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<<——【·前言·】——>>

吉安大龙鱼的水产养殖系统已经显著提高了印度尼西亚的鱼类产量和食品安全性。然而,这些系统也在水体富营养化方面带来了严重问题。

本研究分析了Maninjau湖中浮动网箱中吉安大龙鱼的养殖特性和养殖场的养分负荷。

总共使用了20个浮动网箱来记录饲料供应、雌性和雄性幼鱼、死亡鱼和收获鱼中的这些养分,以估算养分负荷

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收获鱼、生产周期、存栏数量和网箱容量的数据被用来估算存栏密度、饲料投喂速率、饲料利用率和净鱼产量。

而饲料供应与养分负荷以及养殖场特征之间的关系则通过最小二乘回归方法进行了分析。总共有20个浮动网箱,每个周期平均释放出236.27±60.44千克的碳。

84.52±20.86千克的氮和8.70±3.63千克的磷至水体。平均而言,每个浮动网箱的鱼类产量为每周期1226±282千克湿重,净鱼产量为每立方米12.63±2.82千克/周期。

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存活率在每个周期内在86.33%到95.27%之间变化。生产周期在160到175天之间变化,饲料转化率在1.60到1.75之间,饲料转化效率在0.58到0.63之间。

与净鱼产量关系较强的生产参数包括饲料供应、存栏密度和饲喂速率。相反,生产周期的长度与净鱼产量关系不强。

来自供应的饲料的养分负荷大于来自收获的鱼、幼鱼和死鱼的养分负荷。浮动网箱中净鱼产量的增加更好地由存栏密度和饲养水平来预测,而不是其他因素。

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一、鱼类养殖作业对环境的影响

鱼类是蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素和必需矿物质的来源。因此,渔业生产对于通过捕捞渔业和水产养殖部门来增加食品安全性非常重要。

为了增加全球水产养殖的产量,可以在各种水产养殖系统中提供淡水,如淡水塘、水槽和浮动网箱。

笼养水产业在热带湖泊中正在扩展,并已经持续存在了很长时间。印度尼西亚的Maninjau湖自1992年以来一直在使用笼养水产业。

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在过去的五年里,Maninjau湖的养鱼农民还通过使用商业饲料颗粒在浮动网箱中进行吉安大龙鱼养殖活动,因为吉安大龙鱼对印度尼西亚食品安全性来说是一种经济重要的物种。

几十年来,大多数被消费的吉安大龙鱼都是在淡水塘中通过水产养殖生产的。

记录在热带湖泊中的罗非鱼水产养殖运营的环境影响也已经在马拉维湖、太湖、维多利亚湖和卡里巴湖等地报告过。

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相比之下,Syandri等人报告称,在印度尼西亚的Maninjau湖这样一个小湖泊中,罗非鱼养殖区域大约为17公里长,8公里宽,平均深度和最大深度分别约为112米和178米。

已经进行了许多研究来评估湖泊和水库中罗非鱼养殖的养分负荷,如碳、氮和磷的负荷以及生长性能。

然而,目前尚无关于来自饲料、幼鱼、死鱼和收获鱼的养分废物负荷的数据,包括浮动网箱中吉安大龙鱼养殖的特性数据。

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如存栏密度、存栏总重、饲料转化率、生产周期、收获大小、饲养水平和特定生长率。

为了解决这些问题,进行了本研究,以评估浮动网箱中吉安大龙鱼的C、N和P养分负荷以及运营特性,以确定生产和养殖效率之间的关系,为未来提供生产性能的基础知识。

许多研究已经报告水产养殖对水环境产生负面影响,这通常是由于来自供应饲料、粪便和死鱼的碳、氮和磷的废物负荷。

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在本研究中,供应饲料的C、N和P负荷比来自收获鱼、幼鱼和死鱼的负荷更显著,因为饲料中的C、N和P含量高于收获鱼、幼鱼和死鱼。

此外,培养的吉安大龙鱼的平均饲料转化率为1.65,饲料转化效率为0.60。这一结果表明,废物负荷为0.40千克。

这些FCE值低于在Maninjau湖中的浮动网箱中培养的尼罗罗非鱼和鲤鱼的FCE值。来自密集水产养殖活动的C、N和P大量排放进入水体可以引发或加速自然水系统中的富营养化。

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我们记录了浮动网箱附近的水质参数值,溶解氧在5.42和5.59mg/L之间,生化需氧量在3.24和5.30mg/L之间。

总磷在490到540μg/L之间,正磷酸盐在500到900μg/L之间,总氮在710和1,050μg/L之间。

同时,电导率在0.21至0.30ms/cm之间,碱度在80.51至82.66mg/L,硬度在61.64至64.59mg/L,pH范围在7.62至7.69之间。

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与维多利亚湖相比,Maninjau湖的水质更高。这些差异可能是由于笼子数量、湖泊深度和笼子距离岸线的距离所致。

根据Aura等人的研究,水质是发展笼养水产业朝着“蓝色经济”概念的重要因素。此外,在Maninjau湖,没有法规规定了吉安大龙鱼和尼罗罗非鱼水产养殖的浮动网箱的位置。

然而,大多数浮动网箱距离岸线不超过300米,湖泊深度为50-75米,水透明度在1.6到2.1米之间。

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相反,在维多利亚湖,大多数笼子位于距离岸线≥200米的地方,湖泊深度不到10米;一些这样的区域是自然鱼类种群的繁殖区域,并被划定为渔业用地。

