复合生态沟渠对池塘养殖尾水和稻田退水的净化效果

[目的] 研究复合生态沟渠系统中的水质沿程变化以及其净化效果，以期为稻渔共作循环水养殖模式的合理构建和绿色发展提供科学参考。 [方法] 通过构建一种由不同类型生态沟渠联通耦合的复合生态沟渠系统，于2020年和2021年对沿程水体进行采样监测，研究复合生态沟渠对池塘养殖尾水和稻田退水的净化效果。 [结果] 2020年池塘养殖尾水磷酸盐去除率为96.21%，亚硝酸盐氮去除率为91.27%，氨氮去除率为94.75%。2021年池塘养殖尾水磷酸盐去除率为68.96%，亚硝酸盐氮去除率为61.36%，氨氮去除率为51.92%；稻田退水净化后达到《地表水环境质量标准(GB3838-2002)》的Ⅳ类标准。 [结论] 复合生态沟渠应用于池塘养殖尾水和稻田退水的净化和循环利用，效果显著，具有广阔的前景。     

生态沟渠对中华鳖温室养殖排放水体的净化效果

研究采用生态沟渠技术体系——"水生植物(凤眼莲,Eichhornia crassipes)-微生物(枯草芽孢杆菌,Bacillus subtilis)-水生动物(螺蛳,Margarya)"共生系统联合净化处理中华鳖温室养殖排放水体,并连续数月采样分析处理污水中各项主要营养盐污染物指标的动态变化规律。结果表明:经过近5个月的生态沟渠技术体系处理,中华鳖温室养殖排放水体中总氮(TN)浓度减少75%,铵氮(NH4+-N)浓度减少91%,总磷(TP)浓度减少83%,化学需氧量(CODCr)减少62%,溶解氧(DO)增加近4倍,水体酸碱度(pH)维持在中性水平,处理污水由初始的黄色或棕色、浑浊逐渐转变为微黄色、微浑浊,且无异味。由此可知,利用生态沟渠技术体系——"水生植物-微生物-水生动物"共生系统联合修复中华鳖温室养殖排放水体效果显著,具有良好的推广和应用前景。     

不同增氧方式对精养池塘溶氧的影响

当前对于在精养池塘中如何配制和合理使用不同机械增氧方式缺乏系统的比较研究。该文为了探讨高温季节晴好天气不同机械增氧方式对池塘溶氧全天调控的影响,试验设计如下：于夏天高温季节集中对精养池塘应用3种不同增氧方式,在晴好天气的白天和夜间进行增氧效果试验。结果发现：无论增氧机开启与否,池塘的溶氧都存在明显的昼夜起伏,且在午后出现峰值。增氧机的开启增强了上下水层交换,削减了氧差,减少了上层溶氧的逸出损失,提升了下层水体的低溶氧水平。池塘上层溶氧起伏程度大于下层,下层溶氧变化滞后于上层（下层溶氧出现峰值落后于上层约2～5 h）,且这种滞后性为增氧机运行所削弱。夜间增氧能向池塘补充溶氧,但仍不足以弥补鱼类和浮游生物的代谢、微生物的生长及有机物的氧化分解造成的溶氧损耗。单从机械增氧能力来看,叶轮式＞微孔式＞耕水机。综合分析节能和增氧效果,在精养池塘养殖环境下,白天开机增氧选择耕水机较为合适,而夜间应急增氧选择叶轮式更可取。试验通过对不同机械增氧方式增氧效果和能耗的系统比较,为合理选择和使用增氧方式提供了一定的参考价值。     

池塘三维植被网生态坡水质净化调控系统

为研究养殖池塘三维植被网护坡技术及其水质净化调控效果,试验用三维植被网、布水管和水生植物等构建池塘生态坡净化调控系统。研究发现,池塘三维植被网生态坡净化调控系统具有潜流湿地和表流湿地双重特点,空隙率为4%～9%,构建坡度应低于1:2.5,水流速度应高于0.13m/s。在池塘水体日循环量10%情况下,三维植被网生态坡可使池塘水体中氨氮、亚硝态氮、硝态氮、总氮和总磷的浓度下降46%、65%、49.2%、64.4%和39%,使养殖水体中叶绿素a浓度下降8.8%;生态坡对水体中总氮、总磷、COD的净化效率分别为0.27、0.015和0.94g/h.m2。与对照池相比,试验期间,三维植被网生态护坡池塘水体中的绿藻种类比对照池塘增加了10.7%,蓝藻种类减少了2.5%,藻类ShannonWiener多样性指数(H’)增加了38%。同时,试验池塘水体中的藻类密度下降了23%,其中蓝藻密度下降48.4%,隐藻、裸藻密度分别增加了24%和34%,藻类优势种群结构组成更有利于养殖需要。研究表明池塘三维植被网生态坡系统具有保护池埂和净化调控水质效果,是一种"经济、生态、减排"的护坡技术。     

