水产养殖论文范文

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第1篇

1．1光谱噪声去除由于实验条件如光谱仪硬件和环境光等因素影响，采集的原始光谱数据会包含噪声，需要采用光谱预处理的方法把这些噪声去除，同时保留有用光谱信息。采用SG平滑算法，经验模态分解（empiricalmodedecomposition，EMD）算法和小波分析（wavelettransform，WT）去噪算法等对光谱进行处理，并对三种去噪算法进行比较。

1．2潜在变量（LatentVariable，LV）在利用PLS方法建立模型时，非常关键的一点是所选取的对于建模最优的LV个数，LV和主成分分析中主成分类似，第一个LV贡献率最大，第二个次之，以此类推。如果选取的LV个数偏少，则无法全面代表样本的光谱特性，造成模型精度下降，影响模型的预测效果。而如果选取的LV个数过多，则会带入模型的噪声，干扰建模效果。

1．3建模分析方法用三种建模方法，分别是偏最小二乘回归（partialleastsquares，PLS），BP神经网络（backpropagationneuralnet－work，BPNN）和偏最小二乘支持向量机（leastsquaresupportvectormachine，LS－SVM）。采用PLS建模方法时，基于全谱作为模型输入，使用BP神经网络和LS－SVM建模时，把PLS回归模型得到的LV作为输入，进行对比分析。神经网络由一个输入层、一个或多个隐含层和一个输出层构成。BP神经网络是一种非线性的建模方法，广泛应用于光谱建模分析中［12］。LS－SVM是在经典支持向量机算法基础上作了进一步改进，能够同时进行线性和非线性建模分析，是解决多元建模的一种快速方法。

1．4定量模型评价标准定量模型的评价指标主要有决定系数和均方根误差（rootmeansquareerror，RMSE）。建模集决定系数用R2表示，预测集决定系数用r2表示。决定系数越接近于1，表示模型相关性越好，预测效果更好。一般来说，RMSE越小说明模型的误差越小，模型精度越高。建模集均方根误差用RMSEC表示，预测集均方根误差RMSEP表示。

2结果和讨论

2．1UV／Vis光谱图及COD浓度的统计分析图1为甲鱼养殖水样本的UV／Vis原始光谱曲线，从图中可以看出各个水样的光谱曲线的趋势相类似，没有呈现显著性差异，由于水体中硝酸盐、有机酸、腐殖质等物质对紫外光的强烈吸收，在波段200～260nm区域的吸收度明显高于其他区域。试验水体样本COD值统计结果如表1所示，模型的建模集和预测集COD值覆盖了较大范围，有助于建立准确、稳定和具有代表性的模型。

2．2基于全波长的PLS模型为了更好的分析三种消噪算法检测水体COD含量的性能，将对不同预处理方法获取的评价指标相比较，基于全谱的PLS模型的计算结果如表2所示。由表2可知，小波算法去除噪声后的光谱PLS模型取得了最佳结果，建模集的R2为0．79，RMSEC为15．89mg•L－1，预测集的r2为0．78，RMSEP为15．92mg•L－1。SG平滑和EMD算法虽然部分去除了噪声，但建模效果并没有得到相应提高。故后面建模分析在WT分析基础上进行。

2．3LV一般选取最优LV个数的标准观察RMSEP值随LV个数变化情况，如图3所示，当LV个数较少时，RMSEP值较大，随着LV个数的增加，RMSEP随之减小，当LV个数增加到6时，RMSEP的值保持稳定，LV个数继续增加，RM－SEP值也没有随着增加。取前6个LVs作为偏最小二乘支持向量积的输入建立模型。从贡献率角度解释，PLS建模得到的6个LVs分别作为LS－SVM的输入，之所以取前6个是因为这样几乎可以100％表达原始光谱有用信息，如表3所示，且降低了模型复杂度，提高模型运行速度和精度。

2．4BP神经网络模型根据前文得到的结果，将表3中选出的LVs作为BP神经网络模型输入，BP神经网络模型的计算结果如表4所示。分析表4可知，将6个LVs作为LS－SVM模型输入的结果，其建模集的R2为0．82，RMSEC为15．77mg•L－1，预测集的r2为0．81，RMSEP为16．67mg•L－1。

