评估胃部传感器标签作为衡量大西洋鲑鱼在运输和处理过程中所受机械应力的方法

《Aquaculture》:Evaluation of gastric sensor-tags as a method of assessing mechanical stress affecting Atlantic salmon in piping and handling systems

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月08日 来源:Aquaculture 4.4

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  摘要在当今的鲑鱼养殖业中,处理和治疗过程中的机械应力及伤害是影响鱼类福利的重大风险。惯性传感器装置能够监测鱼类通过管道时的运动情况与冲击力,可用于评估诸如除虱装置之类的处理系统。不过,要将这些测量数据与活鱼实际所承受的机械冲击联系起来,还需进行验证。这项实地研究使用了胃部数据存储

  

摘要

在当今的鲑鱼养殖业中,处理和治疗过程中的机械应力及伤害是影响鱼类福利的重大风险。惯性传感器装置能够监测鱼类通过管道时的运动情况与冲击力,可用于评估诸如除虱装置之类的处理系统。不过,要将这些测量数据与活鱼实际所承受的机械冲击联系起来,还需进行验证。
这项实地研究使用了胃部数据存储标签,对在三种不同流速下通过除虱系统的活大西洋鲑鱼及被安乐死的鲑鱼进行监测,以确定管道系统中鱼类最易受到冲击和震动的部位(如阀门、分流器等)。这些标签记录了鱼通过管道的时间以及机械冲击的频率和强度。此外,还根据测得的冲击力对鱼类的福利状况进行了评分。在系统的某些区域,无论是对活鱼还是死鱼,水流速度越快,受到的冲击次数就越多。对于活鱼而言,更高的水流速度还会增加冲击的强度。虽然福利评分显示眼睛轻微损伤是经过该系统的一个风险因素,但由于方法上的问题以及样本量有限,无法详细评估水流速度的影响。
这项研究证实,可以利用惯性传感器装置或“传感器鱼”(人工假鱼)作为客观的福利记录手段,同时帮助识别管道式处理系统中的关键风险区域。用传感器鱼替代活鱼来记录福利状况,既能减少实验动物的使用,又能为了解处理系统提供有用信息。

引言

在海里,鲑鱼身上的海虱会在处理期间及之后对大西洋鲑鱼的福利造成影响,同时也会给挪威的海上笼养鲑鱼生产带来经济损失(Costello, 2009; Walde et al., 2023)。2024年,海洋阶段的鲑鱼死亡数量达5780万条,其中因处理操作和防治海虱而造成的伤害是主要死因。同年,挪威食品安全局收到了1382起关于鱼类福利问题的报告,其中430起(31%)与非药物处理有关,这类处理通常包括密集饲养以及带有不同程度机械冲击的抽水操作(Moldal et al., 2025)。在一代鲑鱼的生长过程中,除了除虱之外,它们还会被多次转移。管道运输既用于在陆地上将鱼从一个水箱转移到另一个水箱,也用于将幼鲑放归大海、在海上进行淡水处理(比如针对由Paramoeba perurans引起的阿米巴性鳃病),以及将鱼运往屠宰场,而在屠宰过程中产生的机械损伤会降低产品质量(Chan et al., 2026; Moldal et al., 2025)。
对鱼的处理通常包括密集饲养、通过管道和处理系统运输等环节,而这些环节都可能对鱼类产生不良影响。众所周知,密集饲养会让鱼类处于压力状态(Veiseth-Kent et al., 2010; Erikson et al., 2016; Svendsen et al., 2021; Stien et al., 2024),而且鱼类之间以及鱼类与渔网之间还可能存在物理接触,从而导致鱼鳞脱落和受伤(Noble et al., 2018)。由于每艘渔船或管道系统的具体情况都不尽相同,关于管道运输和处理对鱼类福利的负面影响的相关研究结果也存在差异。不过,已有研究报道了多种不同程度的伤害,包括鱼鳞脱落、皮肤出血和伤口、鳍部损伤、鳃部出血、头部损伤、眼部损伤以及骨折等(Mechlaoui et al., 2025; Moldal et al., 2025; Ringstad et al., 2025; Sommerset et al., 2024; Stien et al., 2025)。从实地观察中得到的伤害和死亡数据都表明,鱼类会遭受机械冲击,而且机械冲击与处理操作对鱼类健康的影响之间的关联也已有相关研究记载(Noble et al., 2018; Moldal et al., 2025; Stige et al., 2025),同时这类冲击还会导致鱼类死亡(Overton et al., 2020; Oliveira et al., 2021; Walde et al., 2021; Persson et al., 2022)。
正因为如此,人们开始制定新的福利记录要求。根据挪威食品安全局制定的挪威法规(《水产养殖管理法规》,2008年;《动物保护法》,2009年),技术供应商和养鱼户都必须确保在采用新系统之前对其福利状况有充分的记录。然而,使用活鱼来获取这类记录往往会被视为动物实验,因此受到严格监管。这类实验必须遵循3R原则,即替代、减少和优化(Russell and Burch, 1959)。因此,只有在无法找到替代方案的情况下,才应使用活鱼。但目前水产养殖业还缺乏标准化、客观的替代方法,用以记录这些操作对鱼类健康和福利的影响。
近年来,人们开发出了多种传感器装置,可应用于各种可能存在鱼类与物理环境相互作用风险的场景。例如,有不同版本的“传感器鱼”被用来评估野生鱼类在水力涡轮机中的压力状况以及可能遭受的撞击伤害(Deng et al., 2014; Salalila et al., 2019, Salalila et al., 2025)。与之配套的传感器鱼软件(水力发电生物评估工具包,HBET)能让用户利用传感器鱼的数据,为不同类型的水坝、涡轮机以及鱼类物种模拟死亡概率。在一项旨在改进涡轮机设计的研究中,研究人员使用传感器鱼来评估一款新涡轮机的性能,结果表明,通过调整涡轮机叶片的几何形状,可以减少涡轮机运行时的湍流和压力波动,从而显著提高鱼类通过涡轮机的存活率(Deng et al., 2010)。与水力发电领域类似,在封闭的运输和处理系统中运输养殖鱼时,也有必要改善它们的福利状况。虽然目前市场上已经出现了多种用于测量处理过程中机械负荷的设备(The Sensor Globe,Sensor Globe Norway AS,挪威),但这些测量数据与活鱼实际所承受的负荷之间的关联仍然有限。
通过这类系统收集的一种数据是加速度,它与物体的运动和机械力有关。因此,这类传感器装置可以作为鱼类在运输和处理系统中所经历情况的替代指标,无需使用活鱼即可进行测试。这样一来,这类替代指标既符合3R原则,又有助于测试,进而改进鱼类处理系统的设计、实施和运行方式,比如非药物除虱装置。
不过,由于这类传感器装置是无生命的,而鱼是活的,目前还不清楚它们记录的数据是否与活鱼自身运动所产生的数据具有可比性。要研究鱼类自身运动的作用,可以在活鱼身上安装电子标签和追踪装置(E3Ts,通常称为“标签”)(Cooke et al., 2010),然后将这些数据与安装了标签后被安乐死的鱼的数据进行比较。目前水产养殖业中标签技术的应用越来越广泛,已有不少研究致力于揭示鱼类的活动规律(Johansson et al., 2014; F?re et al., 2018; F?re et al., 2011; Macaulay et al., 2021),以及大西洋鲑鱼的心率、游泳活动等压力指标(Svendsen et al., 2021; Warren-Myers et al., 2023)。给鱼类安装标签的方式有多种,可以是手术植入、外部附着,或是放入鱼胃中。对于短期实验(几小时到几天),通常选择胃部或外部安装标签,因为这种方式相比手术侵入性更小,且处理和恢复时间也更短(Bridger and Booth, 2003; Dick et al., 2018)。
这项研究收集了装有胃部植入标签的活大西洋鲑鱼以及被安乐死的同种鲑鱼在通过商用除虱系统(Hydrolicer)时的数据,并对这些数据进行了比较,该除虱系统安装在商用打捞船上。
开展这些测试的目的是评估能否利用测量加速度的惯性传感器装置,来判断鱼类在通过除虱装置之类的处理系统时的福利风险。此外,我们还研究了活鱼的移动是否会影响测量结果,以此判断在未来评估处理系统时,是否有用传感器鱼(即死鱼)替代活鱼的可行性。

