限饲-补偿饲喂策略下罗非鱼亚成体收获决策的生物经济学方法:生长模型比较

《Aquacultural Engineering》:A bioeconomic approach to harvesting decisions in tilapia pre-adult under restricted-compensated feeding strategies: A comparison of growth models

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月25日 来源:Aquacultural Engineering 4.4

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   •评估了罗非鱼亚成体阶段的限饲-补偿饲喂策略。•与饱食组相比,60%、80%和100%投喂量组提高了饲料效率和生长表现。•生长数据用两相生长模型描述效果最佳。•限饲-补偿100%投喂策略产生了最高的净利润。•与限饲阶段相比,补偿阶段总氨氮(TAN)水平升高。引言水产养殖是一个

  
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    评估了罗非鱼亚成体阶段的限饲-补偿饲喂策略。
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    与饱食组相比,60%、80%和100%投喂量组提高了饲料效率和生长表现。
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    生长数据用两相生长模型描述效果最佳。
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    限饲-补偿100%投喂策略产生了最高的净利润。
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    与限饲阶段相比,补偿阶段总氨氮(TAN)水平升高。

引言

水产养殖是一个快速扩张的行业,在全球粮食安全和经济增长中发挥着至关重要的作用(FAO, 2024)。随着生产体系日趋集约化,该行业越来越依赖于高效的管理策略来优化资源利用、降低成本并提高盈利性(Bezerra等, 2025, FAO, 2024, Gutiérrez-Leyva等, 2020, Rodríguez-Hernández等, 2025)。当前罗非鱼生产面临的核心挑战在于最大化生物经济效益,即在提高饲料管理和收获管理实践的同时,平衡生物性能与经济可行性(Gutiérrez-Leyva等, 2020)。
在罗非鱼生产中,针对亚成体(体重≤350 g的鱼)的收获策略使生产者能够出售鱼类,而非将养殖周期延长至更晚的阶段(Correa等, 2020, Gutiérrez-Leyva等, 2020)。非洲、亚洲和拉丁美洲的市场越来越倾向于小型整条罗非鱼(150-250 g),这既反映了消费需求,也体现了生产效率(Betanzo-Torres等, 2019, Chikowi等, 2021, Soma等, 2021)。例如,在赞比亚,在社会经济背景下,女性倾向于选择较小的罗非鱼(<300 g),而男性则倾向于选择较大的鱼(>300 g)(Murphy等, 2024)。这可能受到家庭将鱼类纳入儿童膳食的需求以及低收入消费者倾向于购买更便宜鱼类的情况影响(Ahern等, 2020, Genschick等, 2018)。同样,较短的生产周期和较小的鱼体规格可降低饲料转化率(FCR),并为小规模生产者增加现金流(Bostock等, 2022, Kaminski等, 2024)。此外,生产固定体重的亚成体罗非鱼将生物效率与经济灵活性相结合,对于资金和饲料资源有限的农户尤为有益(Correa等, 2020, Gutiérrez-Leyva等, 2020)。
饲料管理是水产养殖盈利性的关键因素,因为饲料成本占总生产成本的50%以上(Goddard, 1996, Hernández-Vidal, 2024)。在此背景下,限饲-补偿(R-C)饲喂策略作为一种有效的管理工具应运而生,旨在优化饲料效率的同时维持生长表现(Ali等, 2003;Limbu和Jumanne, 2014;Py等, 2022;Urbinati等, 2014)。该策略涉及交替进行饲料限制期——通过禁食、减少投喂量或降低营养含量等方式——与重新饲喂期,在重新饲喂期内恢复或超过正常投喂水平(Ali等, 2003;Jobling, 2010;Nicieza和álvarez, 2009)。
在限饲期间,鱼类因能量摄入减少而生长受限;然而,当恢复投喂时,许多物种表现出补偿性生长,其特征是体重加速增长,使其能够追上持续投喂的同龄鱼(Jobling等, 1999, Nicieza和álvarez, 2009)。这种生物反应源于食欲增强、营养吸收改善以及能量分配的改变(Ali等, 2003)。合理实施的R-C饲喂策略可以减少饲料消耗、改善饲料转化率并降低生产成本,同时保持可接受的生长率和存活率(Urbinati等, 2014, Py等, 2022)。尽管R-C饲喂策略具有生物学优势,但其经济影响取决于补偿性生长的幅度及其弥补减少的饲料成本的能力(Suárez-Puerto等, 2021)。研究人员已在多种水生物种中评估了R-C饲喂策略,以了解该实践的多样化效应,包括西伯利亚鲟(Falahatkar等, 2025)、 barramundi(Tian和Qin, 2004)和Sobaity鱼(Taravat等, 2022)等。
传统的生长模型,如von Bertalanffy、Gompertz或Logistic模型,往往无法捕捉R-C饲喂策略中出现的间断性和变化,因为在限饲期生长减缓,而在补偿期生长加速。在这种情况下,双相生长模型通过将生长分为两个由生长速率变化点分隔的独立阶段,提供了对这种动态过程更具弹性的描述(Quince等, 2008a;Mayer等, 2012;Wilson等, 2017)。这种分析结构能够捕捉生物转变过程,例如从限饲到补偿饲喂的转变,或从体细胞分配到繁殖分配的转变(Araya和Cubillos, 2006, Rogers-Bennett和Rogers, 2016)。双相模型描述了成熟前后的两个主要生长阶段,从而可以推断出受能量分配变化(主要转向繁殖)影响的生活史特征(Quince等, 2008a, Quince等, 2008b, Wilson等, 2017)。实证证据进一步支持了双相模型相比传统单相模型(如von Bertalanffy、Gompertz或Logistic生长模型)具有更高的生物学真实性和统计性能(Wilson等, 2017)。
将生物经济模型应用于罗非鱼生产的亚成体阶段,可以为R-C饲喂策略下固定体重收获的经济潜力提供新的见解。这种整合有助于设计适应性管理策略,在投入品价格和市场需求波动的情况下,提高生产力的同时保持经济韧性(Bezerra等, 2025, Shamshak和Anderson, 2009)。近期已认识到,管理不善的水产养殖实践对环境具有巨大的长期影响(Sarosh等, 2024, Tabrett等, 2024)。运营效率不高的养殖场将使用超出必要的投入品进行生产,增加总氨氮(TAN)的产生,造成环境损害和对生产的负面影响(Abd El-Hack等, 2022, Sarosh等, 2024, Tabrett等, 2024)。高TAN水平可导致鱼类鳃增生、生长缓慢和存活率低,以及寄生虫和细菌性疾病(Benli等, 2008;Paredes-Trujillo等, 2022)。
尽管R-C饲喂策略在水产养殖中的应用日益广泛,但很少有研究将其纳入一个明确考虑其与罗非鱼亚成体固定体重收获之间相互作用的经济框架中(Chareo-Benitez等, 2023;Gutiérrez-Leyva等, 2020;Kunda等, 2024;Oliveira等, 2022;Passinato等, 2015)。据作者所知,尚无研究从生物经济角度探索限饲和补偿饲喂策略的建模。迄今为止,尚无任何研究比较过在变饲喂条件下指数模型和双相生长模型的预测和经济意义,而解决这些不足对于优化资源分配、提高饲料效率和增强罗非鱼生产的盈利能力至关重要。因此,理解R-C饲喂策略与收获体重和市场价值之间的相互作用,对于确定其生物经济可行性至关重要,尤其是在罗非鱼生产的亚成体阶段。因此,本研究旨在采用生物经济建模方法,评估用于生产固定体重罗非鱼亚成体的限饲-补偿饲喂策略。具体而言,本研究的目标是确定最能描述R-C饲喂策略下罗非鱼亚成体生长动态的生长模型,以及确定最大化净经济效益的鱼体规格。