2．5基于LVs输入的LS－SVM模型LS－SVM模型预测结果如表5所示。采用LVs作为LSSVM模型输入，得到的结果优于基于BP神经网络模型。其建模集的R2为0．83，RMSEC为14．78mg•L－1，预测集的r2为0．82，RMSEP为14．82mg•L－1。

2．6PLS，BP神经网络和LS－SVM模型比较PLS，BPNN和LS－SVM建模方法的结果比较如图3所示，Cal表示模型的建模集（calibration），Pre表示模型的预测集（prediction）。不难发现，在LS－SVM模型和BP神经网络模型中，基于LV作为模型输入－建立的LS－SVM模型取得了最优的效果，BP神经网络模型的预测效果较优，且LS－SVM模型和BP神经网络模型都优于全波长的PLS模型结果。

3结语

第2篇

常用的生物活性改良剂有下列6种：

1、光合细菌高密度鱼虾池水中所含的大量粪便和残饵，腐改后产生氨态氮、硫化氢等有害物质，污染水体和底质，造成鱼虾生长缓慢甚至中毒死亡。同时，水体富营养化后病原微生物滋生，鱼虾会感染发病，光合细菌能吸收水体中有的有毒物质，长成自己有效力的细胞，并形成优势群落，抑制病原微生物生长，净化水质。施用光合细菌，苗池每次用10－50毫克／升；成鱼、虾、蟹池首次用5－10毫克／升，以后用量减半，每次间隔7－10天。

2、硝化细菌在水环境中，硝化细菌可将由腐生菌和固氮菌分解或合成的氨或氨基酸转化为硝酸盐和亚硝酸盐，使水体和底泥中的有毒成分转化为无毒成分，净化水质。成鱼、虾、蟹池每次施用硝化细菌2－5毫克／升。

3、乳酸菌群乳酸菌属嫌气性菌群，靠摄取光合细菌、酵母菌产生的糖类形成乳酸。乳酸具有杀菌作用，能抑制有害微生物活动，致病菌增殖和无机物腐败；并能使木质和纤维素有机物发酵分解，有利于动植物吸收。

4、酵母菌群酵母菌属好气性菌群，它能利用植物根部分泌及其他有机物质产生发酵力，合成促根系生长及细胞分裂的活性物质。酵母菌能为乳酸菌、放线菌等提供增殖基质，为动物提供单细胞蛋白。

5、革兰氏阳性放线菌群革兰氏阳性放线菌属好气性菌群。它能从光合细菌中获得基质，产生各种抗生素及酶，直接抑制病菌，并能提前获取有害霉菌和细菌的增殖基质，促进有益微生物增殖。放线菌和光合细菌混合使用效果更好。它还能将木质素、纤维素、甲壳素物质降解，有利于动植物吸收。

第3篇

1.1基层推广人员素质不高

水产养殖技术推广的顺利开展还必须要有一支具有较高专业素养的队伍。我国水产技术推广队伍建设水平参差不齐，省级站、地级站推广人员素质较高，到县级及以下推广站的人员素质较低，尤其是乡级和村级问题尤为严重，加之基层推广员少，专业化知识掌握不足，水产技术推广工作华而不实。基层的水产养殖技术推广工作所依赖的都是基层的技术人员，而这些人员由于自身的科技水平和知识水平不高，再加上上级对推广工作的不重视，根本无法保质保量的完成水产养殖技术推广工作。此外，基层技术推广组织开展的员工技术培训较为简单，远远不能满足新品种的培育、水产养殖中病害的预防等要求。正是由于水产养殖技术推广然人员综合素质普遍较低，直接导致了基层水产养殖技术推广力度不过，技术指导以及咨询等服务难以落实到位。

1.2推广方式有待改进，水产技术推广手段落后

随着政府机构改革的进行，水产技术推广工作在市场预测分析、水产技术资金筹集、水产品销售推广、产品质量管理等方面存在不足。水产技术推广机构与行政管理部门对应性强，行政部门过度干预导致上级推广部门作用弱化。此外，水产技术推广手段落后，水产技术供需矛盾突出。我国水产技术推广体系存在教育、科研与水产现实联系不紧密，成果转化效率低，渔民接受技术培训、高层次教育不足，“产学研”合作不密，水产技术需求不能及时反馈到研发部门，科研部门的新型技术服务于小众，水产技术成果推广受众缺乏全面性。

