淡水养殖水体氨氮积累危害及生物控制的研究现状

随着淡水养殖集约化规模的扩大,水体氨态氮及亚硝态氮的控制成为水质控制的关键。本文由水体的氮循环过程浅析了养殖水体氨氮积累的成因及危害,综述了淡水养殖中利用生物方法降低水体氨氮的研究及应用现状。     

水产养殖中亚硝酸盐的产生机理及防治措施

目前现代生物工程技术、水处理技术、自动监测控制等高新技术在水产养殖中应用越来越广泛，但是随之带来的问题也越来越明显，其在大幅度提高产量、推动水产养殖业发展的同时，对自身所依赖的水环境的破坏也日益加剧，水体的负载达到或超过饱和程度，进而使水体的理化条件不断恶化，水体的氨氮、亚硝态氮等有毒有害物质大量产生，致使养殖品种容易生病甚至中毒死亡，往往会造成较大的损失。     

稻蟹共作模式对池塘养殖尾水的净化效果研究

为探究稻蟹共作模式对池塘养殖尾水的净化能力,在宁夏银川地区的大规模稻蟹共作-池塘养殖耦合系统中,稻田种植面积52 hm²,水产养殖面积20 hm²,采取田间试验、水质分析相结合的方法,分别对稻田进水口、出水口水体中的溶解氧、磷酸盐、亚硝态氮、氨氮等水环境指标进行分析。结果表明,2020年试验稻田出水口氨氮、磷酸盐、亚硝态氮的最高去除率分别为69.2%、14.0%、100%,2021年试验稻田出水口氨氮、亚硝态氮的最高去除率分别为25.1%、100%,2022年试验稻田出水口氨氮、磷酸盐、亚硝态氮的最高去除率分别为76.9%、74.4%、100%。试验结果显示,2022年稻田对池塘养殖尾水的净化效果最好。由此表明,稻蟹共作模式可以显著降低池塘养殖尾水中的氨氮、磷酸盐、亚硝态氮水平,具有较好的水质净化效果,对生态环境产生积极影响。     

养殖水体中亚硝酸盐的形成原因及解决方法

随着养殖水平的不断提高,高密度水产养殖业迅速发展,对池塘的投入也在不断地增加,工业废水和生活污水的大量排放,养殖生态环境遭到严重破坏,养殖病害频繁发生,亚硝态氮含量过高是主要危害之一。一、养殖水体中亚硝酸盐的形成1.亚硝酸盐的形成机理亚硝酸盐是氨转化成硝酸盐过程中的中间产物,从氨态氮转化成硝态氮的过程分两步进行:     

鳜不同养殖模式水质因子变化规律和微生物制剂调节技术研究

该文采用生态学试验方法,对鳜池塘和大棚养殖模式的水质变化规律进行了调查分析,同时采用不同微生态制剂商品(光合细菌、枯草芽孢杆菌、乳酸菌)对鳜养殖水体水质调节效果进行了研究.结果 显示,整个鳜养殖周期(苗种至商品鱼),大棚养殖模式水体温度、溶氧、pH值与池塘养殖模式无明显区别;大棚养殖模式三氮(铵态氮、硝态氮、亚硝态氮)...     

福建省水口水库养殖库区氮的时空分布特征研究

为研究养殖库区水域氮的时空分布特征,于2014年3月至2015年2月在福建省水口水库范围内主要养殖库区选取15个采样点进行每月的监测和动态研究,全面分析了不同养殖库区、不同时期水体各形态氮的时空变化特征。结果表明,养殖库区水体总氮、氨氮、亚硝态氮平均浓度分别为1.38~2.15、0.24~0.53,0.03~0.06 mg/L。不同养殖库区水体各形态氮含量因季节更替而变化较大,总体趋势是总氮浓度冬季较高;除太平养殖库区外,其他养殖库区水体的氨氮浓度春季较高,浓度范围为0.466~0.596 mg/L;亚硝态氮浓度变化幅度不大,范围为0.009~0.031 mg/L。不同养殖区域水体中各态氮含量具有一定的相关性,雄江和太平养殖库区中总氮和氨态氮、亚硝态氮之间相关性不显著,黄田库区和湾口库区养殖区水体中总氮和氨态氮、亚硝态氮呈现负相关;尤溪口养殖库区水体中氨态氮和亚硝态氮呈显著负相关。     

