Predicción del Tiempo Adecuado de Cosecha en Acuicultura
Zhaotang Shang
1*
, Lin Chen
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, Mengsen Luo
2
, Lang Él
1
, Zhigang Lu
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Derechos de autor © 2013 Zhaotang Shang et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso, la distribución y la reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que se cite correctamente el trabajo original.
Recibido el 3 de octubre
rd
, 2012; revisado el 2 de marzo
Dakota del Norte
, 2013; aceptado el 18 de marzo
el
, 2013
Palabras clave:
Acuicultura; Cría; Cosecha; Predicción
ABSTRACTO
Se proporciona un modelo para predecir la cosecha de langostino en acuicultura a través de investigación analítica en agrometeorología, estadística matemática, meteorología sinóptica y et al. Se encuentra que el Análisis de Beneficio de la Mejor Cosecha es una de las formas más idóneas. Los modelos para los objetos de cría, la predicción del clima y el análisis de la cotización del mercado deben establecerse y perfeccionarse continuamente. Solo cuando la simulación numérica dinámica del crecimiento sea precisa y el pronóstico del tiempo a corto plazo y la cotización del mercado sean confiables, se podrá predecir con precisión el momento adecuado de la cosecha. Solíamos escribir este artículo con la base de las ideologías.
1. Introducción
La Cosecha, un tema antiguo, originalmente se refiere a las cosechas maduras. La fecha de cosecha es el momento de la cosecha, se decide generalmente por la madurez de los cultivos, el propósito y las condiciones climáticas. El tiempo de cosecha y el tiempo de parada de la vida de los cultivos no son sincrónicos, porque la gente quiere obtener una producción ideal con la cosecha. Por ejemplo, hay un viejo dicho, el trigo tiene un noventa por ciento de madurez, tiene un cien por ciento de madurez, cuando la cosecha es más ideal cuando está cerca de madurar, el problema es cuánto está cerca del grado. Diferentes expertos llevan a cabo el análisis del sistema para la cosecha de cultivos desde diferentes ángulos. por ejemplo, los resultados muestran que el mejor momento de cosecha del trigo es cuando las dos hojas y 3/4 de las hojas de la bota del trigo se vuelven amarillas desde diferentes perspectivas [1], y así sucesivamente. Muchos expertos realizan el análisis del sistema para el momento adecuado de cosecha sobre un cultivo diferente de morfología o rendimiento [2,3]. Los pueblos consideraron las condiciones meteorológicas, especialmente para notar el efecto del clima de desastre en las fechas de cosecha [4,5]. Asimismo, los pueblos asumen que el cambio climático tendría efecto en las fechas de cosecha [6]. Se cree que cuanto más cálido es el clima, más rápido es el progreso de crecimiento, luego se adelantan las fechas de cosecha. Se estableció el modelo de crecimiento y se utilizó para predecir la cosecha [7] y et al. En la actualidad, muchos investigadores también trabajan en la relación entre la producción, la calidad y la cosecha de los cultivos en China, pero pocos en la cosecha de la acuicultura y mucho menos en el lado del beneficio económico. Sin embargo, es muy común ver las escenas de buen rendimiento, mala cosecha o cosecha deficitaria. La cosecha, el punto que falta, es el propósito tanto de la sociedad como de los expertos.
La estructura principal consta de tres pasos: 1) configurar la fórmula del modelo; 2) analizar los datos para establecer un mejor modelo; 3) usar el modelo para predecir en un caso real (Cría de gambas de la ciudad de Yancheng). Cálculo de la tasa de cotización, tasa de cotización acumulada y Feature Vector V
kl
también se proporciona a nosotros mismos y a otros investigadores para estudios futuros en las Tablas 1 y 2.
2. Materiales y métodos
2.1. La fuente de los datos
Los materiales de cultivo de prueba se utilizan principalmente en este documento en la zona costera de la provincia china de Jiangsu. Los materiales investigados y examinados por Jiangsu se utilizan como materiales auxiliares. Se analizó con los ejemplos que la cría de gambas se estudia en la ciudad de Yancheng en la zona costera provincial de Jiangsu en China.
Los datos meteorológicos sobre la zona costera de la provincia de Jiangsu provienen de ocho observatorios meteorológicos en la costa cercana: Ganyu, la isla de Xilian, el puerto de Yanwei, Sheyang, Dafeng, Rudong, Lvsi y Qidong. Las fechas de observación abarcan desde el 1 de enero de 1970 hasta el 31 de diciembre de 2006. Estos datos representan el clima costero en la provincia de Jiangsu, han sido analizados según el tiempo y el espacio en este documento.
