稀有鮈鲫产卵频次和卵子发育的研究
SPAWNING PERFORMANCE AND DEVELOPMENT OF OOCYTES IN GOBIOCYPRIS RARUS
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摘要: 对室养条件下20尾雌性稀有鮈鲫的产卵频次、成熟卵巢卵径分布及卵子补充过程进行了研究。产卵间隔中卵径分布呈现不同的峰值,卵母细胞成熟是分批的,Ⅴ期卵巢中MA、RE卵母细胞的数量代表了即将进行的一次产卵的产卵量；卵子补充速度快,成熟卵巢每隔数天可发育成熟一批卵,一级贮备库在12─33d即更新一次,不同发育时期卵母细胞的补充是连续的。对273批鮈产卵进行了统计,每尾雌鱼平均4.5d产卵一次,平均批产卵量265.6粒。稀有鮈鲫的产卵类型为连续产卵类型。Abstract: Twenty pairs of laboratory-reared F1 and F3 of Gobiocypris rarus were used to study spawning performance and development of oocytes. Analyses of spawning performance and ovum diameter histograms demonstrated that females produced clutches of eggs. In Stage V ovaries, the number of eggs in final clutch that contains mature and ripe eggs represents the present batch fecundity. Every a few days, such a final clutCh could be produced and spawned by mature females.Recruitment of oocytes is so fast that primary recruitment pool can be renewed in 13 to 33 days. Based on spawning frequency and ovum development it was confirmed that the process of eggs' recruitment is continuous. A total of 273 spawnings were observed in 20 pairs kept at 21.61±3.0℃ in the laboratory. The interspawning intervals ranged from 2 to 9 days, with a mean of 4.5 days and a mode of 4 days.The batCh size ranged from 96 to 655 eggs with a mean of 265.6 eggs for females of 47.6 to 56.0 mm total length. This paper proved that Gobiocypris rarus is a continuous batch spawner.
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Keywords:
- Gobiocypris rarus /
- Spawning /
- Continuous batch spawner /
- Ovum diameter histograms
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我国是世界上水资源严重缺乏的国家之一, 水质污染和水资源浪费问题日渐严峻[1]。在水产养殖过程中, 未经处理的养殖废水直接排放, 会污染外在的生态环境。因此, 有效的水处理措施能够净化污水, 对于维护健康的水域生态环境, 保障水产品质量安全和渔业经济发展等具有重要意义具有十分重要的意义。
被誉为“地球之肾”的湿地系统, 具有强大的污水净化功能和丰富的生物多样性[2,3]。人工湿地系统是由自然湿地系统演变形成, 主要是由植物和基质两大部分组成, 并具有结构简单、运行费用低、易于操作、易于管理等优点被国内外广泛应用于水质净化[4—8]。例如: 赵晶[9]等研究了复合垂直流人工湿地对水库水质的净化效果, Zhu等[10]研究了人工湿地系统对城市废水的处理效果, 王加鹏等[11]研究了人工湿地净化海水养殖外排水效果, Farzad-kia等[12]研究了人工湿地对污水处理厂营养物质的去除效果等。同样, 人工湿地与水产养殖池塘组合的循环水养殖系统, 能够有效地利用人工湿地净水效果, 将养殖水体净化并循环利用, 减少了对环境的污染, 对渔业减排有着重大意义。在循环水养殖系统基质中存在大量酶类, 这些酶能够加速基质中有机物质的转化, 并能在养殖水体净化过程中起到十分重要的作用。其中, 脲酶是线性酰胺的C-N键(非肽)的水解酶, 磷酸酶能够酶促有机磷化物的水解[1], 在养殖水体净化过程中都具有独特的作用。目前, 在人工湿地净化养殖水体的机制研究中, 有关湿地植物的微生物学、水力动力学和植物生理学等相关报道较多, 但是基质酶学的研究国内外尚不多见[1]。