如何对养殖水体氨氮和亚硝酸盐实施大清扫

氨氮和亚硝酸盐是养殖水体最常见隐形杀手.随着养殖密度的不断增大,经常伴随在养殖的全过程,给养殖动物造成诸多不良后果. 1 产生过程 氨氮和亚硝酸盐是由养殖动物的排泄物、水体施肥、动植物尸体、淤泥中的有机质等厌氧分解转化而来. 亚硝酸盐是氨氮在亚硝化细菌和反硝化细菌的参与下转化而成,一旦水体溶氧不足,硝化细菌及反硝化细菌数量不足等,正常的硝化作用受阻,亚硝酸盐的生产机制就会加强,并在水体内大量积累,形成潜在危害.可以说,水体中的含氮物质是生产亚硝酸盐的原料,而亚硝化细菌和反硝化细菌则是加工厂,水体缺氧或微缺氧是产生的环境条件.     

怎样合理调节水质

随着养殖水平的不断提高,养殖密度的不断加大,对池塘的投入也在不断的增加,水体的负载大都达到或超过饱和程度,进而使水体的理化条件不断恶化,特别是一些老池塘、水源条件不好而又无法换水的池塘、投饵量大尤其是草料的使用量大的池塘、有机肥使用量大的池塘,往往造成水体的氨氮、亚硝态氮、硫化氢、甲烷等有毒有害物质大量产生,致使养     

海藻酸钠固定化微生物处理淡水水产养殖废水可行性研究

通过海藻酸钠固定化微生物小球对淡水养殖废水中活性磷、氨态氮、硝态氮、亚硝氮、化学需氧量质量浓度的影响,研究海藻酸钠固定化微生物处理淡水养殖废水的可行性。结果显示,海藻酸钠小球在养殖废水中极易溶解,不仅造成水体浑浊,且原生动物等可能以海藻酸钠为营养基而大量繁殖,进而导致水体缺氧,化学需氧量、氨氮等质量浓度不降反升,固定化微生物对废水的净化作用则难以显现。由此可见,以海藻酸钠为材料进行微生物固定化不适用于淡水养殖废水的净化处理。     

淡水养殖池中亚硝酸盐转化措施

<正>养殖水质的好坏,主要看以下几个水质指标:氨态氮、亚硝态氮、硝态氮、pH值、化学耗氧量、硫化氢等七个指标。水产养殖水体中,如何让含氮有机物进行有效的转化,以确保养殖水质维持良好,是养殖成功的关键之一。养殖水体中的含氮有机物,在水体中先转为氨态氮,再转为亚硝态氮,最后为硝态氮。转化过程中,从含氮有机物到氨氮需要的时间不长,从氨态氮到亚硝酸盐的时间较短,但亚硝酸盐的转化时间比较长,这是养殖水体中亚硝酸盐高的主要原因。     

闭合循环水产养殖-植物水栽培综合生产系统的工艺设计及运行效果

闭合循环水产养殖-植物水栽培综合生产系统主要由鱼类养殖池、蔬菜和花卉水培渠、循环水处理系统构成,是一种新型"养殖-种植-水质净化"生产模式。在上海市青浦区的实践表明:①单位水体红罗非鱼(Tilapiamossambica(♀)×Tilapianilotica(♂))和暗纹东方(Fuguobscurus)的产量分别达到58kg·m-3和12.28kg·m-3,养殖期间,氨氮浓度<1.5mg·L-1,亚硝氮浓度<0.8mg·L-1,DO>5.0mg·L-1;②水栽培蔬菜生长良好,对氨氮、亚硝氮、硝氮、总氮、磷酸盐和COD的最大去除率分别为57.46%、51.72%、3.7%、10.67%、9.72%和21.78%,水培蔬菜渠进水和出水的平均N/P分别为6.60∶1和6.53∶1;③生物过滤器对流经水体的NH 4 N、NO-2 N、COD一次性去除率分别为44.79%、20.31%、20.10%;④泡沫分离—臭氧消毒装置对养殖水体中异养细菌的去除率为93.58%,NH 4 N、NO-2 N的去除率为39.00%、38.10%,能明显提高水体中的pH和DO。     

