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水产养殖残饵对重金属的吸附效应及其对微生物残饵降解的影响

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水产养殖残饵对重金属的吸附效应及其对微生物残饵降解的影响

作者：王子敬燕山大学

学位级别：硕士

集约化和规模化水产养殖为了满足高密度养殖对象对蛋白等营养物质的需求会投喂大量的人工饵料,由于饵料的悬浮时间有限以及过量投喂时常导致残饵沉积于池底,之后残饵会随废水排入自然水体,其中的可溶性淀粉及可溶性蛋白会被释放到水中,... 详细信息

集约化和规模化水产养殖为了满足高密度养殖对象对蛋白等营养物质的需求会投喂大量的人工饵料,由于饵料的悬浮时间有限以及过量投喂时常导致残饵沉积于池底,之后残饵会随废水排入自然水体,其中的可溶性淀粉及可溶性蛋白会被释放到水中,纤维等不可溶物质会沉积于底泥。因地表水多有不同程度的重金属污染,而饵料富含的粗纤维、蛋白质、淀粉等物质,难免会吸附水体中重金属并导致某些环境微生物效应,从而影响残饵的降解及水环境的修复。本实验为明晰上述问题,对残饵吸附重金属影响微生物残饵降解做了系列研究。残饵的吸附效应实验结果显示,残饵(难溶组分,FAE)及可溶性组分(可溶性蛋白及可溶性淀粉)对重金属均具有吸附作用。重金属初始浓度为100 mg/L时,难溶组分FAE对Cu、Cd、Pb、Zn的吸附率分别为61.64%、70.14%、89.16%、53.44%,可溶组分对Cu、Cd、Pb、Zn的吸附率分别为4.29%、2.98%、34.55%、6.21%。实验条件下,残饵对重金属的吸附在不同环境p H及环境温度下差异不显著,总体吸附量在10.79～19.78 mg/g之间,但随着盐度升高,对Cu、Cd、Zn的吸附能力有所下降,而对Pb的吸附仍维持在19.64～19.89 mg/g水平。残饵对重金属的吸附可在48 h内达到吸附饱和。残饵吸附重金属对微生物残饵降解影响结果显示,残饵中难溶组分及易溶组分均可以吸附重金属及菌细胞,形成FAE-B-S-Pr-metal吸附团,随吸附团的沉降将部分可溶性淀粉、蛋白隔离出水体并沉降于水底,吸附作用可以消减水体重金属负荷,降低水体中重金属对微生物降解残饵的负面影响,较高初始浓度重金属环境中(50.0mg/L)芽孢杆菌对可溶性淀粉降解率最低仍达到92.65%,芽孢杆菌生物量维持在2.47×10 CFU/m L水平之上;在自然淡水、海水环境中,环境微生物对可溶性淀粉降解率分别为88.11～92.03%、79.18～88.25%,未降解的可溶性淀粉仍有残饵重金属吸附效应,重金属会在残饵底泥中蓄积。残饵吸附重金属对底泥微生物的污染物降解作用造成的干扰,及对底栖生物群落结构及其环境负面效应有待进一步研究。本研究结果为水产养殖残饵的收集及集中处理,以及自然水体残饵污染的控制及修复提供依据。

关键词：残饵吸附重金属芽孢杆菌降解

地衣芽孢杆菌对养殖水体氨氮、残饵降解特性研究

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水生生物学报 2011年第3期35卷 498-503页

作者：张庆华封永辉王娟郭婧张永华高建忠宋增福上海海洋大学水产与生命学院省部共建水产种质资源发掘与利用教育部重点实验室上海201306

试验对从健康养殖大黄鱼肠道中分离筛选到的一株益生地衣芽孢杆菌X3914的氨氮、残饵降解特性进行了研究。结果表明,X3914菌株降解氨氮的最适温度、盐度和pH分别为30℃、2.0%和7.0,在氨氮初始浓度为100 mg/L时,24h内的氨氮降解率达到36.2... 详细信息

试验对从健康养殖大黄鱼肠道中分离筛选到的一株益生地衣芽孢杆菌X3914的氨氮、残饵降解特性进行了研究。结果表明,X3914菌株降解氨氮的最适温度、盐度和pH分别为30℃、2.0%和7.0,在氨氮初始浓度为100 mg/L时,24h内的氨氮降解率达到36.2%。通过向添加1%饲料的大黄鱼养殖用水中接种1%和5%(体积比)的菌量(菌浓度约为9.0×108 cfu/L)来研究地衣芽孢杆菌浓度对降解饲料中蛋白质、淀粉的影响。结果表明,接种5%菌量的降解率均高于1%菌量的降解率,其中,48h内接种5%菌量的蛋白质和淀粉的降解率分别为35.2%和52.6%。X3914菌株具有较好的氨氮、饲料蛋白质和淀粉的降解能力,在水产养殖上具有潜在的应用价值。

