立体生态养殖模型解决淡水池塘水华与净化问题

"华北电力大学的二等奖研究集中在淡水养殖池塘的水华管理和水质净化，应用了多级模糊综合评价模型、灰微分模型和鱼类生长特性模型来解决相关问题。研究通过SPSS分析了间隙水与底泥、池水与间隙水、池水与底泥之间的理化因子相关性，利用模糊综合评价方法评估水质，建立GM(1,1)灰微分模型预测未来水质，以及基于Von Bertalanffy生长方程和抛物线方程研究鱼类生长特性。此外，还提出了‘鲢鳙鱼—虾—草鱼’的立体生态养殖模型以促进池水自净化，减少养殖废水排放。" 在淡水养殖中，水华的发生是一个关键问题，它可能严重影响鱼类的生存和水质。本研究首先使用SPSS软件对养殖池塘的间隙水和底泥、池水之间的理化因子进行相关性分析，发现间隙水与底泥间的营养盐含量有较强的相关性，而池水与间隙水、池水与底泥间的相关性较弱，表明水质状况复杂，需要综合考虑多个因素。 为了解决水华问题，研究采用模糊综合评价模型，考虑了多种影响水质的因素，通过单因素模糊分析得到水质等级，并进行多级模糊综合评价，提高了评价的准确性。这种评价方法可以更精确地识别水质优劣，为管理决策提供科学依据。 在预测方面，研究利用灰微分模型（GM(1,1)）结合Matlab软件，预测了未来四周池塘主要理化因子和藻类含量，帮助提前预判水华发生的可能性，以便采取预防措施。 对于鱼类生长特性，研究通过Von Bertalanffy生长方程和抛物线方程进行拟合，描述了鲢、鳙鱼的生长特性。这两种方法在反映鱼类生长特征上相似，但抛物线方程能减少异常数据的影响。研究进一步构建了立体生态养殖模型，通过鲢、鳙鱼和草鱼的组合，利用它们的自然食性和活动习性，实现了水质的生态净化，减少了对虾发病的风险，同时也提升了养殖效率和产品质量。 这项研究展示了数学模型在淡水养殖池塘管理中的重要应用，通过科学的方法解决了水华控制、水质预测和生态养殖模式设计等问题，为实际的水产养殖提供了有效的理论支持和实践指导。