暗纹东方鲀(Takifugu obscurus)俗称河豚,其隶属于鲀形目(Tetraodontiformes)鲀科(Tetraodontidae)东方鲀属(Takifugu),被誉为“长江三鲜”之首。河豚一直被视为餐桌上的珍品,其肉味腴美、鲜嫩可口,富含蛋白质,营养丰富,中国自古就有食河豚的传统习惯,尤其江浙一带[1]。近年来,随着暗纹东方鲀养殖面积的日益扩大,市场对其鱼种的需求量也不断增加,养殖商品鱼(成鱼、一龄鱼种)总产量逐年提高。目前,对暗纹东方鲀商品成鱼多种养殖模式的养殖能效与水质变化研究已取得了一定进展[2],而当年鱼种养殖模式仍主要以单养为主,随着水产绿色健康养殖五大行动的推进,养殖尾水处理系统(aquaculture wastewater treatment system,AWTS)及模式的建立与应用已具有一定基础和规模[3-5]。因此,单养模式基础上叠加养殖尾水处理模式已成为行之有效的暗纹东方鲀健康养殖新模式,可获得更好的社会、经济和生态效益。
现行的养殖效益一般以养殖成活率、单位面积产量、总产量、产值、成本和水质指标等一个或多个单一因子实施评价分析,关键信息易重叠,也会因众多变量与数据,增加评价分析的复杂性。而主成分分析法(PCA)通过降维方式对高维变量可进行综合和简化[6],被广泛应用于农业与环境评价领域[7-9]。但目前以某一主要养殖品种为例,采用主成分分析法评价分析水产养殖效益的研究鲜见报道。本研究中,选取2018—2020年上海市水产研究所奉贤科研基地星火分部配套使用养殖尾水处理系统的暗纹东方鲀当年鱼种17口养殖池塘(合计5.33 hm2)作为研究对象,采用主成分分析法对生产性规模的养殖效益,以及养殖周期内养殖尾水与养殖尾水处理系统排放水数据进行综合评价分析,不仅可佐证以往用单一技术参数评价养殖效益的准确性,同时还从综合评价的角度,揭示了影响养殖效益的各技术要素和参数重要程度及相关性,以期为优化养殖技术参数、完善配套养殖尾水处理系统功能、提高养殖综合效益提供科学依据。
1.1.1 试验鱼种 试验鱼种由上海市水产研究所奉贤科研基地每年通过人工繁殖获得,乌仔鱼苗在每年5月下旬—6月上旬转入池塘培育,至7月上旬经筛选后,将已转食人工配合饲料的夏花鱼种转入17口池塘开展当年鱼种养殖。
1.1.2 试验池塘 养殖池塘以“2020-01#”的方式编号,如2020-01#表示2020年01号池塘。池塘均为泥沙底质,水深为1.5 m,养殖面积为0.27~0.43 hm2,面积为0.43 hm2的养殖池塘配备2台1.5 kW叶轮式增氧机,其余池塘均配备1台增氧机。池塘进水口设置孔径为245 μm的过滤筛绢网,排水口设网目为2 mm×3 mm 的聚乙烯排水围网和孔径为350 μm的筛绢闸网。
1.2.1 养殖尾水处理 当年鱼种养殖池塘分布在东西两个区的集中连片池塘中,两区的养殖尾水分别经配套养殖尾水处理系统处理后方能排放至自然水域。其中,东区养殖尾水处理系统由池塘总排水沟、表面流湿地和1个养殖池塘改造的净化池塘组成;西区养殖尾水处理系统由表面流湿地、2个养殖池塘改造的净化池塘组成(图1)。
图1 养殖小区及养殖尾水处理系统工艺流程
Fig.1 Construction of aquafarm and the technological process of aquaculture wastewater treatment system(AWTS)
东、西区养殖池塘与配套养殖尾水处理系统的面积比分别为9.4∶1和9.8∶1。东区总排水沟主要种植菱角(Trapa bispinosa),湿地主要种植香蒲(Typha orientalis),一级净化池塘主要放养梭鱼(Liza haematocheila);西区湿地主要种植芦苇(Phragmites communis)、香蒲和菱角,一级净化池塘主要放养梭鱼,二级净化池塘主要种植凤眼莲(Eichhornia crassipes)和蕹菜(Ipomoea aquatica)。养殖尾水处理系统详细构建参数见徐嘉波等[10]的记载。
1.2.2 养殖管理 夏花鱼种放入放养池塘后的第2天,开始投喂蛋白质含量为45%的鳗鱼粉状饲料和水做成的面团,每天2次(8:00、14:00),面团置于饲料台上,每口池塘按需在其中1条长塘埂上设置15~20个饲料台,投喂量以投喂后1 h摄食完为准。
鱼种放养后,每天傍晚或夜间开启增氧机,7—9月、10—11月、12月的每天平均开机时长分别为12、9、6 h。每口池塘总体换水原则为每半月换水1次,每次换水量为1/4池塘水体。每次池塘换水均采用1个潜水泵(60 m3/h)抽取池塘养殖尾水泵入养殖尾水处理系统,经净化处理后排放至自然水域。养殖尾水处理系统运行水力负荷为0.021~0.023 m/h。
1.2.3 分析方法 参考蒋涛等[11]对水产养殖综合效益评价指标的分类,选取养殖周期、养殖密度、初始规格、收获规格、成活率、饲料转化率、产值和产值/投入8项涉及水产养殖经济和生态及社会效益的指标,作为养殖效益主成分分析指标,选取《淡水池塘养殖水排放要求》(SC/T 9101—2007)中总固体悬浮物(TSS)、有机物(CODMn)、总氮(TN)和总磷(TP)4项主要规范性要求指标,作为养殖尾水综合水质主成分分析指标。
