一、无公害食品淡水养殖用水水质（论文文献综述）
李铸,李跃东,吴锦波,李天,刘光讯[1]（2021）在《阿坝州冷水鱼生态养殖水体污染情况调查》文中指出为了探明阿坝州冷水鱼养殖水体的安全性,本研究于阿坝州冷水鱼生态养殖示范基地采集水样检测了重金属、氟化物、石油类、挥发酚和药物残留等指标含量。结果得出:所测水样感官指标正常;水样中未检出As、Pb、Cd、Cr、Hg、Cu等重金属元素,未检出甲基对硫磷、马拉硫磷、乐果、六六六和滴滴涕五类药物残留;未检出石油类物质;氟化物残留量和总大肠菌数在安全范围内,但挥发酚含量为0.005 mg/L,存在超标准值风险。所有检测指标均符合农业农村部对淡水养殖用水的水质要求,说明阿坝州冷水鱼养殖水体安全无污染。
李丹怡,王许诺,王增焕,黄珂[2]（2021）在《电絮凝耦合陶瓷膜滤处理屋面雨水回用于养殖用水》文中指出为了应对水产品养殖业迅速发展对水资源需求的危机,开发了电絮凝耦合陶瓷膜滤的短流程工艺处理屋面雨水,旨在回用于养殖用水。首先以模拟雨水作为处理对象优化耦合工艺的运行条件,再基于优化的工艺条件,以实际雨水为处理对象进行净水效能和膜污染特性的考察。结果表明:耦合工艺对于屋面雨水的颗粒物、溶解性有机物（DOM）、总磷、重金属和微生物均具有较好的去除效能,同时处理出水达到养殖用水《无公害食品:淡水养殖用水水质》（NY 5051-2001）的水质要求(大肠菌群未检出,Zn<4.61μg·L-1,Cu<4.31μg·L-1);随着电流密度增大(2.63×10-3～7.89×10-3 A·cm-2),电絮凝可提升膜滤前进水絮体粒径（39～103μm）,陶瓷膜污染程度逐渐减缓;此外,在多周期运行过程中,电絮凝可使不可逆性膜污染的程度逐渐减弱。以上研究结果可为屋面雨水回用于养殖用水提供技术参考。
钟全福,樊海平,林煜,蔡荔萱[3]（2020）在《我国鳗鲡产业标准体系的现状与分析》文中提出为了了解鳗鲡产业的标准化体系现状,通过资料收集和实地调研,对我国鳗鲡产业相关的标准进行了综合分析。总结了我国鳗鲡产业的发展现状,系统梳理了我国现行的与鳗鲡养殖生产和加工流通相关的国家、行业和地方标准,提出了标准的制、修订建议,并对进一步加快鳗鲡产业绿色发展的标准体系建设进行了展望,旨在以标准引导和促进鳗鲡产业的健康发展。
侯昊晨[4]（2020）在《基于LCA的海参行业清洁生产评价与应用研究》文中研究说明海参是我国重要的水产养殖品种之一,近年来海参行业已经成为我国北方地区的渔业支柱产业,随着生产规模的扩大和集约化水平的提高,其带来的资源环境问题也逐渐显现,企业内部存在资源能源消耗高,废弃物排放量大,上下游企业间缺乏基于环境绩效的合作伙伴筛选和协调机制等问题。清洁生产作为将整体预防的环境战略持续应用于生产过程、产品和服务的方法,可以有效识别生产过程环境影响关键节点,为海参行业资源优化管理及污染控制提供实施途径。目前,我国海参行业清洁生产研究尚处于起步阶段,海参生产缺乏清洁生产评价技术和指标体系,供应链企业间缺少基于环境绩效的绿色供应商筛选方法和绿色网络体系。针对上述问题,本文基于生命周期评价（Lifecycle assessment,LCA）开展了海参行业清洁生产评价与应用研究,将清洁生产的系统边界从企业内部延伸到供应链层面,分别进行了海参行业生命周期评价、海参行业清洁生产评价指标体系的构建及海参行业绿色供应链网络设计与优化三个方面的研究,上述研究能够为清洁生产在海参生产企业尺度和供应链尺度的实施提供技术支持和实践指导,具有理论意义和应用价值。本文的主要研究结论如下:（1）以海参生产过程与生产技术为研究对象,建立了基于企业实际生产数据的生命周期清单,量化并分析了生命周期环境影响。海参生产过程生命周期评价结果表明:室内人工育苗、滩涂池塘养殖及盐渍海参加工阶段的环境影响潜值分别1.21E-08 yr、7.39E-09 yr 和 1.11E-09 yr,室内人工育苗阶段具有最大的环境影响,海洋水生生态毒性潜值（MAETP）是贡献度最大的环境影响类型,电力、化石能源消耗及较大的海水需求量是海参生产过程环境影响关键因素。海参生产技术生命周期评价结果表明:生态网箱育苗的环境影响潜值为1.15E-09 yr,与室内人工育苗相比降低了 90.50%;外海底播增殖的环境影响潜值为4.16E-10 yr,与滩涂池塘养殖相比降低了 94.37%,证明上述生态技术在降低环境影响方面具有优越性。根据生命周期评价结果本文提出调整能源类型等多项环境影响改进措施。（2）建立了包括海参育苗、养殖及加工业三个方面的海参行业清洁生产评价指标体系,将产地适宜性指标纳入海参育苗和养殖业清洁生产评价指标体系中,通过层次分析法确定指标的权重,以大连市两家大型海参生产企业的育苗、养殖及加工阶段为例分别开展清洁生产水平评价实证研究。研究结果表明:两家企业在育苗、养殖及加工阶段的清洁生产水平均为Ⅱ级—国内清洁生产先进水平,案例企业清洁生产水平较好,但仍然具有一定清洁生产改进潜力,上述评价结果与企业实际生产情况基本一致,证明本文建立的海参行业清洁生产评价指标体系具有一定的适用性。最后根据评价结果,提出案例企业海参育苗、养殖及加工阶段实施清洁生产的关键节点并提出具有针对性的清洁生产改进措施。（3）针对海参行业供应链中存在的问题与不足,本文首先从企业角度建立了适用于海参生产企业绿色供应链合作伙伴的筛选方法,指导企业选择绿色供应链最佳合作伙伴。而后从供应链角度构建了基于绿色生产、绿色采购及绿色消费三个要素,节点企业、技术模式及供应职能三个层级,环境、经济及生产三个绩效系统耦合的海参行业绿色供应链网络,在此基础上构建了绿色供应链网络优化模型,该模型以综合能耗最小化和产品利润最大化为优化目标,采用多目标遗传算法结合改进逼近理想解法计算优化结果,为海参行业构建绿色供应链网络提供技术支持。在网络优化案例研究中,以原料采购量和市场需求量作为约束条件,分别设定了四种绿色供应链网络优化方案,优化结果表明:不约束市场需求量及原料采购量的优化方案S4（生态网箱育苗—外海底播增殖—底播盐渍加工—精品门店销售）综合能耗为51600 kgce,产品利润为1185万元,在四种优化方案中综合绩效最优。研究结果表明:海参行业供应链层面的清洁生产应通过绿色生产、绿色采购及绿色消费的共同实施来降低环境影响,提高资源利用效率及产品利润。