池塘鱼箱集约高效养殖系统水处理模式设计及效果分析

随着淡水养殖集约化程度的提高,水体氨氮和亚硝态氮等有毒物质浓度随之升高,严重危害了养殖对象的生长。因此,水体氨态氮及亚硝态氮的控制成为水质控制的关键。本文针对集约化养殖条件下的养殖水处理在天津市水产研究所淡水试验站进行了生物膜法和生态浮床净化法处理池塘养殖用水的实验。结果表明:生物膜法和生态浮床净化法都能有效去除池塘水体氨态氮及亚硝态氮,如果不使用水生植物,则每生产1t鱼需设置6.76m2的生物包。     

养殖水体中水质净化菌的筛选和鉴定

通过富集培养的方法,从养殖水体和淤泥中筛选出4株优良的水质净化菌.各菌株经鉴定分别为假单胞菌属(Pseudomonas)、凝结芽孢杆菌(Bacillus coagulans)、黄色节杆菌(Arthrobacter flavescens)、坚强芽孢杆菌(Bacillus firmus).它们对模拟养殖水体中高达5mg/L的氨态氮和亚硝态氮的降解率均能达到80%和90%以上,其中假单胞菌属还具有反硝化作用.     

基于栈式自编码BP神经网络预测水体亚硝态氮浓度模型

亚硝态氮对于水产养殖动物具有毒性,对于其含量的及时监控非常重要。基于光谱法和电极法设计的亚硝态氮传感器价格昂贵,难以大面积推广,因此急需研发一种能快速预测养殖水体亚硝态氮的模型。实验通过实验室构建的水质在线检测系统测定水体中温度、pH、溶解氧、氧化还原电位4个参数,同时用α-萘胺比色法测定水体中亚硝态氮的浓度,从4种参数中选取与亚硝态氮浓度相关的参数作为预测模型的关联变量。水质参数数据及亚硝态氮浓度数据分别经预处理后作为原始数据用于SAE神经网络的训练,训练方法采用无监督逐层贪婪训练法,用学习到的特征监督训练SAE-BP神经网络,利用反向传播算法(BP)优化模型。训练得到结构为4-5-4-3-1的SAE-BP神经网络模型,建立的神经网络模型对实验数据预测的拟合优度R²为0.95,预测结果的均方根误差RMSEP为0.099 71。研究表明,亚硝态氮预测模型可以较为精准地预测水体中亚硝态氮的浓度。本模型将为开发在线快速监测养殖水体亚硝态氮浓度提供新的思路。     

生态型循环水处理系统在工厂化养鱼中的应用研究

对自行研发的由功能性滤料、以观赏水草栽培为特色的人工湿地和施用复合菌制剂有机组成的生态型循环水处理系统在工厂化养殖鲟鱼中的应用效果作了研究。结果表明,该套系统具有理想的水处理效果,运行一年中使养殖水体氨氮、亚硝态氮和硝态氮平均含量分别维持在0.44mg/L、0.26mg/L和3mg/L水平。史氏鲟放养平均规格105g,密度46.2尾/m3,经6个月养殖,出池平均规格625g,单位水体产量30.88kg/m3,饲料系数1.12,成活率99.1%,与每天换水养殖相比,总用水量节省98.12%,总利润增加4.29倍。     

地衣芽孢杆菌De在优质草鱼养殖中的应用研究

运用综合对比分析法探讨了地衣芽孢杆菌Bacillus licheniformis De在优质草鱼（Ctenopharyngodon idellus）养殖中的应用效果,其评价指标分别为成活率、水体pH、透明度、溶解氧及水中氨氮、硝酸盐浓度等。结果表明,施用地衣芽孢杆菌De可在一定程度上使水体环境和养殖生产性能得到优化,提高养殖草鱼的成活率,显著降低水体透明度及水中氨氮、硝酸盐含量（P〈0．05）,使水体pH、溶解氧有利于草鱼的生长。其中施菌组较对照组的成活率、水体pH、溶解氧分别提高了3．2％、3．9％、25．5％,而水体透明度、氨氮及亚硝氮浓度则分别降低了38．5％、74．6％、69．3％。     