关键词：芽孢杆菌氨氮残饵降解特性

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象山港网箱养殖鲈鱼残饵和排粪情况初步研究

上海水产大学学报 2007年第5期16卷 443-447页

作者：卓华龙沈庞幼吴雄飞李家乐浙江省宁波市海洋与渔业研究院浙江宁波315012 上海水产大学省部共建水产种质资源发掘与利用教育部重点实验室上海200090

通过对象山港典型网箱养殖区,养殖鲈鱼投饵、摄食情况的研究,推算残饵和排粪情况。结果表明,鲈鱼年平均摄食率以饵料湿重计为2.6%,以饵料干重计为0.6%。全年投入象山港养殖网箱中的饵料以湿重计为143335.5 t,平均每天投392.7 t,以干重计... 详细信息

通过对象山港典型网箱养殖区,养殖鲈鱼投饵、摄食情况的研究,推算残饵和排粪情况。结果表明,鲈鱼年平均摄食率以饵料湿重计为2.6%,以饵料干重计为0.6%。全年投入象山港养殖网箱中的饵料以湿重计为143335.5 t,平均每天投392.7 t,以干重计为31 045.5 t,平均每天投85 t。鲈鱼的排粪率以颗粒有机碳POC干重计平均为6.5%,象山港网箱养殖鱼类每天排粪量干重为7.5 t,全年为2 737.5 t。鲈鱼对饵料的平均利用率为71.8%,全年网箱养鱼的残饵量湿重为43 252.5 t,每天平均118.5 t;以干重计为9 548.4 t,平均每天为26.16 t。显示残饵和排粪量对养殖区底质和水质污染比较严重。

关键词：象山港网箱鲈鱼摄食率残饵排粪

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水产动物残饵及粪便对养殖水环境的影响

饲料研究 2009年第2期32卷 64-67页

作者：苗淑彦王际英张利民王世信山东升索渔用饲料研究中心山东省海洋水产研究所

饲料残饵和动物粪便是养殖水质污染的主要来源,直接影响养殖对象的生长,了解这方面的知识对饲料研究和水产养殖具有重要的指导意义。文章阐述此类养殖废物在水体中的排放情况及对水体环境的影响等,并对减少这些污染提出合理的治理措施。

关键词：残饵粪便水体环境

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对虾养殖中新生残饵耗氧动态及其规律的研究

中国水产科学 1996年第4期 53-60页

作者：孙耀杨琴芳崔毅李健中国水产科学研究院黄海水产研究所

本文根据实验模拟研究的结果，估算了由配合饵料和贻贝肉形成残饵后３６天时间内的耗氧量，并讨论了其耗氧动态和规律。残饵耗氧量的变化范围为４．０９～１７．６１ｇ／ｋｇ·ｄ。残饵耗氧曲线随残饵形成时间的不同而显著变化，且始终... 详细信息

本文根据实验模拟研究的结果，估算了由配合饵料和贻贝肉形成残饵后３６天时间内的耗氧量，并讨论了其耗氧动态和规律。残饵耗氧量的变化范围为４．０９～１７．６１ｇ／ｋｇ·ｄ。残饵耗氧曲线随残饵形成时间的不同而显著变化，且始终呈二次曲线衰减形式，在其演变过程中，该二次曲线方程的二次项系数由负数逐渐演变为正数，并最终接近于污染虾塘底质的耗氧曲线。配合饵料和贻贝肉的耗氧曲线变化形式相近，但程度上存在较大差异。另外，本文还初步探讨了残饵的耗氧高峰期，估算了残饵在虾塘底质总耗氧量中的作用。

关键词：耗氧动态及其规律残饵虾池水质

对虾池残饵、粪便及死虾腐解对养殖水质影响的模拟试验

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水产科学 2004年第11期23卷 5-8页

作者：祁真杨京平刘鹰浙江大学生命科学学院生态所浙江杭州310029 中国科学院海洋研究所海洋生态与环境科学重点实验室山东青岛266071

试验结果表明:(1)充气不仅能为对虾养殖提供充足的氧气,还能加速氨氮、亚硝态氮的氧化分解,两者间有显著差异(P<0 05);(2)投饵或对虾死亡前9h是管理NH3-N、NO2-N的关键时间,水质恶化加快;(3)残饵、排泄物及死虾三者相比,残饵是引起水质... 详细信息

试验结果表明:(1)充气不仅能为对虾养殖提供充足的氧气,还能加速氨氮、亚硝态氮的氧化分解,两者间有显著差异(P残饵、排泄物及死虾三者相比,残饵是引起水质恶化的关键因子,而死虾对水质的影响很小。在对虾高密度养殖中应尽量减少残饵的残留量。

关键词：对虾池残饵粪便死虾腐解养殖水质模拟试验

琼氏不动杆菌（Acinetobacter junii）对养殖水体残饵的降解性能及应用基础研究

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琼氏不动杆菌（Acinetobacter junii）对养殖水体残饵的降解性能...