秦鹏,徐海俊[5]（2019）在《水产养殖污染防治的现实困境与规范进路》文中进行了进一步梳理水产养殖污染防治面临着养殖进水污染严重、过程监管乏力和污染者担责落实难等现实困境,造成以上困境的根源在于缺乏协调统一的法律责任体系,制度层面偏重末端治理,监管范围过于宽泛等。为破解水产养殖污染防治的困境,建议完善法律责任体系,细化综合防治相关规范,实施全过程防治法律制度,明确界定规模化水产养殖类型。
骆仁军[6]（2019）在《基于稳定同位素和矿质元素的中华绒螯蟹产地溯源潜力研究》文中研究说明中华绒螯蟹（Eriocheir sinensis）,俗名河蟹、大闸蟹,为方蟹科,绒螯蟹属的种类,广泛养殖于在长江、黄河、辽河等水系中,并以长江水系为主;因其独特的风味和富含营养物质,成为我国几千年来传统的名贵水产品之一。其养殖业作为现今我国水产品的一大支柱产业,至2017年年产量已达75万吨。在国内,中华绒螯蟹地理标志产品同时受《地理标志产品保护》、《农产品标志产品保护》和《商标法》等国家法律法规保护。然而,中华绒螯蟹在实际管理应用中,因标签的丢失、标签信息不完全,甚至虚假标签等原因造成信息链的缺失或中断,导致类似于“仿冒蟹”和“洗澡蟹”等问题屡禁不止。目前,还没有一套科学有效的产地溯源技术对中华绒螯蟹地理标志产品进行有效地监督和保护。对中华绒螯蟹的不同群体或产地之间的形态学、分子生物学,脂肪酸（包括风味物质）等差异的研究均未建立起有效的产地溯源模型。元素指纹对中华绒螯蟹的产地溯源的初步研究已取得较好的效果。因此,为了较为深入地评价稳定同位素和矿质元素中华绒螯蟹产地溯源潜力,本研究将尝试主要从以下几个方面来进行探索:1.稳定同位素应用于中华绒螯蟹产地溯源的潜力探讨本研究尝试将稳定同位素技术应用于中华绒螯蟹产地产地溯源。利用IRMS对长江中游和下游5个湖泊围网养殖区中华绒螯蟹的第3步足进行了碳、氮稳定同位素比的分析测定,δ13C和δ15N在5个产地间单因素方差分析中（one-way ANOVA）均有极显着差异（P<0.01）,而Duncan多重比较检验对5个产地两两之间差异显着性的分析结果显示,固城湖δ13C显着高于其他产地,其他4个产地之间差异不显着,梁子湖和固城湖的δ15N均与其他产地有显着性差异。利用δ13C可以将固城湖区大体上区分开,结合δ13C和δ15N几乎可以完全将固城湖完全区分。因此,碳、氮稳定同位素特征具有作为产地溯源指标应用于中华绒螯蟹的产地溯源的潜力。2.不同产地蟹、水、泥中元素的产地差异性分析目前,化学计量学的模式识别技术在经过不断地探索和改进,已变得非常成熟。在本研究中利用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）、自组织映射（Self-Organizing Map,SOM）、线性判别分析（Linear Discrimination Analysis,LDA）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）对长江中游和下游5个湖泊围网养殖区的中华绒螯蟹10种元素含量建立不同的产地判别模型。从不同模型的分类效果可以看出,PCA和SOM两种非监督分类方法中的P C A在对数据降维后利用另个主成分对各产地样本区分效果并不理想,各产地样本重叠较多,而SOM将样本聚为5类。对应5个产地的聚类顺序依次是梁子湖、固城湖、滆湖、军山湖和骆马湖。从测试样本比例角度分析SVM和ANN等两有监督分类方法时发现,当样本测试比例达到20%时,SVM、ANN正确率都达到最高,分别为90.0%和90.4%,但LDA交叉验证正确率可达99%,故LDA产地分类效果应该更好。因此,本研究推荐利用SOM和LDA进行中华绒螯蟹的产地溯源。在对长江中下游5个产地10种元素相关性分析中,发现蟹与水之间Na、Sr则显着正相关,蟹与泥之间Zn显着负相关,Sr显着正相关,另外,水和泥之间Sr也极显着正相关,由此可以看出,螃蟹中元素与环境中元素存在着联系,而Sr在三者之间均存在显着相关性。3.稳定同位素和矿质元素在长江水系中华绒螯蟹产地溯源中的应用潜力为了分析结合稳定同位素和矿质元素对长江下游中华绒螯蟹产地判别效果,本研究对产地范围相对较小的江苏内7个产地及附近长江口东滩等8个采样点进行样品分析。在本研究结果中,长江下游8个产地中华绒螯蟹中,阳澄湖蟹的各项元素均处于中等水平,但是813C最低以及δ15N最高。其附近巴城镇养殖蟹A1、K、Cu在8个产地中最高,而长江口东滩的野生捕捞蟹具有最低的Na、K、Ca元素。在本研究中PCA可以初步区分各产地,LDA分析中仅2个稳定同位素判别正确率为85%,仅10个元素达到95.7%,而结合稳定同位素和元素则达到了 99.4%。此外,依据前文推荐的20%测试样本建立的SVM分类模型,其训练集和验证集正确率分别为100%、96.9%。因此,三种模式识别方法均表明稳定同位素结合矿质元素对相对产地范围较小的中华绒螯蟹产地具有较高溯源能力。4.长江水系蟹-水-泥间元素的相关性分析本研究对长江下游8个中华绒螯蟹产地水和底泥间17种元素的元素的相关性进行了分析。其中Ni、Sr、Ba在水-泥间存在显着正相关（P<0.05）。与蟹相同的10个元素中,蟹和水之间K以及蟹和泥之间Sr具有极显着相关性（P<0.01）。另外,环境中重金属含量是否超标对评价中华绒螯蟹食品安全有重要意义。参考《无公害食品淡水养殖用水水质》（NY5051-2001）中重金属Cd、Pb、Cr、Cu、Zn、As的标准值（mg/L）,水样重金属元素含量均未超标;依据《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准》（GB 15618-2018）,As、Cu、Pb、Cr、Zn、Ni等重金属最高值仍然在风险筛选值范围内,说明螃蟹养殖采样地未受到重金属污染。5.稳定同位素和矿质元素在其他水系中华绒螯蟹产地溯源中的应用潜力辽河水系的辽宁盘锦大闸蟹是国家地理标志保护产品（PGI）,辽宁营口大闸蟹经过了地理标志证明商标（GI）的认证,山东黄河口大闸蟹受国家农产品地理标志保护（AGI）。