不同培养条件下菌株NB5对氨氮的去除效果研究

胡晓娟, 文国樑, 田雅洁, 苏浩昌, 徐武杰, 徐煜, 许云娜, 曹煜成

胡晓娟, 文国樑, 田雅洁, 苏浩昌, 徐武杰, 徐煜, 许云娜, 曹煜成. 不同培养条件下菌株NB5对氨氮的去除效果研究[J]. 南方水产科学, 2020, 16(6): 89-96. DOI: 10.12131/20200061
引用本文: 胡晓娟, 文国樑, 田雅洁, 苏浩昌, 徐武杰, 徐煜, 许云娜, 曹煜成. 不同培养条件下菌株NB5对氨氮的去除效果研究[J]. 南方水产科学, 2020, 16(6): 89-96. DOI: 10.12131/20200061
HU Xiaojuan, WEN Guoliang, TIAN Yajie, SU Haochang, XU Wujie, XU Yu, XU Yunna, CAO Yucheng. Removal effect of strain NB5 on ammonia nitrogen under different aquaculture conditions[J]. South China Fisheries Science, 2020, 16(6): 89-96. DOI: 10.12131/20200061
Citation: HU Xiaojuan, WEN Guoliang, TIAN Yajie, SU Haochang, XU Wujie, XU Yu, XU Yunna, CAO Yucheng. Removal effect of strain NB5 on ammonia nitrogen under different aquaculture conditions[J]. South China Fisheries Science, 2020, 16(6): 89-96. DOI: 10.12131/20200061

不同培养条件下菌株NB5对氨氮的去除效果研究

基金项目: 中国水产科学研究院基本科研业务费专项资金 (2020TD54);国家重点研发计划“蓝色粮仓科技创新”专项 (2019YFD0900402);中国水产科学研究院南海水产研究所中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目 (2019TS06);现代农业产业技术体系建设专项资金(CARS-48);广东省促进经济发展专项资金 (现代渔业发展用途) (粤农2019B12)
详细信息
    作者简介:

    胡晓娟 (1984—),女,博士,助理研究员,从事养殖水环境与微生物调控研究。E-mail: xinr129@163.com

    通讯作者:

    曹煜成 (1979—),男,博士,副研究员,从事水产健康养殖和养殖生态环境调控与修复研究。E-mail: cyc_715@163.com

  • 中图分类号: Q 178.1

Removal effect of strain NB5 on ammonia nitrogen under different aquaculture conditions

  • 摘要:

    文章研究了从硝化菌群中分离的菌株NB5在不同培养条件下的生长情况及其对氨氮 (NH4 +-N) 和亚硝氮 (NO2 -N) 的去除效果,并对菌株NB5进行了鉴定。结果发现,菌株NB5在盐度25~45、pH 6.0~9.0、15~35 ℃和通气量1~2 L·min−1的条件下生长良好 (P>0.05)。在盐度45、35和25条件下对NH4 +-N的最大去除率分别为96.24%、88.93%和75.08%;pH 7.5和9.0条件下分别为99.53%和99.37%;温度30、25、15和35 ℃条件下分别为99.53%、97.22%、97.29%和71.26%;通气量为2和1 L·min−1时分别为99.87%和99.82%。在上述培养条件下菌株NB5对NH4 +-N的最大去除率均显著高于对照组和其他条件组 (P<0.05)。菌株NB5在不同培养条件下对NO2 -N浓度变化无显著作用 (P>0.05)。经16S rDNA序列分析,菌株NB5鉴定为海水硝酸盐还原菌 (Nitratireductor aquimarinus)。研究表明,菌株NB5具有较好的环境适应性和氨氮去除效果,尤其适合中高盐度 (25~45) 养殖池塘环境。

    Abstract:

