水产养殖技术

海水养殖贝类疾病预警预报技术及其应用

作者:宋林生(中国海洋与湖泊学会理事、大连海洋大学校长)

贝类是我国海水养殖业的重要组成部分。 近年来,海水养殖贝类疾病时有发生,特别是夏季,经常发生大规模死亡事件,造成重大经济损失,严重威胁贝类养殖业的健康发展。 由于贝类缺乏适应性免疫,且通常在开放水体中养殖,通过注药、打针或水质调整很难控制疾病的发生。 因此,有必要建立养殖贝类健康评价体系,加强对养殖生态环境和疾病发生情况的监测。 预警预报已成为保障我国贝类养殖业健康可持续发展、保障粮食和生态安全的迫切需要。 本文从病原体、宿主与环境之间的耦合关系出发,结合团队前期的研究和工作实践,综述了水产养殖动物疾病预警预报的研究进展。 重点研究北黄海、渤海贝类养殖区的生态系统特征及贝类养殖情况。 本文结合目前的现状,结合疾病预警预报的工作实践,重点阐述了构建海水养殖贝类疾病预警模型的思路、原理及初步应用,以期建立海水养殖贝类疾病预警预报体系。保护海水养殖动物,保障我国海水养殖业绿色健康发展。 提供理论参考和技术支持。

新中国成立70年来,中国农业实施“藏粮于地、藏粮于科技”的战略,在粮食安全方面取得了举世瞩目的成就。 2018年,我国人均优质蛋白消费量为46.8公斤,其中猪肉、牛羊肉46.8公斤,水产品46.4公斤,牛奶22.1公斤,同比分别增加16.6、19.5、17.0公斤。分别比 1996 年。 其中,水产品对提高人民生活质量、提高人民生活水平发挥着重要作用。 为全面建设小康社会发挥了不可替代的作用。 坚持绿色发展、保障粮食安全是中国的基本国策。 中国是世界上最大的水产养殖国。 2018年水产品总产量6457.7万吨,其中养殖产量4991万吨。 水产养殖是我国海洋经济的重要组成部分,为促进渔业繁荣、渔民富裕、构建和谐社会、保障我国粮食安全、增强国际市场竞争力做出了突出贡献。 近年来,由于全球气候变化和人类活动双重影响加剧,近岸海洋和河口生态系统的结构和功能发生了历史性变化。 我国海水养殖业种类繁多、模式多样。 随着水产养殖规模不断扩大,长期危害水产养殖业的病害问题日益突出。 2018年,我国水产养殖业因病害造成的经济损失约为450亿元。 因此,开展病害防治研究、加快水产养殖业绿色发展对于落实国家新发展理念、保护水生态环境、保障国家粮食安全、建设美丽中国显得十分紧迫和关键。

预警预报是农业病害防治研究的热点和主流方向。 近年来,国内外研究人员在农业灾害风险预警研究方面取得了重要进展,并将该技术广泛应用于农作物病害防治领域,有效增强了农业病害防治的预测性和规划性。 与农作物病害预警预报研究相比,我国水生动物病害预警预报系统研究才刚刚起步。 主要工作集中在封闭或半封闭的养殖系统上。 根据养殖水质预测结果,预测养殖动物疾病的发生。 水生动物疾病的发生是病原体、宿主和环境相互作用的结果。 因此,系统研究水生动物的免疫防御机制,分析病原体、宿主和环境之间的耦合关系是建立和制定疾病预防和控制策略的核心。 借鉴农作物病害防治理论和技术,建立水生动物健康评价体系,加强水生动物养殖生态环境监测和病害发生预警预报,已成为保障水生动物健康安全的紧迫任务。我国水产养殖业可持续发展,保障粮食和生态安全。 需要。 本文综述了国内外水产养殖动物疫病预警预报领域的研究进展。 结合团队在扇贝病害预警方面的相关工作,重点阐述了海水养殖贝类病害预警模型的思路、原理及初步构建。 以期为发展和完善我国海水养殖业病害防治体系、保障海水养殖业绿色健康发展提供理论参考和技术支撑。