因此,对此3个产地溯源的研究具有重要的应用价值。为了评价长江水系外其他水系的中华绒螯蟹产地判别研究的效果,对以上3个产地稳定同位素和矿质元素的研究表明,SOM的分类及其可视化分析在中华绒螯蟹的产地鉴别中将具有较好的前景。逐步判别分析利用元素筛选出Na、Al、K、Zn、Sr、Ba等6种矿质元素用于建立判别函数可以区分3个产地,正确率达到95%;而结合稳定同位素和矿质元素筛选出δ13C、δ15N、K、Zn、Ba等5个因子用于建立的判别函数具有更高的产地判别正确率,达到96.7%。因此,利用部分元素或部分元素结合稳定同位素均可以对不同水系中华绒螯蟹产地进行鉴别,且稳定同位素和元素的结合有最高的产地鉴别效果。6.基于稳定同位素和矿质元素的16产地中华绒螯蟹溯源潜力的总体评价及13产地蟹-水-泥元素间相关性基于前文研究,本论文还对16产地324个中华绒螯蟹样本分别进行了 2种稳定同位素和10中矿质元素的总体分析评价。将这16产地进行12个因子的综合判别分析发现,在仅用元素的条件下,不同蟹产地的判别正确率为92.0%,而将元素结合稳定同位素进行判别时,相关正确率可提高到95.1%。这进一步表明稳定同位素结合元素在大范围的中华绒螯蟹产地溯源具有较好的潜力。以上研究一共对中华绒螯蟹13个产地蟹、水、泥中相同的10种矿质元素进行了分析,蟹-水,蟹-泥之间,Sr元素存在显着相关性（P<0.05）,相关系数分别为0.623和0.644,均是正相关。水-泥之间元素有Mg、Al、Ca、Sr存在相关性,相关系数分别为0.623、-0.625、0.742和0.758,其中Mg、Ca、Sr是正相关,A1是负相关。由此可见,不同产地中华绒螯蟹生境中水、泥、蟹之间同类元素含量也存在一定的相关性。以上10种元素,仅Sr元素在蟹-水、蟹-底泥、水-底泥中具有稳定的显着相关性。
董袁媛[7]（2019）在《成都地区典型鱼塘生态系统中砷、汞含量特征及其健康风险评价》文中研究指明在鱼塘生态系统中,砷（As）和汞（Hg）对环境的污染日趋严重,而水产品的食用安全一直是人们关注的重点,为揭示鱼塘生态系统中鱼体富集重金属的影响因子,本研究以成都地区典型鱼塘生态系统中鱼塘水体、沉积物、饲料及鱼体为研究对象,调查样品中As和Hg两种元素的含量特征,评价水体和沉积物As、Hg的污染状况,探讨不同种类鱼体As、Hg富集特征及其与鱼塘生态系统中环境的相关性,并评价膳食暴露条件下鱼体As、Hg所带来的健康风险。主要结论如下:（1）成都地区10个典型鱼塘生态系统中水体As、Hg含量均未超出《渔业水质标准》（GB11607-1989）中所规定的值。四环路周边As含量平均值比六环路周边低,四环路周边Hg含量比六环路周边高,As、Hg在两区域间的差异不显着（P>0.05）。所有采样点As含量均呈现出春季>秋季的特征,而Hg含量均呈现出春季<秋季的特征。利用单因子指数对水体As、Hg进行评价,水体As、Hg未污染,且对鱼塘水质的污染风险较小。（2）成都地区典型鱼塘生态系统中10个鱼塘沉积物中As含量范围为0.77-7.71mg/kg,平均值为4.08 mg/kg,Hg含量的范围为30.83-160.77 ng/g,平均值为93.29 ng/g。四环路周边As、Hg平均含量高于六环路周边。成都地区典型鱼塘生态系统中10个鱼塘沉积物中As的平均含量呈现出春季>秋季的特征,Hg平均含量总体呈现出春季<秋季的特征,As、Hg在两区域间呈极显着的差异（P<0.01）。利用地累积指数法和潜在生态危害指数法对沉积物As、Hg进行评价,表明沉积物As未被污染,As所产生的生态危害属轻微水平,Hg属于无-轻度污染,Hg所产生的生态危害属轻微-强水平。所有采样点饲料As、Hg含量均未超过《渔用配合饲料安全限量》（NY5072-2002）。（3）成都地区典型鱼塘生态系统中草鱼、鲫鱼和鲤鱼肌肉中As、Hg含量均未超过《食品中砷限量卫生标准》（GB4810-1994）。草鱼、鲫鱼、鲤鱼的As、Hg含量范围分别为0.047-0.199 mg/kg、0.122-0.393 mg/kg、0.224-0.449 mg/kg、16.04-37.61 ng/g、50.01-162.22 ng/g、40.88-117.37 ng/g。As含量呈现出草鱼<鲫鱼<鲤鱼的规律,Hg含量呈现出草鱼<鲤鱼<鲫鱼的规律,上层鱼As、Hg含量小于中下层鱼,植食性鱼As、Hg含量低于杂食性鱼。四环路周边As、Hg平均含量均高于六环路周边。摄食成都地区鱼塘养殖的草鱼、鲫鱼和鲤鱼,As、Hg所产生的风险可忽略。（4）鲫鱼和鲤鱼As含量与水样As含量呈极显着的正相关（P<0.01）,水样As含量与水样总氮和高锰酸盐指数呈极显着的正相关（P<0.01）,与总磷呈显着正相关（P<0.05）。鲫鱼和鲤鱼Hg含量与水体总磷和高锰酸盐指数呈显着的正相关（P<0.05）,沉积物Hg与沉积物有机质呈显着的相关性（P<0.05）。
罗国芝[8]（2018）在《水产养殖用水可重复利用性评估指标及相关标准分析》文中提出水资源的短缺和环境约束的增强使水产养殖用水重复利用的迫切性增加。如何正确评估经过处理后的养殖水是否能够再次用于养殖是避免处理不足或过量、提高处理效率的基础。目前国内外未见关于如何评估养殖水的可重复利用性的相关报道。养殖水的重复利用性评估可以借鉴养殖源水的评估标准,但应有所区别。本文基于水产养殖活动对水体的影响特征提出了养殖用水重复利用性的评估指标,并根据这些指标的性质,提出了设定固定标准和变动标准两种标准类型的设想。对于既定的生产系统和养殖对象,开展现有生产行为的记录和分析是获得对实际养殖活动有指导作用的信息的基础。