    We studied the growth of strain NB5 isolated from nitrifying bacteria and its removal effect on ammonia nitrogen (NH4 +-N) and nitrite nitrogen (NO2 -N) under different aquaculture conditions, and identified this bacterium. The results show that strain NB5 grew well at salinity of 25−45, pH of 6.0−9.0, temperature of 15−35 ℃ and ventilations of 1−2 L·min−1 (P>0.05). At salinities of 45, 35 and 25, the maximum removal rates of NH4 +-N were 96.24%, 88.93% and 75.08%, respectively. At pHs of 7.5 and 9.0, they were 99.53% and 99.37%, respectively. At temperatures of 30, 25, 15 and 35 ℃, they were 99.53%, 97.22%, 97.29% and 71.26%, respectively. At ventilations of 2 and 1 L·min−1, they were 99.87% and 99.82%, respectively. Under the above conditions, the maximum removal rates of NH4 +-N were significantly higher than those of the control group and the other groups (P<0.05). Strain NB5 had no significant effect on NO2 -N concentration under different aquaculture conditions (P>0.05). By 16S rDNA sequence analysis, strain NB5 was identified as Nitratireductor aquimarinus. The results indicate that strain NB5 has good environmental adaptability, especially suitable for aquaculture pond environment at medium and high salinities (25−45).

  • 自20世纪70年代末以来,对虾池塘养殖在世界广大沿海地区得到了迅猛发展,但对虾养殖所带来的环境问题也日趋严重,成为沿岸水域富营养化的重要污染源之一,并已引起了人们的广泛关注[1-6]。而要使对虾养殖在不产生环境公害的前提下,以最低的成本达到最大的效益,则基于生态养殖而建立的虾藻混养模式无疑是集经济、环境和社会效益于一体的最佳选择,这一模式在世界范围内得到了广泛肯定[7-10]。但虾藻混养模式效益的发挥是否充分,混养结构是否合理,经济效益和环境效益是否显著等问题都有待作深入的研究。

    江蓠-对虾混养系统是一种受气候、海水化学和生物等多种因素共同影响的复杂生态系统,各因素间也存在着极其复杂的非线性关系。因此,在对整个养殖系统的生态动力学过程缺乏较全面的了解和充足的数据资料的情况下,想通过建立复杂的江蓠-对虾混养系统生态动力学模型,模拟虾藻混养与环境因子之间的关系,从而构建混养优化模型是不现实的。

    人工神经网络是20世纪80年代以来获得迅速发展和被广泛应用于众多学科的非线性模拟技术,对于处理非线性系统非常有效,因此,在生态学研究中也被广泛应用[11-15]。本文根据对广东省海丰县联安镇江蓠与对虾鱼塭混养的调查资料,尝试采用神经-模糊系统(neuro-fuzzy system)作为非线性逼近工具,来模拟虾藻混养过程与其他环境因子之间的非线性关系,从而初步探讨建立基于满足一定环境条件的虾藻混养优化模型,旨在为进一步优化我国海水虾藻混养模式提供参考。

    2003年4月~2004年9月,在广东省海丰县联安镇对虾鱼塭养殖示范区选择新塭(26.7 hm2)作为虾藻混合养殖试验塭,另选新塭和西塭之间的13.3 hm2鱼塭作为对照塭进行了2造养殖生产试验。试验塭和对照塭皆于每年的4月下旬投放体长约1cm的斑节对虾虾苗,投放密度为4.5万尾·hm-2,其中在试验塭浅滩水域底播种植江蓠约2 hm2,种植初始密度为230 g · m-2,而对照塭不种植江蓠。

    对虾放养1个月后开始投喂人工配合饲料,投喂量为虾体重的3%~5%。每10 d进行1次对虾的生物学测定,每月月末对江蓠的生长密度进行1次调查,了解单位面积月增重情况,并据情况进行适当的收获。此外,与江蓠生长密度调查的同时,对鱼塭中的水环境因子也进行跟踪监测,监测项目有水温、盐度、透明度、溶解氧(DO)和可溶性无机氮(DIN)。

    神经-模糊系统是在模糊模型中用神经网络作为工具的建模方法。它集成了神经网络与模糊系统2方面的长处,即神经网络的连接式结构与学习能力和模糊逻辑系统的思维与推理能力。神经网络与模糊系统都属于无模型的预报器(model-free estimator),即不需要数学模型来描述输入输出的非线性关系,而从数值实例中进行学习。在不确定、不精确和噪声环境中它们都有改善系统性能的能力。