1.2.4 指标的测定与计算 养殖主要技术指标:养殖面积、养殖起止时间、养殖周期、养殖密度、初始规格、收获规格、增重率、成活率、饲料用量和饲料转化率。养殖投入指标:人工费、水电费、苗种费、饲料费和塘租费。养殖产出指标:起捕数量、单位产量、产值和产值/投入比。人工费计算依据为单人每月管理2.67 hm2,在养殖周期内分摊至每口池塘;水电费按每口池塘实际使用增氧机与水泵进排水用电计算;苗种费、饲料费和塘租费,均按3年平均市场指导价计算。
每次池塘换水阶段的后期,检测养殖池塘与养殖尾水处理系统排放口水质。
水质指标及检测方法:分别采用滤纸重量法和碱性高锰酸钾法检测TSS和CODMn含量,分别采用HJ 636—2012碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法和GB 11893—1989钼酸铵比色法检测TN和TP含量。
1.2.5 综合水质标识指数评价 依据《淡水池塘养殖水排放要求》(SC/T 9101—2007)(以下简称“行标”),参考徐嘉波等[10]的方法,计算综合水质标识指数(IWQ)和空间变化定性评价值(IΔX1.X2)。其中,IWQ=X1.X2X3 X4(X5),由整数与4位小数组成,行标所对应的X2为两位小数,(X5)为检测水质中主要污染物,如2.591 1(TSS),整数部分表示综合水质评价级别为行标二级,第一、二位小数59表示在行标二级限值变化区间内所处位置,第三位小数1表示有一项单因子参评指标未达行标二级,第四位小数1表示综合水质级别劣于行标排放要求一个级别,该区域排放要求为行标一级,TSS为检测水质中主要污染物。当IΔX1.X2≤10%时,表示水质未发生改善(恶化);当10%<IΔX1.X2≤20%时,表示水质未发生显著改善(恶化);当IΔX1.X2>20%时,表示水质发生显著改善(恶化)。
采用SPSS 19.0软件分别对养殖效益及养殖尾水与养殖尾水处理系统排放水水质数据进行主成分分析,首先将原始数据进行标准化,得出各指标的相关系数,然后对标准化后的数据进行主成分分析,根据特征根大于1确定主成分个数,根据载荷矩阵分析计算特征向量系数,建立主成分综合得分表达式,计算主成分综合得分。采用SPSS 19.0软件对养殖池塘在养殖周期内的水质指标进行描述性统计,并对各养殖池塘养殖尾水与养殖尾水处理系统排放水水质指标主成分综合得分的差值近似服从正态分布的数据,采用配对样本t检验,对不同养殖池塘养殖尾水水质指标主成分综合得分采用Kruskal-Wallis检验,显著性水平设为0.05。
当已转食的夏花鱼种达到一定比例时进行集中筛选和放养,通常自每年7月起进入当年鱼种养殖阶段。从表1可见:2020-01#、2019-01#等池塘,放养的是夏花鱼种培育池塘首批次筛选出的鱼种;7月中、下旬放养初始规格约8 g/ind.的鱼种,一般为夏花鱼种培育池塘第二批筛选鱼种;而2018-03#、2018-04#则是当年鱼种分塘后养殖的池塘,一般在7月底—8月放养,初始规格约为30 g/ind.;各养殖池塘平均放养密度为42 073 ind./hm2,通常初始规格小的养殖池塘,放养密度相对较高;历经平均125 d的养殖周期后,当年鱼种陆续完成出池销售或进棚越冬,平均收获规格为109.9 g/ind.,平均增重率为1 194%。由于放养时为群体打样计数,收获时为个体计数,成活率总体存在约5%的误差,对实际统计超过100%的成活率,按照100%计。除个别池塘外,当年鱼种养殖成活率达90%以上;饲料转化率平均为72.86%,其中,2018-03#、2018-04#和2019-05#放养大规格鱼种的池塘饲料转化率明显高于其他池塘,分别为87.93%、89.90%和83.38%。
表1 2018—2020年暗纹东方鲀当年鱼种养殖主要技术参数
Tab.1 Main aquaculture technical parameters in the yearling Takifugu obscurus culture from 2018 to 2020
池塘pond养殖面积/hm2culture aera养殖日期culture date养殖周期/dculture cycle养殖密度/(ind.·hm-2)culture density初始规格/(g·ind.-1)initial size收获规格/(g·ind.