水生动物疫病预警技术

国内外原理及研究进展

水生动物生活在水中,环境因素复杂,疾病的发生难以预测。 此外,通过水质调节或给药来控制疾病的流行也是不可行的。 “预防为主,预防重于治疗”是当前水生动物疫病防治的基本理念,构建水生动物疫病预警预报体系将有效预防水生动物疫病的发生、流行和蔓延。推动中国水产养殖业的绿色化。 健康成长。

水生动物疫病预警预报系统技术原理

预警源于预测,是更高层次的预测。 它侧重于分析和预测预警形势的演变动态、方向和由此产生的后果。 从广义上讲,预警包括发现报警情况、分析预警、查找报警源、判断报警程度、消除报警情况的过程。 水产养殖动物疫病预警预报是指在总结前期监测数据的基础上,系统分析各种生物和非生物因素与水产动物疫病发生和死亡的相关性,构建预警模型,预测发生时间。 、疾病危害范围和程度。 做出预测并发出预警,指导生产活动,规避养殖风险。

借鉴农作物病害预警相关研究进展和成果,水生动物病害预警可分为明确预警含义、监测预警信号、溯源预警、预报预警和消除预警等一系列相互关联的阶段和过程。条件(图1)。 ①明确预警的含义,即明确预警的研究对象,这是开展疾病预警的前提。 ②监测预警信号是指对环境、病原菌、水生动物生理、免疫指标等与疾病发生和死亡密切相关的因素进行长期监测。 这是建立预警预报系统的基础。 ③ 告警溯源,即分析告警产生的根本原因。 原因越明确,预警的准确性就越高。 ④预测消除预警情况,即利用分析模型预测结果,利用现代信息技术发布疾病风险预警信息和可能的应对方案,最终消除预警情况。

国内外水生动物疫病预警预报系统研究进展

在长期的进化过程中,水生动物为了适应复杂多变的水环境,形成了独特而复杂的免疫防御机制。 水生动物疾病的发生是病原体、宿主和环境相互作用的结果。 因此,预警预报系统的建立必须同时考虑这三个方面的耦合关系和协同作用,明确三者之间的相互关系,选择关键因素作为预警系统的基础。 大大提高水生动物疫病预警可靠性的重要指标。

病原体是引起水生动物疾病的最重要因素,也是疾病预警研究的重要组成部分。 发展病原菌快速高通量检测技术,完善疾病诊断标准体系,创新疾病预警综合分析技术,推动水生动物疫病防控技术转型升级,不仅是水产动物疫病防治技术转型升级的迫切需求绿色养殖业的发展,也是水生动物的保护。 食品安全的必然要求。

目前国内外报道的水生动物疾病预警模型主要通过分析环境因素来预测疾病的发生。 由于水环境特别是外海生态环境极其复杂,单纯根据环境因素进行疾病预测可能会产生一定程度的偏差。 因此,将病原体相关指标纳入预警系统将提高预测结果的准确性。 水产养殖动物的病原体主要有细菌、病毒和寄生虫。 国内外已有关于病原相关指标在疾病预警中应用的研究报道。 鲍威尔等人。 构建了牡蛎、寄生虫和环境相互作用的数学模型,并利用该模型精确模拟了两个海湾养殖的牡蛎群体寄生虫感染的时间和程度,为牡蛎寄生虫病的预警和预防提供了依据。 为控制提供了技术支持。 我国研究人员通过对大黄鱼养殖区环境因素分析发现,温度、溶解氧和化学需氧量是影响网箱养殖大黄鱼发病的主要环境因素。 在此基础上,他们分别针对隐虫类和细菌类疾病的刺激,构建了网箱养殖大黄鱼疾病预测模型,有效预测疾病发生水平。 我国水产养殖动物种类繁多,病原菌多样性丰富,病害复杂。 其中,2018年监测患病养殖品种66个,发病部位为主要养殖鱼虾。 监测的疾病主要有鲤鱼春病毒血症、草鱼出血病、传染性脾肾坏死病、锦鲤疱疹病毒病、传染性造血器官坏死病、病毒性神经坏死病、鲤鱼水肿病、鲫鱼造血器官坏死病等。 鱼类疾病,如白斑综合症、传染性皮下和造血组织坏死病、虹彩病毒病和肝肠囊肿病。 开展养殖动物疫病监测与诊断、致病机制、病原鉴定与快速检测技术研究,筛选病原预警指标,构建全面可靠的水产动物疫病防治体系,是水产养殖动物疫病防控的重要方向。预警系统。