    本文应用Matlab 6.5软件,采用一种一阶Takagi-Sugeno模型的神经模糊系统,即基于自适应网格的模糊推理系统(adaptive-network-based fuzzy inference system,简称ANFIS)作为建模工具。

    一个典型的建模问题包括结构辩识与参数辩识2部分。模糊建模的结构辩识包括以下几个主要方面:输入变量的选择;初试结构的确定,如输入空间的划分,模糊规则与每个输入变量隶属函数个数的确定,以及模糊规则的前提与结论部分的确定等;隶属函数初试值的选择。参数辩识即在网络结构已经确定的情况下,对系统的前提与结论参数进行调节。

    收集2003年4月~2004年9月试验塭和对照塭2造养殖生产中所得的22组现场调查和测定数据(表 1)。选择其中15组数据作为训练数据集,用于模型的训练;其余7组数据作为测试数据集,用来测试模型的精度。

    表  1  构建模型的数据集
    Table  1.  Data for model construction

    时间time
    鱼塭
    pond
    温度/℃
    temperature
    盐度
    salinity
    透明度/m
    transparency
    DO
    /mg·L-1
    对虾体长/cm
    shrimp length
    江蓠月增长量/g·m-2
    monthly increasing biomass
    DIN
    /mg·L-1
    训练数据集     training data
    2003-5 对照塭 26.1 19.5 0.8 6.3 4.8 0 0.310
    2003-6 试验塭 28.2 18.7 0.8 6.5 8.3 180 0.322
    2003-6 对照塭 28.5 18.4 0.7 6.3 7 0 0.312
    2003-7 对照塭 27.5 16.8 0.8 6.2 12.6 0 0.246
    2003-8 试验塭 28.3 12.4 0.8 6.7 15.4 350 0.175
    2003-9 对照塭 28.8 15.2 0.7 6.3 14.4 0 0.244
    2004-4 对照塭 24.7 20.9 0.7 6.5 1.7 0 0.248
    2004-5 对照塭 25.9 19.1 0.7 6.6 5 0 0.264
    2004-6 试验塭 27.8 18.4 0.7 6.4 8.2 540 0.101
    2004-6 对照塭 28.2 18.2 0.7 6.3 7.1 0 0.259
    2004-7 试验塭 27.4 15.6 0.6 6.5 14.6 570 0.103
    2004-7 对照塭 27.2 15.7 0.7 6.3 12.4 0 0.269
    2004-8 试验塭 28.2 11.7 0.6 6.6 15.3 570 0.086
    2004-9 试验塭 29.0 15.1 0.6 6.6 16.5 600 0.099
    2004-9 对照塭 28.7 14.8 0.6 6.8 14.3 0 0.267
    测试数据集     checking data
    2003-5 试验塭 26.5 19.2 0.7 6.4 5.2 230 0.295
    2003-7 试验塭 27.6 16.5 0.8 6.2 14.2 640 0.194
    2003-8 对照塭 28.6 11.7 0.8 6.1 13.2 0 0.252
    2003-9 试验塭 28.9 15.4 0.8 7.1 16.3 350 0.182
    2004-4 试验塭 25.3 21.2 0.8 6.6 1.7 610 0.092
    2004-5 试验塭 26.1 18.5 0.7 6.2 5.2 600 0.099
    2004-8 对照塭 28.5 11.9 0.8 5.8 13.3 0 0.237
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    以DIN表征水体富营养化的主要因子作为模型的输出变量。模型输入变量选择了水温、盐度、溶解氧(DO)、透明度(Trans)、对虾生物学参数的体长和江蓠单位面积月增长量,其中,水温和盐度表征气候特征,透明度、溶解氧、对虾体长和江蓠单位面积月生长量表征化学因子和生物因子的作用。

    由于以DIN为输出时的输入变量有6个之多, 因此本研究采用了基于减法聚类的模糊推理系统的建模方法,即首先对输入输出数据进行减法聚类,以决定变量的隶属函数与模糊规则的个数,并用最小二乘法估计结论参数。

    将训练数据集导入模型,按混合学习算法来调节模型的参数,为避免过度训练,采用交叉校验得到最佳训练时间步数。结果所得模型的DIN输出值与实测值有很好的吻合性,误差仅为2.6×10-6

