岩滩库区生态网箱养殖滤食性鱼类技术探讨

对岩滩库区生态网箱养殖滤食性鱼类技术进行了探讨,结果表明:在不投饵的条件下,在岩滩库区新形成的水域,依靠水域的天然饵料进行网箱养殖滤食性鱼类,是可行的;通过精心的管理,可以获得较好的经济效益和社会效益。     

虑食性鱼类网箱养殖技术

文章通过对虑食性鱼类的食性,养殖虑食性鱼类的场地选择和网箱材料进行分析。文中从网箱架设、养殖密度、养殖管理、病害防治等方面,重点介绍了虑食性鱼类网箱养殖技术。     

青海海西州水库生态渔业养殖技术简述

文章以青海省海西州地区水库生态渔业为研究实例,结合当地养殖存在的问题,提出水库渔业放流增殖、库区野生经济鱼类资源保护与可持续利用、局部库区渔业调控和控藻等关键性的养殖技术,希望改善青海省海西州当地水库生态渔业养殖效果,为其他区域生态渔业的养殖工作开展提供有价值的参考依据。     

青海西州水库生态渔业养殖技术研究

文章以青海省海西州地区水库生态渔业为研究实例,结合当地养殖存在的问题,提出水库渔业放流增殖、库区野生经济鱼类资源保护与可持续利用、局部库区渔业调控和控藻等关键性的养殖技术,希望改善青海省海西州当地水库生态渔业养殖效果,为其他区域生态渔业的养殖工作开展提供有价值的参考依据。     

青虾—蔬菜—鱼多营养级生态混养技术

在青虾池塘精养的基础上，通过移栽水生蔬菜、设置人工虾巢、搭配养殖滤食性鱼类和底层中小型杂食性鱼类等，进行青虾-蔬菜-鱼多营养级生态混养，有助于保持池塘水质和养殖环境优良，促进青虾健康成长。现从池塘条件、放养前准备、苗种放养、投饲管理、水质管理、日常管理、病害防治、捕捞（采收）上市等环节，对青虾-蔬菜-鱼多营养级生态混养技术要点进行总结介绍，以期促进该技术的推广应用。     

适宜兰州地区的80：20池塘精养草鱼实用养殖模式

80：20池塘养殖模式是美国奥尔本大学教授史密托博士设计的,与传统的混养模式相比,该养殖模式在经济上和技术上具有明显的优势。它的技术基础就是饲养单一的主体鱼类,其产量约占收获时养殖产量的80％,同时还能额外生产出20％的滤食性鱼类,这些滤食性鱼类主要摄食的浮游植物是由主养鱼的排泄物肥水产生。80：20养殖技术所用的饲料是营养平衡的全价配合饲料,适用于池塘精养。     

乡村振兴背景下广西水库渔业高质量发展对策——以大化县为例

渔业是新时期实现乡村振兴的重要途径。广西是水库移民大省(份),大化是广西库区水面资源最丰富的渔业大县和移民大县,渔业是库区移民收入的主要来源。以大化县为典型,对大化县库区渔业发展现状进行了实地调研,分析提出大化库区渔业存在总体发展水平低、养殖品种不合理、产业化市场化水平低以及缺乏特色品种和特色品牌等广西其他水库普遍存在的问题,结合当前我国乡村振兴背景及水产养殖业发展新政策新趋势和大化库区实际条件,提出今后大化库区渔业的发展思路是坚持高质量可持续发展,发展策略是打造生态养殖模式和地方特色品牌,重点发展大水面增养殖和拦网养鱼、开发地方特色名优鱼类、生产高端生态鱼和有机鱼。同时还提出了大化库区渔业发展的具体措施,即职能部门和养殖户转变观念,加强水产品品牌认证、品牌建设和无公害示范基地建设,推广健康养殖技术和生态养殖模式,调整品种结构和养殖方式,形成特色渔业及其产业布局,从产、供、销三方面实施渔业产业化等。     

