吊笼附着生物对浅海筏式养殖扇贝的饵料竞争现场智能评估系统的制作方法
本发明涉及属于水产渔业科学研究领域，尤其涉及贝类养殖。
背景技术：
1、在贝类海水养殖过程中由于常常伴有各类养殖设施上(例如网箱、浮筏、浮球、吊笼及插桩)附着贻贝、牡蛎和藤壶多种软体动物，而这些生物与养殖贝类争夺摄食水体中的饵料生物，形成食性竞争关系，往往导致养殖贝类由于饵料摄入不足，引起个体瘦弱易病，产量下降的现象。而对于这些附着生物对养殖贝类生物产生的影响程度是许多学者普遍关心的问题。这些附着生物存在影响着养殖贝类的生长发育，降低了该类水产品的品质。
2、目前国内外尚缺少附着生物对养殖贝类饵料竞争评价的有效方法，现阶段研究大多数将附着的某一类贝类生物单独与养殖贝类在室内实验装置中进行摄食比较，评估两者的摄食差异。由于实际养殖贝类通常都在广阔的海面上，光照、温度、营养盐、海流等自然条件往往决定了养殖贝类和附着贝类生物的饵料结构和数量。而室内实验无法模拟这种自然状况条件，且附着贝类生物的种类单一，无法真实客观反应实际海上养殖的环境条件和多种贝类生物附着养殖设施的实际状况，数据的准确性往往有所降低。并且，现有的饵料竞争评价方法都采用人工方式，不仅需要的劳动量大，而且工作效率低，不够智能化。
技术实现思路
1、为了克服上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种吊笼附着生物对浅海筏式养殖扇贝的饵料竞争现场智能评估系统，其包括：
2、数据采集模块，所述数据采集模块用于每间隔一个月采集吊养于海上养殖区域的每组吊笼的扇贝总净重g、每组养殖吊笼的净湿重m0、浮游植物生物量p、包含附着生物的整个吊笼重量m，共计采集5次数据，共计3组吊笼，每组吊笼中养殖30只扇贝，自然海水中包括浮游植物，吊笼上附着有附着生物；
3、数据处理及分析模块，所述数据处理及分析模块用于分别计算附着生物实际净重、扇贝摄取的浮游植物生物量、每次试验每个实验组的扇贝摄食率、附着生物摄取的浮游植物生物量、每次试验每个实验组的附着生物摄食率、扇贝平均摄食能力以及附着生物平均摄食能力，计算公式分别如下：
4、附着生物实际净重h＝包含附着生物的整个吊笼重量m与空置时养殖吊笼的重量m0差值，以g表示；
5、扇贝摄取的浮游植物生物量(bs)＝放置扇贝前大白桶内浮游植物生物量(p贝前)与2小时摄食后水体浮游植物生物量(p贝后)的差值；
6、每次试验每个实验组的扇贝摄食率(rs)＝摄取浮游植物生物量(bs)/扇贝重量(g)/2小时，以ind./l/g/h表示；
7、附着生物摄取的浮游植物生物量(fs)＝放置附着生物吊笼前大白桶内浮游植物生物量(p附前)与浮游植物生物量试验后(p附后)的差值；
8、每次试验每个实验组的附着生物摄食率(rf)＝摄取浮游植物生物量(fs)/附着生物重量(h)/2小时，以ind./l/g/h表示；
9、扇贝平均摄食能力(ts)为3组平行试验组5次试验扇贝摄食能力总和的平均值，即ts＝σrs/5；
10、附着生物平均摄食能力(tf)＝3组平行各试验组5次试验扇贝摄食能力总和的平均值，即ts＝σrf/5；
11、还用于根据总扇贝摄食能力与总附着生物摄食能力的比值大小进行评估，当ts/tf＝1时，表示扇贝饵料摄食竞争力和附着生物保持平衡；当ts/tf>1时，表示扇贝饵料摄食竞争力高于附着生物；当ts/tf<1时，表示扇贝饵料摄食竞争力低于附着生物；
12、输出模块，所述输出模块用于自动输出吊笼附着生物对浅海筏式养殖扇贝的饵料竞争现场智能评估结果。
13、采用了上述技术方案后，与现有技术相比，具有以下有益效果：
14、本发明的目的是建立一种适用于现场海上扇贝养殖的智能化评估方法，能够进行吊笼附着生物对浅海筏式养殖扇贝的饵料竞争的智能化评估，为贝类的高效养殖提供数据支撑，能够快速准确进行饵料竞争评估。
技术特征：
1.一种吊笼附着生物对浅海筏式养殖扇贝的饵料竞争现场智能评估系统，其特征在于，包括：
技术总结
本发明提供一种吊笼附着生物对浅海筏式养殖扇贝的饵料竞争现场智能评估系统，其包括数据采集模块、数据处理及分析模块和输出模块。数据采集模块用于每间隔一个月采集相关数据。数据处理及分析模块用于根据采集的数据计算总扇贝摄食能力与总附着生物摄食能力的比值大小，当TS/TF＝1时，表示扇贝饵料摄食竞争力和附着生物保持平衡；当TS/TF>1时，表示扇贝饵料摄食竞争力高于附着生物；当TS/TF<1时，表示扇贝饵料摄食竞争力低于附着生物。本发明的目的是建立一种适用于现场海上扇贝养殖的智能化评估方法，能够进行吊笼附着生物对浅海筏式养殖扇贝的饵料竞争的智能化评估，为贝类的高效养殖提供数据支撑，能够快速准确进行饵料竞争评估。
技术研发人员：李磊,黄士林,蒋玫,徐国栋,郑英捷,田伟,康伟,高倩
受保护的技术使用者：中国水产科学研究院东海水产研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5