人工湿地是由植物和基质两大部分组成, 植物具有直接吸收污染物和向根区输送氧气等功能[13], 基质能够通过吸附等作用去除污染物, 也能为微生物和植物生长等提供附着面[14]。人工湿地植物和基质的研究备受科学研究者青睐。乔木植物[15—17]和草本植物[18,19]作为湿地植物的研究和火山石、生物陶粒、沸石和活性炭等作为湿地基质[20,21]的研究都有诸多报道。在所研究的湿地植物中, 同时具有净水功能和经济价值, 又体现区域特色的水生植物较少; 所研究的基质大多数都是常规应用的人工湿地滤料。本实验选用慈姑和茭白作为人工湿地植物, 考虑到慈姑和茭白是长江下游常见的水生经济植物; 选用石榴石和磁铁矿作为人工湿地基质, 因为相比于陶瓷、鹅卵石和页岩等常规滤料, 石榴石和磁铁矿都是化学稳定性好的新型耐磨净水材料, 并且磁铁矿能够富集有害微生物[22]。本研究通过以上两种植物和两种基质的组合构建不同的小型人工湿地模型, 通过对不同人工湿地净水效果的比较, 筛选出净水效果最佳的组合, 并分析基质酶与净水效果的相关性, 为人工湿地植物和基质的优化选择提供理论依据, 为采用酶活性评价人工湿地系统净水效果提供基础研究资料。
1. 材料与方法
1.1 小型湿地模型的构建
小型湿地模型构建的人工湿地植物是茭白和慈姑, 基质是石榴石和磁铁矿。根据多变量实验设计方法进行设计, 分别对两种植物和两种基质进行组合, 共6种组合(表 1)。
表 1 每个湿地模型的植物和基质组成Table 1. Plants and filter material composition of all six wetland models湿地模型 Wetland model 植物 Plant 基质 Matrixe X1 慈姑 石榴石 X2 茭白 磁铁矿 X3 慈姑 磁铁矿 X4 茭白 石榴石 X5 慈姑+茭白 磁铁矿 X6 慈姑+茭白 石榴石 湿地模型主要是由进水口、出水口、基质、植物和塑料桶组成(图 1)。湿地模型的基本数据下: 上端直径为0.565 m, 低端直径为0.455 m, 高度为0.705 m, 基质填埋深度为0.550 m, 水力负荷为2.151 m3/(m2·d), 孔隙度为47%, 水力停留时间为0.120/d, 水体流量为0.540 m3/d, 其中水力负荷和水力停留时间计算详见公式(1)和(2)。所有的湿地模型建立在养殖池塘旁, 实验地点在中国水产科学研究院淡水渔业研究中心大浦实验基地。组装完成后的小型湿地模型, 根据表 1中的植物和基质组成, 先将已经清洗完的基质装入小型湿地中, 再将植物移栽入已装入的基质中, 所有湿地模型中的植株数量相同。利用水泵将养殖池塘水接入湿地模型的进水口, 每一个湿地模型进水口都通过阀门控制水的流速, 保持所有实验组合水体流速相同。进水口连接养殖池塘, 池塘养殖模式为主养鲫鱼, 兼养鲢鱼、鳙鱼、草鱼和青鱼, 是长江下游典型的池塘养殖模式。
1.2 样品采集
湿地模型构建运行后, 每隔10天采样一次, 在上午10—12点采样, 采集样品前, 先用便携式pH仪和溶氧仪测定每个湿地模型的pH、溶解氧和温度, 分别测定3次取平均值。然后分别采取进水口水样和每个湿地模型出水口水样, 每一个采样点平行采样3次。再在湿地模型的根际部位采集基质样品, 每个湿地模型平行采样3次。采集后将样品放入4℃冰箱待测。
1.3 测定方法
温度、pH和溶氧(DO)分别使用便携式pH测定仪(梅特勒SG2)、便携式溶解氧测定仪(YSI DO200)于现场采样时测定。基质中的脲酶采用奈氏比色法, 磷酸酶采用磷酸苯二钠比色法[23]。水质理化指标测定方法见表 2。
表 2 水质理化指标的测定方法Table 2. Water physical and chemical parameters and the methodology for measuring each parameter水质指标 Water quality indicator 测定方法 Determination 总氮TN 过硫酸钾氧化—紫外分光光度法 (GB 11894-89) 总磷TP 过硫酸钾消解-氯化亚锡还原光度法 (GB 11893-89) 氨氮NH3-N 纳氏试剂光度法(GB 7479-87) 亚硝态氮NO2-N N-(1-萘基)-乙二胺光度法(GB 7493-87) 正磷酸盐 ${\rm{PO}}_4^{3 - }$ 氯化亚锡还原光度法(GB/T 9727-1988) 高锰酸盐指数CODMn 酸性法(GB 11892-89) 1.4 数据分析
水力负荷a [m3/(m2·d)]计算公式:
$a = Q/S$