作者：吴桐燕山大学

学位级别：硕士

残饵中的可溶性淀粉及蛋白很难通过物理过滤的办法去除,是导致水产养殖尾水污染的主要因素之一。可溶性淀粉及蛋白的有效降解是保证养殖尾水达标排放的关键。本实验利用火山石固载不动杆菌降解残饵废水,测试其对残饵中可溶性淀粉及蛋白... 详细信息

残饵中的可溶性淀粉及蛋白很难通过物理过滤的办法去除,是导致水产养殖尾水污染的主要因素之一。可溶性淀粉及蛋白的有效降解是保证养殖尾水达标排放的关键。本实验利用火山石固载不动杆菌降解残饵废水,测试其对残饵中可溶性淀粉及蛋白的降解性能,以期达到养殖尾水净化目的。研究结果表明,琼氏不动杆菌对残饵具有很好的降解效果。游离不动杆菌在残饵初始浓度为10.0 mg/m L(可溶性蛋白浓度:4.0 mg/m L;可溶性淀粉浓度:4.5 mg/m L),温度为30℃,p H在7.0时处理效果最好,可溶性蛋白质及可溶性淀粉的降解率分别为88.9%和91.4%,经大约144 h降解处理残饵废水的COD降低76.6%。固定化不动杆菌的最佳条件与游离菌相似,但降解效果更高,在最佳条件下,经120 h,可溶性蛋白质及可溶性淀粉的降解率可分别达90.9%、97.3%,COD可下降92.7%。此外,游离不动杆菌在实验环境高温及低温下对可溶性蛋白质及可溶性淀粉的降解率仍可分别维持在较高水平(低温20℃:82.3%,65.3%;高温40℃:74.7%,73.7%);对含盐不高于10.0 g/L废水仍可去除45.8%以上可溶性蛋白及可溶性淀粉;表明对温度及盐度具有较宽的适应生态幅。该菌对酸碱性环境比较敏感,p H为5.0时对蛋白及淀粉的降解率仅为34.3%和13.1%,p H为9.0时对蛋白及淀粉的降解率仅为48.0%和42.4%;COD的去除率分别为43.1%(p H:5.0),及55.9%(p H:9.0)。固定化提高了菌的环境适应性,在p H为6.0～8.0,温度为20～40℃,含盐量不高于10.0 g/L的环境下可溶性蛋白和可溶性淀粉的降解率均维持在79.8%和71.7%以上,并可以重复利用至少9个循环。原水中残饵降解实验结果表明,该不动杆菌可以在原水中持续稳定繁殖,有良好的环境竞争能力,游离及固定菌对可溶性蛋白的降解率分别高达89.7%及94.7%,对可溶性淀粉的降解率分别高达90.9%及94.5%,COD的去除分别为76.3%及83.1%。在原水中投加游离及固定菌,可显著提高残饵的降解效率,表明不动杆菌在水产养殖中将具有广泛的应用前景。

关键词：琼氏不动杆菌固定化火山石残饵降解

基于神经网络的南美白对虾残饵图像识别与计数

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基于神经网络的南美白对虾残饵图像识别与计数

作者：李彧新疆农业大学

学位级别：硕士

南美白对虾营养丰富、味道鲜美,在中国深受广大民众喜爱,具有较高的经济价值。据不完全统计,南美白对虾占所有海水虾类养殖的65%,包括淡水养殖的白南美对虾,其产量已占了中国所有养殖虾类总产量的80%。为提高产量多采用高密度养殖,随着... 详细信息