基于氧传质的池塘机械增氧节能技术

该文通过对不同形式池塘机械增氧试验与分析,基于氧传质理论,提出了通过改变运行控制状况和使用方法达到池塘机械增氧设备节能的方法,试验结果表明利用该方法可节省能耗平均达4%,配合采用水层交换机械代替增氧机运行部分时间后,与传统增氧机运行方式比较,总体节省能耗达29.2%。该方法对池塘机械增氧节能运用和开展池塘智能化增氧研究具有指导意义。     

基于ZigBee的淡水养殖溶氧浓度自动监控系统

无线传感器网络是近年来兴起的一门新兴技术,主要应用在自动控制和远程测控领域。本文介绍了ZigBee技术的特点,给出了基于ZigBee技术养殖自动加氧系统的工作原理和控制电路的软硬件设计。测试结果表明：系统具有结构简单、性能可靠等特点。     

基于塘内循环自净的河蟹生态养殖系统设计与试验

为了提高河蟹养殖品质和养殖池塘水质净化能力,该研究提出了一种通过养殖池塘内部结构改造实现池塘水体内部循环自净的技术,并设计了一套针对河蟹的生态养殖系统.应用软围隔将养殖塘划分为两个相对独立的功能区(养殖区和自净区),设计了浮式气提推水装置和射流装置作为塘内水循环动力系统,在推水装置的作用下,养殖区的水体流入自净区,经过...     

高密度水产养殖自控生态型大棚的水质净化技术

集约化水产养殖条件下,如何净化和循环利用大量的养殖污水,已成为限制淡水渔业发展的瓶颈。该研究通过创新的工程设计,在自控生态大棚内实现多种水生动物和植物的高密度、集约化、节水化养殖。养鱼水经过红萍、蔬菜等植物的吸收以及水净化综合技术处理,可以循环使用。该大棚不向外排泄养殖废水,不仅大大节约用水,而且养殖密度成倍增加,并不构成任何环境污染     

上海地区池塘养殖生态服务价值的时空差异分析

池塘养殖在中国渔业生产体系中占有重要的位置,它具有食物供给、空气(气温)调节、文化休憩服务等多重生态服务价值,同时也会对环境造成一定的负面影响,即存在环境成本。为进一步厘清池塘养殖生态服务价值的变化规律,本文基于前期研究成果,在构建池塘养殖生态服务价值评估体系的基础上,采用市场价值法(MVM)、旅行成本法(TCM)、条件价值评估法(CVM)、影子工程法(SEM)等方法对上海嘉定、青浦、奉贤地区的池塘养殖生态服务价值进行了系统评估,并分析了池塘养殖生态服务价值的时空分布差异,对因地制宜促进池塘养殖产业的发展提出了建议。结果表明:1)2011年,嘉定、青浦、奉贤3区的池塘养殖生态服务价值分别为0.822 8亿元、8.462 8亿元和15.588 4亿元,相当于各区池塘养殖产业经济价值的2.69倍、1.94倍和2.17倍,约合94.08万元.hm 2、20.00万元.hm 2和32.73万元.hm 2,池塘养殖生态服务价值巨大且时空分布差异明显;2)嘉定、青浦、奉贤未实现的池塘养殖生态服务价值是各区池塘养殖食物供给净价值的5.46倍、1.23倍、0.46倍,具有巨大的潜在生态经济效益;3)受养殖经济效率时间变化的影响,2010—2011年研究区常规鱼类养殖规模大幅减少,青虾、南美白对虾逐渐成为主要的养殖品种;4)池塘养殖生态服务价值时间分布集中且波动明显,大部分服务价值集中于第3季度,其中文化休憩服务价值主要集中于4—9月,空气调节价值主要集中于7—12月,而气温调控价值集中于5—9月;5)养殖规模对生态服务价值的时空分布具有重要影响,池塘养殖生态服务价值整体服从规模效应,但不同类型的生态服务价值的时间分布规律并不统一。养殖经营者应积极调整池塘养殖经营战略,大力发展休闲渔业,提高池塘生态服务价值的实现化程度,政府需要制定并执行必要的生态补偿政策。     