(1) 式中: Q-水体流量(m3/d);S-湿地模型表面积(m2)。
水力停留时间HRT (/d)计算公式:
$HRT = \varepsilon \times {h_{\rm{m}}}/a$
(2) 式中:
$ \varepsilon $ -滤料孔隙度;hm-湿地模型深度(m);a-水力负荷[m3/(m2·d)]。总氮、总磷、氨氮、亚硝态氮、正磷酸盐和高锰酸盐去除率R计算详见公式(3):
$R = {\rm{ }}\left( {{Z_0} - {Z_1}} \right)/{Z_0}×100\ ext{%} $
(3) 式中: Z0表示进水口水体各理化指标的浓度(mg/L);Z1代表各湿地模型出水口水体各理化指标浓度(mg/L)。
本文使用Excel进行常规计算及作图, 并使用SPSS 20.0 软件进行样品ANOVA方差分析, 采用LSD法进行差异性多重比较。
2. 结果
2.1 各湿地模型的净水效果
本实验的湿地模型运行于2015年8—9月, 每隔10天采样一次,表 3中的数据为进水口和各个湿地的温度、pH和溶解氧值。表 3的数据显示在人工湿地运行期间, 水温一直在下降, 9月8号之后的水温下降加快, 平均下降了3—4℃, 但pH和溶解氧在整个运行期间变化较小。
表 3 进水口和各湿地模型温度、pH和溶解氧值Table 3. Measurements of water temperature, pH and dissolved oxygen of inflow water in each wetland model湿地模型Wetland model 采样日期Sampling date 水温Water temperature (℃) pH 溶解氧Dissolved oxygen (mg/L) 进水口Inlet 8月18号August 18th 30.55±0.66 7.13±0.01 6.44±0.23 8月28号August 28th 30.25±0.54 7.23±0.06 6.55±0.15 9月8号September 8th 27.36±0.15 7.05±0.02 6.52±0.03 9月18号September 18th 24.05±0.10 7.10±0.01 6.35±0.08 9月28号September 28th 24.85±0.68 7.09±0.05 6.20±0.06 X1 8月18号August 18th 31.24±1.08 7.25±0.01 6.32±0.23 8月28号August 28th 30.65±0.99 7.17±0.03 6.02±0.15 9月8号September 8th 29.10±1.01 7.43±0.02 5.89±0.21 9月18号September 18th 24.50±1.00 7.07±0.01 6.01±0.11 9月28号September 28th 24.20±0.50 6.92±0.04 6.32±0.23 X2 8月18号August 18th 30.98±1.11 7.19±0.02 6.11±0.18 8月28号August 28th 30.30±1.23 7.28±0.04 6.05±0.09 9月8号September 8th 27.90±1.44 7.36±0.02 5.99±0.20 9月18号September 18th 24.55±0.66 7.14±0.03 6.05±0.13 9月28号September 28th 23.80±0.78 6.97±0.01 6.29±0.16 X3 8月18号August 18th 31.11±0.89 7.31±0.02 6.21±0.05 8月28号August 28th 29.95±0.97 7.17±0.02 6.11±0.22 9月8号September 8th 28.15±1.01 7.36±0.01 5.90±0.14 9月18号September 18th 24.85±1.21 7.13±0.01 6.06±0.16 9月28号September 28th 24.80±0.75 7.33±0.03 6.12±0.23 X4 8月18号August 18th 31.01±1.22 7.41±0.03 6.28±0.18 8月28号August 28th 29.90±1.33 7.24±0.03 6.07±0.08 9月8号September 8th 28.10±0.99 7.40±0.02 5.92±0.09 9月18号September 18th 24.80±0.86 7.13±0.01 6.04±0.21 9月28号September 28th 24.35±0.68 7.03±0.01 6.11±0.16 X5 8月18号August 18th 30.89±0.79 7.53±0.02 6.44±0.21 8月28号August 28th 30.20±0.83 7.24±0.02 6.22±0.16 9月8号September 8th 28.10±0.98 7.36±0.02 