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1.
通过现场踏勘、资料收集,并结合水质监测数据得到瑞安市河道水环境现状情况,并分析了现状存在的问题,针对这些问题提出了相应的水环境污染防治措施,以期为该区域水环境治理提供参考。 相似文献
2.
22年,让李春枝从一个完完全全的外行人变成了水产养殖户眼中的“老熟人”。作为水产技术推广人员,东莞市动物疫病预防控制中心高级工程师李春枝长期为养殖户提供鱼病诊断、水质检测等服务,并指导养殖户使用显微镜、水质检测箱等仪器设备进行养殖病害及池塘水质的检测。凭着认真负责的工作态度和“钉钉子”精神,李春枝先后获得单位先进工作者、广东省职工经济技术创新能手、广东省五一劳动奖章等荣誉称号。 相似文献
3.
为改善工厂化循环水养殖系统水质净化效果,提高养殖密度和成活率,构建了间歇式双循环工厂化养殖系统。通过间歇运行生物膜反应器增加水力停留时间,充分降解含氮污染物;连续运行弧形筛及时去除固体颗粒物。考察了该系统的启动过程及石斑鱼高密度养殖效果。启动初期,将硝化型生物絮团与海绵填料混合培养,生物膜22 d即可挂膜成功。以30.03 kg/m~3为初始养殖密度开展石斑鱼养殖试验,经66 d养殖,石斑鱼平均质量从(273.00±12.22)增至(552.52±107.04) g,最终养殖密度达到60.78 kg/m~3,成活率为100%。养殖过程中,生物膜逐渐适应养殖环境,氨氮、亚硝酸盐氮去除率从13.33%、14.84%增至93.73%、93.50%。此外,在弧形筛进水槽增加曝气形成曝气式弧形筛,可进一步除去细小颗粒物,有效控制养殖水体浊度。 相似文献
4.
选择了10种水生植物对水质净化效果进行研究,试验表明:水芹(Oenanthe javanica)、纸莎草(Cyperus papyrus)、蓼(Polygonum)对TP、TN的吸收效果最佳,其去除率均达到65.00%以上;筛选其中观赏价值高、净化效果佳的3组水生植物镶嵌组合进行生态设计,分别为纸莎草+蓼+萍蓬草(Nupharpumilum)、美人蕉(Canna indica)+泽泻(Alisma plantago-aquatica)+水芹、美人蕉+三白草(Saururus chinensis)+萍蓬草+梭鱼草(Pontederiacordata),发现美人蕉+三白草+萍蓬草+梭鱼草组合效果最好;对比植物镶嵌组合与单一类型的水生植物净化效果发现,镶嵌组合对TP的去除率比单一植物的平均去除率高11.98%,对TN的去除率高18.09%。 相似文献
5.
6.
以光合细菌和枯草芽孢杆菌为试验菌种,研究二者最优浓度配比,应用在实际生产中提高降解水体氨氮、NO~-_2和化学需氧量(COD)浓度的能力。测定7种枯草芽孢杆菌的生长曲线,选取生长性能较好的菌株K_1、K_2、K_3进行产酶活性检测,筛选出菌株K_3进行复配试验,试验设置1个对照组(CK)和7个复合菌组(P_1、P_2、P_3、P_4、P_5、P_6、P_7),7个复合菌组(光合细菌∶枯草芽孢杆菌)的浓度配比分别为P_1(1∶0)、P_2(0∶1)、P_3(1∶1)、P_4(2∶1)、P_5(3∶1)、P_6(1∶2)、P_7(1∶3),分析各试验组的氨氮、NO~-_2和化学需氧量等水质指标,选取处理结果最优的复合菌组。结果表明,复合菌能够明显降低水体氨氮,其中P_6降解能力最强,降解效果高于对照组4.9倍;能去除亚硝酸根浓度和水体中的化学需氧量。复合菌组的最佳浓度配比为1∶2,该浓度配比组较对照组和其他试验组能够明显净化养殖水质,有效提高净化水质能力。 相似文献
7.
养殖密度对硝化型生物絮团系统中凡纳滨对虾生长和水质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
利用硝化型生物絮团系统进行凡纳滨对虾的养殖,并通过设置不同的养殖密度探究不同养殖密度下硝化型生物絮团系统对凡纳滨对虾生长性能和水质情况的影响。实验选择同一批标粗到一定规格的健康凡纳滨对虾[体长(4.80±0.25) cm,体质量(0.98±0.16)g],分成5个密度梯度组放养到养殖池中,进行为期45 d的养殖。结果表明:80~610尾/m~3范围内,硝化型生物絮团系统对非离子氨和亚硝酸盐氮可以控制在警戒浓度(0.2 mg/L)附近波动,为凡纳滨对虾健康生长提供了良好的环境,保证养殖存活率,另外该系统下适当的排污可以避免高密度养殖下硝酸盐氮积累太快;80~610尾/m~3时存活率随密度升高而下降,但产量随密度升高而增加。 相似文献
8.
9.
面向养殖水体,传统光谱法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)检测模型构建的基础:源域(现有样本库)与目标域(检测地水体)间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时,由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题,提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络(DAUVwpNet),将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中,使其在该空间的分布距离尽可能接近,从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上,以降低模型在目标域的误差。试验表明:面向同一批测试数据,DAUVwpNet的预测误差为0.78,要低于传统模型的预测误差(0.85);DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95,要高于传统模型的相关系数(0.89)。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布,降低因分布差异带来的COD检测误差。 相似文献
10.