建立海参云养殖系统的模型需要考虑以下几个方面：

数据采集：收集和记录养殖过程中的关键数据，例如水质参数、温度、养殖密度、饲料消耗、生长速度、疾病发生等。可以利用传感器、监测设备、图像识别等技术实时采集数据，并存储在数据库中。

数据分析：利用采集到的数据，应用数据分析技术和算法进行处理和建模，比如统计分析、机器学习和预测模型等。通过数据分析，可以掌握海参养殖的趋势、规律和关键因素。

模型构建：根据采集到的数据和分析结果，构建海参云养殖系统的模型。模型可以包括养殖环境模型、饲养管理模型、生长预测模型、疾病风险模型等。模型应根据实际需求和特定目标进行设计和优化。

模型验证和优化：通过与实际养殖数据进行对比和验证，评估模型的准确性和可靠性。根据验证结果，进行模型的优化和调整，以提高模型的精度和适用性。

决策支持和预测：利用建立的模型，为养殖场提供决策支持和预测功能。根据模型的输出，提供关于养殖环境、饲养管理、疾病预防等方面的建议和预测。

值得注意的是，建立海参云养殖系统的模型需要充分了解海参的生态、养殖要素和相关技术，以及数据分析和模型构建的知识。模型的建立需要综合考虑多种因素，并与实际养殖场的实际情况相结合，进行定制化的建模。因此，建议在建立模型之前，与团队合作，确保科学、准确地建立适用于海参云养殖系统的模型。