6.10±0.09 9月18号September 18th 24.15±1.05 6.97±0.02 6.15±0.05 9月28号September 28th 24.50±1.04 7.11±0.02 6.21±0.13 X6 8月18号August 18th 30.99±0.99 7.19±0.03 6.54±0.20 8月28号August 28th 30.20±0.82 7.23±0.01 6.33±0.18 9月8号September 8th 27.40±0.76 7.28±0.01 6.09±0.11 9月18号September 18th 24.65±0.68 7.14±0.01 6.20±0.09 9月28号September 28th 24.80±1.05 7.22±0.02 6.19±0.25 注: 表中数字为平均值±标准偏差 Note: The numbers in the table is average value±standard deviation 图 2为湿地模型对污染物去除率的树状图, 湿地模型对亚硝态氮的去除率最高, 最高能达到98.87%, 最低也能达到58.06%; 对高锰酸盐的去除率最低, 最高达到37.91%, 最低2.51%。这说明本实验中的湿地模型对养殖水体中的亚硝态氮去除效果最好。
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图 2 各小型湿地模型对总氮、铵态氮、亚硝态氮、总磷、正磷酸盐、高锰酸盐的去除率Figure 2. Removal rate of TN,${\rm{NH}}_4^ + $ -N,${\rm{NO}}_2^ - $ -N, TP,${\rm{PO}}_4^{3 - }$ and CODMn in wetland models2.2 脲酶和磷酸酶活性
表 4中的数据表明, 各湿地模型的脲酶活性整体呈现“低-高-低”的趋势, 9月8号脲酶活性最高。表 5中的数据表明, 各湿地模型的磷酸酶活性整体呈现“低-高-低”的趋势, 8月28号最高, 并且与9月8号的磷酸酶活性相差0.3 mg (C6H6O)/(24h×1 g)左右, 磷酸酶活性属于急速下降状态。
表 4 湿地模型脲酶活性变化Table 4. Changes of urease activities in wetland models [mg(NH3-N)/(24h·1 g)]采样日期Sampling date X1 X2 X3 X4 X5 X6 8月18号August 18th 0.0851±0.0126b 0.0795±0.0211b 0.0872±0.0101b 0.0917±0.0259b 0.0941±0.0202b 0.0861±0.0159b 8月28号August 28th 0.1069±0.0253b 0.1024±0.0192b 0.1040±0.0201b 0.1104±0.0213b 0.1055±0.0111b 0.1093±0.0200b 9月8号September 8th 0.2138±0.0089a 0.2048±0.0183a 0.1681±0.0211a 0.2208±0.0098a 0.1910±0.0129a 0.1986±0.0100a 9月18号September 18th 0.0706±0.0101b 0.0764±0.0214b 0.0670±0.0231b 0.0692±0.0135b 0.0930±0.0134b 0.0859±0.0134b 9月28号September 28th 0.0567±0.0203b 0.0585±0.0099b 0.0634±0.0200b 0.0581±0.0146b 0.0692±0.0104b 0.0669±0.0256b 注: 表中数据为平均值±标准偏差,a和b表示同一小型湿地模型不同采样日期脲酶活性数据之间LSD检验的结果; 下同 Note: The numbers in the table is average value ± standard deviation,aandb showed the LSD test results of urease activity in different sampling date of small wetland microcosm; The same applies below 表 5 湿地模型磷酸酶活性变化Table 5. Changes of phosphatase activities in wetland models [mg(C6H6O)/(24h·1 g)]采样日期Sampling date X1 X2 X3 X4 X5 X6 8月18号August 18th 0.4024±0.1111b 0.3472±0.1213b 0.2368±0.0099b 0.5127±0.2010b 0.5576±0.1356b 0.5576±0.1314b 8月28号August 28th 0.5391±0.1000a 