淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理

淡水养殖池塘水华发生及池水净化处
理
参赛队员：黄华鸿
参赛队员：陈强
参赛队员：王玉婷
带队指导老师：管强
2016年06月07日
目录
摘要 (1)
一、问题重述 (2)
1.1问题背景 (2)
1.2问题提出 (2)
二、问题分析 (2)
2.1问题一的分析 (2)
2.2问题二的分析 (2)
2.3问题三的分析 (3)
2.4问题四的分析 (3)
2.5问题五的分析 (3)
三、问题假设 (3)
四、模型建立 (3)
4.1问题一的解答 (3)
4.1.1数据处理 (3)
4.1.2数据分析 (3)
4.2问题二的解答 (6)
4.2.1模型建立 (6)
4.3问题三的解答 (9)
4.4问题四的解答 (10)
4.5问题五的解答 (12)
五、模型评价 (12)
5.1模型的优点 (12)
5.2模型的缺点 (12)
六、参考文献 (12)
附录 (13)
淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理
摘要
目前在我国水产养殖中，池塘养殖产量约占淡水养殖的绝大部分。

但是，随着淡水生态系统水体污染和富营养化进程的加剧，经常导致浮游生物高密度发生，诱发大面积水华。

水华的发生不仅仅直接影响了养殖对象的正常生长发育，而且在严重时大量排泄废水还会造成淡水资源污染，并破坏养殖生态系统的平衡，导致养殖对象的不同程度死亡，造成巨大经济损失。

为此我们通过研究淡水养殖池塘相关主要理化因子，主要浮游生物数据及鱼虾生成等数据分析水华发生的原因，控制并预测水华的发生，从而提高养殖产量，减小环境污染等。

通过对水华发生的了解，加强大家环保意识。

首先，针对问题一，我们将各池中两个样本点数据的平均值代表整个池塘的数据，通过Excel进行数据处理并绘制柱形图，从而得出水体、底泥与间隙水中常见主要理化因子之间的关系，并分析原因。

针对问题二，我们主要选取溶氧、COD、盐度、透明度、总磷和总氮为主要指标。

运用spss的主成分分析与聚类分析，我们得出了四个池塘水体质量的优劣排序与分类，同时分析出虾池鱼池对水体的影响。

针对问题三，我们通过偏最小二乘法建立浮游生物致害密度模型，并求出1号池发生轻微水华时各个主要理化因子的置信区间，从而预测出发生重度水华与不发生水华时，各个主要理化因子的范围。

针对问题四，我们根据附件6的数据通过matlab拟合求出两种鱼类的生长函数，从而建立模型。

针对问题五，主要通过查阅资料所得。

关键词：Excel、spss、matlab、柱形图、主成分分析、置信区间
一、问题重述
1.1 问题背景
池塘养殖产量的上升，伴随着水体污染与富营养化进程的加剧，进而容易诱发水华。

水华的发生不仅影响着养殖业的发展，同时还带来淡水资源的污染以及养殖生态系统的平衡，导致养殖对象的不同程度死亡，造成巨大经济损失。

1.2 问题提出
问题一：分析水体、底泥与间隙水中常见主要理化因子之间的关系，并分析原因；问题二：对四个池塘水体质量进行评价及分类，分析虾池与鱼池对水体的影响；问题三：建立主要理化因子和常见浮游生物致害密度发生关系的模型，给出水华发生时主要理化因子的范围，预测淡水养殖池塘水华发生 (1号池发生轻微水华)；
问题四：结合以上问题分析，建立鱼类生长与体重相关模型。

在养殖鲢鱼、鳙鱼等的生长过程中可以摄食浮游生物，净化某些藻类，构造一个与1号池相同大小的净化池，通过水循环，并放养鲢鱼或鳙鱼，放养多少才能净化1号池中的藻类，净化效果如何；
问题五：构建一种生态养殖模式，有利于池水养殖池塘水体的自净化。

