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农场试验测试新产品,新方法

克劳德·博伊德,博士

水产养殖产量的巨大差异需要重复处理,控制

农场试验
试验需要重复的治疗和对照。饲料试验可以在小笼子中进行。 Eugenio Bortone博士照片。

水产养殖生产者可以从试验中受益,以确定新产品或管理技术是否会增加产量,促进管理并具有成本效益。成本方面尤其重要,因为无论新产品或程序在提高产量或简化管理方面的效果如何,农场通常都不应采用它,除非它将提供同等或更大的利润。也可以使用试验来确定使用产品或方法的最有效方式。

水产养殖的可变性

水产养殖产量的巨大差异源于偶然性,生产单位的差异,由于产地或处理而造成的种畜差异,天气条件和许多其他因素。因此,应复制新产品或方法(治疗)和当前使用的做法(对照)。每个副本至少需要三个副本,每个副本至少需要五个副本。

确定产品(如肥料)或改善水质的改良剂的最有效施用率通常需要至少六个处理浓度。在此类试验中,可以通过以下方式减少所需的实验单位数量:每个浓度仅使用一个或两个实验单位,然后根据从试验中收集的数据制备的剂量反应曲线确定最佳施用量。

可以说明该技术进行试验,以确定将特定农场的池塘水碱度提高到50 mg / L所必需的升温速率。单独施加几种石灰添加速率,并测量碱度。石灰浓度与碱度的关系图表明,必需的施用量约为3,000 kg / ha(图1)。

农场试验
图1:用于评估不同比例的农业石灰石对池塘水碱度影响的试验的剂量反应曲线。

尽管热带地区较高的温度允许连续种植,但可能会有明显的湿季和干季,凉季和暖季,或两者兼而有之。而且,任何地方的天气状况每年都不同。已知对天气条件敏感的治疗应在不同季节或一年以上进行。

在同一工厂中,不同生产单位的条件可能会有很大差异。因此,重要的是要选择一组试验生产单元,以在各个方面尽可能相似。在选择类似的实验单位时,池塘可能会带来最大的挑战。在许多农场,池塘的大小,深度,形状,风向,底土特性,年龄甚至水源都不同。

有趣的是,在施肥实验中,面积相同,深度和形状相同,并排放置,并接受相同量的相同肥料的池塘,通常浮游植物的组成和丰度变化很大。研究表明,在这些池塘中,鱼类的产量差异很大,一个池塘的产量是另一池塘的两倍。

在奥本大学,使用相同肥料处理的翻车鱼池的年平均产量变异系数在16%至40%之间,在八年期间平均为28%。带饲料的channel鱼池塘生产的变异系数要小得多,通常只有5%到10%,因为鱼从饲料中获得了大部分营养,而不是浮游植物生产的基础食物网。

试用费用

进行农场试验的成本在很大程度上取决于实验单位的规模。治疗的成本较低,并且由于治疗效果差而导致的经济损失在小单元中要比大单元低。大型水产养殖设施可以建造小型实验单位进行试验。

在研究站,实验池塘通常为200至1,000 m2 表面积和平均深度1.0到1.5 m。这种尺寸适用于大多数农场试验。可以在1至2 m的小笼子中进行一些试验,例如饲料调查3 放在一个池塘或其他生产单元中的数量。

随机化

由于变异性高,应将实验单位随机分配,以使每个池塘都有相等的机会接受对照或处理。投票法是在实验单位之间随机分配对照和治疗方法的简便方法。假设在12个实验单元中随机分配一个对照和两种治疗方法。

每个单元都有一个从1到12的数字。将每个数字分别写在单独的塑料筹码或纸质卡上,然后将编号的筹码或卡放在袋子中。然后,将字母C(对照)以及T-1和T-2(处理)中的每一个写在放在另一袋中的四张筹码或卡片上。

要随机分组,请从每个袋子中抽出筹码或卡片。如果选择具有7和T-2的芯片,则单元7将接受标识为T-2的处理。继续该过程,直到为所有池塘指定了处理或控制状态。

数据收集偏见

在某些情况下,为农场试验收集数据的工人可能对试验结果有偏见。偏见可能会无意地(或可能是有意地)导致做出有利于治疗或控制的决策。可以通过进行“盲”试验来避免此问题,在该试验中,收集数据的人员不知道哪些单位是对照,哪些是治疗方法。当然,对于某些治疗方法,例如将一种类型的曝气器与另一种类型的曝气器进行比较,是不可能进行盲目试验的。

由于在试验过程中收集了水质和增长率数据,因此可能很快就会发现对照或处理方法都优越。在商业农场上,可能很想立即停止试验,如果劣等则拒绝治疗,或者如果优等则广泛采用。这种抵制应该被抵制,审判要结束。

以这种方式,可以适当地评估处理对存活,净产量,饲料转化和收获时培养动物的大小的影响。此外,可以比较处理和控制之间的成本差异,以确定新产品或方法是否会带来更大的利润。

视觉比较

在精心设计的试验中,有时可以通过视觉比较实验单位来确定治疗是否优于对照。例如,在表1所示的饲料试验例中,对照和处理1的四个池塘之间的偏差均较小,并且可以肯定地确定处理1的产量超过了对照。然而,治疗2的差异更大,仅通过查看数据得出治疗2与对照或治疗1不同的结论是不明智的。

博伊德(Boyd),饲料试验示例,表1

复写控制提要处理1治疗2
14,1005,5005,825
23,6005,6003,810
33,7505,7254,700
43,9255,4105,750
意思3,8445,5595,021
表1.饲料试验的示例,其中将农场当前使用的饲料与其他两种饲料(处理1和2)进行了比较。

图1中的数据清楚地表明,要获得50 mg / L的总碱度,需达到3,000 kg / ha的碱化速率,但如果没有这样稳定的碱度随处理速率增加而增加的模式,它将具有确定增高率更加困难。

统计方法

统计方法可用于协助做出有关均值差异或解释剂量反应曲线的决定。在农场试验中使用的统计方法的概述太冗长,无法在此处介绍。但是,可以使用大大简化统计分析的统计软件包。

但是,应该对农场试验的统计分析提出一点。在传统研究中,研究人员通常选择0.05的概率水平来声明显着差异。如果在0.05的概率水平上治疗与对照不同,则差异的几率是5%,是偶然的结果。因此,有95%的机会比对照组更好。商业生产者可能会接受较低的概率水平。

大多数统计程序都提供了对概率水平的估计,据此可以将均值之间的差异声明为显着。如果一项农场试验的统计分析表明,在0.7的水平上治疗与对照不同,则该差异有30%的可能性是由偶然性引起的。

生产者可以根据成本和改进程度来决定是否采用一种比当前方法更好的控制方法的可能性为70%。另一种选择是在概率水平较高时对新疗法进行进一步试验。

最大化产量,获利能力

在某些情况下,评估的新产品或方法可能不会增加产量,或者会减少产量。但是,如果治疗比对照治疗更有利可图,生产者可能应该采用新产品或新方法。在商业水产养殖中,最大程度地提高产量与优化利润之间似乎有些混淆,一些生产者在未充分考虑获利能力的情况下争取最大的产量。

(编辑’注意:本文最初发表于2013年3月/ 4月的印刷版中, 全球水产养殖倡导者