目前,一些重要的免疫、生理、生化和代谢指标可以用来指示水产动物的健康状况和环境胁迫的强度,因此被选为水产动物疾病发生的候选预警指标。 例如,在高温和缺氧诱导后,鲈鱼的细胞因子转录水平和抗氧化酶活性显着增加。 草鱼呼肠孤病毒可以诱导草鱼体内活性氧(ROS)的合成以及杀伤细胞中自噬体的形成。 斑马鱼的凝集素和胸腺素在受到脂多糖(LPS)、脂磷壁酸(LTA)或嗜水气单胞菌刺激后往往会增加。 亚硝酸盐胁迫下,对虾肠道中ROS、过氧化脂质和丙二醛(MDA)含量以及超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(CAT)和谷胱甘肽过氧化物酶(GPx)活性显着升高; 受到硫化物刺激后,虾肝胰腺的糖原、血糖、乳酸含量和乳酸脱氢酶活性显着降低; Cu条件下,虾血淋巴细胞凋亡水平和SOD活性显着增加; 受到病原菌刺激后,虾血淋巴细胞中的各种PRR(如CTL和Toll)、激酶(MAPK)、关键转录因子(Dorsal和Stat)和抗菌肽显着增加。 吞噬细胞的吞噬能力明显增强。 经嗜水气单胞菌、LPS和过氧化氢处理后,中华绒螯蟹血淋巴细胞中caspase-3/7-1转录水平显着升高,且LPS可诱导中华绒螯蟹血淋巴细胞发生Caspase凋亡。 牡蛎在亚致死温度下进行短期处理,可以激活体内热休克蛋白(HSP)的大量表达,从而有效减少病原感染引起的死亡。 贝类酚氧化酶活性水平受环境中有机/无机污染物的显着影响。 这些水生动物的免疫、生理、生化和代谢指标对水环境的变化敏感,可作为监测水生动物疾病和水环境的潜在标志物,可用于水生动物疾病的预警和预报。

在病原体、宿主和环境相互作用的过程中,环境因素不仅影响病原微生物的群落组成和致病能力,还可以诱发宿主生理和免疫状态的变化。 因此,它们在水生动物疾病的预警和预报中发挥着重要作用。 的重要地位。

水生动物种类繁多,生活习性也截然不同。 不同物种的生物学特性有显着差异。 各种环境因素在水生动物疾病的发生中也发挥着不同的作用。 水产养殖系统中的环境因素主要有温度、盐度、光照、水流、溶解氧、PH、氨氮、硝态氮、亚硝态氮、无机磷、叶绿素、生化需氧量和化学需氧量等。国内外学者研究在环境因素与水生动物疾病发生的关系及预警预报方面开展了大量研究,在开放养殖系统水质预警方面积累了良好的经验。 利用人工神经网络研究环境因素与北极鳕鱼产量之间的关系,并预测其产量和成活率。 席尔瓦等人。 基于对葡萄牙沿海藻华的持续监测,建立了有害藻华预警系统。 他们通过分析潮汐、水温和盐度等环境因素,预测有害藻华的爆发和持续时间,并有效指导当地渔民。 捕捞扇贝。 我国学者在封闭水域养殖环境研究方面也取得了可喜进展,建成了一批水质预警系统。 例如,针对凡纳滨对虾集约化养殖病害多发的问题,建立了水质预警模型; 构建中华绒螯蟹养殖过程中溶解氧实时预警系统,及时发布预报信息。 通过实时监测水质数据,预测养殖鱼病风险,构建池塘养殖鱼病预警模型。 监测环境因素和调节水质是水产养殖的关键。 然而,开放式水产养殖系统的水质实时监测和预警预报仍处于起步阶段。 加快开放水域环境风险预警研究,是实现陆海统筹、构建渔业生产新体系、保障近海生态安全的迫切需要。