0.5317±0.1516a 0.5928±0.0077a 0.5391±0.1359a 0.6123±0.2101a 0.7586±0.2306a 9月8号September 8th 0.1002±0.0098c 0.2465±0.1001c 0.2391±0.0088c 0.1734±0.0098c 0.4660±0.1023c 0.4002±0.1757c 9月18号September 18th 0.0713±0.0056c 0.1472 ±0.0087c 0.0713±0.0059c 0.0713±0.0066c 0.1265±0.0087c 0.1920±0.0056c 9月28号September 28th 0.0920±0.0099c 0.0472±0.0068c 0.0920±0.0063c 0.0679 ±0.0074c 0.1335 ±0.0092c 0.1127±0.0068c 2.3 污染物去除率与酶活性的相关性
表 6中的数据表明, 各湿地模型的脲酶活性与总氮去除率具有显著的相关性, 两者之间的相关系数为0.903—0.980, 与高锰酸盐去除率没有显著的相关性。表 7中的数据显示, 各湿地模型的磷酸酶活性与总磷去除率没有显著的相关性, 与高锰酸盐去除率总体上具有显著相关性。
表 6 湿地模型脲酶活性与污染物去除率的相关系数Table 6. Correlation between urease activity and contaminants removal rate in wetland models湿地模型 Wetland model 总氮去除率 TN removal rate 高锰酸盐去除率 Permanganate removal rate X1 0.951* 0.357 X2 0.966** 0.141 X3 0.941* –0.036 X4 0.968** 0.179 X5 0.903* 0.318 X6 0.980** 0.255 注: 表中的数据为每行的小型湿地模型的脲酶活性和每列的污染物去除率的相关系数; *P<0.05; **P<0.01; 下同 Note: Date of table is correlation coefficient between urease activity of wetland microcosms in per row and pollutant removal rate in each column; *P<0.05; **P<0.01; The same applies below 表 7 湿地模型磷酸酶活性与污染物去除率的相关系数Table 7. Correlation between phosphatase activity and contaminants removal rate in wetland models湿地模型 Wetland model 总磷去除率 TP removal rate 高锰酸盐去除率 Permanganate removal rate X1 0.624 0.821 X2 0.420 0.933* X3 0.340 0.897* X4 0.925* 0.926* X5 0.889* 0.992** X6 0.804 0.956* 3. 讨论
3.1 各湿地模型水质净化的比较分析
图 2显示, 随着湿地的运行, 对于总氮、铵态氮、亚硝态氮和正磷酸盐的去除率总体呈现“低-高-低”的趋势, 对于总磷和高锰酸盐的去除率随着运行则逐渐降低。人工湿地系统对氮的去除主要由物理作用、化学作用和生物作用3种途径协同作用, 其中生物作用起到主要作用, 生物作用包括微生物作用和植物的吸收[24,25]。微生物的硝化和反硝化作用的去氮量能够占人工湿地系统总去氮量的80%左右[26], 是人工湿地去除氮的主要途径, 相关研究也证实了这一结果[27,28]。这能够解释本实验湿地模型对亚硝态氮的去除率最高的原因。总氮、铵态氮和亚硝态氮的去除与水温、溶解氧、营养水平和微生物等有直接关系, 湿地运行初期主要受系统中营养水平的影响, 此时适宜的水温非常适合微生物的活动, 但是小型湿地系统的有机物负荷较小和植物移植后生长并不稳定, 导致总氮、铵态氮和亚硝态氮去除率较低; 随着湿地系统的运行, 有机物负荷增加, 植物生长逐渐稳定, 总氮、铵态氮和亚硝态氮去除率逐渐增加, 9月8号去除率达到最高; 运行后期, 水温成为总氮、铵态氮和亚硝态氮最主要的限制因素, 此时水温大幅度下降, 不适合微生物活动, 硝化和反硝化等作用受到抑制, 导致总氮、铵态氮和亚硝态氮去除率下降。此结果与赵晶等[9]具有相似之处。
人工湿地对磷的去除途径有物理吸附、化学吸附与沉淀和生物作用, 其中物理吸附和化学吸附与沉淀是主要的去除途径[29]。养殖水体中的总磷主要包括有机磷和无机磷等。湿地运行初期, 基质的孔隙度较大, 物理吸附和化学吸附与沉淀能力较强, 总磷去除率较高, 随着湿地的运行, 基质孔隙度越来越小, 物理吸附和化学吸附与沉淀能力越来越小, 总磷的去除率也就越来越小。高锰酸盐去除率是人工湿地对养殖水体中有机物质去除的重要指标, 它的去除原理和总磷的去除原理相似, 去除率也呈现逐渐下降的趋势。正磷酸盐的去除则是主要通过植物和微生物的吸收累积, 水温和营养水平是正磷酸盐去除率变化的主要因素, 去除原理与铵态氮相似, 呈现“低-高-低”的趋势。
