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日本封闭式超集养虾养殖的生物经济分析

纯平新司博士 八木伸行博士 Nohara Setsuo博士 马西·怀尔德博士

评估揭示了降低生产率的因素,提出了有效管理的改进建议

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对日本超集约化对虾养殖的生物经济分析表明,有几个因素降低了生产率,并提出了改进措施以提高管理效率。 Darryl Jory摄影。

近年来,已经开发了用于虾类养殖的封闭系统,以减轻一些环境问题并减少虾类疾病的风险。使用最少的生产用水交换的超集约化养殖系统正在发展,并有望开发出新的水产养殖技术,以节约土地和水资源,减少对环境的影响。最近的一些研究试图评估增加虾生物量产量的最佳条件。但是,很少有研究检查商业生产条件下封闭系统种植的成本与收益之间的平衡。当采用这些系统时,尚未实现最佳经济管理和解决不可预见问题的方法。

基于数字模型的模拟可以提供有关如何实现更好的管理策略的信息。生物经济模型是研究影响水产养殖产量的不同因素之间复杂相互作用的一种合适方法。沿着这些思路,最近有一些使用生物经济方法进行研究的实例,这些方法对于改善集约化和半集约化系统中的虾类养殖策略很有用。

本文改编自 原始帖子 (Shinji,J.等人.2019。超集约化对虾养殖的生物经济分析和管理计划的改进:日本的案例研究。 Fish Sci 85,1055-1065)描述了一项研究,该研究的重点是利用这种生物经济方法来改善使用室内虾生产系统(ISPS)工厂生产超密集型封闭养殖虾的管理策略。以日本新泻县市为例。

日本超集约化对虾养殖的生物经济分析

研究设置  

我们使用了位于日本新泻县妙高市的室内虾生产系统(ISPS)虾厂作为案例研究地点(由日本东京的IMT Engineering Inc.经营)。八批太平洋白对虾的育种数据(凡纳滨对虾)由水产养殖系统(IMT Engineering Inc.)的运营商提供。 ISPS是一种超密集型密闭栽培系统,可循环生产用水,而在生产线和外部之间几乎没有水进入或流出。由于该系统比未封闭的常规水产养殖系统更易于控制,因此可以轻松维护环境因素。

而且,虾产品的价格已经通过交叉交易确定,并且不会随市场供需而变化,虾产品通常在所有生产周期中都出售。我们认为,该系统在文化和市场条件方面都包含很少的不确定因素,因此对于分析水产养殖和经济生产机制都是可取的。

为了在研究现场建立用于优化生产计划的模型,我们使用结构方程模型(SEM)进行了路线分析。该过程涉及对关键因素的检测,这些关键因素是通过对环境因素每日变化,饲养条件,生长速度和死亡率之间的关系进行综合分析来确定决定所选研究地点虾生产动态的关键因素。我们专注于育肥过程的生长阶段(孵化场阶段之后),因为虾生物量在该阶段主要增加,因此,目标是实现整体生产效率的提高是该过程中最重要的部分。然后,我们建立了与人口动态有关的模型。

开发了收获模型以估算利润;收获也是通过将来通过丢弃过程减少死生物量来控制水产养殖环境中种群动态的一种手段。因此,收获模型包括剔除作为避免死因风险和提高总产量,产生经济收益的一种手段。不受虾市场的影响,可以直接使用捕获模型计算经济回报,因为价格是通过交叉交易确定的。每批次的利润和年利润可以根据经济绩效与生产所需总成本之间的平衡来计算。

有关案例研究站点的详细信息;数据源;分析的概念和模型的规范;和仿真方法,请参见原始出版物。

结果和讨论

许多生物学研究,尤其是侧重于生理和病理学方面的生物学研究,已经加强并支持了对虾养殖的扩展,但在研究领域中,人们很少考虑商业化最终经济成果的重要性。在我们的研究中,我们着手使用生物经济模型制定最佳的水产养殖策略。这种方法的优势在于可以用于分析实际商业水产养殖生产过程中各种因素的复杂相互作用,因此对行业的经济管理具有影响。我们将这种方法应用于封闭的集约化室内养殖系统中,这种虾养殖方式到处都有。

我们的第一个使用SEM的分析步骤评估了封闭式室内超精养系统中的水产养殖问题,因为这种系统在饲养条件下可能仍会出现未知问题(图1)。许多研究集中在化学和物理环境条件的重要性上,这些条件限制或降低了虾类养殖的生产力。这些条件包括盐度,水温,溶解氧和含氮废物。

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图1:SEM模型,该模型评估了导致每日死亡率和研究地点池中虾健康状况变化的机制。实心正方形表示可观察到的变量,圆圈表示潜在变量。健康状况以分数表示。灰色箭头表示正面影响,白色箭头表示负面影响。表中的数字是每条路线上的标准化系数。为简单起见,该图中未显示错误项。