通过以上养殖从而使淡水养殖减少向江河湖海养殖废水排放。

二、问题分析
2.1 问题一的分析
通过计算出各池中两个样本点数据的平均值得到各池中常见主要理化因子在池水、间隙水、底泥中的含量。

运用Excel求出各池中主要理化因子的总量及在池水、间隙水、底泥中的所占比例。

绘制柱形图，通过对比，发现主要理化因子在4个池塘中的分布大致相同，得出水体、底泥与间隙水中常见主要理化因子之间的关系，查阅资料得出原因。

2.2 问题二的分析
通过求出各类池15周里平均每周的相关数据，并运用spss的主成分分析，得出四个池塘的综合得分，按得分高到低的顺序为，4号池，3号池，1号池，2
号池，我们认为得分越高的代表水体质量越差。

再者通过聚类分析得出四个池塘的分类，即2号与3号池为第一类，1号池为第二类，4号池为第三类。

通过水体质量评价得到虾池对水体的影响比鱼池小。

2.3 问题三的分析
通过偏最小二乘法建立浮游生物致害密度模型，并求出各个理化因子的总量在15周中的均值及标准差，并得到在1号池发生轻微水华时，各个主要理化因子的置信区间，从而预测在主要理化因子含量在该区间内为发生轻微水华，大于该区间为发生重度水华，小于该区间为不发生水华现象。

2.4 问题四的分析
由附件6提供的数据，通过matlab拟合得到两种鱼类的生长函数，并画图得出模型，从而得到结论：鱼类生长与体重呈正相关关系。

2.5 问题五的分析
针对问题五，主要通过查阅资料所得。

三、问题假设
1、假设附件中的数据真实有效且无任何错误
2、假设没有发生重大灾难影响养殖业发展
四、模型建立
4.1 问题一的解答
4.1.1数据处理
在问题一中我们先对每个池的两个样本点数据求平均值，从而整合成4份数据代表四个池塘。

通过数据处理得出在池水、间隙水、底泥中各常见主要理化因子的含量比例，并绘制柱形图。

4.1.2数据分析
由数据处理后，得出以下6图，并作出相应分析如下：
图1-1 各池中总磷含量分布图
由图1-1可得四个池塘中总磷主要存在于池水与间隙水中，故总磷与水体、间隙水有关系，与底泥几乎没关系。

图1-2 各池中磷酸盐磷含量分布图
由图1-2可得，在四个池塘中磷酸盐磷主要存在于池水、间隙水和底泥中，磷酸
盐磷与这三者都有关系，但和池水的关系比较小。

图1-3 各池中总氮含量分布图
由上图可得四个池塘中总氮含量基本存在于池水与间隙水中，故总氮与水体和间隙水有关系，与底泥基本无关。

图1-4 个池中硝态氮含量分布图
由上图可看出四个池塘中硝态氮存在于池水、间隙水和底泥中，故硝态氮与这三者有关，但是关系性最大的是底泥。

因为底泥对硝酸根离子的吸附作用很小，基本不吸附，因此底泥中的硝酸根离子可以充分释放。

因此底泥中的硝态氮含量比
较多。

[1]
图1-5 各池中亚硝态氮含量分布图
由上图可得在四个池塘中亚硝态氮主要还是分布在底泥中，故亚硝态氮主要与底泥有关。

因亚硝酸盐极不稳定，在好氧条件下很快转化为硝酸盐，所以亚硝态氮在水体中含量相对于底泥较少。

[1]
4.2.1问题二的解答
针对问题二，我们主要选取溶氧、COD、盐度、透明度、总磷和总氮为主要指标，通过求出他们的均值，用主成份分析得出最终的综合评价，即环境的优劣排序为：2号池>1号池> 3号池> 4号池。