2.2. Diseñe la fórmula de cálculo de beneficios dinámicos
Se crea que la función de beneficio dinámico por unidad de área sobre la cría x días es BF(x), la densidad es D(x), la longitud corporal es L(x), el peso corporal es W(x), el rendimiento por el área unitaria es O(x), el precio de venta por unidad es PR(x), la cantidad de alimento individual es FA(x), el precio de mercado por unidad en el alimento es PF(x), el aumento total en los costos de alimento para reproducción es INCO( x), otro costo es OTCO(x). Entonces las funciones se pueden escribir como fórmulas:
(1)
(2)
(3)
(4)
2.3. Diseñar la Fórmula Integrada de Toma de Decisiones de Cosecha
El número de serie de la fecha de las fechas de cosecha adecuadas se estableció como DS (z), el número de serie de la fecha límite de reproducción adecuada en condiciones meteorológicas es DE (z), el tiempo necesario para la cosecha es DT (z), cuando el número de serie de la fecha en BF (x) ≤ 0 es BFDS(z). Entonces:
(5)
(6)
2.4. Predicción sobre la fecha límite Número de serie con reproducción adecuada en condiciones meteorológicas
En cuanto a la predicción del número de serie de la fecha, hay muchas formas y tiene una limitación de tiempo larga y corta. Es necesaria una previsión a medio y largo plazo para la cría, es una especie de previsión climática de tendencia. Las empresas de mejoramiento a menudo se preocupan por los grados de desviación de un año promedio, por lo tanto, elegimos los datos promedio mensuales en 500 hPa y usamos el método EOF para analizar y discutir.
El EOF es un método para descomponer la variable meteorológica en la suma de dos partes producto de la función espacial (V) y la función temporal (T): X = VT. Por lo tanto, la función ortogonal típica se descompone en vectores propios con valores propios de la matriz de covarianza para todos los puntos de los elementos meteorológicos, se descompuso sobre la precisión en la selección de la suma de los valores propios típicos [8]. El valor promedio del número de serie de la fecha límite de reproducción adecuada es AVDE (z), el grado de desviación es DEDE (z), para seleccionar la cuadrícula NCEP 2.5˚ × 2.5˚. Ajuste de la presión atmosférica media mensual de los años de enero a una altura de 500 hPa como H
Illinois
, para calcular la relación mensual p, para tener s clases principalmente vectores propios como V
k1
. Entonces:
(7)
(8)
(9)
3. Resultados y Análisis
3.1. La relación entre la longitud y el peso de las gambas
(10)
la fórmula anterior muestra las relaciones entre la longitud y el peso de los langostinos [9]. Se encontró que es significativo en la teoría y el valor real mediante el cálculo de la décima fórmula con datos de mensajes de texto, que se corrige para usar datos de mensajes de texto (
Tabla 3
), después de que se corrija de la siguiente manera:
(11)
3.2. La relación entre el peso corporal y la longitud y las cantidades de alimento arrojadas
Las estadísticas con datos de mensajes de texto sugieren que la relación entre las cantidades de ingestión de gambas individuales IA(x)
(unidad: g) y el peso W(x) es el siguiente:
(12)
y si pones la undécima fórmula en la duodécima fórmula, obtienes inmediatamente la decimotercera fórmula.
(13)
la fórmula (13) muestra una relación lineal entre las cantidades de ingestión de langostinos chinos y el peso de un solo langostino. Quería aumentar la longitud y las especificaciones del cuerpo, debe aumentar la inversión y aumentará el riesgo de reproducción.
Las estadísticas mostraron que cada camarón come solo el 65%
pienso de cría, por lo que calcularemos con dos fórmulas a continuación:
(14)
(15)
3.3. Método de cálculo del beneficio dinámico
Los salarios de los trabajadores y los dispositivos consumidos son un valor fijo en poco tiempo para la empresa de cría especial, y es una relación menor con los tiempos, puede ignorarse. Principalmente, la longitud del cuerpo se mide en el período de reproducción del camarón. Es lo mismo en la cría de gambas y peces, la densidad de gambas se reduce sincronizada con el tiempo para avanzar, a veces se reduce linealmente, por lo tanto, para establecer n como los días de cría, para establecer las Ecuaciones (11) y (12) en la Ecuación (15), entonces podemos obtener:
(dieciséis)
se puede calcular el beneficio de n días de cría a partir de la Ecuación (16). Debemos decidir el orden de BF(n) cuando tiene z estanques de cría, que para establecer el orden de la fecha de cosecha con BF(n) de pequeño a grande.
3.4. La forma de decidir el tiempo escriturado en la cosecha
Hay dos formas de manejo después de la cosecha de los langostinos, es la refrigeración o el transporte al mercado para la venta al estar en agua con oxígeno agregado.
