科研产出
中华鲟硬组织微结构及微化学的特征探索
《水产学报 》 2021 北大核心 CSCD
摘要:为了在中华鲟洄游生态学研究上有新突破,实验首次比较研究了中华鲟3种硬组织(耳石、背骨板和胸鳍条)的微结构和微化学特征。结果发现,耳石结构松散,存在多个耳砂(微晶球霰石球晶)颗粒,且每个颗粒均具有独立的核心;背骨板存在分层现象;胸鳍条结构较为致密,且均一。胸鳍条、耳石中生境元素Co/Ca、Sr/Ca和Ba/Ca比特征变化较为一致,而背板由于分层的原因与前二者有所差异。综合考虑非致死性采样、前处理难度、微结构组成以及生境元素生物积累等优势,笔者建议首选胸鳍条作为基于微化学分析来反演中华鲟洄游及生活史履历研究的最佳硬组织材料。
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中华蛸对双壳类捕食行为及摄食选择性的初步研究
《渔业现代化 》 2021 北大核心 CSCD
摘要:中华蛸(Octopus sinensis)俗称章鱼,是中国沿海重要的经济性头足类,具有饵料转化率高、生长迅速、养殖周期短等诸多优良养殖性状,是极具开发潜力的养殖新品种。双壳类是中华蛸养殖的常用饵料,了解中华蛸对双壳类的捕食行为及摄食选择性,对于筛选适宜的双壳类饵料、提高投喂技术水平、完善养殖工艺流程具有重要意义。本研究选取了栉孔扇贝、长牡蛎、魁蚶和菲律宾蛤仔4种双壳类饵料,通过水下摄像机拍摄记录了中华蛸的捕食行为,统计分析了中华蛸对各种双壳类的摄食率、摄食量和摄食比例。结果显示:对于4种双壳类,中华蛸具有相似的捕食行为,包括攻击、捕获、开壳、进食和弃壳;中华蛸对栉孔扇贝的摄食率和摄食量最高,显著高于其他3种双壳类(P<0.05),对长牡蛎摄食率和摄食量最低,中华蛸的摄食选择性可能与打开双壳类贝壳的难易程度有关。本研究表明,栉孔扇贝是适宜的中华蛸饵料,在培育过程中可适当提高栉孔扇贝的饵料占比,有助于个体的生长发育。
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投喂发酵饲料对刺参能量收支、生长、酶活性及其养殖水质的影响
《渔业科学进展 》 2021 北大核心 CSCD
摘要:为探究发酵饲料在刺参(Apostichopusjaponicus)苗种培育中的效果,本研究测定了投喂发酵饲料对刺参苗种能量收支、生长、非特异性免疫酶和消化酶活性的影响,同时,对比分析了1个倒池周期内投喂发酵和未发酵饲料养殖单元池水的重要水质指标差异。结果表明,在50d的养殖实验周期内,投喂发酵饲料组刺参苗种的存活率(SR)为(91.51±0.74)%,显著高于未发酵饲料组[(82.35±2.22)%](P<0.05),苗种的特定生长率(SGR)为(1.83±0.01)%/d,与未发酵饲料组无显著差异。投喂发酵饲料刺参的生长能和代谢能占比分别为(13.25±1.01)%和(32.32±2.00)%,表明投喂发酵饲料可显著提高刺参生长能;对重要非特异性免疫酶指标和消化酶指标活性的测定结果表明,投喂发酵饲料组刺参的碱性磷酸酶、溶菌酶和胰蛋白酶活性分别为(0.74±0.04)kingU/100ml、(95.52±14.80)U/ml和(335.89±13.01)U/mgprot,显著高于投喂未发酵饲料组(P<0.05);对实验期间一个倒池周期(720d)内各实验组重要水质指标变化的测定结果表明,第7天投喂发酵饲料组水体氨氮和亚硝酸盐浓度分别为(263.27±32.57)和(315.15±61.41)μg/L,显著低于未发酵饲料组。综合各项指标可以看出,投喂发酵饲料可显著提升刺参苗种的生理代谢水平,并有利于维持养殖池水水质,表明发酵饲料在刺参育苗与养殖中具有广阔的应用前景。
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不同饵料投喂率对罗非鱼生长、水质和水体微生物群落代谢多样性的影响
《中国农学通报 》 2021 CSCD
