CN113033877A - 对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,是对对虾养殖水体的亚硝酸盐氮含量进行1~4日的基础数据检测,利用检测所得的其中至少两个亚硝酸盐氮含量基础数据建立亚硝酸盐氮含量与时间的一元一次线性关系式,用于预测未来一段时间内养殖水环境中的亚硝酸盐氮含量。本发明能利用简单的计算方式有效预测未来10日内养殖水环境中的亚硝酸盐氮含量,不需要特有的软件就能实现水质预警,为有效检测养殖水环境提供科学依据。

Description

对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法
技术领域
本发明属于水质监测分析方法。具体涉及一种对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法。
背景技术
对虾养殖业是我国水产养殖的支柱产业,2018年我国淡水虾总养殖产量达264万吨,海水虾总养殖产量达130万吨。但随着国内对虾养殖规模和密度的增大,养殖中后期常常出现水质恶化的现象,进而导致病害频发,品质下降。水质恶化主要是由于养殖对虾的残余饲料、排泄物、死亡残体等有机物因不能完全分解而沉积池底,使池水趋于富营养化,从而造成有害物质氨氮、亚硝酸盐氮等的积累。
在水产养殖中,亚硝酸盐氮是还原态氮或有机态氮在转化成硝态氮的中间产物,即亚硝酸盐氮是不完全氧化或不完全硝化作用的产物,目前还没有快速降解水体中亚硝酸盐氮的特效药,只能通过增氧、肥水、使用水质吸附剂或使用生态制剂等方法降低亚硝酸盐氮。
因此,对虾养殖过程中对养殖水体的亚硝酸盐氮含量状况进行预测预警是十分必要的,有效的亚硝酸盐氮预测预警模型能在水质恶化前,给予决策者及时有效的警报,为合理利用水资源和改善养殖水环境提供科学依据。
发明内容
本发明要解决的是当前水产养殖中养殖水体亚硝酸盐氮含量的预警方法复杂、普通养殖户难以操作等问题,提供一种简易、便于操作、不需要特定软件的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法。
本发明上述目的通过以下技术方案实现:
一种对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,对对虾养殖水体的亚硝酸盐氮含量进行1~4日的基础数据检测,利用检测所得的其中至少两个亚硝酸盐氮含量基础数据建立亚硝酸盐氮含量与时间的一元一次线性关系式,用于预测未来一段时间内养殖水环境中的亚硝酸盐氮含量。
在对虾养殖中,亚硝酸盐氮的危害主要表现为慢性中毒,蜕壳时容易出现蜕壳不遂、软壳死;会引起肝胰腺肿大,诱发肝胰脏坏死;影响摄食率;影响生物体内外渗透压,引起水肿;引起应激反应,对虾会引起红体、红须、红尾等症状。根据对虾养殖水质大数据的采集和分析,发现在外界环境无剧烈变化的短时期内养殖水体所建立的硝化系统和反硝化系统短期内不会改变,即短期内水体的净化能力差异不大,养殖水体中的亚硝酸盐氮含量呈线性趋势增加。
本发明中,对对虾养殖水体的亚硝酸盐氮进行1~4日的基础数据测,利用检测所得的亚硝酸盐氮含量数据建立亚硝酸盐氮含量与时间的一元一次线性关系式,可以较为准确的预测未来十日内养殖水环境中的亚硝酸盐氮的数值。
优选的,所述的基础数据检测是指连续2日检测、连续3日检测、测试1日间隔1日再1日测试、测试1日后间隔1日再2日检测、连续2日检测后间隔1日再1日检测或连续4日检测的其中之一。
更进一步的,所述的基础数据检测是指连续2日检测。
优选的,所述基础数据检测时,连续两天检测的间隔时间为24小时。
优选的,根据基础数据建立的亚硝酸盐氮含量与时间的一元一次线性关系式,用于预测未来10日内养殖水体中的亚硝酸盐氮含量。
优选的,当养殖水环境中亚硝酸盐氮含量预测值超过2mg/L时,系统将启动预警;当亚硝酸盐氮含量预测误差超过20%时,判断养殖水环境中的硝化系统稳定性被破坏。
本发明中,当根据线性关系式预测未来某天养殖水环境中的亚硝酸盐氮数值超过2mg/L时,系统将启动预警;当预测误差超过实际测量值的20%时,可以判断养殖水环境中的硝化系统稳定性被破坏。
本发明的另一个目的是提供上述对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法在对虾养殖中的应用。
本发明具有以下有益效果:
1.本发明提供的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,操作简易有效。
2.本发明在发明人充分了解对虾养殖水体中亚硝酸盐氮含量变化规律的基础上,确定亚硝酸盐氮含量与时间的一元一次线性关系式和短期预测时间,得到了适合于对虾养殖水环境的预测预警模型。
3.本发明提供的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法在最新的水环境数据预测短期内水质参数的数值,不依赖历史数据,预测结果更为准确。