然而,淡水体系中的富营养化也取决于饲料成分、饲料特性、饲料摄入量和饲料质量。另一方面,淡水体系中的富营养化主要由磷决定。

因此,控制水体中富营养化的努力主要集中在减少磷的方面。在本研究中,吉安大龙鱼的磷负荷为每吨饲料4.29千克,低于普通鲤鱼和尼罗罗非鱼的磷负荷。

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因此,基于Maninjau湖和其他地区的水产养殖承载能力,吉安大龙鱼养殖可以考虑为长期发展。

二、养殖环境对鱼类健康的影响

鱼类的营养习性也可能影响鱼体内的C、N和P的含量,因为这些习性与可消化系数相关。在自然条件下,吉安大龙鱼是一种食草性鱼类。

与其他鱼类相比,食草性鱼类对饲料的消化更加高效,因为它们的超长肠道含有特殊的酶和微生物,如纤维素酶以及拟杆菌和益生菌。

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在本研究中,吉安大龙鱼肠道中占主导地位的酶和微生物群的种类尚不清楚。

然而,食草性鱼类,如吉安大龙鱼,释放到水体中的氮和磷养分比杂食性和肉食性鱼类少,如尼罗罗非鱼和红鳍鸡鱼。

在本研究中,与收获的鱼和幼鱼相比,死亡鱼在生产周期内向水体释放的养分量很少。

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相反,在由于上升流引起的大规模吉安大龙鱼死亡后,水体中的氮和磷含量显著升高,对Maninjau湖的水质产生了负面影响。

与此不同,吉安大龙鱼没有经历大规模的鱼类死亡,因为这个物种拥有迷宫器官。

许多科学家已经报告,来自饲料和大规模鱼类死亡的C、N和P废物负荷的大量释放对水体产生负面环境影响。

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事实上,饲料供应和C、N和P负荷与在浮动网箱中培养的吉安大龙鱼之间存在着密切的关系,除了鱼类死亡方面。本研究中吉安大龙鱼的饲料、鱼类和粪便的碳、氮和磷含量。

饲料是导致浮动网箱养殖的吉安大龙鱼的碳、氮和磷养分负荷的主要因素,而存放的稚鱼和死鱼占了较小部分。

从浮动网箱估算的平均碳、氮和磷负荷分别为236.27千克/周期,84.52千克/周期和8.70千克/周期,饲料供应与碳、氮和磷负荷在吉安大龙鱼浮动网箱中呈线性关系。

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C=0.1339×FS-37.238,N=0.0455×FS-8.1604,P=0.0048×FS-1.117。在吉安大龙鱼浮动网箱中,饲料供应和净鱼产量的关系由净鱼产量=0.0059×FS+0.7396表示。

在过去的几年里,用于养殖尼罗罗非鱼和鲤鱼的20,608个浮动网箱已经超过了Maninjau湖的估计养殖承载能力。

这一因素对Maninjau湖的水质产生了负面影响,尼罗罗非鱼和鲤鱼的净产量分别为14.42和14.11kg/m3/周期。

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相反,水质差并不会对吉安大龙鱼的生长和死亡产生负面影响,因为这个物种对水质差具有抵抗力。

因此,吉安大龙鱼在浮动网箱中的存活率在周期内的范围为86.33%到95.27%,而净鱼产量高达18.92kg/m3/周期。此外,吉安大龙鱼的存活还取决于养殖期间的饲养水平。

我们对吉安大龙鱼养殖户的饲养水平进行了分析,其变化范围在1.24%到3.47%/体重/天之间,大多数养殖户提供的颗粒饲料少于3%/体重/天。

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对于吉安大龙鱼,已经建议饲养水平为4-6%/体重/天。同样,Skov等人得出结论,尼罗罗非鱼的生物量重量增长和特定生长率取决于饲料速率和饲料转化率。

在本研究中,饲料速率和饲料转化率与净吉安大龙鱼产量之间存在强烈的线性相关性。因此,饲养水平在增加净吉安大龙鱼产量方面起着重要作用。

许多研究已经报道,较低的饲养水平可能导致生长缓慢和养殖效率低下,而过度喂养可能导致饲料浪费、效率低下和负面环境影响。

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另一方面,生产周期的长度与吉安大龙鱼的净产量之间没有强烈的线性相关性。相反,投放密度与净鱼产量之间存在强烈的相关性。

在本研究中,投放密度范围从40到107条鱼/m3,其中大多数在40到80条鱼/m3之间。

因此,我们建议在170天的养殖周期内,使用107条鱼/m3的投放密度,以达到每条鱼300克/条和净鱼产量的市场规模。

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相反,如果应用Schmittou的方程来满足每条鱼300克/条的目标平均体重和收获时的净鱼产量为30.93kg/m3/周期。

那么我们建议使用106条鱼/m3的投放密度,生产周期为170天。因此,要提高浮动网箱中吉安大龙鱼的生产性能。

管理策略必须控制最佳种苗、鱼类健康、饲料质量、饲养水平、饲养时间和养殖因素。

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根据当前的科学知识,科学家强烈倡导采用最佳的投放密度、饲养实践、养殖技术和生态坝系统相结合的方法,以提高鱼类的生产性能,并减少释放到水体中的养殖废物。

三、总结

本研究分析了在马宁詹湖中养殖的巨型孔雀鱼在浮动网箱中的碳、氮和磷负荷以及养殖特征。养殖的巨型孔雀鱼的饲料供应与养分负荷之间存在强烈的线性关系。

来自饲料供应的养分负荷大于来自稚鱼、死鱼和成鱼的养分负荷。增加净鱼产量的关键是存栏密度和喂养水平。

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净鱼产量和市场规模的最大目标在160天内实现。因此,根据水产养殖容量,巨型孔雀鱼的养殖是需要考虑继续在马宁詹湖进行的重要实践。

因为释放到水体中的磷含量非常低,而且这种鱼在浮动网箱中存活率很高,从而增加了产量并带来了更显著的经济效益。