-1)finalsize增重率/% weight gain成活率/%survival rate饲料用量/kgfeed amount饲料转化率/%feed conversion efficiency2020-01#0.302020-07-07—2020-11-1714461 4435.2114.02 0921002 784.575.472019-01#0.302019-07-04—2019-11-1913949 4307.5120.01 5001002 298.077.442020-02#0.302020-07-01—2020-11-2915258 9675.2124.02 285812 906.561.432020-03#0.302020-07-07—2020-11-1713362 5105.588.51 5091002 316.071.662018-01#0.302018-07-10—2018-11-2814236 6608.0126.51 481981 883.072.122019-02#0.302019-07-19—2019-11-2613138 86712.0137.01 042941 970.576.052018-02#0.272018-07-11—2018-11-2313637 5008.5130.81 439971 798.070.632019-03#0.302019-07-03—2019-11-1914042 2137.5105.01 3001002 012.566.072020-04#0.302020-07-24—2020-11-2412433 0007.5117.01 460991 480.577.692018-03#0.432018-07-31—2018-11-2712030 00028.0135.43841002 001.587.932018-04#0.302018-08-14—2018-11-269539 99035.0129.2269961 663.089.902019-04#0.302019-07-19—2019-11-2012438 50012.0113.0842941 691.572.542018-05#0.302018-08-03—2018-12-0512534 99513.5103.06631001 538.570.202019-05#0.432019-08-16—2019-11-2610235 28931.8113.02551002 072.583.382020-05#0.302020-07-23—2020-11-2711734 0005.285.01 5351001 315.565.642020-06#0.302020-07-29—2020-11-2711133 3338.594.01 006691 536.542.152019-06#0.302019-08-27—2019-12-029748 5402.533.51 24079494.078.32平均值 mean12542 07312.0109.91 194951 868.472.86标准差 S.D.1710 3619.825.15809561.010.91
从表2可见,17口养殖池塘的养殖主要投入平均为115 547 元/hm2,最高为164 076 元/hm2,最低为49 769 元/hm2,投入差距主要与放养密度相关,放养密度增加造成苗种费与饲料费增加。
表2 2018—2020年暗纹东方鲀当年鱼种养殖主要投入
Tab.2 Main aquaculture input of the yearling Takifugu obscurus culture from 2018 to 2020 元/hm2
池塘pond人工费cost of labor水电费utility苗种费cost of seeding饲料费cost of feed塘租费pond lease总投入total input2020-01#6 4807 61328 257102 10011 837156 2872019-01#6 2577 07928 99784 26011 423138 0162020-02#6 8408 68729 483106 57312 493164 0762020-03#5 9877 79229 92384 92010 930139 5522018-01#6 3907 69422 00069 04311 670116 7972019-02#5 8976 65731 09372 25310 767126 6672018-02#6 1208 39622 50074 16811 179122 3632019-03#6 3007 30223 97773 79311 507122 8792020-04#5 5806 87319 80054 28710 19396 7332018-03#5 4007 91930 00050 8089 863103 9902018-04#4 2775 41140 00060 9777 807118 4722019-04#5 5806 79330 80062 02310 193115 3892018-05#5 6276 55428 00056 41310 273106 8672019-05#4 5906 44530 95152 6118 384102 9812020-05#5 2676 66717 00048 2379 61786 7882020-06#4 9976 20520 00056 3409 12396 6652019-06#4 3674 75314 56318 1137 97349 769平均值 mean5 6446 99126 31466 28910 308115 547标准差 S.D.7561 0076 36421 209138126 881
从表3可见,17口养殖池塘的养殖产值平均为253 972 元/hm2,明显高于2019年全国淡水养殖平均产值(120 919 元/hm2,见2020年中国渔业统计年鉴),产值/投入值平均为2.13,最高可达2.69,表明当年鱼种养殖经济效益显著。
