海洋經(jīng)濟(jì)良性健康發(fā)展?？啥ㄖ品?wù)模塊則為平臺(tái)的商業(yè)化推廣奠定基礎(chǔ)，為養(yǎng)殖、捕撈、規(guī)劃、近海工程設(shè)計(jì)和建設(shè)等相關(guān)企事業(yè)單位提供可定制的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。

2　海-島感知數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理

2.1數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層次和ETL-MR模型

海-島感知物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采取分散與集中結(jié)合、存儲(chǔ)與挖掘并重的思路開展建設(shè)。海島監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取中大部分指標(biāo)都是實(shí)時(shí)不間斷監(jiān)測(cè)，且檢測(cè)數(shù)據(jù)數(shù)目龐大。為了獲取盡可能準(zhǔn)確且詳盡的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的ETL工具和方法顯得無(wú)能為力，主要原因是數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和不確定傳輸?shù)拈_銷太大，在性能上不能適應(yīng)海量數(shù)據(jù)的采集需求。谷歌MapReduce［16］是基于集群的體系結(jié)構(gòu)，用于處理密集型數(shù)據(jù)的并行計(jì)算范式，核心思想是“分而治之”：即把對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的操作，分發(fā)給多個(gè)節(jié)點(diǎn)。MapReduce由map和reduce兩個(gè)數(shù)據(jù)處理函數(shù)構(gòu)成，以鍵/值對(duì)的形式形成map和reduce兩個(gè)作業(yè)的輸入和輸出［16-17］。

圖3　物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層次與ETL-MR模型Fig.3　Data Storage of IOT for Sea-Island Monitoring and Evaluation and ETL-MR Model

針對(duì)海-島感知物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)大數(shù)據(jù)的特征和存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，本文提出了基于ETL和MapReduce的復(fù)合數(shù)據(jù)處理模型ETL-MR。圖3為海-島感知物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層次與ETL-MR模型的邏輯圖。

ETS-MR模型中包括：提取（Extract）、轉(zhuǎn)換（Transfer）、加載（Load）、映射（Map）和歸約（Reduce）五個(gè)數(shù)據(jù)處理過(guò)程。其中ETL過(guò)程主要在物聯(lián)網(wǎng)感知層和數(shù)據(jù)傳輸層完成，MR過(guò)程則在大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)層完成。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)包括物聯(lián)網(wǎng)感知本地存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)全局分塊存儲(chǔ)和知識(shí)全局存儲(chǔ)。其中在ETL過(guò)程中，本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)設(shè)立緩存數(shù)據(jù)庫(kù)；MR過(guò)程中，全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)提供數(shù)據(jù)緩存空間為MR的實(shí)現(xiàn)提供支持。

物聯(lián)網(wǎng)感知層的本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)主要實(shí)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。例如，水體監(jiān)測(cè)原始數(shù)據(jù)的獲取是通過(guò)傳感器測(cè)定導(dǎo)電性、熱敏度、光譜分析、透明度等手段獲取流體中的pH值、微生物、重金屬、葉綠素等環(huán)境生態(tài)相關(guān)檢測(cè)數(shù)據(jù)，以及部分需借助于人工分析的數(shù)據(jù)，如部分微量元素指標(biāo)的獲取。影響海島生態(tài)和環(huán)境的指標(biāo)復(fù)雜多樣，且沒有統(tǒng)一的衡量方法。通過(guò)數(shù)據(jù)提取和轉(zhuǎn)換，并加以初步地歸類處理，形成規(guī)則相對(duì)一致的數(shù)據(jù)表示。這些數(shù)據(jù)會(huì)隨著時(shí)間的增長(zhǎng)而快速擴(kuò)張，且伴隨著應(yīng)用需求的增多其復(fù)雜程度會(huì)逐步提升，因此感知層數(shù)據(jù)提?。‥xtract）和轉(zhuǎn)換（Transfer）是物聯(lián)網(wǎng)自治性的必然要求。最后通過(guò)加載（Load）把數(shù)據(jù)上傳至物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心。大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)層則依據(jù)"分而治之"的思想，實(shí)現(xiàn)密集型數(shù)據(jù)的并行處理，完成面向不同需求用戶的數(shù)據(jù)挖掘工作，并將知識(shí)發(fā)現(xiàn)結(jié)果存儲(chǔ)于大數(shù)據(jù)中心。