摘要:为了研究不同饵料投喂率对养殖罗非鱼生长效应、水质指标和微生物群落代谢多样性的影响,以(16±0.20)g的吉富罗非鱼(Oreochromis niloticus)为研究对象,探究不同饵料投喂率对罗非鱼生长以及水质指标的影响,同时,采用Biolog-ECO方法检测养殖水体中微生物对31种碳源的利用能力,研究不同饵料投喂率下的微生物代谢多样性的差异。研究结果表明,4%饵料投喂率下的罗非鱼饵料系数最低,饵料利用率较高,高投饵率对水质影响较大,不同饵料投喂率对养殖水体微生物代谢多样性有影响,4%饵料投喂率的Shannon指数较大,水体中的微生物种类较多;Pearson相关性分析表明,COD、TN、TP、NH3-N对水体微生物代谢β-甲基D-葡萄糖苷、葡萄糖-1-磷酸盐、甘氨酰-L-谷氨酸具有显著的正相关关系(P<0.05)。综合考虑,在罗非鱼养殖生产过程中,兼顾生态效益和经济效益,应该合理的进行饵料的投喂,初始大小为16 g左右的罗非鱼饵料投喂率为4%上下为宜。
关键词: 不同饵料投喂率 罗非鱼 生长效应 水质指标 微生物群落代谢多样性
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中国-马来西亚渔业合作前景分析
《中国水产 》 2021
摘要:马来西亚渔业资源丰富,渔业在其国民经济中占有重要地位。本文系统介绍了中国—马来西亚渔业合作的现状,并在"一带一路"倡议和马来西亚第十二个五年计划(2021—2025)、马来西亚国家农业计划框架下提出了具体渔业合作建议,为进一步推动中马渔业合作提供借鉴和参考。
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鲹科鱼类DNA条形码分类系统
《中国水产科学 》 2021 北大核心 CSCD
摘要:为了验证DNA条形码在鲹科(Carangidae)鱼类物种鉴定和系统分类中的适用性,本研究自测6属7种17条序列,同时筛选了BOLD数据库中的有效序列,共获得25属95种273条鲹科鱼类DNA条形码序列,通过BLAST比对、遗传距离和系统关系树,构建了鲹科鱼类的DNA条形码分类系统。结果表明:(1)鲹科鱼类属间、种间、属内种间和种内三级分类单元遗传距离的平均水平分别为0.186、0.169、0.090和0.008,种间平均遗传距离是种内平均遗传距离的21倍,可见DNA条形码适用于鲹科鱼类分类鉴定;(2)运用DNA条形码技术可以识别出形态鉴定有误的物种,表明DNA条形码可以弥补传统形态学鉴定的局限性,可对鲹科鱼类形态学分类结果进行精准修正;(3)鲹科鱼类DNA条形码分析表明,BOLD数据库中仍存在一定的"同种异名"和"异种同名"现象,建议使用该数据库信息时应严格评估信息的准确性;(4)鲹科鱼类系统发生关系研究对物种的分类地位提出了新的见解,即拟鲳鲹(Parona signata)和镰鳍波线鲹(Lichia amia)亲缘关系较近,支持将二者均归为鲳鲹亚科(Trachinotinae)。本研究旨在为丰富鲹科鱼类DNA条形码数据,完善鲹科DNA条形码分类系统,并为鲹科鱼类物种鉴定和系统分类提供分子证据。
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獐子岛海域虾夷扇贝底播增殖生态容量评估
《中国水产科学 》 2021 北大核心 CSCD
摘要:根据2017年和2018年辽宁省大连市獐子岛海域渔业资源和生态环境调查数据,利用Ecopath with Ecosim6.5 (EwE)软件构建了獐子岛海域Ecopath模型,分析獐子岛海域生态系统的营养级结构和能流特征,评估了虾夷扇贝底播增殖的生态容量。结果显示:(1)獐子岛海域生态系统的营养级范围为1~4.365,最低营养级为浮游植物和有机碎屑,营养级为1。处于最高营养级为(?)鳐类功能组,营养级为4.365。牧食食物链的各营养级之间的平均转换效率为6.268%,而碎屑食物链各营养级之间的平均转换效率为7.698%,系统的能量流动以碎屑食物链为主,总系统转化效率为6.923%,低于10%的林德曼转化效率。系统连接指数为0.219,系统杂食性指数为0.174,系统Finn循环指数为7.790,系统Finn平均路径长度为2.674,说明系统的能量并没有被充分利用,存在能量传递阻塞的情况。2)根据模型估算得到的虾夷扇贝的生态容量为36.805 t/km2,是现存量的17.5倍;达到生态容量前后獐子岛生态系统的总初级生产量/总呼吸量变化很小(变化值为0.26),系统杂食性指数和系统连接指数均没有明显变化,对獐子岛生态系统的稳定性和营养结构未产生很大的影响。因此认为虾夷扇贝增殖量尚有很大潜力。