用聚类分析对四个池塘进行分类，结果为2号池与3号池为第一类，1号池为第二类，4号池为第三类。

并分析虾池鱼池对水体的影响。

4.2.2模型建立
（1）水体质量评价
通过spss的主成分分析操作得下以下图表：
表2-1 特征根与方差贡献率
解释的总方差
成份
初始特征值提取平方和载入
合计方差的% 累积% 合计方差的% 累积%
1 4.073 67.884 67.884 4.073 67.884 67.884
2 1.672 27.86
3 95.747 1.672 27.863 95.747
3 .255 4.253 100.000
4 8.673E-16 1.446E-14 100.000
5 1.735E-1
6 2.892E-15 100.000
6 -3.990E-16 -6.649E-15 100.000
提取方法：主成份分析。

从图片的特征根与方差贡献表给出了各主成分解释原始变量总方差的情况，从表中可以看出，保留了2个主成分，集中了原始变量总信息的95.747%。

表2-2 因子载荷阵
成份得分系数矩阵
成份
1 2
溶氧-.139 .464
COD .242 .101
盐度-.182 .359
透明度-.241 .114
总磷.198 .338
总氮.193 .342
提取方法:主成份。

构成得分。

由上表我们得到以下两个公式：
F1=-0.139*x1+0.242*x2-0.182*x3-0.241*x4+0.198*x5+0.193*x6 (1) F2=0.464*x1+0.101*x2+0.359*x3+0.114*x4+0.338*x5+0.342*x6 (2) 根据所得数据结合综合得分的公式，即
Z=0.67844 * F1+0.27863 * F2 (3) 得到数据如下表：
表2-3 四个池塘综合得分表
根据以上数据，我们得出Z4 > Z3 > Z1 > Z2，则四个池塘水体质量由优到劣的排序为2号池>1号池>3号池>4号池。

（2）池塘分类
此处通过spss 的聚类分析操作得到下如下图：
池
号
溶氧 cod
盐度
透明度
总磷
总氮
F1
F2
Z
4 5.33 26.70
5 1.925 21.5 14.88063 8.482517 4.315324603 13.68405294 6.740476494
3 4.99875 24.43375 1.6125 22.875 11.65663 6.9543
2.68645169 12.25580719 5.237431
842 1 4.49625 24.24625 1.7875
23
9.964833 7.208147 2.349258117 11.5089573 4.800571
451
2
5.82375 21.19875 2.325 31.25 9.33491
6.685707 -0.856178297 12.73766833 2.968230
923
图2-1 谱系图
从谱系图可以看出分三类比较合适，其中，2号池与3号池为第一类，1号池为第二类，4号池为第三类。

（3）分析影响
由附件5中得到1号、2号池为虾池，3号、4号池为鱼池，四个池塘水体质量由优到劣的排序为2号池>1号池>3号池>4号池，因此虾池对水体质量的影响比鱼池对水体质量的影响小。

