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随着人们生活水平的提高,人们对生活质量的要求也不断提高,人们对水产品的要求也越来越高,这就间接的提高了对水产养殖的要求,如何才能更加合理,更加完善的发展水产养殖业,达到预期的产出及利润?本文从水产养殖业的现状出发,分析了水产养殖业的养殖特点和成本特点以及水产养殖与成本管理的关系,浅析了几点关于合理的降低显性成本和隐形成本的办法和方向. 相似文献
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水产养殖业是我国沿海主要城市经济的重要组成部分,其产业价值比较高,成本比较高,这就要求广大水产养殖企业必须尽可能的降低生产,成本提高经济效益,更多的赚取利润。成本控制是水产养殖管理工作的重要内容,直接关系到整个产业的兴衰,加强成本管理是水产养殖的首要问题。本文主要介绍了水产养殖与企业成本的构成,并结合自身工作经验就如何降低水产养殖成本提出合理的建议,为提高水产养殖技术提供合理的参考。 相似文献
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设计了一套水产养殖智能管理系统,该系统将物联网技术和水产养殖技术较好地融为一体,通过分布于池塘各处的传感器完成对溶解氧、pH和水温信息的采集,采集到的信号经过放大调理后经由ZigBee无线通信技术上传至主控制器,系统的主控制器为工业控制计算机,计算机系统上装载了由JAVA语言编写的人机交互系统,该系统主导整个管理系统的运行,在接收到上传的数据后,能够实时显示、存储和分析计算接收到的数据,并根据计算结果给出控制命令,然后经由无线通信系统将其发送给下位机(PLC),下位机控制相应地设备动作,进而完成对水质因子的调节,实现智能管理的目的 。 相似文献
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传统大型水产养殖场凭养殖户的经验,通过观察水体颜色、鱼类异常行为以及闻水味的方式监测水质,导致监测随意性大、出错几率高、费时费力,因此设计了基于ZigBee无线网络的水质管理系统,该系统以德州仪器CC2530芯片为核心构建了一个无线传感网络,该网络可实时采集监测点温度、溶解氧含量、pH、亚硝酸盐浓度、浊度等数据,并传送到PC上位机。PC上位机同时依据水质情况,通过SMT32F101控制器控制供氧泵,水阀、投饵机等设备,及时对水质异常等状况进行及时处理。试验表明,水质数据的传输速率可达到140 kb,有效传输距离在150 m以上,系统具有可扩展性强、功耗低、稳定性高等特点,能够满足水质监控、增氧、定时投饵、病害防治方面的功能要求。 相似文献
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《广东农村实用技术》2006,(10):38-38
进入秋季,气温逐渐下降,池塘载鱼(虾)量明显增加,池内因投饵、施肥、用药等引起水体环境变化,且秋季气候多变,阴雨天较多,光照相对减少,易造成缺氧浮头,同时也有因氨氮、亚硝酸盐和硫化氢浓度升高而导致的水质恶化现象。为此,秋季水产养殖应加强以下几个方面的管理。 相似文献
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夏季是水产养殖的关键时期,随着温度升高,水产养殖动物摄食量增加、生长也加快,有利于水产动物快速生长,但同时也是病害多发、死亡率高、管理难度大的关键阶段。因此,水产养殖户在夏季应克服不利因素,做好池塘养殖管理和病害防治,提高水产养殖效益。一、加强水质调控夏季浮游生物繁殖速度快,水质 相似文献
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<正>秋季水温适宜,是水产品育肥与收获的重要季节。加强这一时期的饲养管理,对最终的养殖产量与效益有密切关系。早秋水温仍然高,主要做好以下几方面工作:1.适量投饲。秋季气温虽逐渐转凉,但早秋水温还是较高,鱼的生长仍然较快,尤其是鱼体的增重 相似文献
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适量投饲 秋冬季,鱼病高发季节已过.天气正常.养殖鱼类浮头危险也减轻.可适当加大投饲量.让鱼日夜吃饱。如“青绿饲料养殖为主的,须提高投喂商品饲料的比重。但也要防止投故太多或饲料变质危害鱼体和恶化水质。这段时期投饲量一般约占全年总投饲量的40%左右。随着水温降低.鱼的食量减退,可减少投喂量,只要求保鱼不掉膘.维持到捕捞收获为止。此期投饲量只占全年总饲量的10%-15%。 相似文献
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1.排水 抓紧做好排水工作.争取充裕的晒塘时间.为前期水草生长和水质调节提供良好的养分.减少后期底泥的耗氧。连续养殖3年以上的塘口,需清除过多淤泥.留10~15厘米厚的底泥。每亩用100~150公斤生石灰对水化浆全池泼洒。以消毒除野,增加池底钙质。水草移植以伊乐藻为主.适当移植黄草和挺水植物。放种前7~10天,施充分发酵的有机肥肥水,一般用量为每亩100~150公斤.具体视塘口肥力适当增减. 相似文献
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1.调节水位,提高水温早春鱼池水位应控制在1米以内,晚春控制在1.5米左右;虾、蟹养殖池水深应由0.6米逐渐加深至1.2米;室内外养鳖池应换去大部分陈水,水深控制在0.5米左右。2.提早开食,科学投喂水温升至7~8℃时,部分鱼儿开始摄食,摄食量随水温升高而逐渐增大,投饵量应由少到多。 相似文献
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水产养殖池塘是一个多变量、非线性和大时延系统,很难用传统方法建立水质预测的精确模型.神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理水质预测等复杂问题.利用BP神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了水产养殖水环境因子pH值预测模型.在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1%.结果表明,所构建的基于自适应BP算法的水产养殖水质预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效地预测养殖池塘的水质状况. 相似文献
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基于Web的水产健康养殖管理系统的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
该文介绍了水产健康养殖系统发展现状和研究意义,对研究方法、研究内容、系统结构、系统特点和应用等进行了综述。提出了一种基于Web的水产健康养殖全程管理系统,用以实现水产养殖生产、用药和销售的全过程标准化管理,促使养殖企业加强"从池塘到餐桌"全程质量监控。该系统在上海市3家规模养殖企业得以应用。 相似文献