章节摘要

数据来源

本研究使用的数据来源于墨西哥尤卡坦州梅里达,国家理工学院海洋资源系及高等研究与教育中心。来自Chitralada品系的尼罗罗非鱼(Oreochromis niloticus)幼鱼从商业育苗场(Acuacultural Consulting Group S.C.)获得。鱼类在半开放循环水养殖系统(RAS)中培育。研究分为两个阶段:限饲阶段

结果

本研究的目的是:第一,确定最能表征采用不同限饲-补偿(R-C)饲喂策略(R-C 60%、R-C 80%、R-C 100%)以及一个对照组(饱食)的罗非鱼亚成体生长的生长函数。第二,进行了生物经济分析以评估其对净收益的影响,获得了以下结果。

生长建模

在本研究中,双相模型被确定为最适合预测本实验系统中所述条件下罗非鱼亚成体生长的方程。双相模型提高了生长预测的准确性,与指数模型相比,提供了更真实的生长表征。指数生长模型假设恒定增长率,虽然简单但在考虑变饲喂方案时降低了真实性(Ansah

结论

双相模型被证明是预测限饲(第一阶段)和补偿饲喂(第二阶段)策略下罗非鱼亚成体生长(R-C 60%、R-C 80%、R-C 100%)最准确的模型。这是本研究最重要的发现之一,使得能够对两个养殖阶段进行生长建模。从商业和生物经济角度来看,在R-C 100%饲喂策略下以180 g的体重收获罗非鱼亚成体产生了最高的经济效益。敏感性分析确定了销售价格

未引用参考文献

(Paredes-Trujillo和Mendoza-Carranza, 2022, Rodríguez-Hernández等, 2025, Soriano等, 1992)

基金

GPD感谢COFAA和EDI对本工作的支持。

CRediT作者贡献声明

G.R. Poot-López:撰写 – 审阅与编辑,撰写 – 初稿撰写,监督指导,数据整理。R. Domínguez-May:撰写 – 初稿撰写,方法论,调查研究,形式化分析,概念构思。V.H. Fuentes-Andraca:撰写 – 审阅与编辑,监督指导,概念构思。G. Ponce-Díaz:撰写 – 审阅与编辑,监督指导,概念构思。M.E. Araneda-Padilla:撰写 – 审阅与编辑,监督指导,概念构思。I. Velazquez-Abunader:撰写 – 审阅与编辑,

利益冲突声明

作者声明,他们没有已知可能对本研究有影响的竞争经济利益或个人关系。

致谢

作者感谢国家理工学院高等研究与教育中心梅里达分单位允许使用其设施进行实验系统研究。我们感谢水产养殖技术人员在实验设置和运行过程中的参与。

利益冲突

作者声明无利益冲突。
R. Domínguez-May|G.R. Poot-López|V.H. Fuentes-Andraca|M.E. Araneda-Padilla|G. Ponce-Díaz|I. Velazquez-Abunader
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