南美白对虾营养丰富、味道鲜美,在中国深受广大民众喜爱,具有较高的经济价值。据不完全统计,南美白对虾占所有海水虾类养殖的65%,包括淡水养殖的白南美对虾,其产量已占了中国所有养殖虾类总产量的80%。为提高产量多采用高密度养殖,随着养殖密度的增加,饲料残饵和动物粪便会直接影响对虾的生长,导致水污染严重,破坏生态平衡。为此,采集两家南美白对虾养殖基地的对虾充分进食后的饲料台残饵图像,结合图像处理与分析,建立用于识别残饵的全卷积神经网络(FCN)模型;基于连通域快速标记法的零星残饵计数模型;基于深度学习技术的严重粘连残饵目标计数的神经网络模型,对比并确定最优模型,具体研究内容如下:(1)残饵图像前处理与目标标记。数码相机采集的原始图像通过裁剪,制备成320像素×320像素的小幅图像,使用在线标记软件Labelme手动标记图像,并将图像目标设置为残饵和白虾的两种标记。(2)基于FCN的南美白对虾残饵识别模型的构建。通过制备训练用的标定图像,随后对图像数据集增广处理并划分训练与预测集,结合调整FCN参数与预训练方法寻求最优解。结果显示:当使用batch＿size=16.优化器选择Adadelta时,FCN-8s模型识别效果最好,预测集识别率为97.21%。(3)基于连通域快速标记法与Vgg-16模型的残饵计数。针对前述饵料二值分割图像,应用基于重心的极大与极小距离比值法去除简单粘连。对于零星的残饵,CCL模型具有最好的识别效果,计数精度为97.5%,满足实际生产中的误差要求。(4)基于NAS模型的粘连残饵计数。对于大量严重粘附的残饵,由于分布稠密无法手动计数。将320像素×320像素的残饵图像进一步分为32像素*32像素的小图像,以确保每个小图像中的残饵数量在0-5之间。图像数据训练时分别使用了浅层Densen神经网络,Vgg-16,NASNet-A等神经网络模型建模分析。分类计数模型结果表明,NASNet-A是粘连残饵最好的计数方法。使用NASNet-A模型计数的预测集准确率可以达到88.29%。把cifar-10上搜索出来的Cell结构迁粘连复杂黏连残饵数据集上,表现出了很好的泛化能力。

关键词：南美白对虾残饵深度学习图像计数图像识别

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基于深度学习的水下残饵检测方法研究与实现

基于深度学习的水下残饵检测方法研究与实现

作者：刘杨扬州大学

学位级别：硕士

目前,我国渔业综合生产能力已处于世界领先地位,但水产养殖的自动化和集成化水平不高。科学的饵料投喂策略作为智能化水产养殖的重要环节,对于促进传统人工投喂模式向科学化智能化投喂模式转变具有决定性作用。在水产养殖中,实时检测和... 详细信息

目前,我国渔业综合生产能力已处于世界领先地位,但水产养殖的自动化和集成化水平不高。科学的饵料投喂策略作为智能化水产养殖的重要环节,对于促进传统人工投喂模式向科学化智能化投喂模式转变具有决定性作用。在水产养殖中,实时检测和监测饲料颗粒消耗量是制定科学饲养策略的重要依据,可以有效减少饲料浪费和水污染,实现经济效益和生态效益的双赢。然而,水下图像质量低,目标小等状况给残饵检测带来了很大的挑战。基于计算机视觉的传统机器学习方法需要手动选择检测目标的特征,例如形状和周长,最终精度受所选择特征的影响很大,而且人为选择的特征也不能更好地提取隐藏在图像中的高维信息,造成检测准确率低,鲁棒性差等问题,不能满足实际需求。然而随着深度学习技术的发展,深度学习因为其能从海量信息中自动提取高维特征的优势,实现了远超传统机器学习的精确度。所以本文将深度学习应用于水下残饵检测任务,有效提升了水下残饵检测精度并进行了系统实现,主要工作包括:(1)在卷积神经网络的基础上对比各种目标检测算法的检测原理和性能,选择适合改进并应用于水下残饵目标检测任务的算法。根据水下残饵图片制作水下残饵数据集。(2)提出了一种基于改进YOLO-V4网络的水产养殖残饵检测模型。通过修改特征金字塔网络(FPN)和路径聚合网络(PANet)的连接方式,将原来的YOLO-V4网络中负责大尺度的特征输出层替换为更加细粒度的YOLO特征输出层;采用DenseNet方法对CSPDarknets中的残差连接方式修改,进一步加强特征复用,提高网络性能;最后对模型进行去冗余操作,在保证检测精度的前提下,降低YOLO-V4网络的复杂度。在实际养殖现场中的实验结果表明,所提出的改进YOLO-V4网络检测精度明显优于YOLO-V4网络模型检测精度,平均精度从65.40%提升到92.61%(IOU=0.5),提升27.21%。此外,模型运算量减少了大约30%。改进后的YOLO-V4网络可以有效地检测出水下的鱼饵目标,并可运用于水产养殖的实际环境中。(3)开发了水下残饵检测及模型训练系统,并集成基于改进YOLO-V4的水下残饵目标检测算法,为非专业人员提供可视化和可交互化的深度学习模型训练方法和检测方法。

关键词：水产养殖改进YOLO-V4网络水下目标检测残饵深度学习