表3 2018—2020年暗纹东方鲀当年鱼种养殖产出
Tab.3 Aquaculture output of the yearling Takifugu obscurus culture from 2018 to 2020
池塘pond起捕数量/(ind.·hm-2)number of harvest单位产量/(kg·hm-2)per unit output产值/(元·hm-2)production value产值/投入production value/input2020-01#56 5137 003420 2722.692019-01#48 3275 930355 8962.582020-02#58 9675 953357 1202.182020-03#59 8475 533276 6071.982018-01#35 7904 527271 6002.332019-02#38 8674 997299 7012.372018-02#36 4204 763285 7502.342019-03#39 9604 433265 9442.162020-04#33 0003 833230 0452.382018-03#29 9914 062243 6922.342018-04#38 5704 983299 0002.522019-04#38 5004 090245 3912.132018-05#34 9033 600216 0002.022019-05#30 9513 988239 2612.322020-05#34 0002 880143 9191.662020-06#33 3332 160120 8971.252019-06#48 5401 29046 4310.93平均值 mean40 9694 354253 9722.13标准差 S.D.9 4751 37190 1670.46
从表4可见,前3个主成分特征值大于1,方差贡献率分别为45.65%、29.64%、12.79%,累计方差贡献率为88.08%,即3个主成分代表了17口池塘养殖效益88.08%的信息量。提取的主成分载荷矩阵如表5所示。
表4 养殖效益主成分分析参数
Tab.4 Principal component analysis parameters of aquaculture benefits
成分component特征值eigen value方差贡献率/%variance contribution rate累计方差贡献率/%cumulative variance contribution rate13.6545.6545.6522.3729.6475.2931.0212.7988.0840.688.4796.5550.182.2598.8060.070.9099.7070.020.2499.9480.000.06100.00
表5 养殖效益主成分因子载荷矩阵
Tab.5 Principal component factor matrix of aquaculture benefits
效益指标benefit index第一主成分first principal component第二主成分second principal component第三主成分third principal component养殖周期 aquaculture cycle0.4770.813-0.182养殖密度 aquaculture density0.1180.6990.599初始规格 initial size0.361-0.827-0.063收获规格 harvest size0.838-0.069-0.508成活率 survival rate0.730-0.2010.277饲料转化率 feed conversion efficiency0.535-0.5830.537产值 production value0.8840.3900.030产值/投入 production value/input0.9880.001-0.051
主成分特征向量系数计算公式为
主成分特征向量系数
(1)
计算得出每个主成分特征向量系数后,构建得到3个主成分得分的函数表达式为
F1=0.250Z1+0.062Z2+0.189Z3+0.439Z4+
0.382Z5+0.280 Z6+0.463 Z7+0.517Z8,
(2)
F2=0.528Z1+0.454Z2-0.537Z3-0.045Z4-
0.131Z5-0.379Z6+0.253Z7+0.001Z8,
(3)
F3=-0.180Z1+0.593Z2-0.062Z3-0.503Z4+
0.274Z5+0.532Z6+0.030Z7-0.050Z8。
(4)
其中:F1为第一主成分得分值;F2为第二主成分得分值;F3为第三主成分得分值;Z为指标标准化值,Z1为养殖周期;Z2为养殖密度;Z3为初始规格;Z4为收获规格;Z5为成活率;Z6为饲料转化率;Z7为产值;Z8为产值/投入。
以各主成分的方差贡献率为权重,建立综合得分评价表达式为