4.3 问题三的解答
针对问题三的解答，我们以1号池为例对附件1中的水池主要的理化因子和附件4中的浮游生物总量采用偏最小二乘法回归建模，包含的数据如表下表：
表3-1 主要理化因子与浮游生物密度统计表
由以上数据计算每个主要理化因子的均值与标准差,如下表：
表3-2 每个主要理化因子的均值与标准差统计表总磷磷酸盐磷总氮硝态氮亚硝态氮铵态氮
均值9.96483333
3
0.09151333
3
7.20814666
7
1.40310666
7
4.02909
21.1191533
3
标准差
2.29889847
4
0.05074913
6
1.85177635
6
0.55602343
7
2.01546963
9
5.22528405
9
周数
浮游生物
密度
总磷量
磷酸盐磷
总量
总氮总
量
硝态氮总
量
亚硝态氮
总量
铵态氮总
量
1 52.73 10.18905 0.0674 8.8743 1.1641 3.7467 18.7008
2 296.12 8.3721 0.0432 8.3905 1.2571 4.17045 20.08185
3 274.41 8.74
4 0.0676 7.8189
5 1.04295 8.2345 23.6535
4 95.94 9.3625
5 0.06485 8.3797 0.59715 6.3333 25.23545
5 231.88 8.413 0.0769 8.06715 1.4382 0.20615 22.2213
6 172.29 9.90535 0.0606 6.4773 1.755
7 0.27855 30.3525
7 505.65 5.5932 0.0646 2.75755 1.1598 5.63715 11.26765
8 185.53 6.9944 0.06645 4.10125 2.02835 3.69005 16.26835
9 36.24 9.90585 0.077 4.8385 2.31645 5.02985 21.6749
10 262.41 10.88045 0.06955 6.73425 2.5972 4.6825 17.66835
11 466.12 11.86245 0.15585 8.2514 0.80915 3.14475 27.014
12 290 8.7985 0.06245 8.11765 0.7943 2.1953 12.0263
13 554.71 12.53835 0.0849 9.5958 1.43 4.96615 26.76515
14 1064.82 13.6464 0.19775 8.3491 1.651 4.0322 24.0939
15 954.71 14.26685 0.2136 7.3688 1.00515 4.08875 19.7633
以a=0.05为显著性水平，求出各个理化因子的置信区间如下表：
表3-3 每个主要理化因子置信区间统计表
置信区间1 置信区间2
总磷 4.99921263 14.93045404
磷酸盐磷-0.018104801 0.201131467
总氮 3.208309738 11.20798359
硝态氮0.202096042 2.604117291
亚硝态氮-0.324324421 8.382504421
铵态氮9.832539765 32.4057669
因为1号池塘为发生轻微水华，而由上表得每个理化因子的置信区间上限值分别为14.93045404，0.201131467，11.20798359，2.604117291，8.382504421，32.4057669，下限值分别为 4.99921263，-0.018104801，3.208309738，0.202096042，-0.324324421，9.832539765。

因此，我们预测发生重度水华时的主要理化因子的含量将大于置信区间的上限值，而不发生水华的主要理化因子范围小于置信区间的下限值。

4.4 问题四的解答
建立鱼类生长模型
针对问题四，由附件4里体长和体重的数据，通过matlab里的cftool工具对鳙鱼数据进行回归。

具体处理结果如下：
Linear model Poly3:
f(x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 0.0144 (0.01062, 0.01817)
p2 = -2.367 (-2.827, -1.906)
p3 = 156 (140.5, 171.6)
p4 = 891.1 (766.8, 1015)
Goodness of fit:
SSE: 9.385e+07
R-square: 0.9154
Adjusted R-square: 0.915
RMSE: 428.6
得出方差SSE的数值是9.385e+07，这个值很小，回归可决系数R=0.9154，说明拟合效果很好，此次鳙鱼的生长和体重关系拟合可行。

故
y=0.0144*x^3 -2.367*x^2 + 156*x + 891.1 （4）
用matlab画出函数图像如下：
图4-1 鳙鱼体长与体重函数关系拟合图
同理对鲢鱼的数据进行拟合，数据处理结果如下：
Linear model Poly3:
f(x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 0.006887 (0.006181, 0.007592)
p2 = -1.058 (-1.139, -0.9772)
p3 = 80.2 (77.58, 82.82)
p4 = 106.3 (85.02, 127.6)
Goodness of fit:
SSE: 1.461e+06
R-square: 0.9954
Adjusted R-square: 0.9954
RMSE: 53.21
得出方差SSE的数值是1.461e+06，这个值很小，回归可决系数R=0.9954，说明拟合效果很好，此次鲢鱼的生长和体重关系拟合可行。

故
y=0.006887*x^3 -1.058*x^2 + 80.2*x + 106.3 （5）用matlab画出函数图像如下：
图4-2 鲢鱼体长与体重函数关系拟合图
由以上分析可得鱼类生长与体重呈现正相关关系。

4.5 问题五的解答
通过查阅网络资源，我们得到有利于池水养殖池塘水体的自净化的方法为广投喂颗粒饲养。

在加工颗粒饲养时，通过选择饲养中所含的能量值与蛋白含量的最佳比，对饲养各营养元素实行科学配比，并根据不同品种、不同生长阶段、各种水体的养殖模式、水域的环境而采取不同的配方，满足养殖动物生长过程中对各种营养元素和各种微量元素的要求，确保在饲养上能起到增强体质、提高抗病免疫能力、快速生长的作用，以降低饲料的溶散和损失。

