一种对虾养殖水质的预测预警方法

文档序号:25234502发布日期:2021-05-28 14:44阅读:51来源:国知局

本发明属于水质监测分析方法。具体涉及一种对虾养殖水质预测预警方法。



背景技术:

对虾养殖业是我国水产养殖的支柱产业,2018年我国淡水虾总养殖产量达264万吨,海水虾总养殖产量达130万吨。在养殖过程中大多养殖户都是凭借自己的经验来调节水质,一般在水质出现恶化之后才开始采取措施,这就导致对虾的健康容易受到影响,从而降低养殖产量。对虾养殖中需要关注的水质参数主要有氨氮、亚硝酸盐、钙镁离子含量等。

养殖中后期常常出现氨氮累积的现象,病害频发。如果不及时采取相应措施改善水质,对虾将一直处于应激状态,机体的免疫防御体系的功能将会受到抑制,抗病力减弱,从而引起大规模的对虾死亡。水质安全成为了制约对虾养殖业发展的瓶颈问题。水体中的藻类、益生菌等对水体中的氨氮具有一定的降解和转化能力,且水体中的含氧量、水体肥度、益生菌含量、酸碱度等都会影响水体中氨氮的转化速率。养殖水体对氨氮的转化复杂多变,受复杂的水环境影响较大,因此目前现有的水质预警方法难以预测养殖水体中的氨氮含量。

在对虾养殖中,对虾的生长与蜕壳都需要吸收水体中大量的钙离子和镁离子,以满足自身壳硬化的需要。然而目前现有的养殖水质预警方法大多都侧重于研究氨氮、亚硝酸盐、溶氧等水质参数,忽略了养殖水体钙镁离子含量的预测预警。

对虾养殖过程中对水体的氨氮含量进行预测预警是十分必要的,有效的养殖水质预警模型能在水质变化时,给予决策者及时有效的警报,为合理利用水资源和改善养殖水环境提供科学依据。



技术实现要素:

本发明要解决的技术问题是克服上述现有技术的缺陷和不足,本发明提供一种简单有效的对虾养殖水质预测预警方法。

本发明上述目的通过以下技术方案实现:

一种对虾养殖水质水质的预测预警方法,对对虾养殖水体的氨氮含量进行连续的检测,利用连续检测的氨氮含量数据建立氨氮含量与时间关系的一元一次方程,用于预测未来养殖水体中氨氮含量的数值;当氨氮含量预测值超过2.0mg/l时将启动预警。当氨氮含量的预测误差超过20%时,表明水环境中的硝化系统的稳定性发生改变,养殖户需要注意水质变化并采取相应的措施。

在对虾养殖中,氨氮是影响对虾生长的重要水质参数。养殖水体中氨氮和氨氮含量过高时,会导致虾体内酚氧化酶、超氧化物歧化酶以及溶菌酶的活性降低,从而导致抵抗力下降,严重时会导致对虾大量死亡。对养殖水体中氨氮含量的实时预测可以进一步科学有序的管理养殖水质,以水质数据化管理促进养殖标准化发展。

本发明对对虾养殖水体的氨氮含量进行连续三天的检测,利用连续三天检测的氨氮含量数据建立氨氮含量与时间关系的一元一次方程,用于预测养殖水体中氨氮含量。

进一步地,对对虾养殖水体的钙离子和镁离子含量进行连续的检测,利用连续检测的钙镁离子含量检测数据分别建立钙离子含量与时间关系的一元一次方程和镁离子含量与时间关系的一元一次方程,预测接下来一日养殖水体中钙离子和镁离子的含量;当钙离子含量预测值低于80mg/l时将启动预警;当镁离子含量预测值低于100mg/l时将启动预警。而对虾体内的钙离子和镁离子含量随水环境中离子含量降低而减少,且在对虾蜕壳的过程中需要吸收水体中大量的钙离子和镁离子,以满足自身壳硬化的需要。

本发明对对虾养殖水体的钙离子和镁离子含量进行连续三天的检测,利用连续三天检测的钙镁离子含量检测数据分别建立钙离子含量与时间关系的一元一次方程和镁离子含量与时间关系的一元一次方程,预测接下来一日养殖水体中钙离子和镁离子的含量。

本发明具有以下有益效果:

1.本发明提供的水质预测预警方法,操作简易且有效。

2.本发明在发明人充分了解对虾养殖水体氨氮和钙镁离子含量变化规律的基础上,根据对虾养殖水质大数据的采集和分析,发现在外界环境无剧烈变化的短时期内养殖水体所建立的硝化系统和反硝化系统短期内不会改变,即短期内水体的净化能力差异不大,养殖水体中氨氮含量呈线性趋势增加。而短期内虾体消耗钙离子和镁离子的速率一致,因此养殖水体中的钙离子和镁离子含量呈线性下降趋势。从而,确定一元一次线性计算方式和短期预测时间,得到了适合于对虾养殖水体的预测预警方法。

3.本发明提供的水质预测预警方法是在最新的水质数据预测短期内水质参数的数值,不依赖历史数据,预测更为准确。

4.本发明提供的水质预测预警方法不需要复杂的计算手法,简化了计算方式,提高了预测预警效率,对计算要求不高,不需要特定的软件,对使用者的技术要求不高,适合养殖户们使用,具有快速、便捷的优点,在虾养殖中的应用前景广泛。

5.本发明提供的水质预测预警方法在没有人为调节水质的情况下,利用本发明可以预测未来三日内水体中的氨氮含量和未来一日的钙镁离子含量,养殖户可根据自身养殖情况提前做好调节水质的准备。