    将测试数据集导入模型,结果模型所模拟的鱼G8965水体中DIN值与实测值也有较好的吻合性,误差为0.032。成对样本t-检验表明,模拟值与实测值没有显著差异(P>0.05,t < 2.45),即t=0.63。图 1给出模型对DIN的7个测试数据集的模型计算值与实测值的比较,由图也可见,测试数据集中的实测值与模型计算值呈极显著的正相关关系(P < 0.01),可见,模型对鱼G8965水体中DIN的模拟计算结果有较高的精度。

    图  1  模型对应测试数据集的DIN模拟结果与实测值的比较
    Figure  1.  Comparison of DIN from model calculated and field survey

    将试验塭和对照塭水体中各生物与环境因子在2造养殖生产试验中各阶段调查结果的平均值作为模型的输入,以海水DIN≤0.2 mg · L-1作为海水富营养化限制标准[16-17],并作为模型的固定输出量,则通过模型可以模拟出在对虾不同养殖阶段,混合养殖的江蓠最低理论月生长量,结果见表 2

    表  2  模型模拟出的对虾不同养殖阶段江蓠最低理论月生长量与实际生长量的比较
    Table  2.  Comparison of the theory lowest monthly growth rates from model simulating and field survey of sea moss during different shrimp culture period  g · m-2
    月份
    month
    对虾体长/cm
    shrimp length
    最低理论月生长量
    theoretic lowest monthly growth rate
    2003年实际月增长量
    autual monthly growth rate in 2003
    2004年实际增长量
    autual monthly growth rate in 2004
    4 2.0 500 - 610
    5 5.2 329 230 600
    6 8.3 319 190 540
    7 14.4 364 640 570
    8 15.4 360 350 570
    9 16.4 254 350 600
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    根据表 2所列不同养殖阶段江蓠的最低理论月生长量,对2003和2004年相应的江蓠-对虾混养阶段江蓠的实际月生长量和水环境中DIN的变化情况进行分析,结果可看出,在2003年试验塭对虾体长小于8.3 cm的养殖阶段,江蓠月生长量均小于模型模拟出的最低理论月生长量,此时,试验塭水环境中DIN均大于设定的富营养化标准限定值0.2 mg · L-1;其他养殖阶段江蓠的实际月生长量均大于或约等于模型模拟出的最低理论月生长量,此时,试验塭中海水DIN浓度则均低于0.2 mg · L-1;此外,没有种植江蓠的对照塭中,水环境中DIN均高于0.2 mg · L-1(表 1)。这些均说明,该模型可以较好地模拟江蓠-对虾池塘混养混养系统中江蓠生长对水环境中DIN的影响,其结果与实际也较为相符,因此,对江蓠-对虾混养模式的优化能起到较好的指导意义。

  • 图  1   不同盐度条件下菌株NB5的菌量、培养液中氨氮和亚硝氮的质量浓度变化

    Figure  1.   Changes of strain NB5 amount, ammonia nitrogen and nitrite nitrogen mass concentrations at different salinities

    图  2   不同pH条件下菌株NB5的菌量、培养液中氨氮和亚硝氮的质量浓度变化

    Figure  2.   Changes of strain NB5 amount, ammonia nitrogen and nitrite nitrogen mass concentrations at different pHs

    图  3   不同温度条件下菌株NB5的菌量、培养液中氨氮和亚硝氮的质量浓度变化

    Figure  3.   Changes of strain NB5 amount, ammonia nitrogen and nitrite nitrogen mass concentrations at different temperatures

    图  4   不同通气量条件下菌株NB5的菌量和培养液中溶解氧、氨氮、亚硝氮的质量浓度变化

    Figure  4.   Changes of strain NB5 amount, dissolved oxygen, ammonia nitrogen and nitrite nitrogen mass concentrations at different ventilations

    图  5   菌株NB5的系统发育树

    Figure  5.   Phylogenetic tree of strain NB5

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出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-31
  • 修回日期:  2020-06-29
  • 录用日期:  2020-07-08
  • 网络出版日期:  2020-09-28
  • 刊出日期:  2020-12-03

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