根据图 2, 在5次采样中, 湿地模型X5-X6对污染物的去除率基本上都比X1-X4高, 其中, 总氮去除率平均高3%, 氨氮去除率平均高10%, 亚硝态氮去除率平均高10%, 总磷去除率平均高15%, 正磷酸盐去除率平均高20%, 高锰酸盐去除率平均高8%。结合表 1中湿地模型的植物和基质组成, 可能的原因是单一的植物和单一的基质组成的小型湿地模型对污染物的去除率容易受外界环境因素的影响。这能够说明, 在相同种植数量的情况下, 两种植物混合种植的湿地模型对于污染物的去除率更高, 也更加稳定。郭萧等[30]研究也证实多种植物配制的人工湿地对污染物的去除率比单一植物要更高。X1-X4对污染物的去除率变化没有呈现一定的规律, 而X5-X6对污染物的去除率相差较小。本实验中的基质在小型湿地模型净水效果中的作用不是非常显著, 可能的原因是两种基质的孔隙度相似, 但是基质在总磷去除、为微生物和植物根系提供附着面等方面具有十分重要的作用。
3.2 湿地模型中脲酶和磷酸酶活性变化分析
脲酶活性的变化主要与水温、表层溶解氧、微生物活动等有关。湿地运行初期, 适宜的水温促进了微生物的大量繁殖, 氮素营养水平也在逐渐增加, 微生物的数量逐渐增加, 微生物分泌脲酶的能力也在逐渐增加, 导致酶活性逐渐增加; 9月18日之后, 水温的大幅度下降导致微生物繁殖速度下降, 分泌脲酶的能力下降, 脲酶活性也随之下降。湿地的脲酶活性在同一采样时间没有显著差异性, 这可能与植物的根系分泌物有一定的关系。有研究表明, 植物根系分泌物对湿地微生物群落有显著的影响[31]。由于根系分泌物组成成分的原因, 导致六组湿地模型中能够分泌脲酶的微生物数量相似, 致使湿地的脲酶活性在同一采样时间没有显著差异性。
磷酸酶活性与水温、溶解氧、底物浓度水平和微生物活性有直接的关系。湿地运行初期, 适宜的水温促进了微生物的大量繁殖, 磷素营养水平逐渐增加, 微生物的数量逐渐增加, 微生物分泌磷酸酶的能力也在逐渐增加, 导致酶活性逐渐增加; 9月8号磷酸酶活性的急速下降, 可能与反应底物的有机磷含量下降有直接的关系; 9月18号之后水温大幅度下降, 磷酸酶活性下降与脲酶活性下降原理相似。磷酸酶活性在同一采样时间, 湿地模型X5-X6总体上大于X1-X4, 可能的原因是由于根系分泌物组成成分的影响, X5-X6中能够分泌磷酸酶的微生物数量多于其他小型湿地模型。
3.3 湿地模型的污染物去除率与酶活性的相关性比较分析
脲酶是一种酰胺酶, 能够酶促有机质分子中肽键的水解, 在本实验中, 可能是总氮中的有机氮比例较高, 致使脲酶活性与总氮去除率有着显著的相关性。高锰酸盐去除率是人工湿地对养殖水体中有机物质去除的重要指标, 虽然有机氮在总氮中的比例较高, 但是有机氮在总有机物质中的比例可能较低, 致使高锰酸盐指数与脲酶活性显著性并不高。此结果与梁威等[1]研究的相似。说明脲酶可作为判定人工湿地去除养殖水体中总氮效能的指标。
这说明磷酸酶不是人工湿地去除总磷的最重要途径, 上文也提到磷去除的最主要途径是物理化学吸附。根据磷酸酶是酶促有机磷分解的生理特性, 可能的原因是本实验养殖水体中含磷的有机物在总有机物中的比例较大。此结果与岳春雷等[32]研究结果相似。说明磷酸酶可作为判定人工湿地去除养殖水体中高锰酸盐效能的指标。
4. 结论
(1) 湿地模型对亚硝态氮的去除率最高, 对高锰酸盐的去除率最低, 对于总氮、铵态氮、亚硝态氮和正磷酸盐的去除率总体呈现“低-高-低”的趋势, 对于总磷和高锰酸盐的去除率随着运行则逐渐降低, 湿地模型X5-X6对养殖水体的净水效果总体上高于模型X1-X4; (2) 湿地模型中的脲酶活性和磷酸酶活性整体呈现“低-高-低”的趋势, 同一采样时间各湿地模型中的脲酶没有显著差异, 但是湿地模型X5-X6中的磷酸酶活性总体上高于模型X1-X4, 本试验中, 湿地模型的脲酶活性与总氮去除率具有显著的相关性, 脲酶可作为判定人工湿地中去除养殖水体中总氮效能的指标, 湿地模型的磷酸酶活性与高锰酸盐去除率总体上具有显著相关性, 磷酸酶可作为判定人工湿地中去除养殖水体中高锰酸盐效能的指标; (3) 人工湿地系统具有净水效果好和环境友好等优点, 已被应用于工业废水、生活废水和农业废水的处理。同样, 人工湿地与养殖池塘相结合形成的循环水养殖系统对于养殖水体净化、鱼类病害防控和水产品质量安全等都具有良好的作用。人工湿地中的植物和基质的选择, 应该在保证净水效果良好的前提下, 体现节本增效。另外, 人工湿地面积与养殖池塘面积应按照最适比例构建循环水养殖系统, 而系统的最适配比还需要深入研究。
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