具体实施方式

以下结合具体实施例来进一步说明本发明。

实施例1

2020年6月17日至9月25日对广东省佛山市顺德区马岗村一斑节对虾养殖池塘进行水质监测预测养殖实验,池塘面积为4亩,池塘养殖水体的盐度为5ppt,钙离子含量为100-140ppm,镁离子含量为130-210ppm,溶解氧保持在6.5-8.0左右,ph为8.0-8.5。于2020年6月17日放养规格大小约为4g/尾的斑节对虾虾苗55000尾。对养殖水质进行实时监测,并在没有人为大幅度调节水质的情况下对养殖水体中大氨氮含量进行预测分析,数据分析如下:

氨氮数据预测分析1以连续两日检测的氨氮含量检测值预测接下来五日内的氨氮含量数值

氨氮数据预测分析2以连续三日检测的氨氮含量检测值预测接下来五日内的氨氮含量数值

氨氮数据预测分析3以连续四日检测的氨氮含量检测值预测接下来五日内的氨氮含量数值

钙离子含量数据预测分析1以连续两日检测的钙离子含量检测值预测接下来五日内的钙离子含量数值

钙离子含量数据预测分析2以连续三日检测的钙离子含量检测值预测接下来五日内的钙离子含量数值

钙离子含量数据预测分析3以连续四日检测的钙离子含量检测值预测接下来五日内的钙离子含量数值

镁离子含量数据预测分析1以连续两日检测的镁离子含量检测值预测接下来五日内的镁离子含量数值

镁离子含量数据预测分析2以连续三日检测的镁离子含量检测值预测接下来五日内的镁离子含量数值

镁离子含量数据预测分析3以连续四日检测的镁离子含量检测值预测接下来五日内的镁离子含量数值

上述分别用连续两日、连续三日、连续四日内氨氮、钙离子含量和镁离子含量的检测值分别预测五日内养殖水体的氨氮、钙离子和镁离子的含量,并计算预测误差。

该实验虾塘于2020年9月25日清塘,出塘虾规格大小为32.1g/尾,共出塘1031斤斑节对虾,远远超出了目前市场上斑节对虾养殖的产量。

实施例2

2020年5月15日至9月25日对广东省佛山市顺德区马岗村另一个斑节对虾养殖池塘进行水质监测预测养殖实验,池塘面积为2亩,养殖水体的盐度为5ppt,钙离子含量为120-200ppm,镁离子含量为130-180ppm,溶解氧保持在6.5-8.5左右,ph为7.5-8.5。于2020年5月15日放养规格大小约为2g/尾的斑节对虾虾苗100000尾。对养殖水质进行实时监测,并在没有人为大幅度调节水质的情况下对养殖水体中氨氮含量进行预测分析,数据分析如下:

氨氮数据预测分析1以连续三日检测的氨氮含量检测值预测接下来五日内的氨氮含量数值

氨氮数据预测分析2以连续三日检测的氨氮含量检测值预测接下来五日内的氨氮含量数值

氨氮数据预测分析3以连续四日检测的氨氮含量检测值预测接下来五日内的氨氮含量数值

钙离子含量数据预测分析1以连续两日检测的钙离子含量检测值预测接下来五日内的钙离子含量数值

钙离子含量数据预测分析2以连续三日检测的钙离子含量检测值预测接下来五日内的钙离子含量数值

钙离子含量数据预测分析3以连续四日检测的钙离子含量检测值预测接下来五日内的钙离子含量数值

镁离子含量数据预测分析1以连续两日检测的镁离子含量检测值预测接下来五日内的镁离子含量数值

镁离子含量数据预测分析2以连续三日检测的镁离子含量检测值预测接下来五日内的镁离子含量数值

镁离子含量数据预测分析3以连续四日检测的镁离子含量检测值预测接下来五日内的镁离子含量数值

上述分别用连续两日、连续三日、连续四日内氨氮、钙离子含量和镁离子含量的检测值分别预测五日内养殖水体的氨氮、钙离子和镁离子的含量,并计算预测误差。

该实验虾塘分别时于2020年6月17日和9月25日清塘。6月17日出塘虾规格大小为4g/尾,共出塘444斤斑节对虾;9月25日出塘虾规格大小为25.6g/尾,共出塘1843斤斑节对虾,两次出塘共出2287斤斑节对虾,大大超越了目前市场上斑节对虾养殖的产量,由此可证明水质检测预测有利于对虾养殖的水质管理,从而提高对虾养殖的产量。

结合分析实施例1和实施例2的氨氮预测与预测误差,可见用连续三天氨氮检测数据形成一元一次线性关系预测接下来三天养殖水体中的氨氮含量,所得预测数据最准确,因此本发明在没有人为大幅度调节养殖水体中氨氮含量的情况下,采用连续三日的氨氮检测数据所形成的一元一次线性方程预测接下来三日内氨氮参数值。

结合分析实施例1和实施例2的钙离子和镁离子含量预测与预测误差,可见用连续三天钙离子和镁离子含量检测数据形成一元一次线性关系预测接下来一天养殖水体中的钙离子和镁离子的含量,所得预测数据最准确,因此本发明在没有人为大幅度调节养殖水体中钙镁含量的情况下,分别采用连续三日的钙离子和镁离子含量检测数据所形成的一元一次线性方程预测接下来一日内钙离子和镁离子的参数值。

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