1) Refrigeración Las gambas recolectadas deben mantenerse frescas dentro de las 24 horas. Por lo tanto, la determinación de las fechas definitivas de cosecha debe considerar la capacidad de almacenamiento en frío y de congelación rápida de los cultivadores, la capacidad de manejo, la captura y la capacidad de transporte de todos los trabajadores. Establecer días de escritura es el período de rotación del refrigerador como D1, congelación rápida como D2, el trabajador del refrigerador para tratar con los langostinos como D3, la captura como D4, el transporte como D5, DT (z) se muestra a continuación
respectivamente:
(17)
hay 26 refrigeradores con una capacidad total de 5107 toneladas, una capacidad diaria de congelación rápida de 40 toneladas, una capacidad de manejo de 15 toneladas, una capacidad de captura de 40 toneladas y una capacidad de transporte de 50 toneladas. Hay cantidades de langostinos de recolección anual por debajo de las 3000 toneladas.
Donde D1 = 0, D2 = 3000/40 = 7,5, D3 = 3000/15 = 20, D4 = 3000/40 = 7,5, D5 = 3000/50 = 6,
(18)
por lo tanto, se debe cosechar para necesitar unos veinte días. Cuanto más corto es todo el tiempo de cosecha, mejor es aumentar la capacidad de prevenir el riesgo de mercado. Entonces:
. En vista de mejorar la capacidad de congelación rápida, se requiere aumentar una gran inversión, es la forma ideal de que D3 = D4 = D5 = D2 aumente la capacidad de los trabajadores de negociar y capturar para obtener la mayor ganancia.
2) Transporte con langostinos vivos Debe ser transportado con langostinos vivos, se deben tomar las medidas necesarias después de la captura de los langostinos dentro de una hora después del momento de la cosecha. La fecha exacta de cosecha del langostino está determinada por las capacidades de captura, transporte y venta al mercado con vivo fresco.
Se necesitan días para configurar la captura como D6, el transporte como D7 y la venta como D8, luego:
(19)
donde el mercado de venta de gambas de Yancheng es dos para las ciudades de Nanjing y Shanghái, por ejemplo, en el año 2010, se venden 3 toneladas (1,5 toneladas cada una) de gambas en las ciudades de Nanjing y Shanghái todos los días, un camión especial puede transportar 5 toneladas, la capacidad de captura diaria es de 6 toneladas, también el transporte a la ciudad de Nanjing y Shanghai necesita diferentes camiones, y un día establece un camión, después del cálculo, D7 = 1, D6 = 5/1.5 ≈ 4, D5 = 5/6 ≈ 1. Entonces:
(20)
En algún momento, los langostinos se vendían frescos vivos o después de tratados, entonces, se debe considerar la relación entre ellos. El mercado tiene un gran efecto en la venta de langostinos frescos, pero los langostinos que se venderán después de negociar son relativamente estables. La relación dinámica debe dominarse para asegurar la mejora general del beneficio de la acuicultura.
3.5. El Análisis Climático y Pronóstico sobre la Cosecha Adecuada
Los camarones marinos viven en el mar, la temperatura del mar es el índice clave que decide la conversión de un tipo de seres vivos en la etapa de crecimiento y la velocidad de crecimiento, por lo tanto, la mejor fecha de cosecha se decide principalmente por la temperatura objetivo. El camarón vive principalmente en el Mar Amarillo en China y el Mar de Bohai, así como en la zona costera occidental de Corea. Liaoning, Hebei, es el origen principal del mar costero provincial de Lianoning, Shangdong y Tianjin. La temperatura adecuada del agua para camarones de acuicultura es de 16.0˚C - 30.5˚C, 22.0˚C - 25.0˚C es la mejor ideal para criar camarones. Basado en la relación entre la temperatura diaria promedio del mar con una profundidad de 60 cm en el estanque costero de la provincia de Jiangsu y la temperatura del aire en observaciones meteorológicas cercanas en la parte oeste [10]. La temperatura del agua 16,0˚C apareció en mayo y octubre, cuando la temperatura del aire se calcula alrededor de 4,0˚C. Luego, al comienzo del día y el tiempo entre todo el día, la temperatura diaria promedio constantemente por encima de 14.0˚C es la etapa de cría de gambas (
Tabla 4
), para establecer el orden de finalización de la temperatura media diaria constantemente por encima de 14,0˚C como DE(z). Según algunas estadísticas, el tiempo de cosecha constante es desde el primer tercio de octubre hasta el tercio medio de noviembre. Por ejemplo, se crea en un modelo de pronóstico para el condado de Sheyang ubicado frente a la costa media de la provincia de Jiangsu, mostró meses de alta correlación (
Tabla 5
) y la tasa de cotización sea superior al 70% (
tabla 1
).