夏季鱼池溶氧量的判定与调控

1养鱼池塘的溶氧量的判定 养鱼池塘的溶氧一般来源于3个方面：一是浮游植物的光合作用，二是来自大气中扩散溶于水中的氧，三是人工机械冲水或施药增氧，三者以光合作用增氧最多。同时，池塘生态溶氧消耗也主要表现在3个方面：一是物理作用向空中逸散消耗，二是水体有些物质的化学反应而消耗，     

移动式太阳能增氧机的增氧性能评价

为改善池塘养殖环境,设计了一种移动式太阳能增氧机,由光伏供电装置和水面行走装置搭载涌浪机而成,能在水面沿钢丝绳移动并利用涌浪机的波浪增氧和水层交换作用,大范围扰动水体并为池塘增氧。该研究的目的是通过机械增氧效率检测、提水能力测定和池塘增氧能力测定3个试验,评估太阳能增氧机的机械增氧性能、水层交换性能和实际应用效果,以期全面了解移动增氧机增氧能力。结果表明,该移动式太阳能增氧机最大机械增氧能力为1.24 kg/h,动力效率2.59 kg/(k W·h);最大提水能力1 254.4 m3/h,提水动力效率2 613.3 m3/(k W·h);并在晴好天气白天(09:00—19:00),在对照组底层溶氧为3.1~3.8 mg/L时,大幅度提升池塘底层溶氧水平,最高时达7.8 mg/L,维持池塘上下溶氧均匀度72%~84%,极大改善了底层溶氧环境。数据表明移动式太阳能增氧机具有良好的机械增氧和水层交换性能,因而能有效改善池塘底层溶氧环境,提高上下水体溶氧均匀度。该研究结果可为太阳能增氧机的进一步推广应用提供数据支撑。     

采用改进长短时记忆神经网络的水产养殖溶解氧预测模型

为了精确预测水产养殖溶解氧变化趋势,该研究提出了基于K-means聚类和改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)的长短时记忆(Long Short-term Memory,LSTM)神经网络预测模型.根据环境因子间的相似度,应用改进的K-means聚类算法将环...     

附着生物对沉水植物伊乐藻生长的研究

以沉水植物伊乐藻（Elodea nuttalii（Plant.）ST.John.）为研究对象,室内利用原位湖水进行培养,通过测定伊乐藻的生物量、叶绿素质量分数、光合作用速率等指标,研究了附着生物量的增加对沉水植物伊乐藻的影响。结果表明,随着附着生物处理量的增加,伊乐藻的生物量、叶绿素质量分数以及光合作用速率随之下降,50d后,各处理的生物量与对照相比分别减少了约5%-15%,叶绿素质量分数以及光合作用速率下降了20%-43%、10%-36%。同时也分析了丝状藻对沉水植物伊乐藻的遮阴作用,初步推测附着生物对沉水植物伊乐藻的影响可能是由于附着生物的遮荫作用。研究的结果为揭示富营养化湖泊沉水植被衰退的机理提供了理论依据。     

多级跌水充氧式沟渠连通生态塘污水处理效果及优化模拟试验

针对农村污水流量小浓度高、排放不均匀及降雨冲击等特点,设计多级跌水充氧式沟渠连通生态塘组合工艺,进行水力负荷、运行方式、水量波动、降雨冲击等影响因素及参数优化试验。结果表明:随着水力负荷的增大,污染物的去除率逐渐降低;间歇运行的处理效果优于连续运行;水量的波动导致污染物的去除率也随之变化,其中化学需氧量和氨氮的去除率最大降幅接近20%;总氮去除率的降幅最大,约25%;总磷的去除率最大降幅最小,约15%左右;当降雨规模变大时,组合工艺对各污染物去除率分别从53.95%、52.44%、49.92%、71.64%下降到40.94%、43.75%、34.93%、53.84%。采取地表径流截流措施后,组合工艺对各污染物的去除效果有所改善,去除率的上升与截流倍数的增加近似呈现线性关系,当降雨为暴雨,采取截流倍数为5时,出水水质仍能达到城镇污水处理厂污染物排放标准(GB18918-2002)一级排放标准,对降雨期间农村污水的污染去除具有重要意义。     

