"淡水养殖池塘水华发生与自净化研究及水质评价"

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常州大学开展了一项关于淡水养殖池塘水华发生及池水自净化的研究。近年来,水华现象频繁发生,给养殖对象的生长发育带来了负面影响,同时也破坏了养殖生态系统的平衡。为了解决这一问题,研究团队通过分析淡水养殖池塘的主要理化因子、浮游生物数据和鱼虾生成等数据,探讨水华发生的原因,并寻找控制和预测水华的方法,以提高养殖产量并减少环境污染。 研究团队首先针对问题一,分析了池水、底泥和间隙水中常见理化因子之间的关系。他们选择了间隙水与底泥以及间隙水与池水之间的六个常见理化因子作为研究对象。通过绘制这些理化因子含量变化的折线图,并计算Pearson相关系数,研究团队发现间隙水与底泥之间的理化因子相关性较大,并且多表现为一一对应关系,变化趋势相似;而池水与间隙水之间的理化因子几乎没有联系。此外,他们还使用SAS进行典型相关分析,进一步提取出间隙水与底泥之间的两组典型相关因子,并通过对因子载荷的分析验证了前面的分析结论。 针对问题二,研究团队评价了四个池塘水体的质量,并分析了虾池和鱼池对水体质量的影响。他们首先运用Topsis模型进行水质的综合评价,但发现评价结果与实际情况不完全一致。为了修正Topsis模型中专家打分法赋权的主观性误差,研究团队建立了综合污染指数模型进行水质评价,依据《地表水环境质量标准》中的相关标准。通过这一评价模型,研究团队能够更准确地评估水体质量,并对虾池和鱼池对水质的影响进行分析。 通过上述研究,常州大学的研究团队取得了一定的成果。他们通过分析淡水养殖池塘的主要理化因子和浮游生物数据,探讨了水华发生的原因,并提出了一些控制和预测水华的方法。此外,他们还建立了综合污染指数评价模型,用于分析不同池塘的水质,并研究虾池和鱼池对水质的影响。这些研究成果对于提高淡水养殖产量、减少环境污染有着一定的指导意义。 然而,这项研究还存在一些不足之处。首先,研究范围较为有限,只涉及淡水养殖池塘的水华问题,研究结果在其他水域中是否适用有待进一步验证。其次,研究团队的样本数量相对较少,可能导致结果的偏差。此外,对于水华的控制和预测方法,研究团队只是提出了一些思路和方法,还需要进一步实践和验证,以确定其有效性和可行性。 综上所述,常州大学的这项研究为我们了解淡水养殖池塘水华发生的原因和控制方法提供了一定的指导。通过分析淡水养殖池塘的主要理化因子、浮游生物数据和鱼虾生成等数据,研究团队为我们揭示了水华发生的一些规律。此外,他们还通过建立综合污染指数评价模型,准确评估了不同池塘的水质,并分析了虾池和鱼池对水质的影响。然而,这项研究还有一些不足之处,需要进一步完善和验证。希望这项研究能为淡水养殖产业的可持续发展和环境保护提供一些借鉴和参考。
2018-08-21 上传
自己做的本文主要研究淡水养殖池塘水华发生及池水净化问题。在充分利用附件数据并对其进行统计学预处理的基础上,综合运用了模糊评价、最小距离聚类算法、多元线性回归、最小二乘分析等方法建立一系列数学模型,分析水华爆发原因并对其进行预测,最后结合模型提出解决该问题的养殖池塘自净化方案。 针对问题一,为使数据更有效表示实际情况,通过数据差值图去除数据中的无效数据,并进行无量纲化处理。然后通过计算皮尔逊积矩相关系数定量地表示在不同环境下各理化因子含量之间的相关性强弱,并查阅文献解释造成相关性差异的生物学原理。 针对问题二,首先查阅国标确定选用溶氧量、 COD值、 水温与PH值作为评判标准参数。建立模糊评价模型来评判池塘水质恶劣程度。然后运用最小距离聚类算法得到恶劣程度的聚类中心,并将其分为Ⅰ类水、Ⅱ类水与Ⅲ类水三类。最终依据水质分类情况得出虾池相较鱼池整体水体质量较好的结论。 针对问题三,首先根据问题一模型与浮游生物分布情况得知浮游生物致害密度仅与池水中理化因子含量有关。然后建立多元线性回归模型研究池水中各理化因子与浮游生物致害密度的关系,通过建立各指标之间多元线性方程,预测出发生轻微水华时总磷、磷酸盐磷、总氮、硝态氮、亚硝态氮与铵态氮的临界含量分别为4.1230