F=0.457F1+0.296F2+0.128F3,
(5)
即
F=0.247Z1+0.239Z2-0.081Z3+0.123Z4+
0.171Z5+0.084Z6+0.290Z7+0.230Z8。
(6)
其中,F为主成分综合得分值。通过F1、F2、F3、F表达式计算各主成分得分及综合得分见表6。
表6 各主成分得分及综合得分
Tab.6 Principal component score and comprehensive score
池塘pond各主成分得分 score of principal component第一 first 第二 second 第三 third 综合得分comprehensivescore 综合排名comprehensiveranking2020-01#0.960.620.141.7312019-01#0.780.310.061.1422020-02#0.150.83-0.060.9232020-03#-0.050.460.220.6242018-01#0.400.15-0.100.4552019-02#0.500.00-0.080.4262018-02#0.400.12-0.100.4272019-03#0.090.27-0.020.3382020-04#0.20-0.15-0.030.0192018-03#0.64-0.67-0.05-0.07102018-04#0.68-0.840.07-0.09112019-04#-0.02-0.07-0.03-0.12122018-05#-0.14-0.14-0.03-0.31132019-05#0.31-0.770.04-0.42142020-05#-0.81-0.100.00-0.91152020-06#-1.880.13-0.28-2.04162019-06#-2.20-0.150.27-2.0817
各成分特征向量系数绝对值越大,代表该养殖效益指标与该主成分的相关性越强[12],通常认为特征向量系数绝对值大于0.3,表明该指标与主成分紧密度较高[13]。
养殖效益指标与经济、生态、社会效益均有相关性,但各自有侧重点。如养殖周期延长,从业者收入增加,社会效益增加;养殖密度增加,池塘载荷增大,代谢污染物排放增加,生态效益下降;初始规格越小,成本降低,经济效益则上升;收获规格下降,经济效益下降;饲料转化率越小,污染物排放增加,生态效益下降。从式(2)可见,第一主成分主要代表收获规格、成活率、产值和产值/投入,并与以上指标呈正相关,反映养殖效益中决定养殖经济效益的相关指标信息,该主成分贡献率最大,表明养殖效益评价中经济效益最大化为第一要素。从式(3)可见,第二主成分主要代表养殖周期、养殖密度、初始规格和饲料转化率,与养殖周期、养殖密度呈正相关,与初始规格和饲料转化率呈负相关,反映影响养殖效益的养殖初始关键技术参数信息对社会效益有正面影响,但对生态效益有负面影响,且为在经济效益方面具有可优化性的主成分。从式(4)可见,第三主成分主要代表养殖密度、收获规格和饲料转化率,与养殖密度、饲料转化率呈正相关,与收获规格呈负相关,反映影响养殖效果的技术参数信息对经济效益有负面影响,且为在生态效益方面具有可优化性的主成分。
由综合得分评价表达式(6)的系数可知,影响养殖效益的指标排序为产值>养殖周期>养殖密度>产值/投入>成活率>收获规格>饲料转化率>初始规格。其中,养殖结果类指标的重要性为产值>产值/投入,技术参数指标重要性为养殖周期>养殖密度>成活率>收获规格>饲料转化率>初始规格,即养殖初始技术参数(养殖周期、养殖密度和初始规格)控制的重要性大于养殖进程技术管理(成活率、收获规格和饲料转化率)。综合式(6)、表6分析结果可知,当年鱼种养殖效益各因素重要程度依次为经济效益、生态效益。
根据养殖效益综合得分排名(表6),定义优秀、良好和普通3个组别,将综合得分排名前3的池塘(2020-01#、2019-01#和2020-02#)纳入优秀组,排名第6、9、12的池塘(2019-02#、2020-04#和2019-04#)纳入良好组,排名最末的3个池塘(2020-05#、2020-06#和2019-06#)纳入普通组,评价当年鱼种池塘养殖尾水和AWTS排放水的综合水质状况,9口养殖池塘水质指标描述性统计见表7。
表7 养殖周期内池塘养殖尾水与养殖尾水处理系统排放水中各项水质指标的描述性统计
Tab.7 Descriptive statistics of water quality index in aquaculture wastewater and discharge water from the aquaculture wastewater treatment system(AWTS)during the culture period