祁兴普[9]（2018）在《淡水养殖水质电化学快速检测方法及硬件开发》文中进行了进一步梳理本文以纳米材料构建了丝囊霉菌和Cu2+电化学传感器,并开发了一种以水温、pH值、溶解氧、电导、氨氮、丝囊霉菌和Cu2+为检测参数的智能型水质分析检测系统,用于养殖水质的分析检测。具体研究内容如下:1.通过将丝囊霉菌抗体（3gJC9）固定到石墨烯纳米金纳米复合半胱胺单分子膜修制成无标记的免疫生物传感器,并对丝囊霉病原体的检测条件进行了优化。优化后的检测参数如下:修饰电极在0.20μg/mL抗体溶解液中浸泡90 min,免疫反应的相互作用时间10 min。该方法丝囊霉浓度线性相关范围从0.2到4μg/mL,检测限为309 ng/mL。通过在实际水样中进行加标检测,回收率在0.941.1之间,满足水产养殖用水中丝囊霉菌的检测需求。2.合成了一种Ag-Pd双金属纳米颗粒复合材料,利用Ag-Pd双金属纳米颗粒构建了养殖用水中Cu2+检测的电化学探头。研究了采用微分脉冲吸附溶出伏安法（DPAdSV）检测水产养殖用水中Cu2+的可行性并优化了检测条件。结果表明:当在玻碳电极（GCE,Φ=3.0 mm）上涂抹Ag-Pd含量为1.0mg/mL的DMF分散液制成Ag-Pd/GCECu2+传感器,在富集电位为-1.5 V,富集时间为15min,缓冲液pH=9.0的条件下,采用DPAdSV法在-0.30.3V范围电位扫描（步进电位:4 mV;脉冲幅度:0.05 V）,在Cu2+标准液检测中其线性范围为1.535μmol/L,检测限为0.3μmol/L,与以报道的Cu2+检测电极相比,具有较低的检测线、检测限和稳定性。Ag-Pd/GCE传感器检测水中Cu2+对养殖用水中的As2+、Zn2+、Fe2+和Pb2+有较强的抗干扰能力,采用外标法检测养殖用水的水样中的Cu2+浓度与ICP-OES检测方法相比RSD%在6%以内。3.以Arduino开源硬件为工具,对移动水质检测平台的硬件和软件进行了设计,搭建了水温、pH值、溶解氧、电导、氨氮、丝囊霉菌和Cu2+7参数智能型水质分析检测平台,系统由传感器节点、蓝牙节点、汇聚节点、本地存储中心以及网络服务等组成,通过网络方式将本地检测平台采集到的数据传送到服务器平台,为后期的数据分析和诊断奠定了基础。对传感器进行了温度修正后,经实际养殖水样检测,平台新增的水温、pH值、溶解氧、电导和氨氮的检测数据与已有国标检测方法相比,其相对误差分别小于±0.5%、±0.2%、±1%、±0.5%和±0.5%,其精确度分别小于1%、1%、1.5%、0.3%和1.5%,试验结果满足养殖水质的检测需求。4.利用7参数智能型水质监测仪对养殖水质T、pH、DO、NH3-N、K和Cu2+等参数进行了连续采集,对水质参数进行了协方差分析和主成分分析,探讨个参数间的相关性及对养殖水质的影响,从生物量的相互作用的角度分析个参数变化的内在原因。以与BOD5显着相关的T、pH、DO、NH3-N和Cu2+等5个参数为因变量,对比了多元线性回归法（MLR）和Levenberg-Marquardt反向传播神经网络（LM-ANN）分别对BOD5进行软测量的可行性,结果显示:LM-ANN的建模方法可有效实现对BOD5的软测量,当选用T、pH、DO、NH3-N和Cu2+5参数为输入层参数,隐含层单元数为8,输出层参数为BOD5时,LM-ANN模型的预测精度最佳,拟合值与实测值相关系数可达0.964,该模型可作为水产养殖用水的BOD5估算的一种软测量方法。5.讨论了采用时间序列法对pH、DO、NH3-N、Cu2+和K等5个参数进行预警的可行性,通过时序图和自相关检验,5个参数构成的序列具有平稳性,可用时间序列进行预警。研究采用Matlab数据处理软件,搭建了NAR神经网络,通过对历史水质数据进行学习,经过调整神经元隐藏层个数和延迟阶数来训练优化模型参数。结果表明:pH的预警模型最佳隐层个数为12、最佳延迟阶数5时,预测值的RSME为4.85×10-6,相关系数为0.995;DO的预警模型最佳隐层个数为12、最佳延迟阶数4时,预测值的RSME为9.83×10-6,相关系数为0.993;NH3-N的预警模型最佳隐层个数为8、最佳延迟阶数6时,预测值的RSME为7.91×10-5,预测相关系数为0.998;K的预警模型最佳隐层个数为13、最佳延迟阶数7时,预测值的RSME为8.55×10-4,预测相关系数为0.999;Cu2+的预警模型最佳隐层个数为10、最佳延迟阶数4时,预测值的RSME为9.43×10-5,预测相关系数为0.998。对比训练好的NAR神经网络模型对5 d内水质参数进行预测,结果表明,未来3 d的预测数据与检测数据具有较强的相关性和精度。利用预测到未来3 d的pH、DO、NH3-N、Cu2+和K拟合BOD5,结果显示,采用2 d的预测值拟合BOD5具有较高的准确度,可利用预测到的pH、DO、NH3-N、Cu2+和K 5个参数对BOD5进行预警。
黄一心,刘晃,鲍旭腾,赵平[10]（2017）在《淡水池塘养殖行业清洁生产评价体系的建立》文中指出为科学客观地评价渔业清洁生产水平,推进我国淡水养殖业的可持续发展和渔业发展方式的转变,通过对40家池塘养殖企业的调研,结合清洁生产要求和淡水养殖业的特点,建立了淡水池塘养殖清洁生产评价体系。通过实例分析,该评价指标体系具有良好的可操作性和适用性。
二、无公害食品淡水养殖用水水质（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、无公害食品淡水养殖用水水质（论文提纲范文）
（1）阿坝州冷水鱼生态养殖水体污染情况调查（论文提纲范文）
| 1 调查内容 |
| 1.1 调查对象 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 样品采集 |
| 1.2.2 测定指标 |
| 1.3数据统计方法 |
| 2 调查结果 |
| 2.1 冷水鱼养殖水体感官指标评定和总大肠菌群数检测结果 |
| 2.2冷水鱼养殖水体重金属测定结果 |
| 2.3 冷水鱼养殖水体农药残留检测结果 |
| 2.4 冷水鱼养殖水体中其他有害物质的检测结果 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（3）我国鳗鲡产业标准体系的现状与分析（论文提纲范文）
| 1 鳗鲡产业发展现状 |
| 2 我国鳗鲡标准体系现状 |
| 2.1 养殖生产环节 |
| 2.1.1 养殖产地环境、用水水质及尾水排放标准 |
