曹宝鑫,张南南 ,罗国芝,2,3,谭洪新,2,3,蒙浩焱
(1.上海水产养殖工程技术研究中心,上海 201306;2.上海海洋大学水产科学国家级实验教学 示范中心,上海 201306;3.水产动物遗传育种中心上海市协同创新中心,上海 201306)
罗非鱼(Oreochromis)具有抗病能力强,生长速度快,摄食广泛的优点,是我国主要淡水养殖鱼类之一,2010年全国产量为133.2万t,占世界罗非鱼产量的39.2%[1-2]。罗非鱼作为一种暖水性鱼类,对温度变化极为敏感,适宜生长温度为25~28 ℃,冬季低温会导致其大量死亡,安全越冬成为阻碍罗非鱼产业发展的关键问题[3]。传统越冬方式以流水养殖为主,通过大量水体换热来维持水温,如温泉水越冬、利用工厂余热水越冬、抽取深井水越冬等[4],这种方式会排放出大量的养殖废水,对周围生态环境造成破坏,并且成本高,效益低,容易造成资源浪费,不利于罗非鱼产业的可持续发展。
循环水养殖技术(RAS)和生物絮凝养殖技术(BFT)被认为是解决当前集约化养殖模式所面临的环境和资源问题的有效方法。关于RAS与BFT进行罗非鱼养成研究的报道较多,如周游等[5]和张成林等[6]分别进行了RAS养殖罗非鱼生长效果的研究;Azim等[7]利用BFT进行罗非鱼养殖,对水质、福利等进行分析,他们分别证明了罗非鱼在RAS与BFT中养殖的可行性,但是对于低温条件下在两种系统中进行罗非鱼越冬养殖时的水质,生长以及生产成本还未有过研究。本研究通过对吉富罗非鱼(GIFTOreochromisniloticus)在循环水系统与生物絮凝系统中越冬的研究,比较两种系统在养殖对象生长,水质处理以及成本方面的表现,为优化罗非鱼越冬养殖模式提供参考。
本实验用鱼购自广东五龙岗水产科技有限公司的吉富罗非鱼(GIFTOreochromisniloticus),饲料选自中山统一企业有限公司出品的统一牌罗非鱼膨化配合饲料,其中营养成分为粗蛋白≥33%,粗脂肪≥2%,粗灰分≤12%,粗纤维≤8%,水分≤12%,总磷0.6%~3.5%,赖氨酸≥1.4%。
本实验采用一套位于室内的循环水养殖系统,如图1所示:系统包括一台转鼓式固液分离机,一台悬浮式生物滤床(有效水体2 m3),一台滴滤式微珠生物过滤器,一台恒温机,一台加热器和六个玻璃纤维养殖缸(每个养殖缸有效水体2 m3)。
实验分为两组,循环水养殖系统为RAS组,生物絮凝养殖系统为BFT组。每组3个重复,关闭循环水养殖系统中三个养殖缸的进水阀与出水阀,作为生物絮凝养殖系统的养殖缸,以福建高农有限公司出产的鳗鲡饲料(粗蛋白≥48%、粗灰分≤17%、粗脂肪≥4%、水分≤10%)为氮源,葡萄糖作为碳源进行生物絮凝絮体的培养,在培养过程中每两天检测溶氧,pH ,温度,总氮,总氨氮,亚硝酸盐,硝酸盐,总有机碳。
实验开始前,将平均体重为(3.54±2.82)g的健康罗非鱼苗分别放入循环水系统和生物絮凝系统中,初始密度为(5.12±0.04)kg/m3。系统总共运行64 d,两组系统前20 d将温度控制在24 ℃左右,随后逐渐降温,后期维持在18~20 ℃,添加碳酸氢钠使pH维持在7~7.5,碱度维持在100~200(以CaCO3记),溶氧保持在6.5~7.5 mg/L,BFT组利用聚己内酯(Polycaprolactone,PCL)为碳源,以挂袋的方式放置在BFT组三个缸内,每缸6袋,每袋200 g,控制C/N>15。
图1 养殖系统示意图Fig.1 Schematic diagram of farming system
a~g:循环水养殖系统,a:循环水养殖缸,b:转鼓式固液分离机,c:生物滤池,d:恒温箱,e:滴滤式微珠过滤器,f:加热系统,g:紫外线灯;h:生物絮凝养殖缸
