Effects of supplementary nutrient in an aquaponic system for production of ornamental red tilapia (Oreochromis Sp.) and lettuce (Lactuca sativa var longifolia)
Notice bibliographique
Résumé
Effects of supplementary nutrient in the production of red tilapia (Oreochromis sp) and Lettuce (Lactuca sativa var longifolia) evaluated in a representative water recirculating aquaculture system. The nutrient solution supplemented was 25% level of (L25) nutrient solution as medium used for aquaponic production of lettuce in the NFT system (based on cooper’s formula). Thus, a completely randomized experimental design conducted with two treatments in triplicates (Pl25 and PL0). Six black rectangular tanks (114 x 86 x 100cm) used as fish culture tanks and each one equipped with three hydroponic troughs. Each tank filled with 640 L of water and aerated continuously with two circular air stones (3 L min-1) during the experiment. The system was efficiently able to remove high rate of total ammonia -nitrogen (TAN) excreted by fish during the experiment. The fish attained marketable size (200g) during a 110 –day period. Nutrient supply had not significant effects (p>0.05) on growth of fish during experimental period. The yields (Biomass/tank) of fish in treatments PL25 and Pl0 were 9.97 and 9.26 kg / tank, respectively. Three times cultivation and harvest of lettuce carried out during the experimental period. At the first harvest, the yield (mean wet weight) of lettuce showed significant (p<0.05) differences between treatments, 1437g and 85 g in treatments PL25 and Pl0, respectively. In the second and third lettuce harvests, the yield of lettuce did not show any significant differences (p>0.05) and averaged 2112 and 1419 (Second harvest) and 1173 and 807 (Third harvest) for treatments PL25 and PL0, respectively. It was recorded that red tilapia could tolerate 25% of nutrient solution, used for aquaponic production of lettuce, and introduction of nutrient solution to the culture system is necessary to get higher yield of lettuce at initiation of culture system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».