| 2.1.2 鳗鲡及其鱼苗、鱼种种质质量标准 |
| 2.1.3 养殖技术标准 |
| 2.1.3 病害检疫与防治技术标准 |
| 2.1.4 饲料、渔药等投入品标准 |
| 2.2 加工与流通环节标准 |
| 2.3 质量安全及检测方法标准 |
| 2.3.1 质量安全管理标准 |
| 2.3.2 质量安全检测方法标准 |
| 3 展望 |
（4）基于LCA的海参行业清洁生产评价与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩写表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 我国海参行业生产现状 |
| 1.1.2 海参行业生产流程分析 |
| 1.1.3 海参行业资源环境问题分析 |
| 1.2 清洁生产研究进展 |
| 1.2.1 清洁生产定义与政策介绍 |
| 1.2.2 清洁生产研究与应用现状 |
| 1.3 清洁生产技术研究进展 |
| 1.3.1 生命周期评价技术 |
| 1.3.2 清洁生产评价指标体系 |
| 1.3.3 绿色供应链管理研究进展 |
| 1.4 海参行业清洁生产 |
| 1.4.1 海参行业清洁生产研究现状 |
| 1.4.2 海参行业清洁生产研究问题 |
| 1.5 研究目的、内容及技术路线 |
| 1.5.1 研究目的 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 2 海参行业生命周期评价研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 海参生产过程生命周期评价 |
| 2.2.1 目标与范围的确定 |
| 2.2.2 海参生产工艺流程简介 |
| 2.2.3 清单分析 |
| 2.2.4 影响评价 |
| 2.2.5 结果解释与改进措施 |
| 2.3 海参生产技术生命周期评价研究 |
| 2.3.1 育苗技术生命周期评价 |
| 2.3.2 养殖技术生命周期评价 |
| 2.4 不确定性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 海参行业清洁生产评价指标体系研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 海参育苗业清洁生产评价指标体系 |
| 3.2.1 指标体系技术规范 |
| 3.2.2 一级指标选取说明 |
| 3.2.3 二级指标及基准值选取说明 |
| 3.2.4 指标权重计算及指标体系确定 |
| 3.2.5 企业清洁生产评价计算方法 |
| 3.2.6 案例研究 |
| 3.3 海参养殖业清洁生产评价指标体系 |
| 3.3.1 指标体系技术规范 |
| 3.3.2 一级指标选取说明 |
| 3.3.3 二级指标及基准值选取说明 |
| 3.3.4 指标权重计算及指标体系确定 |
| 3.3.5 企业清洁生产评价计算方法 |
| 3.3.6 案例研究 |
| 3.4 海参加工业清洁生产评价指标体系 |
| 3.4.1 指标体系技术规范 |
| 3.4.2 一级指标选取说明 |
| 3.4.3 二级指标及基准值选取说明 |
| 3.4.4 指标权重计算及指标体系确定 |
| 3.4.5 企业清洁生产评价计算方法 |
| 3.4.6 案例研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 海参行业绿色供应链网络设计与优化研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 供应链存在的问题与不足 |
| 4.3 海参行业绿色供应链合作伙伴筛选方法 |
| 4.4 海参行业绿色供应链网络设计 |
| 4.4.1 绿色要素 |
| 4.4.2 结构层级 |
| 4.4.3 绩效内容 |
| 4.5 海参行业绿色供应链网络优化 |
| 4.5.1 网络优化模型 |
| 4.5.2 网络优化算法 |
| 4.5.3 网络优化案例研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 海参生产过程与技术生命周期清单数据蒙特卡罗模拟结果 |
| 附录B 海参行业清洁生产评价指标体系权重调查问卷及评价结果 |
| 附录C 海参生产企业清洁生产水平评价表 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
（5）水产养殖污染防治的现实困境与规范进路（论文提纲范文）
| 一、导言 |
| 二、水产养殖污染防治的现实困境呈现 |
| 1．养殖进水污染严重 |
| 2．养殖污染监管乏力 |
| 3．污染者担责落实难 |
| 三、水产养殖污染防治现实困境的制度成因 |
| 1．缺乏协调统一的法律责任体系 |
| 2．养殖废水排放标准明显低于地表水环境质量标准 |
| 3．污染防治法律制度偏重末端治理 |
| 4．监督管理范围过于宽泛 |
| 四、水产养殖污染防治的规范进路 |
| 1．完善法律责任体系 |
| 2．修订《淡水池塘养殖废水排放要求》 |
| 3．完善全过程防治法律制度 |
| 4．明确界定规模化水产养殖类型 |
| 五、结语 |
（6）基于稳定同位素和矿质元素的中华绒螯蟹产地溯源潜力研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 绪论 |
| 第一章 文献综述 |
| 1 产地溯源 |
| 1.1 产地溯源应用与技术 |
| 1.1.1 植物源产品溯源 |
| 1.1.2 动物源产品溯源 |
| 1.1.3 产地溯源技术分析 |
| 1.2 矿质元素和稳定同位素在水产品溯源中的应用 |
| 1.2.1 矿质元素在水产品产地溯源中的应用 |
| 1.2.2 稳定同位素在水产品产地溯源中的应用 |
| 1.2.3 矿质元素和稳定同位素综合分析 |
| 1.3 产地溯源的一些化学计量学方法 |
| 1.3.1 化学计量学 |