组别group池塘pond水质指标water quality index池塘养殖尾水中的含量/(mg·L-1)content of aquaculture wastewater养殖尾水处理系统排放水中的含量/(mg·L-1)content of AWTS discharge water平均值±标准差 mean±S.D.范围 range平均值±标准差 mean±S.D.范围 range去除率/%removalrate优秀组excellent2020-01#TSS187.64±55.19101.80~313.20108.52±42.2762.63~204.7042.16CODMn12.13±3.547.23~17.9210.81±1.588.40~12.4710.90TN3.46±1.850.52~6.372.26±0.690.96~3.3434.79TP0.73±0.340.46~1.590.35±0.090.23~0.5051.242019-01#TSS148.30±65.2892.00~236.40120.40±93.3739.29~296.9118.81CODMn7.93±1.336.46~10.186.78±0.985.08~8.0514.50TN3.10±1.241.29~4.671.39±0.211.03~1.6755.10TP0.97±0.930.39~2.830.48±0.460.22~1.4150.862020-02#TSS148.93±61.2179.80~275.20107.46±45.3935.25~176.6327.85CODMn10.16±2.825.76~14.279.67±1.826.79~12.514.89TN3.62±1.830.86~6.142.01±0.780.97~3.8044.50TP0.59±0.290.16~1.270.36±0.130.21~0.6739.89良好组good2019-02#TSS96.1±31.6567.20~150.0068.05±44.5117.60~124.2029.18CODMn6.25±0.785.41~7.306.33±0.555.47~6.88-1.24TN3.16±1.111.49~4.261.75±0.411.11~2.3244.69TP0.43±0.140.32~0.620.36±0.170.18~0.6316.562020-04#TSS94.51±36.0927.60~148.6064.14±34.9512.60~122.3732.13CODMn7.77±1.086.37~8.997.15±1.025.32~8.677.94TN2.81±0.951.18~4.201.56±0.620.75~2.6844.36TP0.38±0.120.27~0.680.17±0.060.13~0.3253.742019-04#TSS100.78±40.6635.60~158.0066.6±36.3620.48~131.8033.91CODMn7.16±1.704.90~10.027.02±1.594.96~9.331.95TN2.73±0.651.62~3.541.43±0.290.93~1.9347.57TP0.43±0.070.32~0.530.32±0.120.18~0.5424.78普通组normal2020-05#TSS94.31±31.0947.60~137.20112.31±41.5731.25~162.66-19.08 CODMn7.88±1.166.40~9.227.92±1.136.17~9.82-0.45TN2.43±1.041.47~4.981.50±0.790.75~3.2738.33TP0.55±0.610.21~2.160.52±0.600.22~2.125.842020-06#TSS150.58±31.8992.80~191.40135.48±62.2244.98~214.4910.03CODMn9.01±2.156.91~13.738.14±1.755.86~10.609.72TN2.53±0.840.91~3.442.21±0.481.39~2.9212.43TP0.48±0.100.37~0.630.27±0.030.22~0.3142.632019-06#TSS60.24±21.9038.40~95.6043.33±30.5115.11~88.8128.06CODMn7.14±1.685.73~10.056.92±0.865.98~7.933.00TN2.28±0.421.84~2.961.16±0.220.97~1.4849.12TP0.27±0.120.20~0.480.20±0.120.12~0.3925.19
对养殖期间各养殖池塘共计146批次养殖尾水和AWTS排放水水样的4项水质指标进行主成分分析,提取累计方差贡献率为74.90%的主成分2个,并建立主成分综合得分表达式,计算获得主成分综合得分,综合得分越高,水质状况越差。图2为优秀组、良好组和普通组9口池塘在当年鱼种养殖周期内养殖尾水和AWTS排放水水质指标主成分综合得分的动态变化。
图2 养殖周期内水质指标主成分综合得分的变化
Fig.2 Change in principal component comprehensive score of water quality index during the culture period