永胜县电站库区渔业发展分析

通过分析永胜县辖区内电站库区的水域资源状况与渔业资源潜力,制定库区渔业开发的原则与措施,科学规划发展渔业的方案:一是加强鱼类资源保护,积极实施库区鱼类增殖;二是科学规划养殖面积与养殖种类,逐步开发库区网箱养殖与围栏养殖;三是施行渔业捕捞许可证制度,合理推行库区鱼类捕捞。     

兴国红鲤健康养殖技术要点

兴国红鲤是底层鱼类,它是以底栖动物为主的杂食性鱼类,既可摄食小型底栖动物等动物性饵料,也会摄食小浮萍、芜萍及其它漂浮植物的根茎等植物性饵料,对粉状、颗粒状、块状及团状饲料都很喜爱,食性广普,且抢食能力强,是一种易繁易育、耐低氧力强、成活率高、诱捕率高的经济鱼类,特别适合生态养殖,根据多年的工作经验总结以下健康养殖技术要领。     

高坝洲水库增殖放流后水域理化特征研究

2010年3月至2011年12月在高坝洲水库增殖放流滤食性鱼类后,对水域理化因子进行了常规监测,并对监测数据进行了比较分析.结果显示,2011年库区水域TN、NO2-N、NO3-N、TP、COD、Chl.a等理化因子月平均含量依次为1.389 mg/L、0.0396 mg/L、12117mg/L、0.1373mg/L、16.191mg/L、10.2268 mg/m3,2010年月平均含量依次为1.659 mg/L、0.066 2 mg/L、1.472 9 mg/L、0.099 9 mg/L、18.315mg/L、14.917 8 mg/m3,2011年库区水域理化指标要明显低于2010年.对卡尔森营养状态指数(TSIM)的计算结果表明,2011年库区TSIM低于2010年,分别为53.78、57.36,库区水体总体上处于轻度富营养化水平(TSIM＞53),高坝洲库区水域生态修复需增加滤食性鱼类的投放数量.     

养殖水体氨氮污染生物修复技术研究

在渔业资源和可养殖水面有限的情况下，必然要在水产养殖上寻求渔业的可持续发展，如增加养殖密度，提高单位水体产量。养殖密度的增加，对养殖系统及排放废水的附近水域都会产生负面影响。由于鱼类排泄物和残饵直接进入水体，导致氨氮浓度升高，已成为制约鱼类生产、造成水体富营养化的主要环境因素。对治理氨氮污染这一世界性的课题，笔者就去除养殖水体氨氮的微生物种群、固定化技术、生物强化技术以及人工湿地生态工程技术等做一综述，以期把握研究热点，推进水产养殖的可持续发展。     

试论集约化淡水渔业生产对水库水域的影响

集约化淡水渔业作为淡水渔业新的养殖方式,在给淡水养殖业带来一定利益的同时,也对水库水域有一定的影响。主要对集约化淡水渔业生产对水库水域的影响、减少集约化淡水渔业生产对水库水域影响策略两方面进行具体论述。     

广西岩滩水库不同养殖类型区域沉积物磷分布特征分析

[目的]评价广西岩滩水库不同养殖类型区域在不同季节的沉积物磷分布特征和释放潜力,为科学发展库区养殖业提供参考依据.[方法]在广西岩滩库区选择非养殖区(T0)、投饵网箱养殖区(T1)、生态网箱养殖区(T2)和围栏养殖区(T3)各3个站位,于2016年3月(春季)、6月(夏季)、9月(秋季)和12月(冬季)分别采集12个站位的表层沉积物,以淡水沉积物磷形态的标准测试法(SMT)测定各种形态磷含量.[结果]不同养殖类型区域表层沉积物磷含量差别明显,整体上表现为T1/T2>T3>T0,T1和T2的沉积物磷含量差异仅表现在投饵季节(夏季和秋季).不同养殖类型区域沉积物中的铁铝磷(Fe/Al-P)和钙磷(Ca-P)比例差异明显,且二者通常呈反比关系;无机磷(IP)的比例虽然最高,但各养殖区域间差异不显著(P>0.05).T0只有Fe/Al-P比例存在明显的季节差异,T1各形态磷比例均具有明显的季节差异,T2的Ca-P比例无季节差异,但冬季的Fe/Al-P比例显著高于其他季节(P<0.05),而T3只有Ca-P比例表现出季节差异,其他形态磷均不存在季节差异.各形态磷与总磷(TP)的相关性分析结果表明,IP与TP的相关性最高,相关系数(R2)达0.9632;而有机磷(OP)与TP的相关性最低,对应的相关系数为0.5785.[结论]各种养殖类型均可提高库区沉积物中的磷含量和释放潜力,尤其生态网箱养殖在冬季对磷的释放潜力提升作用最明显.在库区开展水产养殖时即使采用生态养殖模式,也要注意在不同区域实施轮养,避免局部水域因营养盐累积而造成底质恶化.     