在养殖期间,每天投喂3次(9∶00,14∶00和19∶00),投饵量视鱼摄食情况而定,记录每个缸的投喂量。RAS组日换水率4%,BFT组不换水,只补充因取样和蒸发而损失掉的水分,并记录排水与补水量。BFT组TSS维持在600 mg/L,及时排出多余絮体。
1.4.1 水质指标
1.4.2 生物絮凝系统絮体指标
总固体悬浮物(TSS)采用称重法测定,FV30采用英霍夫管沉降30 min测量。
1.4.3 鱼体指标
实验开始前,停止投喂1 d,随机捞取600尾鱼,称重;实验期间死亡的鱼,记录数量并称重;试验结束后,每个缸随机捞取100尾鱼,称重。根据测定的指标计算成活率SR、增重率WGR、饵料系数FCR和特定生长率SGR。
成活率(SR)=(S2/S1)×100%
增重率(WGR)=(W2-W1)/W1×100%
饵料系数(FCR)=F/(W2-W1)
特定生长率(SGR)=(lnW2-lnW1)/t×100%
式中,S1:实验开始鱼的数量;S2:实验结束时鱼的数量;W1:实验开始时鱼的体重(g);W2:实验结束时鱼的体重(g);F:饲料投喂量(g);t:养殖天数(d)。
实验数值用平均值±标准差(Mean±SD)形式表示,采用SPSS 17.0统计软件对数据进行ANOVA 单因素方差分析,并结合Duncan 氏法进行多重比较,P≤0.05为差异性显著。
两组养殖对象生长状况如表1所示,初始密度RAS组与BFT组不存在显著性差异,经过64 d的养殖,RAS组密度为(35.47±0.77)kg/m3,BFT组密度为(15.59±2.40)kg/m3,两组差异性显著;RAS组在成活率和增重率上都显著高于BFT组,RAS组成活率达到了(96.9±2.23)%,增重率也达到了(594.31±9.64)%,而BFT组只有(65.82±3.22)% 与(234.2±45.75)%,特定生长率RAS组为(3.03±0.02)%/d,显著大于BFT组的(1.87±0.22)%/d;而BFT组的饵料系数为1.31±0.03,RAS组为1.43±0.03,BFT组显著小于RAS组。
指标RASBFT初始均重/kg3.54±2.83a3.54±2.83a初始密度/(kg/m3)5.12±0.04a5.11±0.04a终末均重/kg25.30±0.26a16.36±2.02b终末密度/(kg/m3)35.47±0.77a15.59±2.40b存活率/%96.90±2.23a65.82±3.22b特定生长率/(%/d)3.03±0.02a1.87±0.22b增重率/%594.31±9.64a234.20±45.75b饵料系数1.43±0.43a1.31±0.03b
注:同行数据上标不同表示组间存在显著差异(P<0.05),下同
由图2可知,RAS组与BFT组总氮、总磷、硝氮和磷酸盐不断积累;氨氮在前30 d缓慢上升,后期略有波动,但一直维持在3 mg/L以下;亚硝酸盐先升高后降低,维持稳定,但BFT组在第5天左右开始下降,维持在较低水平,RAS组第10天开始下降,后期波动较大。RAS组与BFT组总氮、总磷、亚硝酸盐和硝酸盐平均浓度差异显著,BFT组总磷平均浓度(48.5±19.36)mg/L,显著高于RAS组(27.95±18.36)mg/L,而两组磷酸盐平均浓度差异性不显著,分别为(24.34±16.35)、(24.13±16.19)mg/L;RAS组亚硝酸盐平均浓度为(0.47±0.29)mg/L显著高于BFT组的(0.09±0.04)mg/L,都维持在1 mg/L以下;氨氮两组平均浓度差异不显著,分别为(1.56±0.76)、(1.58±0.56)mg/L。
