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1、从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果对水产养殖废水的生物处理技术应用及发展的思考一、水产养殖废水的常见污染类型 水产养殖的主要污染目标是水源，其因素主要在于养殖过程中投放的人工饲料、杀菌剂和物种密集所导致的浮游物增生，因此水产养殖所形成的污染类型也主要集中为三类：氨氮等养料、消毒用亚硝酸化合物和生物代谢产物的累积。 有机养料降解，水产养殖过程中所使用的饲料多为氨氮等，其中能够被生物吸收的部分约为35%，其余部分由于未消耗或者未吸收就造成了饲料降解，最终形成水质的NH4+和NH3的含量较高，进而形成
2、碱性或酸性水质，而某些NH3含量较高的情况则会导致水体毒性大幅上升，当总氨的含量超过/L时，对鱼有毒害作用。 杀菌剂的积累导致水体亚硝酸化合物的含量较高，水产养殖中所使用的杀菌剂多为亚硝酸化合物，通常情况下硝化细菌对亚硝酸盐的氧化速率是亚硝化细菌对氨的氧化速率的10倍，因而硝化菌和亚硝化菌在低DO质量分数下所受抑制的不同会引起亚硝酸盐的积累。而常见杀菌剂中可能导致这种正常循环的失调，是水体中形成较高的NO2-N，虽然一般鱼类对于NO2-N有一定的耐受作用，但分数低于1mg/L，这就导致亚硝酸化合物的对水体的污染加重。 水质过肥是水产养殖中最为明显的污染现象，由于养殖水体中饵料的沉积，致使浮游生
3、物的繁殖能力提升，进而浮游生物的代谢物增加，与鱼类的排泄物形成有机物含量的叠加，最终形成水体严重恶化，并导致鱼类的生存质量下降，例如泛池就是有机物过高所形成的，沿海地区的赤潮也有部分是受水产养殖的影响所产生的。 二、水产养殖废水处理技术上的发展状况 目前国内外学者对于养殖废水处理的研究结果基本为以下几类：物理法、化学法和生物法，其中物理处理法较为简便但处理能力较低，且不够彻底，化学法通常只能够针对废水的一种或少数几种污染类型进行扭转，生物法则属于逆向性污水处理方案，相对来说更为彻底，但研究进展较为缓慢，目前很多理论仍处于实验阶段。 常见的物理处理法主要有过滤法和泡沫分离法，这都属于常见的生活废
4、水和工业污水的处理方案，应用在养殖污水处理方面，机械过滤能够辅助去除水质中的残余饵料和鱼类排泄物，有助于减轻水质中有机物含量过高的问题；泡沫分离法可以吸收水体中的微小悬浮物，尤其对于蛋白质等有机物有明显的去除作用，但其存在一个明显的缺点，即泡沫分离法需要对悬浮颗粒进行准确预估，进而确定泡沫的溢流高度等问题，在实际的操作过程中很难实现精确数学模型的建立，因此对于水产废水的应用不完全适用。 化学处理法则主要使用化学制剂来进行处理，例如常见的漂白粉、孔雀石等等，但化学处理法可能产生对二次污染，对于养殖污水的处理也不适用，当然近年来也有一些利用臭氧进行处理的方案，但其成本投入较高，对于海水养殖的污水处
5、理来说并不适用。 三、现有水产养殖废水生物处理技术及应用 通过对现有技术资料的总结，可以将水产养殖污水的生物处理方案归结为生物过滤和人造仿天然环境两类。 生物过滤法实际上就是直接借助生物的特性来对污水中有机物、氨氮、亚硝酸盐等进行消除和过滤，主要包括生物膜法、过滤法及微生物介入的污染要素循环过程三大类。生物膜法是使用生物膜对废水中的有机物和亚硝酸盐进行过滤,其应用成本较低，有广泛推广的潜力。过滤法是通过植物、动物和微生物来对污染物进行吸收和转移的一种方法，这种方式较为直接有效，植物过滤阀可以对污染物进行降解和转移，作用过程相对缓慢，但可逐渐修复水质；动物过滤对在淡水养殖中的应用较广，例如淡水养
6、殖中种常见的投放贝类、棘皮动物、蚤类等，它们对于水质中的富营养物和残余饵料有明显的消耗作用，其中的贝类还能带来额外的经济效益；微生物过滤主要针对水质净化来进行开发的，例如用芽孢杆菌为主的复合微生物制剂过滤分解养殖鱼池的有机污染等等，是快速改善水质的一种微生物处理方案。 人造自然环境的方案在国内主要应用为人工湿地，例如湿地植物根基区对于磷的去除有明显的效果等等，当然人工湿地的工程量较大，且自身的稳定性要远低于原生自然环境，更适用于未来经济和技术发展高水平阶段的应用。另外还有直接通过植物来进行污染物吸收、降解和转移的方法，目前国内外的研究报道中指出了水产养殖废水植物过滤品种主要有石莼、浒苔和江篱，对于海产养殖来说，大型藻类均具有明显的水质改良作用。 四、对比与总结 通过对比我们可以发现，生物处理技术相较传统的物理和化学处理方案来说更为彻底，而且对于水质本身的二次污染可能性大大降低，还有助于形成适用于水产养殖的水体自然污染消除循环，其中几类处理方案还能够形成额外的经济效益，目前应用中的处理方案性价比相对较高，对于水产养殖废水处理事业的发展来说更为有利。课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。
