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水产养殖“中医”变“西医”,只要你会“看”,养殖效益蹭蹭上涨

2020-7-28 17:22| 发布者: 御城雪| 查看: 46765| 评论: 0|原作者: 水产前沿实习编辑 许钰淇|来自: 水产前沿

摘要: 中国水产频道原创报道,养殖过程中看天看运气吃饭的情况要被打破,数据的应用会让养殖走向可量化,同时让渔医在防控方面更有依据和预见性。
  中国水产频道原创报道,

  养殖过程中看天看运气吃饭的情况要被打破,数据的应用会让养殖走向可量化,同时让渔医在防控方面更有依据和预见性

  文/图水产前沿实习编辑许钰淇

  渔医是直接服务养殖者的一线技术人员,在水产养殖病害高发的情况下,经常在塘头一线服务,帮助养户解决实际生产问题,为不少水产养殖业者处理各种养殖问题,减少养殖户经济损失;是所有水产动保新技术、新成果落地(影响到养殖户)最重要的支撑点;是整个水产支撑体系承上启下的腰,腰如果不好,水产业也不会好。

  本期我们走进的渔医是北京水世纪生物技术有限公司首席数据分析官荣道斌

  “完善数据体系,通过大数据找到规律,利用数据让从业者在养殖路上不太盲目”是荣道斌于2007年从业以来追寻的信仰。成长于一线,了解养殖户的需求,将需求和大数据结合起来是水世纪也是荣道斌的优势所在。目前荣道斌是北京水世纪生物技术有限公司的首席数据分析官,大数据是他防控、养殖指导的有力武器,在数据和养殖的有力结合下分析、解决养殖难点。

  北京水世纪生物技术有限公司的首席数据分析官荣道斌

  在线监测和便携检测结合,复杂多变的水环境了然于胸

  大数据养殖监测体系将水体环境的检测指标分成两个板块。第一部分是在线监测、实时更新溶氧、pH等变化、绘制曲线体现其变化方向。若溶氧低到极端程度,养殖动物会出现死亡,较低水平的溶氧也会影响养殖动物吃料情况,所以溶氧、pH类指标易出现急迫影响,需要在线跟踪。第二部分是不会出现急迫影响的数据,如:总碱度、总硬度、钙镁离子、氨氮和亚盐指标,因为氨氮和亚盐的形成是需要时间积累的,所以这些物质不会出现急迫性不良影响,定时使用便携型设备检测变化即可。

  在线监测方式会将得到的数据上传到养殖端同时汇总到全国养殖数据管理后台。大数据最重要的一点就是数据量要够大,现在就是做好收集数据工作。

  数据应用让管理变得有方向、有标准

  养殖户购买或使用动保产品一般会受到经销商或厂家的指导,但是不同地区、具体每一个塘口实际情况不一,这就存在一个问题:一味跟随经验指导也不一定可以达到实际的有效用药量。就像以往水质检测结果都是用肉眼观察,观察的结果因人而异,一些高密度黄花鱼、罗非鱼养殖场的氨氮可高达5点多,按照传统方式检测观察只能观察到2点多,使用数据反馈可以让结果具有统一标准,让养殖者管理落到实处,还发现我们人为疏忽的地方。荣道斌有一河蟹养殖客户安装了数据收集设备之后,发现白天池塘的溶氧是充足的,没有出现异常情况,但是到了晚上蟹塘溶氧极低。平时没有发觉这个问题,觉得池塘里面的水草和藻类是足够的,后来客户采取加水措施,仍然达不到溶氧要求。装水车一台、两台……共装了7台水车,夜晚溶氧才达标,那一年,这名客户的养殖效益有了很大的提升。根据得到的数据反馈将异常指标调节在安全范围之内,如果指标没有出现异常情况,只需要做好平时的预防工作。

  拥有解读数据的能力是把控数据养殖的关键

  荣道斌表示他们的数据养殖模式在全国的水产主养区都有分布。例如:华东地区,河蟹养殖水平高,群众认知度高,安装数据设备的养殖户也多。但目前数据化养殖存在的问题为农户对数据的解读能力较弱,对大数据养殖的解读停留何时开关增氧机的阶段。荣道斌希望养殖户能够意识到数据化养殖是提升养殖效益的重要方式。各项指标合适范围多少?了解之后采取什么样的方式让指标处于范围内?这两个问题是思考解读数据的方向。后台数据证明,如果水质的各项指标都在合理范围内,养殖效益可以得到提升!只是大部分人还没有认识到这点。另一个,知道了水质指标异常之后,养殖户的调控手段还是有限,若将水质调理到监测的合理水平,生产投入必会增加,那实际养殖增加的效益和调理水质增加的成本是否相抵?随着水产大数据应用的普及和认知度的提高,这个问题会被事实解答。

  使用数据化养殖的用户群体偏向年轻化,但是大数据对年龄没有限制,只要能够接受新技术,学习新事物的人都可以很好解读数据应用生产。现在能安装这种设备的养殖户学习意识都比较强,安装数据设备后根据天气变化,APP可以自动推送消息,提醒开增氧机或者补充藻种。再者,客户群体之间会有交流群,平时会在群里面做数据交流。主要是引导养殖户自己分析,提升数据解读能力,养殖效益才会有把控。最后,部分地区一线有服务技术人员,可以做技术指导。

  数据化养殖催生智慧型鱼医、减少病害

  数据化养殖的背景下,渔医的角色不会被弱化,反而转向,更像是“中医”跟“西医”的区别,是另一个层次的概念。传统渔医可以理解为“中医”,靠的是个人经验、技术。结合大数据分析的渔医更像是“西医”,在诊断之前需要了解整个池塘以往的状况,数据可以展示池塘持续阶段的水环境变化。可量化和精准度是真正的方向,未来渔医转向智慧型渔医!

  数据化监测水环境的目的是减少病害发生,通常水质把控好的情况下,病害少发。不一定只有消灭病原才是解决的病害,而是寻求病原入侵机体的条件,在这方面做好监督。

  第一、有害菌在水质恶化时迅速繁殖。把控好水环境,有害菌出现的几率较低。

  第二、水生动物生活在稳定合理的水环境中,应激消耗少。特别是针对病毒病,很多养殖动物自身或多或少携带病毒,在养殖动物身体虚弱的时候爆发病毒病害。病害的发生和病原,宿主免疫能力,环境都有密切联系。养殖户做到在水质方面把好关、提供充足营养,即使环境中存在细菌、病毒也不会有很大影响。



  【关键字】:渔医  病害  防治   水产养殖
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