由表2可知,养殖期间RAS组和BFT组pH、溶氧的平均浓度均差异不显著,RAS组分别为7.51±0.27、7.02±0.72 mg/L,BFT组分别为7.55±0.42、7.29±0.86 mg/L,而溶解性有机碳(DOC)平均浓度BFT组为30.81±9.42 mg/L,显著大于RAS组的25.65±10.28 mg/L,这和向BFT组添加碳源有关;BFT组的TSS虽然最高值为1113.67 mg/L,但通过及时调整,平均浓度为735.58±278.58 mg/L,FV30平均数值为31.54±19.10。
由图3-a可以看出RAS与BFT系统的温度在实验期间维持稳定,前20 d控制在24 ℃左右,由于实验前6 dBFT组温控系统故障,温度在20 ℃左右,后恢复正常。后期控制在18~20 ℃,两组平均温度差异性不显著,要高于图中室温;图3-b为一天之内在6∶00~24∶00 RAS与BFT的温度变化,RAS组为18.77~19.5 ℃,而BFT组为17.83~19.40 ℃,BFT组一天内水温波动要大于RAS组。
表2 不同养殖系统pH、溶氧、DOC、TSS和FV30的变化Tab.2 The pH,dissolved oxygen,DOC,TSS and FV30 changes in different systems n=15
图2 两种养殖模式水质变化趋势Fig.2 The changing trend of water quality in different systems
图3 两种养殖模式水温变化情况Fig.3 Temperature changing trend in different systems
指标RAS总成本每公斤鱼产量成本BFT总成本每公斤鱼产量成本电/kW·h5 010.1827.523 116.1349.58水/m3240.137.10.11饵料/kg260.361.4382.571.31NaHCO3/kg9.10.0511.340.18碳源/kg//3.60.06种苗/元2 500/2 500/
如表3 所示, RAS系统在相同运行时间内用电量和用水量均高于BFT系统,达到了5 010.18 kW·h和24 m3,BFT组为3 116.13 kW·h和7.1 m3;饲料投喂量RAS组260.36 kg,BFT组为82.57 kg。单位产量成本方面,RAS组用电量为27.52 kW·h/kg,BFT为49.58 kW·h/kg,RAS组用水量和饵料系数分别为0.13 m3/kg和1.43 g,BFT组为0.11 m3/kg和1.31,RAS组均高于BFT组。A、B分别向系统内添加了9.1 kg和11.34 kg的NaHCO3,B组要多于A组;B组比A组多了碳源的成本,共用了3.6 kg PCL。
周游等[5]在冬季罗非鱼暂养实验中,水温控制在23.9~24.7℃,实验结束时,养殖密度由(22.93±3.5)kg /m3增加到(51.5±4.2)kg/m3,存活率达99.8%,饵料系数1.35;在本实验中,水温控制在18~20 ℃,RAS系统成活率达到了(96.9±2.23)%,略低于周游;饵料系数1.43,高于周游等的1.35,但相差不大。