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| 編輯推薦： |
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本书综合了水产养殖学、水化学、数理统计和神经网络等现代技术方法，充分考虑了多影响因子共同作用，实现了水质的综合评价、预测和预警，并对模型参数进行实例化，有效提高了模型的适用性和科学性。采用决策支持系统与水质科学管理知识的集成，在实现水质监测管理结果可视化的基础上，为养殖管理者提供快速、有效的决策支持。
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| 內容簡介： |
本书综合了水产养殖学、水化学、数理统计和神经网络等现代技术方法，充分考虑了多影响因子共同作用，实现了水质的综合评价、预测和预警，并对模型参数进行实例化，有效提高了模型的适用性和科学性。采用决策支持系统与水质科学管理知识的集成，在实现水质监测管理结果可视化的基础上，为养殖管理者提供快速、有效的决策支持。本书共分为七章，包括设施养殖发展及现状、设施养殖水质评价及预警综述、设施养殖水质特征识别与分析、设施养殖水质评价模型、预测模型、预警模型等内容。
本书可作为环境科学、水产和渔业研究等相关专业的辅助资料，也可作为设施养殖工作者和相关科技工作者的参考书。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 设施水产养殖水质研究背景 2
1.2 设施水产养殖水质研究技术路线 3
1.3 设施水产养殖水质研究创新点 3
1.4 设施水产养殖水质研究的目的和意义 4
第2章 设施养殖水质评价、预测及预警相关研究综述
2.1 设施养殖系统概述 6
2.2 设施养殖水质净化的主要设备 7
2.2.1 机械过滤装置 7
2.2.2 蛋白质分离器 8
2.2.3 生物过滤装置 9
2.2.4 杀菌消毒装置 9
2.2.5 曝气增氧装置 10
2.3 设施养殖水质模型研究现状 10
2.3.1 水质评价模型的研究 11
2.3.2 水质预测模型的研究 13
2.3.3 水质预警模型的研究 15
2.3.4 决策支持系统在水质管理中的应用 17
第3章 设施养殖水质特征研究
3.1 设施养殖系统水环境 22
3.1.1 水温 22
3.1.2 溶解氧 22
3.1.3 pH 值 23
3.1.4 氨氮 23
3.1.5 亚硝氮 23
3.1.6 磷酸盐 24
3.1.7 叶绿素-a 24
3.2 实验数据的获取 24
3.3 水质监测结果 25
3.4 各水质因子的多元逐步回归模型 31
3.4.1 氨氮与其他水质因子之间的关系 32
3.4.2 亚硝氮与其他水质因子之间的关系 33
3.4.3 硝氮与其他水质因子之间的关系 35
3.4.4 无机磷与其他水质因子之间的关系 35
3.4.5 叶绿素-a 与其他水质因子之间的关系 36
3.4.6 COD 与其他水质因子之间的关系 37
3.4.7 BOD5 与其他水质因子之间的关系 38
3.4.8 pH 值与其他水质因子之间的关系 39
3.4.9 水温与其他水质因子之间的关系 40
3.5 小结 40
第4章 设施养殖水质评价模型
4.1 水质评价参数的确定 44
4.1.1 水质评价参数确定的依据 44
4.1.2 水质评价参数的选择 44
4.2 设施养殖水质评价标准的确定 45
4.3 设施养殖水质单因子评价 46
4.3.1 单因子水质评价模型 46
4.3.2 单因子水质评价模型实例 46
4.4 设施养殖水质多因子评价 47
4.4.1 综合污染指数评价模型 47
4.4.2 综合污染指数评价模型实例 48
4.4.3 模糊综合评价模型 50
4.4.4 模糊综合评价模型实例 51
4.4.5 多元统计评价模型 59
4.4.6 多元统计评价模型实例 62
4.5 小结 81
第5章 设施养殖水质预测模型
5.1 人工神经网络用于养殖水质预测的可行性 84
5.2 BP 神经网络的建立 84
5.2.1 BP 神经网络的原理 84
5.2.2 BP 神经网络的结构 85
5.2.3 BP 算法实现过程 86
5.2.4 BP 神经网络参数 87
5.3 设施养殖水质 BP 预测模型实例 90
5.3.1 BP 网络结构的确定 90
5.3.2 数据及预处理 92
5.3.3 网络训练 95
5.3.4 网络仿真 108
5.4 小结 109
第6章 设施养殖水质预警模型
6.1 设施养殖水质预警的特点 112
6.2 设施养殖水质预警指标体系的建立 113
6.2.1 指标的选择 113
6.2.2 指标的监测 113
6.2.3 预警警度的确定 113
6.3 设施养殖水质预警模型 114