Utilizado el método de regresión lineal, la fórmula se construye como:
(21)
la Z anterior
k
establece como la siguiente ecuación y característica Vector V
kl
(
Tabla 2
）.
(22)
establezca los errores ±2 d y la misma tendencia es precisa, de acuerdo con el cálculo de la tasa de precisión de la tendencia. Mostró que la tasa precisa es 10/17 ≈ 59%, la tasa de crecimiento de tendencia es 13/17 ≈
76%. En el período de prueba de 2008-2010, la tasa precisa es 2/3 ≈ 67 %, la tasa de crecimiento de tendencia es 3/3 ≈ 100 % según los datos del enchufe de retorno durante 1991-2007.
Por ejemplo, en 2010, el estanque No. 3 en la ciudad de Yancheng del condado de Xiangshui tenía 2 hm
2
; el 10 de octubre de 2010, la densidad fue de 12 langostinos por metro cuadrado con una longitud promedio de 10,2 cm; el precio de los langostinos era de 50 yuanes por kg y el precio del pienso era de 6 yuanes por kg (0,0006 yuanes/g). Las predicciones inmediatas para el 20 de octubre: la densidad fue de 11,6 langostinos por metro cuadrado con una longitud promedio de 10,6 cm, el precio de venta en el mercado fue de 60 yuanes por kg (0,006 yuanes/g). El precio del alimento no cambia, para establecer que la longitud del cuerpo aumente linealmente, la densidad se reduce linealmente, el precio de mercado cambia linealmente, por lo tanto, para calcular la fórmula como resultado:
(23)
(24)
usó las fórmulas (23) y (24) para calcular, BF(10) = 0.23241, BF(20) = −0.97938. El beneficio es negativo durante el período, cuando BFDS(3)=283, predijo DEDE(3) − 2, DE(3) = 300 − 2 = 298. El resultado el 10 de octubre fue:
si se toma el método de venta viva, entonces:
D7 = 1, D6 = 2,8/1,5 ≈ 2, D5 = 2,8/6 ≈ 1, entonces:
(25)
(26)
(27)
por lo tanto, la captura debe comenzar el 10 de octubre. Incluso ignorando el costo, los langostinos deben capturarse a más tardar el 23 de octubre. En el caso real, la captura se arregló el 10 de octubre y obtuvo una buena ganancia.
4. Conclusiones y Discusión
El objetivo de la acuicultura es obtener el beneficio económico, no es solo relacionar la velocidad de crecimiento de los productos acuáticos, sino también relacionar el precio de venta en el mercado, el costo dinámico de la cría como principalmente el costo de la alimentación, la renta de la tierra y los salarios de los empleados. son relativamente constantes. Para
cierto culturista, el precio de mercado está determinado por la relación de oferta y demanda, uno mismo no puede decidir la relación. Es un enfoque importante sobre el mejor beneficio que la oferta y la demanda no están equilibradas por el avión.
Algunos productos acuáticos son muy sensibles a las condiciones climáticas, otros no. Algunas áreas son buenas para criar productos acuáticos a lo largo de los años, pero la mayoría de las áreas no lo son. Por lo tanto, la fecha de cosecha decidida debe considerar la condicionalidad de las condiciones climáticas, el tiempo final no es ciego para prolongar, de lo contrario viene una gran pérdida junto con el desastre meteorológico.
El intervalo de error de predicción del propio modelo debe tenerse en cuenta antes de calcular un beneficio dinámico para predecir los días de tiempo adecuado. Se debe hacer un intervalo tolerante a fallas para disminuir las posibilidades de fallas del intervalo de predicción. Las predicciones a largo plazo (durante un mes completo), las predicciones a mediano plazo (20 a 30 días) y las predicciones a corto plazo (5 a 10 días) deben considerarse para hacer un plan científico de cosecha, esp. la tendencia del mercado a largo plazo analizada debe fortalecerse y hacer un plan científico de cosecha, pero cuando se implementa el plan concreto, debe combinarse con las predicciones a corto plazo, para considerar el impacto probable en el clima. Se obtiene fertilidad y foison y alto rendimiento y alta eficiencia junto con una fecha de cosecha científica.
5. Agradecimientos
Este trabajo fue financiado por el Fondo Nacional Especial de Investigación para el Bienestar Público (Meteorología) de China (GY HY201006029) (Tecnología Meteorológica Clave para la Acuicultura) y el Fondo Abierto de Investigación Científica Meteorológica de la provincia de Jiangsu (ZD201108) (Aplicación de Tecnología Meteorológica Clave para la Acuicultura).
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NOTAS