2.2海-島監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)結(jié)果

圖4為基于本平臺(tái)所獲取的東海某島近岸海水部分監(jiān)測(cè)指標(biāo)在15 d的變化情況。

海-島健康監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)問題涉及面較為復(fù)雜，需要綜合考慮近岸海水、潮間帶、海島上的多種生態(tài)和環(huán)境因素。本文以三個(gè)區(qū)域近79種指標(biāo)建立了一個(gè)評(píng)價(jià)模型，用于衡量海島生態(tài)環(huán)境隨時(shí)間的變化情況。利用該評(píng)價(jià)模型，基于所搭建的海-島感知物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，對(duì)東海某島8個(gè)月的綜合生態(tài)健康指數(shù)評(píng)價(jià)，其結(jié)果如圖5所示。

圖4　東海某島近海實(shí)時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)Fig.4　Real-time Data of Nearby an Island in East China Sea

圖5　東海某海島8個(gè)月綜合生態(tài)指數(shù)變化情況Fig.5　Health Variation of an Island in East China Sea

3　結(jié)束語(yǔ)

本文首先分析了基于現(xiàn)代信息技術(shù)建設(shè)海-島感知物聯(lián)網(wǎng)的重要意義；接下來(lái)提出了四層的海-島感知物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)，分別為物聯(lián)網(wǎng)感知層、數(shù)據(jù)傳輸層、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)層和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層；在此基礎(chǔ)上，深入研究了基于ETL-MR的海島監(jiān)控和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)綜合處理關(guān)鍵技術(shù)，并通過(guò)一些有代表性的監(jiān)測(cè)結(jié)果和評(píng)價(jià)結(jié)果，證明了本文所提出的海島感知物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)合理，所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)處理模型實(shí)用有效。

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Design and Implementation of Internet of Things for Sea-Island Monitoring and Evaluation

CUI Zhen-dong1，2，ZHENG Liang1，GUI Fu-kui3，et al
（1.School of Mathematics，Physics&Information Science，Zhejiang Ocean University，Zhoushan316022；2.Key Laboratory of Oceanographic Big Data Mining&Application of Zhejiang Province，Zhoushan316022；School of Ocean Information Technology，Zhejiang Ocean University，Zhoushan316022，China）

With the rapid development of the Ocean Economic，the environmental and ecological protection of sea，islands，and land received more and more attention.Based on the technology of Internet of things and big data，a four-layer monitoring and evaluation architecture was presented in this paper，which includes the sensors perceptual layer，transport layer，data processing layer and application layer.A hybrid algorithm model combined ETL and MapReduce was proposed for data processing.At last，some typical monitoring and evaluation results show that the architecture is suite for the sea-island monitoring and evaluation，and the data processing model is effective.

internet of things；big data；ETL-MR model；evaluation model

TN929.5

A

1008-830X（2015）02-0204-05

2015-01-02

科技部支撐計(jì)劃-海島生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)及保護(hù)關(guān)鍵技術(shù)研究與示范（2012BAB16B02）；國(guó)家星火計(jì)劃（2012GA700193；2013GA700258）；海洋科學(xué)浙江省重中之重學(xué)科開放課題（20140101）；浙江省科技廳公益基金（2015C33082）；浙江省新苗計(jì)劃（2015R411033）資助

崔振東（1975-），男，河南新鄉(xiāng)人，博士，副教授，研究方向：大數(shù)據(jù)、工程數(shù)值模擬.E-mail:cuizd@zjou.edu.cn