池塘种草，养蟹更好

近年来，随着我省名特优水产养殖战略的不断推进，我省河蟹养殖发展迅速。伴随着我省河蟹养殖的发展，同时出现了对养殖水体生态环境破坏的问题，河蟹养殖特别是高密度养殖会对养殖水体中的水草资源产生严重的破坏。因此，在合理调整河蟹放养密度及实行鱼、蟹轮养的同时，采取人工的方法栽种水草，恢复河蟹养殖水体中的水草资源，对我省河蟹养殖的可持续发展具有重要意义。     

稻虾鳝立体种养模式对水体环境的影响

为探明稻虾鳝立体综合种养模式对水体环境的影响,在2020年8—10月于河南信阳选取1块2.0×10⁴ m²稻渔综合种养试验基地,在环沟不同位置设置网箱养殖黄鳝,每15 d对网箱内、外及不同边侧环沟所设4个采样点内的水样进行采集和水温、溶解氧、pH、总磷、总氮、硝态氮、亚硝态氮和氨氮等指标检测。试验结果显示,不同时期网箱内的水体溶解氧水平始终最低,且网箱内、外水体溶解氧均低于远离网箱的对侧环沟(P>0.05),4个采样点pH差异不显著,网箱内、外水体氨氮显著高于对侧环沟(P<0.05),亚硝态氮、硝态氮含量显著低于对侧环沟(P<0.05)。网箱内、外水体总氮、总磷高于其他位点,总氮呈上升趋势、总磷呈下降趋势,对侧环沟内水体总氮、总磷呈上升趋势。试验结果表明,稻虾鳝立体综合种养模式虽然会增加网箱内外残饵和粪便的积累导致氮、磷含量升高,促进了附近水体氮、磷转化效率和反硝化过程的进行,降低了水体富营养化的风险,但网箱内溶解氧较低,影响水生动物健康生长。试验结果可为稻虾鳝立体综合种养模式的发展与改进提供理论参考。     

凡纳滨对虾工厂化循环水养殖系统水质指标及微生物菌群结构的分析

为探究凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)工厂化循环水养殖系统的养殖水体水质情况以及微生物菌群的组成结构,本研究利用高通量测序技术和生物信息学分析手段,测定凡纳滨对虾工厂化循环水养殖过程一级移动床生物净化、二级固定床生物净化、养殖水体的水质指标、水体和生物净化载体以及对虾肠道微生物菌群的组成。结果显示,水体的氨氮(NH₄⁺-N)和亚硝态氮(NO₂^–-N)质量浓度显著降低,分别为0.85和0.21 mg/L。养殖系统水体、生物净化载体和虾肠道样品中共有的优势菌为变形菌门(Proteobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidetes),此外,一级、二级生物净化系统水体中的放线菌门(Actinobacteria)为优势菌,生物净化载体中浮霉菌门(Planctomycetes)和硝化螺旋菌门(Nitrospirae)为优势菌;对虾肠道中的厚壁菌门(Firmicutes)为优势菌。另外,对虾养殖循环水系统中生物净化载体上的细菌物种含量比水样中的细菌物种少,但微生物多样性高于养殖水体,...     

基于珊瑚骨基质的凡纳滨对虾内循环养殖系统的构建与运行效果

采用珊瑚骨作为生物膜载体,利用海水素配制人工海水,构建盐度为15‰(海水)和5‰(淡水)的两个凡纳滨对虾内循环养殖系统,通过添加硝化细菌菌剂和氮源,分别用8 d和13 d建立硝化功能。按照500尾/m~3密度投入虾苗后,海水系统和淡水系统分别运行97 d和83 d。在运行期间淡水和海水系统养殖水体氨氮浓度始终维持在较低水平,平均浓度分别为(0.015±0.008) mg/L和(0.014±0.008) mg/L;在海水系统运行前60 d,亚硝氮浓度维持在较低水平,在60～90 d,亚硝氮浓度呈缓慢上升趋势,在90 d后,海水系统亚硝氮浓度开始快速增加,最终达到3.43 mg/L;淡水系统在运行前40 d亚硝氮浓度维持在较低水平,40 d后开始小幅上升,运行至70 d后,亚硝氮浓度开始快速增加,最终达到0.52 mg/L。最终海水系统和淡水系统凡纳滨对虾存活率分别为51.5%和48.5%。