基于近红外深度图的游泳型鱼类摄食强度实时测量

针对水产养殖过程中精准投喂难题,提出一种基于近红外深度图的鱼类摄食活动强度评估方法。该方法不以目标跟踪为基础,不受养殖现场光照条件限制,无须依赖于清澈的水体与稳定背景,通过对深度数据直接处理,以最低的计算量实现鱼类前景目标提取及背景图像剔除,用新方法获取清晰的鱼类摄食图像。进而通过深度图的目标像素点总数判断抢食鱼类的数量,结合目标像素点的变化率,实时反映出鱼类摄食活跃程度;与传统的基于二维图像纹理特征的分析方法相比,该方法大幅度地降低了计算量,为养殖现场的实时测控提供了可实施方案。实验结果表明：近红外深度图不受养殖现场成像条件的限制,能以简洁的数据形式有效地表征鱼类的摄食规律,其方法对于分析在水面抢食浮性饲料,并在非摄食阶段栖息于水体底部的鱼类具有理想的分析效果。论文为鱼类行为分析提出一种新的技术手段,对精准投喂的应用具有积极的指导意义。     

中国海水养殖环境质量及其生态修复技术研究进展

海水养殖提供了大量水产品,创造了良好的经济效益,也缓解了对天然渔业资源的捕捞压力。中国的海洋鱼、贝类产量在20世纪90年代后大幅度增长,海水养殖产业的发展取得令人瞩目的成就,极大地提升了海洋渔业在国民经济中的地位。然而,海水养殖业发展过程中,渔业水域环境恶化、养殖自身污染加剧、养殖品种种质退化等问题日益突出,水产养殖病害造成的经济损失越来越大。在此背景下,海水养殖环境的生态修复技术得以不断发展,在改善水质,促进健康品种养殖方面展示了良好前景。分析研究海水养殖的现状和存在问题,总结生态修复技术的研究进展,对挖掘海水养殖潜力,推动海水养殖可持续发展,发展渔区经济,增加渔民收入等都具有重要现实意义。为此针对我国海水养殖环境质量的现状和问题,结合生态修复技术的进展,对海水健康养殖的发展构想及对策进行了探讨。     

河西古浪县沙漠绿洲边缘土地合理利用对策

通过对河西古浪县腾格里沙漠南缘新垦绿洲区农业生产、土地与水资源利用现状,区域种植结构、经济发展水平与生态环境建设等内容进行调查分析,结果显示：项目区农业用地资源有限,水资源短缺,农作物品种单一产业结构简单,经济作物种植面积小,严重制约了区域生态农业整体发展水平。为了改善绿洲边缘生态环境和发展新垦人工绿洲农业生产,提高区域土地利用效率,推广节水型生态农业,增加区域经济收益,采用在项目区增加种植经济植物、节水型农作物品种的种植面积,发展优质牧草和地膜种植面积,扩大养殖业等试验研究的方法和措施,调整区域产业种植结构,改革现行农田耕作技术,改善绿洲边缘生态环境,提高区域土地利用效率和增强土壤肥力,达到明显的经济效益,为沙漠绿洲边缘发展生态农业和促进区域农业可持续发展起到示范作用。     