Crab等[8]利用生物絮凝系统研究罗非鱼越冬的可行性,温度(18±2)℃,100 g的鱼成活率为(97±6)%,50 g的只有(80±4)%,Soltan等[9]研究了生物絮团越冬方式100 g的鱼存活率、增重率分别达到了84%和71%,而本实验中BFT组存活率低于以上结果,在实验期间曾对BFT组中死亡和状态较差的鱼进行观察和解剖,其外表无伤,肝脏、鳃和肠等无明显病变,显微镜镜检无寄生虫,排除患病的可能,养殖密度和温度变化[10,11]也在合理范围内;在实验前6 d,BFT组由于加热系统故障温度在20 ℃左右,后恢复正常,鱼苗的大量死亡也集中在加温系统故障和实验中的低温期。由于生物絮凝养殖系统主要依靠水体中的微生物进行同化或硝化反应进行水质的处理,温度过低可能导致部分细菌大量死亡,使絮体的性质发生改变,絮体稳定性遭到破坏[12],所以BFT组的成活率显著小于RAS组可能与低温导致生物絮团性质、组成被破坏有关。BFT组的饵料系数1.31,显著低于RAS组的1.43,证明BFT能显著提高养殖鱼类的饲料利用率;在特定生长率方面,BFT组显著小于RAS组,可能低温时期的BFT系统絮体性质不稳定,影响了罗非鱼的摄食与生长。实验证明,越冬期RAS养殖模式在苗种存活率、生长方面要优于BFT模式,而BFT可以通过培养适应低温环境的细菌,形成性质更加稳定的生物絮团,提高养殖对象的成活率与生长速度,从而充分发挥其高饲料利用率、节省成本的优势。
氨氮是水产养殖过程中重要的指标,高浓度的氨氮会对鱼的生长、代谢造成危害。RAS养殖系统通过自养硝化过程,将氨氮与亚硝酸盐氮转化成毒害性较小的硝酸盐,来控制水体中氨氮浓度[13];而生物絮凝技术中氨氮的转化有两种途径,一种是自养硝化过程,将氨氮转化为亚硝酸盐和硝酸盐,另一种是异养细菌的同化,将氨氮转化为自身的生物量[14]。本实验中,两组硝酸盐一直处在积累的过程中,RAS组硝酸盐积累量远低于BFT组,是因为RAS组每天换水4%,从而控制了硝酸盐的积累。在实验期间,氨氮先缓慢上升,后维持在2~3 mg/L,这与Fleckenstein等[15]在RAS系统与BFT中养殖罗非鱼氨氮维持在(0.3±0.1)、(0.2±0.1)mg/L的研究结果差异较大,这可能与越冬期温度过低,微生物活性降低,对氨氮处理能力不足有关[16]。根据唐首杰等[17]报道,在 pH 为7.2±0.1,温度(27.4±0.2)℃,溶氧为(5.2~5.5)mg/L时,新吉富罗非鱼氨氮的安全浓度为14.429 mg/L,所以RAS与BFT氨氮均处于安全浓度以下。高浓度的亚硝酸盐可以导致组织缺氧,神经麻痹,甚至窒息死亡[18]。本实验中,亚硝酸盐先上升,表明氨氮通过硝化作用转化为亚硝酸盐,自养硝化细菌在其中起主要作用,后开始下降,且后期RAS组波动较大,而BFT组能够维持较低浓度,这与BFT组中的硝化作用受到了抑制有关。部分氨氮被异养细菌吸收同化为自身蛋白,导致自养硝化过程减弱,氨氮转化为亚硝酸盐的量减少。在整个养殖过程中,硝酸盐的量一直呈累积上升的状态,后期水体中的无机氮主要以硝酸盐的形式存在。
RAS系统由于技术成熟度、运营管理水平等原因,在经济性方面一直不能让人满意,尤其是在淡水鱼行业[19]。在为期64 d的实验中,总成本方面RAS组的耗电量、耗水量要远高于BFT组,在单位产量成本方面,RAS组27.52 kW·h/kg,要远低于BFT组的49.58 kW·h/kg,这和RAS组在罗非鱼越冬生长方面要优于BFT组有关,但RAS组单位产量的用水量和饵料系数依旧高于BFT组。RAS长期运行成本过高,短期越冬也许是一种降低成本、提高经济效益的可行办法。BFT系统作为新型零换水养殖模式,其运行成本只有曝气、加热的耗电与水分消耗的补充,所以要远低于RAS模式,且较RAS模式更加节省饲料成本。但在越冬期罗非鱼生长方面的表现不太满意,还需进一步改进养殖方式,提高存活率,降低单位产量用电量,获得更高的收益。