循环水养殖绿色水产品全程追溯系统设计与实现

关键词：循环水养殖系统（RAS）；绿色水产品；全程追溯；供应链透明

当前全球水产养殖业正经历深刻的可持续发展转型，以循环水养殖系统（RAS）为代表的集约化、高密度、可控环境养殖技术，因其能极大降低水资源消耗、减少土地占用、实现对排放污染物的有效控制、并显著提高饲料利用效率及单位产出率。与此同时，伴随着全球主要消费市场对食品安全的法规监管日趋严格，以及消费者对产品来源透明度和生态责任信息日益增长的获取需求，获得官方认证的“绿色”、“有机”或“可持续”标签的水产品在高端市场溢价空间显著扩大。现有系统的信息记录普遍存在易篡改、易丢失、事后补充录入可能导致的失真与失时等问题，导致消费者无法直观区分高品质的绿色水产品与常规产品。

一、循环水养殖绿色水产品全程追溯系统的设计基础理论

（一）产品全生命周期信息锚定理论

追溯系统的核心在于建立物理水产品实体与其对应数字化信息之间的强关联映射，循环水养殖模式下绿色水产品的特殊性要求这种映射必须覆盖从亲本选育、苗种投放直至终端消费的所有物理转化与空间转移节点，通过唯一性标识技术在每一个关键环节实现实物与信息的即时绑定，确保任何一件最终产品均可反向关联至其原始生产环境、操作记录及检验数据，该种绑定并非简单的事后补充录入，而是深度嵌入到养殖企业的标准化作业流程中，成为生产行为不可分割的组成部分，从而在根本上奠定全程可追溯的物理与逻辑基础。

（二）多源异构数据标准化采集与整合机制

循环水养殖系统涉及的环境传感器、投喂装置、药品管理系统、人工操作日志、实验室检测报告等多源数据，在格式、频率、精度上存在显著差异，设计追溯系统必须预先构建统一的数据语义模型与采集规范，对各类操作行为进行标准化定义与结构化描述，规定关键参数的采集粒度与频率，开发适配不同设备接口的数据转换中间件，实现养殖车间内自动化设备数据流与人工录入信息的无缝汇聚，同时建立数据质量校验规则，确保进入追溯链条的原始数据具备真实性、时效性与内在一致性，为后续的信息可信传递奠定坚实基础[1]。

（三）去中心化信任背书下的信息链构建原理

鉴于传统中心化数据库在追溯信息公信力方面面临的篡改质疑与单点故障风险，引入分布式账本技术作为底层支撑成为提升追溯可信度的关键理论选择，其核心在于将循环水养殖各环节作为平等节点纳入共享网络，每一次关键事件均通过共识机制生成带有时间戳的加密数据区块并链式存储，利用密码学哈希确保区块内容的不可逆性及前后区块的强关联性，使得任何环节的信息篡改行为都将导致后续所有区块哈希值失效而被网络节点迅速识别，该机制在不依赖第三方权威机构的前提下，为消费者、监管者提供了可独立验证的、具备数学担保的信息真实性证明路径。

二、循环水养殖绿色水产品全程追溯系统的实现方案

（一）基于物联网的养殖过程数据自动化捕获策略

在养殖车间内部署多类型环境传感器（溶解氧、温度、pH、氨氮等）并接入边缘计算网关，利用标准工业协议（如Modbus、OPC-UA）实现水质参数的连续采集与预处理，结合智能投喂机、循环泵组、紫外线消毒器等装备的状态反馈信号，自动记录设备运行参数及关键操作事件发生时间点。为养殖操作人员配备移动终端或部署固定工位数据录入站，通过预设结构化表单模板（含下拉选择、数值区间限制、必填项验证）规范人工记录的投料量、药品使用、观察日志等信息输入流程，所有自动化设备数据流与人工记录信息均通过统一数据总线实时传输至中心数据库，并附加时间戳、操作员标识及设备位置信息，确保每个数据单元具有明确的生产环节归属。

（二）区块链赋能的去中心化数据存证与共享架构

采用联盟链架构（如Hyperledger Fabric）构建多方参与的追溯网络，将养殖企业、质检实验室、物流服务商及监管部门设置为平等节点，设计基于事件驱动的数据上链规则：当关键操作（苗种批次入池、药残检测报告生成、产品出库交接）完成且本地数据库更新后，自动触发该事件的摘要信息（包含指向原始数据存储位置的哈希指针）通过共识节点验证并打包入块。开发标准化智能合约管理不同角色节点的数据读写权限（如仅允许质检节点上传检测报告、仅授权消费者节点进行查询操作），利用非对称加密技术保障数据传输隐私性，建立跨机构间的可信数据交换通道，避免传统中心化数据库的单点篡改风险[2]。

（三）面向全链路追溯的产品标识与查询服务开发

为每个独立养殖单元或产品批次生成唯一的二维码 /RFID 双重标识载体，该标识在苗种入池阶段即完成初始化绑定并贯穿后续所有加工分拣环节。开发分布式应用程序接口（API）服务层，整合区块链存证信息与中心数据库的原始明细记录，提供三种核心查询服务：面向消费者的移动端扫码查询服务（返回精简版生产过程关键节点信息与检测报告）、面向监管人员的后台管理界面（支持按时间、批次、关键参数的多维度穿透式审计）、面向企业自身的生产分析看板（可视化展示各环节数据关联性）。为确保查询响应效率，设计分级缓存机制与异步数据加载策略，在高并发场景下优先返回区块链验证过的摘要信息。

（四）数据驱动的生产优化闭环反馈执行路径设计

在追溯数据库基础上构建分析引擎模块，开发基于时间序列的环境参数预警模型（通过设定阈值联动或动态基线分析识别水质异常趋势），建立药品使用记录与同期病害发生频次的关联规则挖掘工具，配置任务调度程序定期生成资源消耗分析报告（饲料转化率、水电单耗）及操作合规性评估。设置自定义规则引擎允许养殖管理人员定义关键绩效指标（KPI）的监控阈值（如特定生长阶段的目标水温区间），当追溯数据显示实际参数偏离预设范围时自动触发预警通知至责任人移动终端。建立追溯系统与企业资源计划（ERP）系统间的双向数据接口，将分析结果（如优化后的投喂量建议）转化为可执行工单回传至生产管理系统，形成决策指令的数字化闭环下达[3]。

总结

综上所述，循环水养殖模式（RAS）作为实现水产品绿色、高效生产的重要途径，正日益受到重视，然而，确保其最终产品的“绿色”属性可被消费者充分认知与信赖，并对生产过程进行精细化管理，需要建立高度透明且覆盖产品全生命周期的可追溯机制。研究首先基于产品全生命周期信息锚定、多源异构数据标准化整合、去中心化信任机制构建以及数据价值闭环反馈等核心理论框架，确立了确保追溯链完整性与公信力的设计基础。在未来的发展中，追溯系统不仅服务于质量安全验证，更成为循环水养殖绿色低碳转型的核心计量工具，最终推动水产养殖业从单一追溯功能系统升级为覆盖质量、环境、效率协同优化的综合决策支持平台。

参考文献

[1] 范文梅 ， 蔡键 . 水产养殖业绿色发展模式与效益分析 [J].中国水产 ， 2025， （03）： 34-36.

[2] 董鹏林 . 罗平县绿色生态水产养殖业发展存在的问题及其对策 [J]. 南方农业 ， 2025， 19 （04）： 95-97.

[3] 邹珊珊 . 淡水养殖中绿色生态养殖技术及其应用策略 [J].农村科学实验 ， 2024， （22）： 156-158.