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標題: 米來資訊丨淡水養(yǎng)殖池塘水華問題預測及池水凈化處理方法 [打印本頁]

作者: 米來-小米 時間: 2017-1-13 14:58
標題: 米來資訊丨淡水養(yǎng)殖池塘水華問題預測及池水凈化處理方法

淡水養(yǎng)殖池塘水華問題預測及池水凈化處理方法

1、水華問題的背景

  目前，我國池塘養(yǎng)殖水產品占總淡水養(yǎng)殖的70%，所以，池塘養(yǎng)殖中出現(xiàn)的各類問題就顯得尤為重要，直接關系到水產品品質及消費者安全。

  對于長期進行傳統(tǒng)養(yǎng)殖模式的池塘，水體富營養(yǎng)化程度高，藍藻、輪蟲等引起的水華問題尤為突出，水華的大面積長時間存在對魚類的生長極為不利，嚴重時還會引發(fā)含氧量大大降低，水質惡化，魚類中毒等事故。并由此造成的嚴重環(huán)境污染及水體污染，對養(yǎng)殖業(yè)是一個嚴重的打擊。因此，分析水華產生的原因，進而有效預測水華的發(fā)生，從而提出控制、預防水華的方法，保證池塘養(yǎng)殖業(yè)高效健康發(fā)展。

2、水華問題的原因分析

  根據(jù)查閱資料我們發(fā)現(xiàn)水華的發(fā)生和池塘中理化因子（池水中無機鹽和有機物的含量及環(huán)境因素）有著很大的因果關系，理化因子的不正常變動會引起浮游植物和生物的數(shù)量的劇增，進而導致水華，所以理化因子的量值關系就成為了水華問題分析的關鍵。于是，我們用SPSS軟件對池塘中主要理化因子進行回歸和相關性分析，從而得到池塘水中理化因子（總氮、總磷、磷酸鹽磷，硝態(tài)氮、亞硝態(tài)氮）含量的回歸關系。結果顯示總氮含量與總磷、磷酸鹽磷含量為正相關，與硝態(tài)氮、亞硝態(tài)氮含量為負相關�？偟c總磷之間為三角函數(shù)與多項式的復合關系，總氮含量隨總磷含量上升總體趨勢為上升，但過程中出現(xiàn)周期性變化�？偭着c無機磷（即磷酸鹽磷）為正相關的線性關系。

3、池塘水華問題的預測

3.1 預測水華問題所需的理化因子
  我們利用SPSS對池塘中理化因子進行主成分分析，以此來選擇對于整個系統(tǒng)影響較大的理化因子并對它們進行后續(xù)分析。主成分分析是利用降維思想，在損失很少信息的前提下把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統(tǒng)計方法。這樣在研究復雜問題時容易抓住主要矛盾，揭示其規(guī)律性，同時使問題得到簡化，提高效率。綜合分析相關系數(shù)和主成分系數(shù)的可得水華問題的主要理化因子為水溫、銨態(tài)氮、鹽度、透明度、總堿度、總磷、磷酸鹽磷。

3.2 水華問題預測所涉及的模型
  本題中牽涉到的影響理化因子較多，因此建立一般的模型將會比較復雜。而神經網絡，作為當下熱門的信息處理結構，通過調整所包含的神經元節(jié)點之間的復雜連接來達到處理信息的目的，適合于本問題的數(shù)學建模。

3.3 模型建立
  對于某池塘1～15周數(shù)據(jù)，我們選取主要的理化因子為模型輸入端，以水華發(fā)生時的浮游生物總量作為模型的輸出端，整合數(shù)據(jù)后加以時間軸并歸一化作為神經網絡的數(shù)據(jù)集。每次訓練神經網絡，我們在數(shù)據(jù)集中隨機選取70%的數(shù)據(jù)作為訓練集，15%作為測試集，15%作為驗證集，采用包含延遲為2～10個隱藏神經元的時間序列神經網絡，使用Levenberg-Marquardt訓練算法進行訓練，直到獲得比較理想的神經網絡。

3.4 預測結果
  由結果分析，我們可以看出隨著時間的增長，浮游生物的含量出現(xiàn)很大波動，但總體趨勢仍是下降的。這表明我們的池塘生態(tài)系統(tǒng)具有一定的自我修復能力，在這一期間我們要嚴格控制以上主要理化因子的排放量，保證水華問題的有效預防。

4、水華問題的治理——生態(tài)養(yǎng)殖模式

  到目前為止，我國池塘養(yǎng)殖面積超過300萬h㎡，養(yǎng)殖的水產品是市場上水產品供應的主要來源，池塘的生態(tài)養(yǎng)殖技術意義重大，關系到人民生活質量及國家國民經濟發(fā)展。但在大規(guī)模養(yǎng)殖的背景下，出現(xiàn)了傳統(tǒng)粗放型養(yǎng)殖的很多問題，如：水體富營養(yǎng)化、溶氧量低、有害物質含量多等，嚴重危及養(yǎng)殖水產品的質量安全。

  綜合附件信息及相關專業(yè)資料，我們構建了一種新型的生態(tài)養(yǎng)殖模式，最大化利用資源，最小化減少排放，保證淡水養(yǎng)殖水產品的質量安全及環(huán)境友好。

“養(yǎng)魚先養(yǎng)水，養(yǎng)水先養(yǎng)泥。”由于魚代謝物、水生動物植物尸體的都會沉積在底泥中腐爛，氮和磷含量高，耗氧量高。是污染物的匯集地和營養(yǎng)元素的發(fā)源地。

具體做法：
1）養(yǎng)殖之前先將底泥消毒處理，并種植適量的水草供魚類食用，以利用高含量的氮和磷。
2）根據(jù)不同魚類各自生活習性，采取混合搭養(yǎng)的方式，充分利用而餌料，并減少殘余餌料在底泥中分解消耗氧氣。
3）根據(jù)不同物種生活習性，采用多池塘并行養(yǎng)殖的方式，綜合利用池塘中富營養(yǎng)物質，減少或避免對環(huán)境的排放污染。

來自水產養(yǎng)殖網

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