经Kruskal-Wallis检验,9口池塘养殖尾水水质指标主成分综合得分有极显著性差异(H=40.947,P<0.001),其中,优秀组中2020-01#池塘尾水水质分别与良好组中2019-02#、2020-04#、2019-04#,普通组中2020-05#、2019-06#池塘均有显著性差异(调整P<0.05);优秀组中2019-01#、2020-02#及普通组中2020-06#池塘尾水水质均与普通组中2019-06#池塘有显著性差异(调整P<0.05)。
经配对样本t检验,普通组中2020-05#、2019-06# 2口池塘的养殖尾水与AWTS排放水的水质指标主成分综合得分间无显著性差异(P>0.05),其余7口养殖池塘的2种水质指标主成分综合得分间均有显著性差异(P<0.05),这与使用水质标识指数法的综合水质评价结果一致(表8)。
表8 采用水质标识指数法的综合水质评价结果
Tab.8 Result of comprehensive water quality evaluation by water quality identification index(IWQ)method
池塘pond综合水质标识指数 IWQ池塘养殖尾水aquaculture wastewater of pond养殖尾水处理系统排放水AWTS discharge water空间变化定性评价值/%IΔX1.X22020-01#2.591 1(TSS)2.071 1(TSS)20.272019-01#2.501 1(TSS)2.021 1(TSS)19.292020-02#2.421 1(TSS)2.031 1(TSS)16.152019-02#2.070 1(TSS)1.770 0(TSS)14.452020-04#2.030 1(TSS)1.660 0(TSS)18.152019-04#2.061 1(TSS)1.730 0(TSS)16.122020-05#2.080 1(TSS)2.051 1(TSS)1.632020-06#2.221 1(TSS)2.041 1(TSS)8.082019-06#1.750 0(TSS)1.530 0(TSS)12.35
本研究中,第一主成分上得分较高的2020-01#、2019-01#、2018-03#和2018-04#池塘(表6)个性特征可分为2类,一类为2020-01#和2019-01#池塘,相对表现为长养殖周期、高养殖密度、小初始规格和低饲料转化率;另一类为2018-03#和2018-04#池塘,相对表现为短养殖周期、低养殖密度、大初始规格和高饲料转化率(表1)。这表明,2种养殖技术参数配置均可在第一主成分上获得高得分,这与陆根海等[14]对当年鱼种培育技术的总结一致,分别代表夏花鱼种直接养成和多次分塘养殖2种技术方案。若对上述2种技术方案中的养殖技术参数进一步优化,则有利于养殖综合效益的提高。
第二主成分上得分较高的2020-01#、2019-01#、2020-02#和2020-03#池塘,共同特征表现为初始规格小、饲料系数相对偏低,相比之下,2018-03#、2018-04#和2019-05#池塘的初始规格大、饲料系数相对偏高,结合第二主成分与初始规格、饲料转化率呈相同的负相关性,可知鱼种从约5 g/ind.生长至约100 g/ind.的阶段内,饲料转化率有上升的过程,这一特殊生长阶段的饲料转化率与鱼类从幼鱼至成鱼生长阶段饲料转化率呈下降趋势的一般规律相违背。刘永士等[15]研究表明,东方鲀当年鱼种养殖阶段消化酶活性呈先下降后上升的变化趋势,说明该阶段饲料转化率的变化与消化酶的变化有关,消化酶活性的提高有利于增强鱼类对营养物质的利用能力,促进了鱼类生长[16]。这也进一步表明,转食期与转食后期是暗纹东方鲀当年鱼种养殖的关键阶段,探明该生长阶段的历时长度和生长机制,有利于养殖过程中充分把握饲料转化率上升的关键阶段,提高饲料利用率并促进鱼种生长。
第三主成分上得分较高的为2020-01#、2020-03#和2019-06#池塘,其中,2019-06#池塘放养时间晚,放养规格2.5 g(全长小于3 cm),该池塘放养鱼种绝大多数为夏花鱼种培育池塘历次筛选后的未转食鱼种,养殖效果表现为收获规格、成活率和饲料用量明显低于其他养殖池塘,经济效益表现为微亏损,不仅经济价值兑现难度大,且后期越冬养殖损耗也较大。因此,在实际生产中不建议使用该类型鱼种。
鉴于水产养殖效益主要以经济效益为权重且影响生态效益,养殖尾水净化处理后的达标排放就显得尤为必要。通过养殖尾水处理系统净化水质,降低养殖池塘直排水主要污染物对环境的污染负荷,可有效提高生态效益。然而,传统单养模式下经济效益(产值、产值/投入)的提高,在给生态效益带来负面影响的同时,还存在较高的养殖风险(养殖周期长、养殖密度高)。单养模式叠加养殖尾水处理模式,虽能在一定程度上弥补养殖生产对生态效益的负面影响,但不能解决追求较高经济效益带来的高养殖风险问题,因此,仍需考虑平衡综合效益各因素间的关系。基于此,可对养殖技术进行优化,措施包括:适当降低养殖密度,延长养殖周期,尽早筛选转食鱼种转塘养殖,优化投饲方案,提高饲料利用率等。对于提高养殖效益而言,重点在于深入开展应用技术基础研究,以优化现有养殖技术参数,如探索适温条件下延长养殖周期,以及相应的最佳养殖密度和放养初始规格等,同时加强养殖进程的技术管理,提高成活率、收获规格和饲料转化率。在养殖技术参数优化方面,由于暗纹东方鲀幼鱼存在关键转食期[17],并在该阶段具有明显的生长离散现象[18],因此,精准把握转食期,尽早挑选符合条件的鱼种转塘养殖,更有利于提高养殖效益。