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长丰鲢快速扩繁技术研究
《科学养鱼 》 2021 北大核心
摘要:长丰鲢是中国水产科学研究院长江水产研究所采用人工雌核发育、混合选择和分子标记辅助选择相结合的综合育种技术培育出的养殖新品种(品种登记号:GS01-001-2010),也是我国"四大家鱼"的首个新品种。与普通鲢相比,它具有生长快、出肉率高、体形好、耐低氧、适应性强、
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云龙石斑鱼、云纹石斑鱼倍性及性腺发育比较
《广东海洋大学学报 》 2021
摘要:【目的】研究杂交石斑鱼(Epinephelus moara♀×Epinephelus lanceolatus♂,云龙石斑鱼)倍性及性腺发育,以探明云龙石斑鱼发育至5龄仍未达到性成熟(不产卵)的原因。【方法】采用流式细胞仪测定云龙石斑鱼及其母本的DNA含量,验证云龙石斑鱼倍性。通过组织学切片观察不同年龄的云龙石斑鱼性腺发育程度,并与母本云纹石斑鱼(Epinephelus moara)比较。【结果与结论】实验组175尾云龙石斑鱼的荧光值为101.3±8.0;对照组6尾云纹石斑鱼的荧光值为104.2±9.8,二者比值为1.02,表明175尾云龙石斑鱼均是常规的二倍体。从原始性腺形成初期至5龄,云龙石斑鱼的原始性腺发育速度与云纹石斑鱼相近,3~5龄的云龙石斑鱼卵巢发育停留在Ⅲ期末至Ⅳ期初期的时间较长,而5龄的云纹石斑鱼已产卵,经历Ⅴ期卵巢后已出现皱缩,卵母细胞也退化至4时相。云龙石斑鱼性腺发育显著慢于其纯合母本云纹石斑鱼。
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基于改进SVDD算法的池塘水质数据流异常检测
《农业工程学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要:无线传感器网络获取的水质数据流具有高复杂性、非平稳性、非线性等特点,为了提高传感数据流的异常检测能力,保障水质监测数据流的有效性,该研究提出一种基于改进支持向量数据描述(SupportVectorDataDescription,SVDD)水质数据流异常检测方法。首先应用马氏距离改进Parzen-Window高斯窗函数,避免数据在分类过程中产生干扰。再利用改进的Parzen-Window获取训练数据的分布密度估计,并结合模糊隶属度函数,对传统SVDD算法进行密度补偿,构建改进的SVDD异常检测模型,从而降低有噪正常样本的干扰性,提高算法的分类精度。最后,选择密度补偿支持向量数据描述(Density Weighted Support Vector Data Description,D-SVDD)、传统SVDD和FastFood算法,在不同试验池塘的多个测试数据集中进行对比试验。结果表明,改进SVDD算法具有较高的检测性能,该算法在3口池塘的最高异常检测正确率TPR(True Positive Rate)值达到99.83%,最高检测准确率Accuracy达到99.83%,明显优于D-SVDD和传统SVDD算法,且最低运行时间仅1.34 s。结果可为水质数据流异常监测提供技术支持。
关键词: 水产养殖 水质 数据流 密度补偿 支持向量数据描述
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