章节节选

伦理声明

该实验已获得挪威食品安全局的批准(FOTS ID 24384),并且是在遵守挪威《动物保护法》(《动物保护法》,2009年)以及挪威《实验动物使用法规》(《实验动物管理法规》,2015年)的前提下开展的。为了尽量减少对鱼类福利的负面影响,在给鱼类植入标签时会对它们进行麻醉。从植入胃部传感器到经过处理后被安乐死,所经历的时间

结果

实验是按照计划进行的,整个实验过程中保留下来的30条鲑鱼在植入胃部传感器后,在网箱中的行为并无异常。
在使用活鱼进行实验的过程中,第三轮测试时有1个Technosmart DST标签丢失(即被吐出)。因此,总共有3条活鱼无法获取数据,因为这些传感器在未下载数据的情况下就被重新用于不同的测试组。所以,最终获得的都是植入后的数据

讨论

通过使用胃部传感器来测量大西洋鲑鱼与除虱系统管道壁碰撞的强度和频率,我们成功找到了鱼类可能面临受伤风险的区域。这种用于研究大西洋鲑鱼在处理系统中所受机械压力的新方法,无需依赖活鱼即可对管道系统进行评估,同时也要考虑到鱼类自身的运动也可能对其产生影响。

结论与未来工作

如果能够找到足够可靠的验证方法,那么使用非活鱼的方法来测试鱼类处理技术,不仅可以减少甚至避免使用实验动物,还能为提升鱼类福利提供有用数据。要为这类方法建立验证框架,还需要进一步采取一些措施。首先应增加样本量,以提高统计效力并评估测量结果的重复性,同时还需要对更多的处理系统进行测试,以便确定

CRediT作者贡献说明

Birger Ven?s:撰写——初稿撰写、软件使用、方法设计、实验实施、资金筹集、数据整理、概念构思。Nina Bloecher:撰写——审阅与编辑、正式分析。Eirik Svendsen:撰写——审阅与编辑。Kari Olli Helgesen:撰写——审阅与编辑、正式分析。Kristine Gismervik:撰写——审阅与编辑、方法设计、实验实施、资金筹集、概念构思。

利益冲突声明

我没有任何需要声明的利益冲突。

致谢

这项研究得到了挪威海鲜研究基金(“OWITOOLS”项目;编号901594)的资助。我们还要感谢Fr?y Gruppen在实地试验实施过程中给予的帮助。此外,感谢Mats Mulelid和Carolyn Rosten对野外工作的支持,同时也要感谢Leif Christian Stige和Katharine Dean在福利评分分析方面提供的帮助。
在撰写本手稿时,我们使用了生成式AI工具(Microsoft Copilot),仅用于提升文本的清晰度和语法水平。所有
Birger Ven?s|Nina Bloecher|Eirik Svendsen|Kari Olli Helgesen|Kristine Gismervik
SINTEF Ocean,挪威特隆赫姆
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