检索结果-南通市图书馆

海参养殖业具有较高的商业价值并在近些年迅速膨胀,我国海参被过度捕捞,野生自然海参资源出现衰竭。因此海参人工养殖逐渐兴起,并形成规模产业化,中国是全球海参养殖生产最主要的区域,但对海参增产以及养殖水环境优化调节技术还需要深入研究以及探索更完善的管理措施。本研究主要针对刺参池塘水环境调控,探索物理以及化学方法净化养殖环境、抑制藻类对刺参养殖危害,以及人工模拟优化环境下探索提高刺参增重率和成活率的效果。本研究主要结果如下:1、人工干预手段对池塘环境的影响采用移动式射流充气装备在池塘中直线进行冲圈,前后对水质短期6 h内和长期进行监测,并监测冲圈与其它因素共同作用下对溶解氧改变的影响。在冲圈6 h内,溶解氧升高,CO浓度变低,p H值升高;氨氮整体呈现下降趋势,磷酸盐呈现先升高后降低的趋势,硫化物呈现下降趋势;在冲圈72 h内,从冲圈与其它因素共同作用下的DO浓度监测数据分析得出,冲圈可提高DO浓度。据此,得出冲圈可以一定程度上改善池塘水环境。2、碳源和乳酸菌对藻类的抑制探究不同浓度碳源对刺参养殖池塘内藻类的抑制作用,在其他条件都相同时,分别添加的碳源浓度为0mg/L、0.25mg/L、0.5mg/L、0.75mg/L,利用Image J对显微镜下细胞图像进行分析并测定水质,实验结果证明在添加碳源浓度为0.5mg/L的情况下浒苔质壁分离现象发生的速度最快、完成度最高（80%）。推测乳酸菌经过代谢产生低级酸对藻类有抑制作用,用乙酸代替乳酸菌进行实验,结果显示:p H值经过0 h的6.35到6 h和12 h分别提高为6.63和6.68,质壁分离12 h时完成度为33.95%,证实上述推测。3、投加蔗糖对刺参池塘水环境的影响在刺参养殖池塘定期投加蔗糖,对水体pH值和溶氧（DO）进行监测和对氨氮、硫化物、磷酸盐等指标进行取样测定,探究添加蔗糖改变碳氮比后,对刺参池塘养殖系统中水环境的影响。可溶性碳源的定量添加使DO含量降低、p H值下降。结果证明添加蔗糖进行碳氮比调节,能有效改善池塘水环境质量达到净化水质的目的。4、人工模拟池塘环境环境条件的优化研究通过设置陆基人工模拟池塘进行养殖效果影响研究:添加葡萄糖碳源的实验组刺参,成活率比未添加的高8.17%,平均日增重率高6.64%,特定生长率高0.061%;实验组的氨氮、亚硝酸盐氮和磷酸盐总体低于对照组,推测添加碳源有可能间接促进刺参生长,在一定程度上可以净化水质。养殖密度对刺参影响及水质变化情况:1.135 kg/m刺参时刺参特定生长率（SGR）最高,根据测得水质得出养殖密度对水质没有明显影响,但投饵和刺参的代谢会有一定程度影响。附着基对刺参的影响及水质的变化情况:设置鲍鱼笼和扇贝笼作为刺参附着基,鲍鱼笼附着基刺参特定生长率（SGR）高于扇贝笼0.097%,结果不显著;扇贝笼附着基的水质磷酸盐、氨氮和亚硝酸盐氮都高于扇贝笼附着基。推测扇贝笼材质和结构造成粘附性较大,在排水时难于彻底排除沉积物,对水质有一定影响。

关键词：刺参池塘水环境人工环境优化质壁分离碳氮比

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基于IBAS和LSTM网络的池塘水溶解氧含量预测

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农业机械学报 2021年第S1期52卷 252-260页

作者：孙龙清吴雨寒孙希蓓张松中国农业大学国家数字渔业创新中心北京100083 农业农村部精准农业技术集成科研基地(渔业) 北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

为了提高池塘水体中溶解氧含量(DO)预测精度,本文提出了一种基于改进的天牛须搜索算法(Improved beetle antennae search algorithm,IBAS)和长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)相结合的溶解氧含量预测模型。为了降低模型输入... 详细信息

为了提高池塘水体中溶解氧含量(DO)预测精度,本文提出了一种基于改进的天牛须搜索算法(Improved beetle antennae search algorithm,IBAS)和长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)相结合的溶解氧含量预测模型。为了降低模型输入维度,提高模型计算效率,采用皮尔逊(Pearson)相关系数分析法得出各因子与溶解氧含量之间的相关性,提取强关联因子作为模型输入特征;为了使天牛须搜索算法(Beetle antennae search algorithm,BAS)在全局搜索和局部搜索中达到平衡,提高算法的收敛速度,提出衰减因子指数递减策略改进天牛须搜索算法,将衰减因子γ与迭代次数相联系并呈指数函数递减;通过IBAS优化LSTM网络,得到最优参数组合策略,建立P-IBAS-LSTM非线性溶解氧含量预测模型。并利用该模型对江苏省宜兴市水产养殖研究中心某池塘水体溶解氧含量进行验证,预测2 h后的溶解氧含量。在与常见的7种模型对比中发现,本文所提出的方法在各项指标中都取得了最优的性能,均方误差(MSE)为0.6442 mg^(2)/L^(2)、均方根误差(RMSE)为0.8026 mg/L、平均绝对误差(MAE)为0.5306 mg/L。实验结果表明本文所提出的模型预测精度更高,泛化性能更强,可以满足实际对溶解氧含量准确预测的需求,并为池塘养殖中水质预警控制提供参考。

关键词：池塘水环境溶解氧含量预测长短期记忆网络改进天牛须搜索算法因子筛选参数优化

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无公害淡水养殖中的病害防治技术

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水产科技 2006年第5期33卷 28-29页

作者：张冠宏五华县农业局

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