在投饲方法上，要用饲料台，并多点投喂，按少量多次的原则进行。

饲料投喂机可弥补人工投喂的不足，它具有饲料投喂面积大、分散均匀，利于水产动物分散、均匀摄食，并能做到定质、定量、定时、定点、人工随意性小的优点。

[2]
五、模型评价
5.1模型的优点
本文独特新颖，不雷同，并能够很好地运用多种软件建立模型，使文章结构不单一。

通过一系列图表，使阅者清晰易懂。

5.2模型的缺点
本文最主要的缺点为没能全面地解决问题，有些问题没回答完整，另外是符号说明不全。

六、参考文献
[1] 刘峰，养殖水体水华发生的原因探讨[M]，东北农业大学，第24-35页，2007年6月20日，
[2]出自黄仁国，杨宝圣《生产养殖对生态环境污染表现及控制措施》,/p-239402167748.html
附录：load pz.txt
mu=mean(pz);sig=std(pz);
rr=corrcoef(pz);
data=zscore(pz);
n=6;m=1;
x0=pz(:,1:n);y0=pz(:,n+1:end);
e0=data(:,1:n);f0=data(:,n+1:end); num=size(e0,1);
chg=eye(n);
for i=1:n
matrix=e0'*f0*f0'*e0;
[vec,val]=eig(matrix);
val=diag(val);
[val,ind]=sort(val,'descend');
w(:,i)=vec(:,ind(1));
w_star(:,i)=chg*w(:,i);
t(:,i)=e0*w(:,i);
alpha=e0'*t(:,i)/(t(:,i)'*t(:,i));
chg=chg*(eye(n)-w(:,i)*alpha');
e=e0-t(:,i)*alpha';
e0=e;
beta=[t(:,1:i),ones(num,1)]\f0;
beta(end,:)=[];
cancha=f0-t(:,1:i)*beta;
ss(i)=sum(sum(cancha.^2));
for j=1:num
t1=t(:,1:i);f1=f0;
she_t=t1(j,:);she_f=f1(j,:);
t1(j,:)=[];f1(j,:)=[];
betal=[t1,ones(num-1,1)]\f1;
betal(end,:)=[];
cancha=she_f-she_t*betal;
press_i(j)=sum(cancha.^2);
end
press(i)=sum(press_i);
if i>1
Q_h2(i)=1-press(i)/ss(i-1);
else
Q_h2(1)=1;
end
if Q_h2(i)<0.0975
fprintf('提出的成分个数r=%d',i); r=i;
break
end
end
beta_z=[t(:,1:r),ones(num,1)]\f0;
beta_z(end,:)=[];
xishu=w_star(:,1:r)*beta_z;
mu_x=mu(1:n);mu_y=mu(n+1:end);
sig_x=sig(1:n);sig_y=sig(n+1:end);
for i=1:m
ch0(i)=mu_y(i)-mu_x./sig_x*sig_y(i)*xishu(:,i);
end
for i=1:m
xish(:,i)=xishu(:,i)./sig_x'*sig_y(i);
end
sol=[ch0;xish]
save mydata x0 y0 num xishu ch0 xish
目录
1概述...................................... 错误!未定义书签。

1.1自然状况................................ 错误!未定义书签。

1.2燃料消费情况............................ 错误!未定义书签。

2编制依据.................................. 错误!未定义书签。

3规划方案.................................. 错误!未定义书签。

4市场前景.................................. 错误!未定义书签。

5筹资渠道及投资构成........................ 错误!未定义书签。

5.1筹资渠道................................ 错误!未定义书签。

5.2投资构成................................ 错误!未定义书签。

6财务评价及效益分析........................ 错误!未定义书签。

6.1 主要参数及测算依据...................... 错误!未定义书签。

6.2 效益分析................................ 错误!未定义书签。

7 评价结论.................................. 错误!未定义书签。