【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(guān)鍵因素,由于缺乏科學(xué)合理的評(píng)價(jià)、預(yù)測(cè)、預(yù)警方法和手段,當(dāng)前的水質(zhì)管理還處于經(jīng)驗(yàn)和半經(jīng)驗(yàn)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(wèn)題,本文運(yùn)用環(huán)境評(píng)價(jià)、人工智能、生態(tài)系統(tǒng)與模糊數(shù)學(xué)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(píng)價(jià)、預(yù)測(cè)及預(yù)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(xué)的理論、方法和手段。 池塘水體是一個(gè)多因子相互作用的復(fù)雜巨系統(tǒng),基于實(shí)驗(yàn)和專家訪談,運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的分析方法對(duì)池塘水質(zhì)因子及其影響因素進(jìn)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(dòng)力學(xué)模型,闡明了池塘水質(zhì)因子間相互作用、相互影響的關(guān)系。 在綜合分析池塘水質(zhì)各影響因子的基礎(chǔ)上,通過(guò)專家問(wèn)卷調(diào)查法和德爾裴法對(duì)水質(zhì)因子的重要程度進(jìn)行了排序,建立了池塘水質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。用重要程度法和實(shí)測(cè)值相對(duì)隸屬度法確定了指標(biāo)權(quán)重,建立了池塘水質(zhì)評(píng)價(jià)模型,對(duì)池塘水質(zhì)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。 在分析池塘水質(zhì)各因子之間的關(guān)系的基礎(chǔ)上,建立了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,對(duì)氣溫、水溫、日照和浮游植物生物量進(jìn)行模擬;在大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,,對(duì)四個(gè)關(guān)鍵且難以監(jiān)測(cè)的水質(zhì)因子,建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型,應(yīng)用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)上述四個(gè)水質(zhì)因子進(jìn)行預(yù)測(cè),該模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)擬合良好,解決了生產(chǎn)實(shí)際中水質(zhì)因子狀況無(wú)法及時(shí)預(yù)報(bào)和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)難等問(wèn)題。 在池塘水質(zhì)評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,建立了池塘水質(zhì)單因子狀態(tài)預(yù)警模型、多因子狀態(tài)預(yù)警模型、趨勢(shì)預(yù)警模型和魚類生存指數(shù)預(yù)警模型,確定了池塘水質(zhì)預(yù)警的警級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。并提出了池塘水質(zhì)預(yù)警管理措施。 最后,本文遵循軟件工程設(shè)計(jì)思想,運(yùn)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(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2003
【分類號(hào)】:X824
【引證文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):
2629421
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