本研究中,结合池塘养殖尾水各项水质指标的描述性结果(表7)与基于水质标识指数法建立的9口池塘养殖尾水和养殖尾水处理系统排放水的综合水质评价结果(表8),分析显示,良好组与普通组的水质状况在养殖周期内差异不明显,两者均好于优秀组,同时所有养殖池塘均存在共性问题,即主要污染物为TSS,特别是养殖效益优秀组,TSS质量浓度远超《淡水池塘养殖水排放要求》(SC/T 9101—2007)的二级排放标准。有研究表明,鱼类幼鱼对悬浮物的敏感性较强,其质量浓度过高易导致细小颗粒覆盖鱼类呼吸道上皮细胞,造成鱼类缺氧[19]。因此,降低池塘TSS质量浓度,不仅可改善池塘的综合水质,还能降低对当年鱼种的直接潜在危害。而实验室条件下光合细菌与水生植物联合作用可显著降低暗纹东方鲀养殖尾水中TSS质量浓度 [20],此研究成果或可在暗纹东方鲀当年鱼种养殖池塘中开展原位池的中试验证。
本研究中,各养殖池塘在日常间隔换水情况下,优秀组在养殖早、中期(7—9月)综合得分波动范围大于3(图2),表现为明显的跃升。该阶段水质状况变差,主要因TSS、CODMn、TN、TP质量浓度不断升高所致,如2020-01#、2020-02#池塘分别于8月26日、8月27日测得养殖周期内TSS、TN、TP质量浓度的最大值。养殖池塘的水质变化主要与气象条件、水温、养殖密度和投饲量等有关。谢永德等[21]研究表明,东方鲀类当年鱼种适宜生长水温为25~31 ℃,当养殖密度较大时,随投饲量的增加,产生的代谢物也增多,极易造成池塘综合水质状况下降。而良好组、普通组水质指标主成分综合得分在养殖早、中期同样表现出上升趋势,即水质状况变差,但总体较优秀组的水质状况表现平稳,这是因养殖密度、投饲量中的一项或两项明显低于优秀组所致。至养殖中、后期,各养殖池塘水质指标主成分综合得分主要表现为窄幅波动,波动范围小于1,水质状况逐渐好转并趋于稳定,这与养殖中、后期水温昼夜温差增加、当年鱼种摄食量逐渐下降及养殖水体主要污染物负荷下降有关。同时,也与水源综合水质状况有关,养殖早、中期正值夏季高温阶段,外界水源水对池塘水质的改善作用较养殖中、后期差。综上所述,当养殖密度较高(>50 000 ind./hm2)时,养殖早、中期应把水质调控作为重点,避免水质恶化对当年鱼种摄食、生长造成负面影响;当养殖密度适中(30 000~40 000 ind./hm2)时,养殖周期内适时换水即可保持相对的水质稳定,应注重养殖投喂的精细化管理,提高饲料利用率,在密度适宜条件下,提高大规格鱼种的培育率,并利用产量和价格优势提高养殖产值,从而实现养殖效益提升。
采用水质标识指数法的综合水质评价更为细化与量化。本研究中,各养殖池塘的养殖尾水处理系统排放水综合得分在养殖周期内总体上处于窄幅波动(图2),说明养殖尾水处理系统净化效果的稳定性较好。养殖尾水处理系统的净化处理,对优秀组的养殖尾水综合水质主要具有未显著改善作用(IΔX1.X2=20.27%~16.15%),但综合评级水质级别仍为二级;对良好组的养殖尾水综合水质未发生显著改善(IΔX1.X2=18.15%~14.45%),而综合水质级别提高为一级;对普通组中2020-05#、2020-06#池塘的养殖尾水综合水质未发生改善(IΔX1.X2=1.63%、8.08%)。对养殖尾水的改善程度强弱排序为优秀组>良好组>普通组(表8),这与各主要污染物本底值差异有关,本底值偏低的组净化效果不明显[22]。经净化处理后,排放水主要污染物仍为TSS,且在优秀组和普通组的2020-05#、2020-06#池塘中未达二级排放标准,说明养殖尾水处理系统对TSS的净化能力还需通过技术参数优化进一步提升。从养殖效益角度分析,本养殖尾水处理系统以生态系统自净为构建理念,具有技术门槛与运营成本低,有经济价值产出等[3]优势,暗纹东方鲀当年鱼种养殖使用本系统对养殖尾水净化处理,运行费用主要为水泵运转产生的电费,其占总投入的比例约为1%,对经济效益的影响微乎其微,但对生态效益有显著提高。
1)暗纹东方鲀当年鱼种养殖效益重要程度依次为经济效益、生态效益,影响养殖效益的指标排序为产值>养殖周期>养殖密度>产值/投入>成活率>收获规格>饲料转化率>初始规格。
2)养殖技术参数指标重要性依次为养殖周期>养殖密度>成活率>收获规格>饲料转化率>初始规格,其中,控制养殖初始技术参数(养殖周期、养殖密度和初始规格)的重要性大于养殖进程中的技术管理(成活率、收获规格和饲料转化率)。
3)养殖效益优秀组的综合水质状况明显差于良好组与普通组;养殖周期内,早、中期(7—9月)各养殖池塘综合水质状况变差,优秀组较为明显,各养殖池塘主要污染物为TSS。
4)暗纹东方鲀单养模式叠加养殖尾水处理模式,可有效解决养殖池塘产生养殖尾水的达标排放问题。本研究中所用养殖尾水处理系统的运行动力费约占总投入的1%,对养殖效益优秀组与良好组的综合水质状况主要具有未显著改善作用,可显著提高生态效益。
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