自动记录是实现更加精确和基于个体的福利监测的重要一步



挪威的研究人员开发出了可以改善养殖鲑鱼健康和福利监测的新方法。

BIORELEVANCE 项目的结果表明，使用摄像机和传感器实时记录鱼的生理反应和行为有助于更精确的测量并改善鱼类福利。

“福利指标的自动监测不仅让我们更好地了解鱼类的福利，而且还有机会确保更可持续的生产，”渔业和水产养殖研究资助机构FHF的经理雷娜特·约翰森说，该机构资助了750万挪威克朗（55万英镑）的项目。


张口频率

该项目最有前景的创新之一是鲑鱼个体识别和张口频率 (MOF) 自动监测方法，MOF 是呼吸和压力的重要指标。实验表明，MOF 会随着温度升高、氧气水平降低和压力而增加。这证实了 MOF 是一种相关的呼吸指标，可用于实时监测鱼类福利。

使用摄像技术记录 MOF 可以为农民提供宝贵的见解，让他们了解鱼类如何应对不同的环境条件、管理措施以及新的管理方法。特别是，记录应激事件后的变化可以表明福利影响的程度。这种技术还可以与其他福利指标相结合，提供鱼类健康状况的整体情况。


鱼鳞损失

该项目研究了鱼鳞脱落作为福利指标的情况，发现鱼鳞脱落超过 20-30% 可能表明健康状况下降。通过实时记录，农民可以更好地控制鱼鳞脱落情况，并尽早采取措施，以减轻压力并改善鱼的福利。

由于鲑鱼的皮肤和粘膜层愈合迅速，鳞片脱落后鳞片脱落的程度可能更为严重。这凸显了对可以实时监测鳞片脱落并评估鱼恢复皮肤屏障速度的技术的需求。


通过大脑活动管理压力

该项目还通过大脑活动分析了鲑鱼的压力管理。这些发现为了解鲑鱼的生理机能如何受到环境和处理方式的影响提供了重要见解。

“在自然界中，重要的是不要表现出弱点，因为你很容易成为掠食性鱼类的猎物，因此鲑鱼会尽可能地保持正常行为。这使得行为研究具有挑战性。因此，像这样记录鱼类真实感受的方法非常重要，”约翰森说。

增强可持续性
“记录处理方式和新技术对鱼类的影响的新方法对于实现该行业的可持续发展至关重要。如果鱼类状况不佳，那么无论从哪个层面来说，事情都不会顺利，”约翰森说。

“实时获取鱼类福利数据也将减少实验鱼的使用，因为在开发过程中可以使用更少数量的鱼获得更多的数据。”

摄像机和传感器等商用技术已经可用于监测鱼类健康状况、鳞片脱落和伤口发展等福利指标。通过将这些数据与行为、呼吸和环境条件的实时记录相结合，农民可以更准确地了解鱼类的健康和福利。


早期阶段

实时、基于个体的福利监测的发展仍处于早期阶段，需要解决诸如数据处理能力和远程养殖的连接问题等挑战。尽管如此， FHF 在其网站上的一篇文章中写道， BIORELEVANS 的结果表明，此类解决方案有助于改善鱼类福利并提高水产养殖生产效率。

约翰森总结道：“该项目为进一步开发确保鱼类福利和更可持续养殖的技术奠定了重要基础。”

参与该项目的研究人员来自挪威生命科学大学 (NMBU) 和研究机构 SINTEF、NIVA 和 Akvaplan-Niva。

深远海鱼类生命保障系统研发中心主要从事深海鱼类养殖相关技术、设备的研制与开发，集科研、制造、服务为一体，以海洋牧场建设发展的需求为导向，践行质量为生命，以满足客户需要为核心价值，致力于信息化、智能化、精准化的海洋鱼类养殖产品的研发，提升产业技术含量，实现传统养殖业的升级改造，促进深海养殖业的迅速发展。