青草沙水库中上层鱼类群落组成及多样性分析

为了解青草沙水库正式供水后的鱼类群落组成、多样性及时空分布特征,于2011年5月、7月、10月和12月,将水库分成3个区域(西区、对照区和放养区)进行本底调查。调查期间共捕获鱼类22种,隶属于5目7科,以鲤科鱼类为主;鱼类群落分为3个生态类型,淡水鱼类17种、河口性鱼类3种和洄游性鱼类2种。群落优势种为刀鲚(Coilia ectenes)、鲫(Carassius auratus)、鲤(Cyprinus carpio)和光泽黄颡鱼(Pelteobagrus nitidus)。水库的西区水域宽阔,水草丰富,鱼类多样性和丰富度最高;各季节的多样性中以春季为最高,冬季最低。聚类分析显示水库的鱼类群落组成时间和空间上存在显著差异。青草沙水库的修建及水库内盐度的下降,近海和河口性鱼类减少,可能是鱼类多样性下降的主要原因,小型鱼类占主导,建议增殖放流时加大大型鱼类苗种的投放。     

基于自适应模糊神经网络的鱼类投喂预测方法研究

在集约化水产养殖中，鱼类的投喂水平直接关系到养殖效率和生产成本。针对当前水产养殖中存在的投喂量不合理、饲料浪费严重的问题，以实现投喂量的精准预测为目的，提出了一种基于自适应模糊神经网络的鱼类投喂量预测方法。该方法以罗非鱼为研究对象，选择水温和鱼的平均体重2个因素作为输入变量，利用混合学习方法，通过训练和学习获得最优模糊规则库，基于自适应神经网络模糊推理系统（adaptive network fuzzy inference system,ANFIS）建立投喂量预测模型，取得了较好的预测效果。基于ANFIS的投喂量预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.18、0.74和0003 1，均远远小于原始模糊推理投喂量预测模型的指标值，其网络预测能力优于原始模糊推理预测模型。因此，该模型不仅可以在无监督条件下对鱼进行科学投喂，节省人力成本，而且能为合理的投喂提供技术支撑和理论支持。     

岩滩水库浮游植物多样性与环境因子的灰色关联性分析

对4种不同类型水域(江栋、巴龙岛、上音屯、汉达)进行周年(2012年2月至2013年3月)采样监测,并对浮游植物多样性(H)与环境因子进行序列间的灰色关联分析,探究影响岩滩水库浮游植物多样性的主要环境因素及其影响的强弱。结果表明,岩滩水库(各监测水域)浮游植物Shannon-Wiener多样性指数(H)介于1.39~3.17之间,其水平变化表现为上音屯(围栏养殖区)>汉达(主河道非养殖区)>巴龙岛(网箱养鱼次密集区)>江栋(网箱养鱼密集区)。监测因子中,温度与水体浮游植物多样性的关联度最高、为0.774;其次为pH、CODMn和NO2-N,关联度分别为0.685、0.628和0.578;TP和BOD5对浮游植物群落结构的影响相对较小,关联度分别为0.498和0.354。相对密集的网箱养鱼使养殖区浮游植物特定种(属)类种群密度及生物量增大,而生物多样性水平(H)下降。     

Information fusion in aquaculture: a state-of the art review

Efficient fish feeding is currently one of biggest challenges in aquaculture to enhance the production of fish quality and quantity. In this review, an information fusion approach was used to integrate multi-sensor and computer vision techniques to make fish feeding more efficient and accurate. Information fusion is a well-known technology that has been used in different fields of artificial intelligence, robotics, image processing, computer vision, sensors and wireless sensor networks. Information fusion in aquaculture is a growing field of research that is used to enhance the performance of an “industrialized” ecosystem. This review study surveys different fish feeding systems using multi-sensor data fusion, computer vision technology, and different food intake models. In addition, different fish behavior monitoring techniques are discussed, and the parameters of water, pH, dissolved oxygen, turbidity, temperature etc., necessary for the fish feeding process, are examined. Moreover, the different waste management and fish disease diagnosis techniques using different technologies, expert systems and modeling are also reviewed.