| 1.3.2 单因素方差分析与Duncan多重比较检验 |
| 1.3.3 Pearson相关性分析 |
| 1.3.4 主成分分析 |
| 1.3.5 自组织映射神经网络 |
| 1.3.6 线性判别分析 |
| 1.3.7 人工神经网络 |
| 1.3.8 支持向量机 |
| 2 中华绒螯蟹及其产地溯源 |
| 2.1 中华绒螯蟹的水产学背景 |
| 2.1.1 中华绒螯蟹的习性 |
| 2.1.2 中华绒螯蟹的水产价值 |
| 2.1.3 中华绒螯蟹的养殖状况 |
| 2.2 中华绒螯蟹地理标志产品保护 |
| 2.2.1 地理标志产品保护政策 |
| 2.2.2 中华绒螯蟹的地理标志产品 |
| 2.3 中华绒螯蟹产地溯源研究 |
| 2.3.1 种质资源保护 |
| 2.3.2 品质分析 |
| 2.3.3 产地溯源 |
| 3 本论文的研究内容、目的和意义、技术路线 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.1.1 探讨稳定同位素应用于中华绒螯蟹产地溯源的潜力 |
| 3.1.2 通过多种模式识别技术分析中华绒螯蟹元素的产地差异性 |
| 3.1.3 验证稳定同位素和矿质元素地理距离较近的产地判别能力 |
| 3.1.4 蟹、水、泥元素的相关性分析及产地重金属含量水平分析 |
| 3.1.5 将稳定同位素和矿质元素应用于黄河和辽河水系中华绒螯蟹产地溯源潜力评价 |
| 3.1.6 综合评价中华绒螯蟹16线性判别效果及13产地蟹、水、泥元素相关性 |
| 3.2 技术路线 |
| 3.3 目的和意义 |
| 第二章 中华绒螯蟹碳、氮稳定同位素的产地差异性 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 样品前处理 |
| 1.2.2 稳定同位素测定 |
| 1.3 多元统计分析 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第三章 中华绒螯蟹元素的产地差异性及与生境元素的相关性 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1. 材料 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 中华绒螯蟹样品前处理 |
| 1.2.2 元素测定 |
| 1.3. 多元统计分析 |
| 2. 结果 |
| 2.1. 不同产地蟹样元素分析 |
| 2.2 基于元素分析的不同分类模型比较 |
| 2.1.1 主成分分析 |
| 2.2.2 自组织映射 |
| 2.2.3 线性判别分析 |
| 2.2.4 支持向量机和人工神经网络 |
| 2.3 各产地水样和泥样矿质元素分析 |
| 2.3.1 水样元素差异分析 |
| 2.3.2 泥样元素差异分析 |
| 2.4 蟹-水-泥中元素含量的相关性 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第四章 基于稳定同位素和元素的长江水系8个产地中华绒螯蟹溯源潜力评价 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 方法 |
| 1.3 多元统计分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 稳定同位素比和矿质元素分析 |
| 2.1.1 碳氮稳定同位素比分析 |
| 2.1.2 矿质元素分析 |
| 2.2 主成分分析 |
| 2.3 判别分析 |
| 2.4 支持向量机SVM: |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第五章 长江水系8个产地中华绒螯蟹及生境水和沉积物元素的相关性分析 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 方法 |
| 1.3 多元统计分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 水样矿质元素差异分析 |
| 2.2 泥样元素矿质元素差异分析 |
| 2.3 主成分分析 |
| 2.4 相关性分析 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第六章 基于稳定同位素及元素的黄河、辽河水系中华绒螯蟹产地溯源潜力评价 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 方法 |
| 1.3 多元统计分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 稳定同位素和矿质元素产地差异分析 |
| 2.2 自组织神经网络分析 |
| 2.3 线性判别分析 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第七章 中华绒螯蟹稳定同位素和元素产地差异性的总体形成规律及溯源潜力分析 |
| 1 材料与方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 结合16产地螃蟹稳定同位素和元素差异分析 |
| 2.2 线性判别分析 |
| 2.3 水和泥不同产地差异性 |
| 2.4 蟹、水、泥之间10种元素的相关性 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 全文结论 |
| 全文创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 其它论文与专利 |
| 攻读博士学位期间参加的会议 |
（7）成都地区典型鱼塘生态系统中砷、汞含量特征及其健康风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 我国淡水养殖基本情况 |
| 1.2.2 As、Hg来源与危害 |
