So sánh một số vấn đề môi trường giữa mô hình nuôi tôm siêu thâm canh và thâm canh–bán thâm canh trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu
Tác giả: Nguyễn Ngọc An, Trương Võ Anh Dũng, Giảng Duy Tân, Nguyễn Thị Diệu Hạnh, Phạm Tấn ViệtTóm tắt:
Hoạt động nuôi tôm siêu thâm canh (STC) ngày càng mở rộng trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu, một trong những thủ phủ của ngành nuôi tôm cả nước, dẫn đến quá trình chuyển đổi giữa các mô hình nuôi tôm thâm canh – bán thâm canh (TC-BTC) sang STC. Đây là các mô hình nuôi tôm nước mặn, lợ có ảnh hưởng chính đến môi trường nước tỉnh Bạc Liêu. Mục tiêu của bài báo này là: Đánh giá so sánh chất lượng môi trường nước thải và bùn thải phát sinh giữa mô hình tôm nuôi STC và TC-BTC trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu và công tác quản lý môi trường của hai mô hình dựa trên kết quả lấy mẫu phân tích tại 120 cơ sở (STC: 60; TC-BTC: 60) và kết hợp khảo sát, thu thập thông tin bằng phiếu điều tra tại 286 cơ sở/hộ nuôi tôm trên địa bàn 5 huyện, thị xã, thành phố của tỉnh Bạc Liêu. Kết quả cho thấy: (1) Nồng độ các thông số chất lượng nước thải ở ao nuôi tôm mô hình TC-BTC cao hơn so với mô hình STC. Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p <0,05) giữa 2 mô hình được biểu thị ở thông số pH và TSS; (2) Sự tích luỹ vật chất hữu cơ và vô cơ trong bùn thải ao nuôi STC ở các thông số T-N, T-P, TOC cao hơn so với ao nuôi TC-BTC, thể hiện ở giá trị phân vị thứ 75, nhưng không nhiều và không có ý nghĩa thống kê (p >0,05). Khác biệt có ý nghĩa thống kê ở hai mô hình được biểu hiện ở các chỉ tiêu Độ mặn và As; và (3) Về quản lý môi trường nước ao nuôi có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê (p <0,05) giữa 2 mô hình, trong đó tỷ lệ hộ có xy phông đáy ao, tỷ lệ hộ có biện pháp xử lý nước thải ao nuôi và tuần hoàn tái sử dụng nước ao nuôi tại mô hình nuôi STC cao hơn hẳn mô hình TC-BTC. Do đó, xu hướng chuyển đổi từ mô hình nuôi tôm TC-BTC sang mô hình STC áp dụng công nghệ cao cần được khuyến khích phát triển trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu trên cơ sở phát triển bền vững giữa lợi ích kinh tế và môi trường.
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python
- Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python
- Solving constrained optimization tasks in civil engineering using ε- Differential Evolution developed with Visual C#. NET = Giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc trong ngành xây dựng sử dụng thuật toán ε - tiến hóa vi phân được phát triển với ngôn ngữ
- Optimizing cantilever retaining wall design using feasibility rule-based evolutionary algorithm developed with Visual C# .NET = Tối ưu hóa thiết kế tường chắn đất sử dụng thuật toán tiến hóa được kết hợp quy tắc khả thi và phát triển với ngôn ngữ C# .NET
- IFC5 : kỳ vọng về cuộc cách mạng trao đổi thông tin trong xây dựng kỹ thuật số