6.3.1 单因子水质预警模型建立 114
6.3.2 单因子水质预警模型实例 114
6.3.3 基于多元回归的单因子水质预警模型实例 115
6.4 设施养殖水质综合预警模型 117
6.4.1 模糊综合评价预警模型建立 117
6.4.2 模糊综合评价预警模型实例 118
6.4.3 设施养殖水质状态预警模型建立 119
6.4.4 设施养殖水质状态预警模型实例 119
6.4.5 设施养殖水质趋势预警模型建立 121
6.4.6 设施养殖水质趋势预警模型实例 121
6.5 小结 123
第7章 设施养殖水质管理决策支持系统的构建与应用
7.1 设施养殖水质管理决策支持系统开发 126
7.2 设施养殖水质管理决策支持系统总体设计 126
7.2.1 系统设计方案选择 126
7.2.2 系统框架结构 126
7.2.3 系统运行结构 127
7.3 设施养殖水质管理决策支持系统功能模块 128
7.3.1 水质监测数据和水质指标录入 128
7.3.2 水质评价 128
7.3.3 水质预警 128
7.3.4 水质预警对策 129
7.4 设施养殖水质管理决策支持系统实现 130
7.4.1 系统主界面 130
7.4.2 数据录入 130
7.4.3 功能实现 131
7.5 小结 132
参考文献 133
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| 內容試閱：
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我国是世界上唯一养殖产量超过捕捞量的国家，设施水产养殖作为水产养殖业发展昀为迅速的领域，在节约水土资源、提高劳动生产率和提升水产养殖业综合效益等方面发挥了重要的作用。但不可否认的是，设施水产养殖在带来巨大经济效益的同时，也给自身的可持续发展和生态环境带来了严峻的挑战，面临着新常态形势下“转方式、调结构”的发展机遇与挑战。
养鱼先养水，养殖过程中的水质直接决定养殖的成败，水质恶化是导致养殖对象质量下降、疾病暴发甚至大批量死亡的首要因素。但目前设施养殖过程中的水质管理处于一种相对滞后和被动的局面，发现水质状况恶化时往往为时已晚，所以必须改变传统的管理方式，实现水质的实时监测、现状评价、趋势预测和及时预警，才能实现真正意义上的水质管理和设施养殖智能化发展。
基于设施养殖理论研究和应用现状的必要性和迫切性，作者提出了设施水产养殖水质评价与预测方法的研究课题。本书为该课题研究成果，分为以下 7章：第 1 章阐明了本研究的选题依据，指出水产设施养殖水质评价与预警的重要性和必要性；第 2 章介绍了设施养殖系统的结构和水质处理流程，并对近二十年来的相关研究进行了概述；第 3 章采用多元逐步回归模型对水质的变化特征进行了分析；第 4 章建立了设施养殖水质综合评价模型；第 5 章建立了设施养殖水质人工神经网络预测模型，并通过仿真实验对模型进行验证；第 6 章建立了设施养殖水质预警模型；第 7章构建了设施养殖水质管理决策支持系统。在本专著的编写过程中，马真和宋协法共同编写了第一章；高磊和马真共同完成了第二章到第七章的内容撰写。
该课题综合了水产养殖学、水化学、数理统计和神经网络等现代技术方法，充分考虑了多影响因子共同作用，实现了水质的综合评价、预测和预警，并对模型参数进行实例化，有效提高了模型的适用性和科学性。通过决策支持系统与水质科学管理知识的集成，在实现水质监测管理结果可视化的基础上，为养殖管理者提供快速、有效的决策支持。
本专著的研究工作是在我与高磊副教授和宋协法教授的共同努力下完成的。从 2007年进入设施养殖领域开始，我们从内心热爱这个行业，我们一起承担了国家科技支撑计划，测定水质、建立了各种水质模型，在此过程中凝结了深厚的师生情、兄弟情和朋友情。产业的需求和行业的发展使我对这个领域充满了热情和求知欲，从昀早的懵懂到现在的不断完善，从枯燥的学习公式到现在能够服务产业，从一纸文凭到成为自己谋生的技能，设施养殖给予了我太多。十五年来，认识了很多志同道合的战友，遇到了很多诲人不倦的老师。一路上，得到了太多人的帮助，感谢家人对我的支持和照顾，感谢高筱念小朋友来到我身边，感谢中国海洋大学的培养，感谢指导过我的各位老师，感谢实验室各位师兄、师弟、师妹的关心，感谢帮助过我的各位前辈和同行。
感谢设施渔业重点实验室、国家科技支撑计划（ 2007BAD43B06）的资助。感谢刘鹰教授对本书的大力支持，从学生时代做您的学生，到工作之后做您的同事，您的人格魅力和学术造诣，深深地吸引着我，让我时刻提醒自己，做一名真正的老师应该具备什么。昀后，感谢本书出版过程中提供帮助的各位朋友，感谢有你，感恩遇见。
马真
2022年1月
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