| 1.2.3 水产养殖系统中As、Hg研究进展 |
| 1.2.4 人体健康风险评价 |
| 1.2.5 小结 |
| 1.3 研究目标、研究内容及拟解决的关键问题 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 拟解决关键问题 |
| 1.4 技术路线图 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 样点布设、样品采集及预处理 |
| 2.1.1 样点布设及环境调查 |
| 2.1.2 样品采集及预处理 |
| 2.2 样品的分析测定 |
| 2.2.1 水体和沉积物的基本理化指标测定 |
| 2.2.2 As分析测定 |
| 2.2.3 Hg分析测定 |
| 2.2.4 质量控制 |
| 2.3 评价方法 |
| 2.3.1 水体污染评价 |
| 2.3.2 沉积物污染评价 |
| 2.3.3 鱼体污染评价 |
| 2.3.4 人体健康风险评价 |
| 2.4 统计分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 鱼塘水体主要水质特征 |
| 3.2 鱼塘沉积物基本理化性质特征 |
| 3.3 鱼塘生态系统中As含量特征 |
| 3.3.1 水体中As含量特征及风险评价 |
| 3.3.2 沉积物中As含量特征及风险评价 |
| 3.3.3 饲料中As含量特征 |
| 3.3.4 鱼体中As含量特征及健康风险评价 |
| 3.4 鱼塘生态系统中Hg含量特征 |
| 3.4.1 水体中Hg含量特征及风险评价 |
| 3.4.2 沉积物中Hg含量特征及风险评价 |
| 3.4.3 饲料中Hg含量特征 |
| 3.4.4 鱼体中Hg含量特征及健康风险评价 |
| 3.5 鱼塘生态系统中鱼体As、Hg与养殖水环境相关性分析 |
| 3.5.1 鱼体中As与养殖水环境相关性分析 |
| 3.5.2 鱼体中Hg与养殖水环境相关性分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 鱼塘水环境中As、Hg特征及影响因素 |
| 4.2 不同鱼类对As、Hg的富集能力对比 |
| 4.3 水产品中As、Hg含量的影响因素 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（8）水产养殖用水可重复利用性评估指标及相关标准分析（论文提纲范文）
| 1 养殖活动对水质的改变 |
| 2 养殖水重复利用指标选择 |
| 3 我国现有水产养殖水质相关标准 |
| 3.1 专项性标准 |
| 3.2 综合性环境质量标准 |
| 3.3 针对产品质量的水质标准 |
| 3.3.1 无公害水产品的水质标准 |
| 3.3.2 绿色水产品的水质标准 |
| 3.3.3 有机水产品的水质标准 |
| 3.4 几种标准的比较 |
| 4 分析与总结 |
（9）淡水养殖水质电化学快速检测方法及硬件开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 养殖水质检测与食品安全 |
| 1.2 养殖水质检测方法研究现状 |
| 1.2.1 试纸法 |
| 1.2.2 光谱分析法 |
| 1.2.3 电化学传感器水质检测 |
| 1.3 淡水养殖水质检测平台与评价体系的研究现状 |
| 1.3.1 淡水养殖水质检测平台研究现状 |
| 1.3.2 数据处理方法的研究 |
| 1.3.3 物联网技术的应用 |
| 1.4 本研究的目的意义 |
| 1.5 本研究的主要内容 |
| 第二章 鱼感染丝囊霉病原体电化学免疫检测方法的研究 |
| 2.1 免疫传感器工作原理 |
| 2.1.1 免疫传感器的分类 |
| 2.1.2 抗体的固定方法 |
| 2.1.3 免疫传感器的阻抗分析 |
| 2.2 试验方法和过程 |
| 2.2.1 试剂 |
| 2.2.2 仪器 |
| 2.2.3 菌丝蛋白质定量方法 |
| 2.2.4 石墨金/玻碳电极(G-AuNPs/GCE)的制备 |
| 2.2.5 抗原 |
| 2.2.6 自组装单层膜(SAM)的制备 |
| 2.2.7 抗体偶联 |
| 2.2.8 阻抗测量 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 G-AuNPs/GCE电极的制备 |
| 2.3.2 G-AuNPs/GCE免疫传感器抗原结合工艺 |
| 2.3.3 孵育时间对电极阻抗值的影响 |
| 2.3.4 抗体浓度对电阻抗值的影响 |
| 2.3.5 抗原和抗体反应时间对电阻抗值的影响 |
| 2.3.6 pH值对传感器的阻抗值的影响 |
| 2.3.7 传感器G-AuNPs/SAM-Ab-BSA/GCE效果评价 |
| 2.3.8 丝囊霉生物传感器组内和组间精确度试验 |
| 2.3.9 免疫传感器对实际水样中的丝囊霉检测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于银钯合金Cu~(2+)离子电化学检测方法的研究 |
| 3.1 溶出伏安法的基本原理 |
| 3.2 试验方法和过程 |
| 3.2.1 试剂 |
| 3.2.2 试验仪器 |
| 3.2.3 氯化铜(CuCl_2)储备液和磷酸缓冲液制备 |
| 3.2.4 Ag-Pd纳米合金制备 |
| 3.2.5 电极制备 |
| 3.2.6 DPAdSVs曲线的测定方法 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 Ag-Pd纳米合金合成 |
| 3.3.2 裸电极、Ag-Pd/GCE示差脉冲伏安响应 |
| 3.3.3 Ag-Pd纳米合金膜厚度对溶出峰的影响 |
| 3.3.4 溶液pH值对10μmol/LCu~(2+)示差脉冲伏安响应影响 |
| 3.3.5 富集时间对示差脉冲伏安响应的影响 |
| 3.3.6 富集电位的对电流峰值的影响 |
| 3.3.7 Ag-Pd/GCE电极标准曲线、检测限和稳定性试验 |