1.3基层水产站的推广资金缺乏

在基层水产养殖技术推广工作中，还面临着技术推广资金不足的情况，进而制约了基层水产养殖技术推广的发展与进步。由于水产养殖技术的研发和推广工作需要大量的经费做支持，然后实际情况却是经费缺乏，直接导致水产养殖技术推广人员的工作缺乏资金支持。而且由于缺少资金以及奖励，大部分水产养殖技术推广工作人员无法调动积极性，甚至是把基层水产养殖技术推广工作当成是负担，在推广过程中敷衍了事，不认真对待。总体来说，现行水产技术推广体系下，推广组织的结构、编制、经费等由政府决定，基层推广部门得不到财政保障，不仅造成推广人才流失，也阻碍了水产技术在渔业生产中的应用。

2农村水产养殖技术推广对策

2.1加强对推广人员进行培训

基层水产科技推广队伍的人数偏少，其知识的结构也比较老化，不能满足水产发展的需要，故而要不断加强水产科技队伍的建设工作，不断优化队伍的结构，加强和完善培训机制。对在岗人员加强培训，确保他们的知识结构可以有所优化，能够掌握更多的新技术，进而提高工作队伍的整体素质。针对基层水产养殖技术人员较少的情况，水产部门可以定期派遣专家到基层进行知识技术培训，并进行新技术的示范以及指导等。此外，要鼓励以及指导水产养殖技术推广人员学习新知识，降低其对新技术，新思想的排斥性，充分发挥水产推广人员的积极性，只有这样才能更好的配合技术推广工作。

2.2加快完善水产技术推广体系建设

拓宽水产技术服务范围，加强技市场预测分析、水产技术资金筹集、水产品销售推广、产品质量管理等工作。弱化行政干预力度，在政策、经费上要对推广机构予以帮助，保证水产技术推广部门更好的适应市场经济的发展。此外，水产养殖技术推广工作要与农村的实际相结合，要做到将水产养殖技术推广工作和市场需求、农村的实际情况以及农民群众的实际需求相挂钩。再者，还要丰富水产技术推广手段，实现推广方式多样化发展。推动水产技术科研、教育、推广三结合，转换机制，规范运作方式，统一分配推广经费与物资，促进水产科研与生产紧密结合，教育机构把握人才与技术需求，推进教学与生产更好的结合。

2.3保障充足的水产养殖技术推广资金

2.3.1针对于基层水产养殖技术推广资金不足的现状，应该加大对技术推广资金的扶持力度，国家应该制定相关的政策，每年根据当地水产养殖业的发展情况，制定科学的资金扶持量，使基层水产部门有充足的资金进行技术的推广，进而有利于当地水产的发展，也会相应的带动当地其他行业的发展，不断的促进当地经济的发展。

2.3.2乡镇等基层水产推广部门在进行财政预算时候要充分考虑基层水产养殖技术推广资金安排，并且充分吸收社会闲散资金，灵活妥善的运用多种资金筹集渠道，这样就大大增加了推广资金，在推广的时候不会因为资金短缺而使进程受阻。

2.4提供技术推广服务平台

2.4.1技术指导和培训近年来，有些基层水产推广机构在水产主管部门的领导下，不断加大技术指导和培训力度，为水产养殖户提供强有力的技术保障。例如，在新品种引进、发展集约化、健康养殖、池塘高效生态养殖、鱼病防治、生态调控水质等技术的示范、引进和推广新技术，进一步提高了良种覆盖率和科技成果转化率。此外，通过组织交流学习、开展各项专题培训，为水产养殖企业培养了专业骨干力量，为养殖户提高了养殖技能。

2.4.2提供信息和其他服务近年来，水产技术推广机构通过不断完善和丰富信息服务的手段，利用广播、电视、水产信息网站等多种途径，为广大水产养殖户提供苗种、饲料、病害防治技术、养殖新技术、新理念、新经验等。

3结束语