發(fā)布時間：2020-04-16 05:09

【摘要】： 池塘水質(zhì)是制約池塘養(yǎng)殖產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量的關鍵因素，由于缺乏科學合理的評價、預測、預警方法和手段，當前的水質(zhì)管理還處于經(jīng)驗和半經(jīng)驗管理狀態(tài)，制約了漁業(yè)的高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效和可持續(xù)發(fā)展。為了解決上述問題，本文運用環(huán)境評價、人工智能、生態(tài)系統(tǒng)與模糊數(shù)學等理論，研究了池塘水質(zhì)中各因子的變化規(guī)律，建立了評價、預測及預警模型，開發(fā)了池塘水質(zhì)管理智能決策支持系統(tǒng)，為提高池塘水質(zhì)管理提供了科學的理論、方法和手段。 池塘水體是一個多因子相互作用的復雜巨系統(tǒng)，基于實驗和專家訪談，運用系統(tǒng)動力學的分析方法對池塘水質(zhì)因子及其影響因素進行系統(tǒng)分析，建立了池塘水溫、PH值、溶解氧、氮、磷、堿度、光照和透明度等水質(zhì)因子的系統(tǒng)動力學模型，闡明了池塘水質(zhì)因子間相互作用、相互影響的關系。 在綜合分析池塘水質(zhì)各影響因子的基礎上，通過專家問卷調(diào)查法和德爾裴法對水質(zhì)因子的重要程度進行了排序，建立了池塘水質(zhì)評價指標體系和評價標準。用重要程度法和實測值相對隸屬度法確定了指標權重，建立了池塘水質(zhì)評價模型，對池塘水質(zhì)進行了評價。 在分析池塘水質(zhì)各因子之間的關系的基礎上，建立了系統(tǒng)動力學模型，對氣溫、水溫、日照和浮游植物生物量進行模擬；在大量監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎上，，對四個關鍵且難以監(jiān)測的水質(zhì)因子，建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡模糊系統(tǒng)預測模型，應用改進的神經(jīng)網(wǎng)絡模型對上述四個水質(zhì)因子進行預測，該模型預測值與實測數(shù)據(jù)擬合良好，解決了生產(chǎn)實際中水質(zhì)因子狀況無法及時預報和動態(tài)監(jiān)測難等問題。 在池塘水質(zhì)評價和預測的基礎上，建立了池塘水質(zhì)單因子狀態(tài)預警模型、多因子狀態(tài)預警模型、趨勢預警模型和魚類生存指數(shù)預警模型，確定了池塘水質(zhì)預警的警級標準。并提出了池塘水質(zhì)預警管理措施。 最后，本文遵循軟件工程設計思想，運用ASP、VC++等開發(fā)工具，完成了池塘水質(zhì)管理智能決策支持系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。
【學位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2003
【分類號】：X824

【引證文獻】

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1 于承先;徐麗英;邢斌;王劍秦;李道亮;;集約化水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預警系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J];計算機工程;2009年17期

2 溫繼文;李道亮;陳梅生;邢斌;王貴榮;;基于UML的魚病遠程監(jiān)測預警與診斷系統(tǒng)[J];農(nóng)業(yè)工程學報;2008年S2期

3 于承先;徐麗英;邢斌;王劍秦;李道亮;;集約化水產(chǎn)養(yǎng)殖信息系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J];農(nóng)業(yè)工程學報;2008年S2期

4 鞏沐歌;;國內(nèi)外漁業(yè)信息化發(fā)展現(xiàn)狀對比分析[J];現(xiàn)代漁業(yè)信息;2011年12期

5 楊懷宇;楊正勇;;池塘養(yǎng)殖(青蝦)生態(tài)系統(tǒng)服務價值的系統(tǒng)動力學模型[J];自然資源學報;2012年07期

相關博士學位論文 前2條

1 劉興國;池塘養(yǎng)殖污染與生態(tài)工程化調(diào)控技術研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學;2011年

2 葉曉林;中國外交決策支持系統(tǒng)結構研究[D];武漢大學;2005年

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1 馬真;凡納濱對蝦集約化養(yǎng)殖水質(zhì)預警模型的研究[D];中國海洋大學;2010年

2 鮑麗麗;膠州灣陸源污染物排�？偭靠刂茮Q策支持系統(tǒng)建模研究[D];中國海洋大學;2009年

3 趙天龍;灰色關聯(lián)分析法在淡水魚類養(yǎng)殖池塘水質(zhì)評價中的應用[D];廣西大學;2012年

本文編號：2629421