4.本发明提供的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法不需要复杂的计算手法,简化了计算方式,提高了预测预警效率,对计算程序要求不高,不需要特定的软件,对使用者的技术要求不高,适合养殖户们使用,具有快速、便捷的优点,在虾养殖中的应用前景广泛。
5.本发明提供的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,在没有人为大幅度调节水质的情况下,利用本发明可以预测未来十日内水体中的亚硝酸盐氮含量,养殖户可根据自身养殖情况提前做好调节水质的准备。
具体实施方式
以下结合具体实施例来进一步说明本发明。
实施例1
2020年6月17日至9月25日对广东省佛山市顺德区马岗村一斑节对虾养殖池塘进行水质监测预测养殖实验,池塘面积为4亩,将养殖水体调节至盐度为5ppt,钙离子含量为100-140ppm,镁离子含量为130-210ppm,溶解氧保持在6.5-8.0左右,pH为8.0-8.5。于2020年6月17日放养规格大小约为4g/尾的斑节对虾虾苗55000尾。对养殖水质进行实时监测,并在没有人为大幅度调节水质的情况下对养殖水体中亚硝酸盐氮含量进行预测分析,数据分析如下:
数据预测分析1以连续两日检测的亚硝酸盐含量检测值预测未来十日内的亚硝酸盐氮含量数值
Figure BDA0002960110360000041
数据预测分析2以连续三日内检测的亚硝酸盐含量检测值预测未来十日内的亚硝酸盐氮含量数值
Figure BDA0002960110360000042
Figure BDA0002960110360000051
数据预测分析3以连续四日内检测的亚硝酸盐含量检测值预测未来十日内的亚硝酸盐氮含量数值
Figure BDA0002960110360000052
Figure BDA0002960110360000061
上述分别连续2日检测、连续3日检测或测试1日间隔1日再1日测试、测试1日后间隔1日再2日检测、连续2日检测后间隔1日再1日检测或连续4日检测的亚硝酸盐氮检测值预测十日内养殖水环境的亚硝酸盐氮的含量,计算预测误差,由此可见,考虑到时间成本及计算的便利性,以连续两日的亚硝酸盐氮检测值所形成的亚硝酸盐氮含量与时间的一元一次线性关系式最符合养殖水体中亚硝酸盐氮速率。
该实验虾塘于2020年9月25日清塘,出塘虾规格大小为32.1g/尾,共出塘1031斤斑节对虾,远远超出了目前市场上斑节对虾养殖的产量。
实施例2
2020年5月15日至9月25日对广东省佛山市顺德区马岗村另一个斑节对虾养殖池塘进行水质监测预测养殖实验,池塘面积为2亩,将养殖水体调节至盐度为5ppt,钙离子含量为120-200ppm,镁离子含量为130-180ppm,溶解氧保持在6.5-8.5左右,pH为7.5-8.5。于2020年5月15日放养规格大小约为2g/尾的斑节对虾虾苗100000尾。对养殖水质进行实时监测,并在没有人为大幅度调节水质的情况下对养殖水体中亚硝酸盐氮含量进行预测分析,数据分析如下:
数据预测分析1以连续两日检测的亚硝酸盐含量检测值预测未来十日内的亚硝酸盐氮含量数值
Figure BDA0002960110360000071
数据预测分析2以连续三日内的检测的亚硝酸盐含量检测值预测未来十日内的亚硝酸盐氮含量数值
Figure BDA0002960110360000072
Figure BDA0002960110360000081
数据预测分析3以连续四日内检测的亚硝酸盐含量检测值预测未来十日内的亚硝酸盐氮含量数值
Figure BDA0002960110360000082
上述分别用连续2日检测、连续3日检测或测试1日间隔1日再1日测试、测试1日后间隔1日再2日检测、连续2日检测后间隔1日再1日检测或连续4日检测的的亚硝酸盐氮检测值预测十日内养殖水环境的亚硝酸盐氮的含量,计算预测误差,由此可见,以连续两日、连续三日或间隔一日的亚硝酸盐氮检测值所形成的亚硝酸盐氮含量与时间的一元一次线性关系式较为符合养殖水环境中亚硝酸盐氮速率。结合实施例1,本发明在没有人为大幅度调节养殖水环境中亚硝酸盐氮含量的情况下,采用连续两日的亚硝酸盐氮检测数据所形成的亚硝酸盐氮含量与时间的一元一次线性关系式预测接下来十日内参数值。
在是养殖过程中,可发现当养殖水环境中的亚硝酸盐氮含量超过2mg/L时,斑节对虾没有死亡,但是会出现明显的摄食减少、行动缓慢等情况。该实验虾塘分别时于2020年6月17日和9月25日清塘。6月17日出塘虾规格大小为4g/尾,共出塘444斤斑节对虾;9月25日出塘虾规格大小为25.6g/尾,共出塘1843斤斑节对虾,两次出塘共出2287斤斑节对虾,大大超越了目前市场上斑节对虾养殖的产量,由此可证明水质检测预测有利于对虾养殖的水质管理,从而提高对虾养殖的产量。