| 3.3.8 Ag-Pd/GCE干扰试验 |
| 3.3.9 实体水样分析结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 7参数智能型水质监测仪设计 |
| 4.1 传感器选择 |
| 4.1.1 pH计 |
| 4.1.2 电导率电极 |
| 4.1.3 溶氧电极 |
| 4.1.4 电化学免疫传感器 |
| 4.1.5 Cu~(2+)电极 |
| 4.1.6 氨氮电极 |
| 4.2 硬件设计 |
| 4.2.1 pH调理电路 |
| 4.2.2 电导率调理电路 |
| 4.2.3 溶解氧调理电路 |
| 4.2.4 化学免疫传感器调理电路 |
| 4.2.5 Cu~(2+)电极调理电路 |
| 4.2.6 氨氮气敏电极调理电路 |
| 4.2.7 温度传感器选型 |
| 4.2.8 蓝牙传输 |
| 4.3 软件设计 |
| 4.3.1 蓝牙通信 |
| 4.3.2 温度传感器的设备连接 |
| 4.3.3 节点软件设计 |
| 4.3.4 检测中心软件设计 |
| 4.4 传感器温度修正 |
| 4.4.1 pH电极标定 |
| 4.4.2 电导率标定 |
| 4.4.3 溶解氧电极标定 |
| 4.4.4 化学免疫传感器标定 |
| 4.4.5 Cu~(2+)电极定标 |
| 4.4.6 氨气敏电极标定 |
| 4.5 探头准确度和精度测试 |
| 4.5.1 温度准确度和精度测试 |
| 4.5.2 pH探头准确度和精度测试 |
| 4.5.3 溶解氧(DO)准确度和精度测试 |
| 4.5.4 电导率准确度和精度测试 |
| 4.5.5 氨氮(NH_3-H)准确度和精度测试 |
| 4.5.6 丝囊霉准确度和精度测试 |
| 4.5.7 Cu~(2+)离子准确度和精度测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 养殖水质参数实时检测与分析 |
| 5.1 水质参数采集与处理方法 |
| 5.2 养殖水质7参数协方差分析 |
| 5.3 养殖水质参数的主成分分析 |
| 5.4 主成分的含义分析 |
| 5.5 BOD_5软测量方法的研究 |
| 5.5.1 多元线性回归法(MLR) |
| 5.5.2 Levenberg-Marquardt反向传神经网络(LM-ANN)法拟合法 |
| 5.5.2.1 Levenberg-Marquardt反向传神经网络(LM-ANN)参数设置 |
| 5.5.2.2 5日生化需氧量(BOD_5)非线性拟合试验 |
| 5.5.2.3 BOD_5模型拟合检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于NAR神经网络水质参数预测的研究 |
| 6.1 水质参数采集与处理方法 |
| 6.2 水质参数平稳性检验 |
| 6.2.1 时序图检验 |
| 6.2.2 自相关图检验 |
| 6.3 NAR神经网络原理和方法 |
| 6.3.1 水质参数预测模型的NAR神经网络建立原理 |
| 6.3.2 预测模型搭建流程 |
| 6.3.3 网络相关参数配置 |
| 6.4 NAR模型预测水质参数的应用分析 |
| 6.4.1 NAR模型预测pH、DO、NH3-N、Cu~(2+)和K等5参数可行性分析 |
| 6.4.2 NAR模型预测水质参数预测精度检测 |
| 6.4.3 NAR神经网络模型对5d内水质参数预测能力分析 |
| 6.5 利用3d内水质参数预测值估算BOD |
| 6.6 模型在检测平台上的应用 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A：DO、NH_3-N、Cu~(2+)和K5参数ACF和PACF检验 |
| 附录B： DO、NH_3-N、Cu~(2+)和K5参数NAR神经网络性能检验 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 |
（10）淡水池塘养殖行业清洁生产评价体系的建立（论文提纲范文）
| 1 评价体系的建立 |
| 1.1 指标分类及说明 |
| 1.1.1 生产工艺与装备 |
| 1.1.2 资源能源消耗 |
| 1.1.3 资源综合利用指标 |
| 1.1.4 污染物产生 |
| 1.1.5 产品特征 |
| 1.1.6 清洁生产管理 |
| 1.2 权重与评价方法的确定 |
| 1.2.1 权重 |
| 1.2.2 评价方法 |
| 2 实例验证 |
| 3 结论与讨论 |
| 3.1 结论 |
| 3.2 讨论 |
四、无公害食品淡水养殖用水水质（论文参考文献）
- [1]阿坝州冷水鱼生态养殖水体污染情况调查[J]. 李铸,李跃东,吴锦波,李天,刘光讯. 四川畜牧兽医, 2021(10)
- [2]电絮凝耦合陶瓷膜滤处理屋面雨水回用于养殖用水[J]. 李丹怡,王许诺,王增焕,黄珂. 环境工程学报, 2021(05)
- [3]我国鳗鲡产业标准体系的现状与分析[A]. 钟全福,樊海平,林煜,蔡荔萱. 第十七届中国标准化论坛论文集, 2020
- [4]基于LCA的海参行业清洁生产评价与应用研究[D]. 侯昊晨. 大连理工大学, 2020(07)
- [5]水产养殖污染防治的现实困境与规范进路[J]. 秦鹏,徐海俊. 农村经济, 2019(12)
- [6]基于稳定同位素和矿质元素的中华绒螯蟹产地溯源潜力研究[D]. 骆仁军. 南京农业大学, 2019
- [7]成都地区典型鱼塘生态系统中砷、汞含量特征及其健康风险评价[D]. 董袁媛. 四川农业大学, 2019(01)
- [8]水产养殖用水可重复利用性评估指标及相关标准分析[J]. 罗国芝. 上海海洋大学学报, 2018(05)
- [9]淡水养殖水质电化学快速检测方法及硬件开发[D]. 祁兴普. 江苏大学, 2018(02)
- [10]淡水池塘养殖行业清洁生产评价体系的建立[J]. 黄一心,刘晃,鲍旭腾,赵平. 贵州农业科学, 2017(11)