池塘微孔曝气和叶轮式增氧机的增氧性能比较

为研究池塘养殖中微孔曝气与叶轮式增氧机的增氧性能,用2种增氧机在清水池和鱼类养殖池塘中进行了增氧性能和溶氧值变化的比较研究。结果表明,在清水池中,微孔曝气的增氧能力、动力效率分别高出叶轮式增氧机82%和84%;而在鱼塘中,叶轮式增氧机对整个池塘的平均溶解氧增加值比微孔曝气高94%,且叶轮式增氧机对池塘水体有比较好的混合能力,缩小水层氧差能力比微孔曝气高出45.7%。研究表明在本鱼塘试验中,目前叶轮式增氧机是比同等功率配置的微孔曝气更合适的增氧方式。     

池塘移动式太阳能水质调控机研制与试验

为调控池塘养殖水质,设计了一种由太阳能动力、絮状污泥吸收释放、水面行走和运行控制等装置组成的池塘移动式太阳能养殖水质调控机。性能测试表明,池塘移动式太阳能水质调控机的光照启动强度为13 000 lx,空载运行噪音68 dB,在水面平稳运行的移动速度在0.02~0.03 m/s之间。在光照度13 000~52 500 lx情况下,絮状污泥吸收释放装置的运行速度和提水量随光照度变化而变化,运行速度在0.13~0.35 m/s之间,提水量为110~208 m3/h。絮状污泥吸收释放装置设计为可旋转折叠式,通过调节折叠角度,可在水深0.5~2.0 m的池塘中作业,其对絮状污泥的吸收量与吸泥口的距底距离有关,距底距离越小,吸收量越大,在养殖池塘中的适宜距底距离为10~15 cm。池塘移动式太阳能水质调控机的作业范围与连接杆长度和牵引绳固定方式有关,通过调节连接杆长度和牵引绳方向,其运行轨迹可覆盖池塘80%以上水面。在养殖池塘中使用移动式太阳能水质调控机,可显著降低池塘养殖水体中的NH3+-N、NO2--N浓度,提高水体中的总磷浓度,降低池塘底泥沉积物厚度和沉积物中的总氮和活性磷含量。同时还可以分别提高养殖池塘中吃食性和滤食性鱼类产量30%和25%以上,降低养殖饲料系数24%以上。池塘移动式太阳能养殖水质调控机有较高的经济性,每台设备每年可节约电能2 400 kW以上。综合试验结果表明,池塘移动式太阳能水质调控机符合中国池塘养殖特点,各项性能指标达到设计要求,具有运行稳定、移动作业面大,水质调控效果好、增产效果显著和节能效果高等特点,可以用于池塘养殖水质调控。     

基于游程检测法重构集合经验模态的养殖水质溶解氧预测

为了提高水产养殖中溶解氧的预测精度,该文提出了基于集合经验模态(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)分解、游程检测法重构、适宜的单项预测算法建模和BP神经网络非线性叠加的组合预测模型。该模型首先将溶解氧原始序列用EEMD分解法进行分解,得到了多个分量;其次,用游程检测法将这些分量重构成高频分量、中频分量和低频分量等3个分量;接着,针对高频分量波动性大且复杂、中频分量呈现周期性、低频分量几乎呈线性的特点,采用粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)对高频项进行预测,采用极限学习机(extreme learning machine,ELM)对中频项预测,采用非线性回归(nonlinear regression method,NRM)对低频项预测;最后,将3个分量预测的结果用BP神经网络进行重构得到最终的预测结果。将该模型应用于江苏省溧阳市埭头黄家荡特种水产养殖场的溶解氧预测中,试验表明,该种以游程检测法重构EEMD为基础的混合预测模型的预测精度高于PSO-LSSVM和单一的ELM预测模型。在预测未来48 h的溶解氧值时,该模型的预测值与实测值的均方根误差RMSE为0.099 2、平均相对误差均值MAPE为0.078、平均绝对误差MAE为0.015 5,R~2为0.995 5。表明该模型有较好的预测精度和泛化能力,能够满足现代化水产养殖业对溶解氧精细化管理的高要求。