Claims (10)

1.一种对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,其特征在于,对对虾养殖水体的亚硝酸盐氮含量进行1~4日的基础数据检测,利用检测所得的其中至少两个亚硝酸盐氮含量基础数据建立亚硝酸盐氮含量与时间的一元一次线性关系式,用于预测未来一段时间内养殖水环境中的亚硝酸盐氮含量。
2.根据权利要求1所述的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,其特征在于,所述的基础数据检测是指连续2日检测、连续3日检测、测试1日间隔1日再1日测试、测试1日后间隔1日再2日检测、连续2日检测后间隔1日再1日检测或连续4日检测的其中之一。
3.根据权利要求2所述的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,其特征在于,所述的基础数据检测是指连续2日检测。
4.根据权利要求1~3任一所述的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,其特征在于,所述基础数据检测时,连续两天检测的间隔时间为24小时。
5.根据权利要求1~3任一所述的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,其特征在于,根据基础数据建立的亚硝酸盐氮含量与时间的一元一次线性关系式,用于预测未来10~15日内养殖水体中的亚硝酸盐氮含量。
6.根据权利要求4所述的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,其特征在于,根据基础数据建立的亚硝酸盐氮含量与时间的一元一次线性关系式,用于预测未来10~15日内养殖水环境中的亚硝酸盐氮含量。
7.根据权利要求1~3或6任一所述的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,其特征在于,当养殖水环境中亚硝酸盐氮含量预测值超过2mg/L时,系统将启动预警;当亚硝酸盐氮含量预测误差超过20%时,判断养殖水环境中的硝化系统稳定性被破坏。
8.根据权利要求4任一所述的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,其特征在于,当亚硝酸盐氮含量预测值超过2mg/L时,系统将启动预警;当亚硝酸盐氮含量预测误差超过20%时,判断养殖水环境中的硝化系统稳定性被破坏。
9.根据权利要求5任一所述的对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法,其特征在于,当亚硝酸盐氮含量预测值超过2mg/L时,系统将启动预警;当亚硝酸盐氮含量预测误差超过20%时,判断养殖水环境中的硝化系统稳定性被破坏。
10.权利要求1~9任一项所述对虾养殖水体亚硝酸盐氮含量的预测预警方法在对虾养殖中的应用。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115561207A (zh) * 2022-10-27 2023-01-03 马鞍山市桓泰环保设备有限公司 一种浓度自适应污水检测方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108647831A (zh) * 2018-05-16 2018-10-12 华南农业大学 一种多源信息融合的水产养殖环境中氨氮/亚硝酸盐含量预测系统及方法
JP2019100804A (ja) * 2017-11-30 2019-06-24 Jfeアドバンテック株式会社 濃度測定方法、濃度管理方法、濃度測定装置、及び濃度管理装置
CN111354423A (zh) * 2020-02-29 2020-06-30 北京工业大学 一种基于多元时间序列分析的自组织递归模糊神经网络的出水氨氮浓度预测方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019100804A (ja) * 2017-11-30 2019-06-24 Jfeアドバンテック株式会社 濃度測定方法、濃度管理方法、濃度測定装置、及び濃度管理装置
CN108647831A (zh) * 2018-05-16 2018-10-12 华南农业大学 一种多源信息融合的水产养殖环境中氨氮/亚硝酸盐含量预测系统及方法
CN111354423A (zh) * 2020-02-29 2020-06-30 北京工业大学 一种基于多元时间序列分析的自组织递归模糊神经网络的出水氨氮浓度预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张宇雷等: "基于氨氮平衡的水产养殖换水率计算方法研究", 《渔业现代化》 *
杨世平等: "对虾高密度养殖过程中水质的周期变化与分析", 《水产科学》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115561207A (zh) * 2022-10-27 2023-01-03 马鞍山市桓泰环保设备有限公司 一种浓度自适应污水检测方法及系统

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