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首页武汉大学水产养殖池塘综合研究:基于多元数据分析的模型构建
武汉大学一等奖A水产养殖池塘综合研究论文通过对水产养殖池塘的深度分析,采用了多种统计软件如SPSS、Matlab和Lingo,对池塘内的理化因子之间的关系进行了系统的探索。首先,通过相关性分析和主成分分析,作者揭示了理化因子如总磷、总氮、磷酸盐、硝态氮与亚硝态氮之间的密切联系。总磷和总氮以及总磷和磷酸盐的同步变化显示了水体中磷的主要存在形式——磷酸盐的重要性。硝态氮与亚硝态氮的“此消彼长”反映了底泥中的硝化与反硝化过程。 在水质评价方面,作者利用因子分析和系统聚类对不同池塘的水质进行评估,结果显示4号池的水质最优,1号和3号池为良好,2号池较差。这些池塘的特性如轮虫密度和溶氧水平的变化,反映了不同类型池塘对水体影响的不同。 针对问题3,通过神经网络模型(如BP神经网络),研究者发现了亚硝态氮、溶氧和pH是影响浮游植物密度的关键因素。通过优化隐含层节点数,确定了10个节点的神经网络模型作为理化因子与浮游生物密度的预测模型。在特定条件下,如可能发生水华时,该模型还能帮助预测其他理化因子的变化范围,如在溶氧最低限14.9709mg/L的情况下,模型可以给出相关参数的变动范围。 这篇研究论文通过细致的数据分析,不仅揭示了水产养殖池塘中理化因子间的复杂关系,还提供了水质评价和预测浮游生物响应策略的数学模型,对于水产养殖的科学管理和环境保护具有重要的实践指导意义。
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9
这佐证了硝态氮与亚硝态氮间相互转化“此消彼长”的关系。
图
6
铵态氮
-
总氮的二次高斯拟合
可以发现,在总氮指标为
0.18
左右的地方,曲线出现了极大值。同时也存在两个极
小值。而这两个极小值分别在亚硝态氮
-
总氮曲线和硝态氮指数
-
总氮指数曲线极值的两侧。
图
7
总氮
-
总磷的四次多项式拟合
显然,总磷与总氮间的呈明显正相关关系,存在一定的波动性,但波动性并不明显,以线
性相关关系为主。
2.3.2
纵向数据拟合
以间隙水环境综合指标为横坐标,底泥环境综合指标为纵坐标进行多项式拟合和高斯拟
合,发现三峰高斯函数拟合效果最佳。从总体上来看,间隙水环境综合指数与底泥环境综合
指数呈现明显负相关,由此可以推测间隙水中的理化因子主要来自于底泥。曲线有两个明显
的波峰波谷,可能是池水清淤和投放饲料等造成的。也可能是当间隙水和底泥理化因子含量
较少时,底泥中的理化因子快速向间隙水中转移,当间隙水中的理化因子达到一定浓度后,
容易发生沉降。
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图 8 底泥-间隙水三峰高斯函数拟合
图 9 池水-间隙水三峰高斯函数拟合
以间隙水环境综合指标为横坐标,池水环境综合指标为纵坐标进行多项式拟合和高斯拟
合,同样发现三峰高斯函数拟合效果最佳。从总体上看,二者呈明显的正相关关系,且随着
池水综合指数增大速率逐渐变大。值得注意的是,图 9 中第一个波峰的位置和图 8 中波谷位
置相同,推测该峰值是由于环境改变造成底泥理化物质迅速向水体转移。图 8 中的峰值稍延
后于图 9 中的峰值,推测该峰值是由于污染水体流入造成,污染水体的流入造成池水氮磷含
量骤增,而后发生沉降。
图 10 底泥-池水六次多项式函数拟合
底泥和池水的关系相对不明显,使用六次多项式拟合时,才能获得较高精度。从总体上
看二者呈现负相关关系。因此,可以推断,水体中的各种理化因子主要来源于底泥,且理化
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因子从底泥向间隙水扩散的速率高于理化因子从间隙水向池水扩散的速率。
3 结果分析
从理化因子的相互转化关系来看:
[3]
①总氮与总磷同步变化,其主要原因是氮与磷是构成的生命的重要元素,在生物体及外界
输入物质中同时存在。
②总磷与磷酸盐同步变化,且总磷占据主导地位,随着总磷的增多,磷酸盐增多的速率逐
渐增大,其主要原因是水体中磷酸盐是磷的主要存在形式,水体中磷的增多主要得益于磷酸
盐的溶解。
③总氮与铵态氮间有一定联系,呈有规律的波动,主要原因是将底泥中的有机氮转化成铵态
氮的氨化作用。
④硝态氮与亚硝态氮具有“此消彼长“的关系,其主要原因是因为在底泥和上层水体间不断
发生硝化与反硝化作用,这二者的相互转化对维持水体氮平衡有重要意义。
从理化因子在池塘不同环境中的转移关系来看:
①底泥是各种理化因子的源,理化因子从底泥向间隙水和池水扩散,且理化因子从底泥向
间隙水扩散的速率高于理化因子从间隙水向池水扩散的速率。
②底泥中各种含氮有机物不断分解,含磷物质不断溶解是影响水体理化因子含量的主要原因,
其分解或溶解速率与水体理化环境有密切关系。
③污染物进入会造成水体理化因子异常偏高,而后会发生沉降作用,使得水体中的含氮与
含磷物质沉积于底泥中。
五 第二问
1 问题分析
问题二的核心是根据理化因子值评价水质
[4-6]
。水质评价作为生态环境评价的重要内容
之一,其涉及到的因子数量众多,数据分析时,重要信息时常被因子间错综复杂的关系所掩
盖。目前较好的水环境质量综合评价方法有指数法、模糊综合评价法、灰色数学法、神经网
络法等它们均无法回避多因子问题。而因子分析法能够将多个因子化成少数几个因子,在分
析问题时,用前后方差较大的主要因子取代所有因子,一方面大大减少计算量,另一方面较
好的解读出影响综合评价的主要成分。因此可以通过因子分析法,求主要因子综合分数作为
池塘水质的评判依据。
附件 2 中 4 个池子中采集的主要理化指标主要有叶绿素 A、叶绿素 B、叶绿素 C、轮虫、
溶氧、COD、水温、PH 值、盐度、透明度、总碱度、CA2+、MG+和氯离子。但四个池子均
有数据的指标,仅有轮虫、溶氧、COD、水温、PH 值、盐度、透明度、总碱度八项。为统
一水质评价标准,使用这八个指标作为水质评价主成分分析的原始成分。附件 8 为我国水质
标准,其中将水质划分成了五大类,但因其水质评价指标仅有溶氧和 COD 与附件 2 中的指
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