7、不同鱼类养殖的水产养殖分析

不同鱼类养殖的水产养殖分析

1. 引言

水是生态系统的关键组成部分，对人类生存至关重要，同时也维持着生态结构、生态过程和区域环境生态系统的平衡。水是一种可持续资源，因为它可以不断循环利用。然而，城市化的发展以及工业废水的排放对我们的生活，尤其是水产养殖造成了威胁。

根据相关数据，2014 年人均鱼类供应量达到了 20 公斤的新高，这得益于水产养殖的蓬勃发展，目前水产养殖提供了人类消费鱼类的一半。在过去的二十年里，人们对养殖鱼类的消费逐渐超过了野生鱼类。预计到 2025 年，全球渔业总产量（捕捞和水产养殖）将达到 1.96 亿吨。随着对水生动物需求的增加，水产养殖场的需求也在不断增长，因此，这些养殖场中水生动物的生活质量对于生产至关重要。

为了实现这一目标，我们提出了一种水质监测系统，该系统可以监测水的温度和 pH 值。线性回归模型用于确定水中的氧气含量，并预测这些水生动物在水产养殖场中的生存适宜性。同时，K - 最近邻（KNN）算法也被用于根据“特征相似性”确定新数据点的值，从而提供准确的预测。

2. 文献综述

溶解氧与水生生物密切相关，相关研究一直在进行，旨在为水生动物和水产养殖创造更健康的环境。例如，Boyd 和 Terry 的研究表明，低溶解氧浓度会对水产养殖产生负面影响，不同水生动物（如鲶鱼、虾和罗非鱼）对溶解氧的最佳浓度需求不同。Zhang 和 Wei 通过结合模糊神经网络和遗传算法，提出了一种预测水产养殖水中溶解氧浓度的模型，该模型在处理大型数据集时具有较低的预测误差。此外，Yang 和 Zhang 讨论了深度学习在养鱼中的应用及其优缺点，深度学习可以处理不同类型的数据集，但也存在训练时间长和成本高的问题。