基于PCA-LSTM神经网络的凡纳滨对虾养殖水质预测

基于上海奉贤区2个水产养殖合作社2014—2018年和2021年的检测数据,选取水温(T)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(I_Mn)、总磷(TP)、总氮(TN)、氨氮(TAN)、亚硝酸盐氮(NO₂^--N)、硝酸盐氮(NO₃^--N)共8个水质指标进行研究,提出了基于主成分分析(Principal component analysis, PCA)和长短时记忆神经网络(Long short-term memory neural network,LSTM)的预测模型。首先采用主成分分析法对数据进行特征提取和降维,选取高锰酸盐指数(I_Mn)和氨氮(TAN)作为水质预测指标,建立基于PCA法的LSTM模型;接着采用PCA-LSTM模型对不同养殖塘的水质进行预测;最后,将其与单一LSTM模型进行对比以验证模型的优劣。结果表明:PCA-LSTM模型可用于凡纳滨对虾养殖池塘水中I_Mn和TAN的预测, 预测结果优于单一LSTM模型。     

凡纳滨对虾养殖池塘及外河道中后生浮游动物群落结构差异及其影响因素

为了解凡纳滨对虾养殖对池塘后生浮游动物群落结构的影响，于2021年5月上旬至10月上旬在上海市奉贤区某养殖场及其外河道进行了16次调查，分析了后生浮游动物的物种组成及优势种、密度、生物量和生物多样性。共鉴定出后生浮游动物33种（轮虫23种、枝角类6种、桡足类4种），优势种6种（轮虫4种、枝角类1种、桡足类1种），其中针簇多肢轮虫（Polyarthra trigla）和广布中剑水蚤（Mesocyclops leuckarti）为养殖塘和外河道共同优势种。Jaccard相似性分析表明，养殖塘与外河道后生浮游动物物种组成整体上处于中等相似水平。总体上养殖塘后生浮游动物密度、生物量、优势种数和多样性指数均高于外河道。养殖塘和外河道中Shannon-Wiener多样性指数H''均值分别为1.56±0.48和1.55±0.34，表现为中度污染；Gleason-Margalef物种丰富度指数D均值分别为0.81±0.32和0.76±0.33，表现为重度污染；养殖塘总体处于中度富营养水平，外河道水体则处于轻度富营养水平。Pearson相关性分析表明，养殖塘后生浮游动物群落结构与水温（WT）、总氮（TN）、总磷（TP）、高锰酸盐指数（COD）和浮游植物中的隐藻门具有显著相关性，而外河道后生浮游动物群落分布与WT、溶解氧（DO）、叶绿素a（Chl.a）、COD、悬浮物（SS）和浮游植物中的隐藻门、裸藻门和甲藻门具有显著相关性。冗余分析（Redundancy analysis, RDA）表明，TP和COD是影响凡纳滨对虾养殖塘后生浮游动物群落结构的关键因子，而浮游植物中的隐藻属、DO、和TN则是影响外河道后生浮游动物群落的主要环境因子。研究结果表明凡纳滨对虾养殖池塘环境因子对后生浮游动物群落结构具有显著影响作用，且明显区别于外河道环境因子对后生浮游动物群落结构的影响，揭示了人工干预对虾养殖生产会显著改变天然水体中后生浮游动物群落结构及水质变化，对凡纳滨对虾的生态养殖和水质调控具有重要意义。