但是,我们的SEM模型表明,这些条件都不能降低生产率,因为大多数这些参数在我们的研究使用的生产线中都保持在可接受的水平内。我们的SEM模型中值得注意的一点是累积死亡率对日死亡率的主要预测影响。 SEM模型给出的预测得到了我们的多元回归分析的支持。这意味着死亡率导致更高的死亡率,一旦人口中触发了死亡率,连锁反应中的生产损失就会增加。

没有关于这种虾养殖系统至关重要的未知环境因素的信息。如果要推广使用封闭式超密集型系统,那么我们必须接受,将来弄清这些不确定的环境因素是什么至关重要。

改变组成人口动态的参数的模拟显示了人口管理的重要性及其细节。死亡率曲线的第一部分对死亡率的意外增加很敏感。因此,重要的是通过维持饲养条件来控制死亡率。我们的模拟还显示了控制增长的重要性。我们的结果强调,由于增长意外下降而造成的严重生产损失,而不是增长改善所预测的生产收益。生长减缓会延迟收获的开始。这种延迟延长了单次播种的时间,并增加了因死亡率造成的生产损失的风险。

我们的模拟显示了在生物量规模上控制种群动态以避免链反应型生产损失的重要性。人工种群减法可能是控制种群最有效的管理方法之一。当死亡率曲线对死亡率的意外增加敏感时,估计的效果很高,这表明在关键时期使用人口迁移的功效。我们的结果表明了制定适当的收获计划以实现对生物种群成功管理的重要性。在水产养殖生物学和生物经济研究中普遍发现种群对生产的影响。在我们的结果中也类似地显示了这一点,但是我们的发现不同之处在于,它表明了人口控制作为防止指数生产损失的一种方法的有用性。

我们优化的收割计划建议更早,更集中的收割以确保经济改善(图2-3)。这些计划最大程度地提高了经济增长回报与死亡造成的生产损失之间的差异。优化的计划缩短了单季作物的总生产时间,表明更快的轮作也带来了更好的经济回报。更快的周转计划使年度经济绩效提高了68%,而每项运营成本却提高了26%。尽管估计的细节有所不同,但通常建议加快生产周期的轮换是实现商业虾养殖经济改善的有效手段。

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图2:使每手利润(a)和年利润(b)最大化的收获方式。虚线表示在夏季或冬季更改最佳收获方式时,春季/秋季的最佳收获方式。

此处优化的生产计划显示了大幅提高利润的可能性。但是,以较高的价格出售的属于体型的虾的百分比极低,特别是在使年度利润最大化的情况下。这表明,较大和较高价格的对虾的经济收益无法弥补这些较大对虾长期饲养期间因死亡率造成的较高增长成本和生产损失。研究地点的实际收获更类似于使每批产量最大化而不是每年获利的收获计划(图3)。这表明研究地点的收割计划尚未针对经济利益进行优化。但是,无论经济损失如何,研究地点的经营者都倾向于生产更大的虾,并且至少在两年内重复了这一生产计划而没有改变其发展方向。

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图3:实际收获数量和收获方式​​,以最大限度地提高年产量,年利润,每批次收益和每批次产量。每个标记表示实际收获。

农场工人认为,​​虾产量的增加会创造品牌力量。的“marca”这是有效提高商业价格的属性,产品尺寸是支持海鲜品牌形象的因素。该公司通过其原始的生产系统设法以更高的价格建立了自己的原始品牌。在这种情况下,通常具有先发优势。

然而,在这种情况下,尚不清楚从品牌形象中获得的收益是否等于或比维持品牌形象的预期机会成本更有价值。由于工厂经营者相信虾产量增加带来的品牌影响力,因此存在另一个问题:要维持品牌形象需要多少产量?这是阐明工厂运营商为何反复选择当前策略的重要点,对于工厂运营商将来接受建议的计划以改善经济管理而言,这一点很重要。

观点

我们使用基于生物经济模型的模拟来显示预计在超集约化封闭养殖系统中导致虾死亡的因素,并且我们制定了改进的计划以使研究地点的利润最大化。我们的研究表明,与封闭系统中累积死亡率相关的尚未确定的因素在导致死亡方面尤其重要,我们建议对此因素的鉴定将是未来的重要研究课题。

另一个重要发现是,经济管理本身就是对虾种群控制的一种形式,在存在未知因素的情况下,这种方法可以有效地减少虾的生产损失。我们的分析表明,研究地点的公司在最佳经济策略和实际生产之间可能不匹配。这里建议的改进的生产进度可以通过在超集约封闭式养殖系统中进行更早和集中的捕捞来实现对虾养殖利润的大幅增加。

总之,本案例研究证明了生物经济信息在分析这些生产系统中的有用性。我们的方法可能为使用生物经济模型开辟新的可能性,例如设计和开发算法包,以监测虾的实际产量。


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