北黄海、渤海养殖贝类病害

预警预报模型构建及应用

水产养殖已成为北黄海、渤海海洋产业的重要组成部分。 其中牡蛎、扇贝、鲍鱼、文蛤等贝类是北黄海、渤海的主导养殖品种。 近年来,养殖贝类疾病时有发生,且检测难、诊断难、治疗难,已成为制约北黄海、渤海贝类养殖业稳定发展的瓶颈。 建立养殖贝类病害预警系统,可以有效指导实际生产,避免或减少病害发生造成的经济损失,保障贝类养殖业的健康发展。 目前,国内关于海水养殖贝类疾病预警预报系统的研究和报道较少。 国家贝类产业技术体系疾病控制功能实验室组织相关科研力量,针对北黄海开展了海洋贝类疾病预警系统的研发。 结合渤海贝类养殖区的生态系统特征和贝类养殖现状,分析环境、病原体、寄主健康状况与疾病发生的关系,筛选疾病预警指标,构建疾病预警模型,初步建立疾病预警模型。实现了贝类同类疾病预警系统的推广应用。

与贝类病原体相关的预警指标

近年来暴发的贝类疾病主要有弧菌病、细菌性溃疡病、脓疱病、气单胞菌病、嗜杆菌病等,主要由细菌、病毒、寄生虫、真菌等病原体引起。 贝类通常养殖在浅海、滩涂等开阔海域,通过投放药物或改善水质等措施很难控制和消灭病原微生物。 因此,检测露天养殖水体微生物群落结构,监测病原微生物丰度变化,建立病原相关预警和报告系统,是贝类疾病预警预报、实现有效防治的重要方面。 。 我国养殖贝类病原体研究主要集中在重要病原体数据库建设、致病机制探索和快速高通量检测技术开发等方面。 研究人员建立了鳗弧菌、溶藻弧菌、迟缓爱德华氏菌、灿烂弧菌、副溶血弧菌、荧光假单胞菌和恶臭假单胞菌等常见贝类病原体的快速特异性检测方法,以及贝类甲壳病、鲍鱼疱疹病毒的诊断程序牡蛎疱疹病毒(OsHV-1)是全世界贝类大规模死亡的重要病原体之一。 对OSHV-1的流行病学研究表明,OsHV-1及其突变体急性病毒性坏死病毒(AVNV)可感染扇贝、牡蛎、蛤等多种贝类。 目前,学者们已经完成了OsHV-1基因组序列的测序,揭示了其与宿主相互作用的机制,并开发了多种OsHV-1的快速检测方法。 研究表明,灿烂弧菌、发光杆菌和土拉弗朗西斯菌是北黄海养殖虾夷扇贝脓疱病的主要病原菌。 研究人员揭示了灿烂弧菌JZ6的低温适应和低温致病分子机制,研究了温度对灿烂弧菌溶血活性的影响,建立了基于金属蛋白酶Vsm基因的快速检测灿烂弧菌的方法,灿烂弧菌的毒力因子。 方法。 2012年以来,课题组对北黄海、渤海养殖区病原菌种类和数量变化进行跟踪监测。 通过监测不同季节贝类养殖水域中灿烂弧菌数量和弗朗西斯氏菌丰度的变化,发现每年6月虾夷扇贝发病前夕,灿烂弧菌和弗朗西斯氏菌的数量或丰度养殖环境中的物种显着增加。 因此,选取弧菌和弗朗西斯菌丰度作为贝类疾病预警模型的预警指标,进行长期跟踪监测,为预警预报模型的构建提供重要的数据支撑。

贝类健康状况指标

环境因素与贝类疾病发生的关系

环境风险预警是水生动物疫病预警的重要方面,也是突破水环境管制、实现生态优先养殖的关键环节。 北黄海和渤海的贝类养殖主要以近海浮筏为主。 北黄海、渤海养殖区环境因素具有明显的季节变化,与全球气候和人类活动密切相关。 课题组根据北黄海、渤海贝类养殖区的生态系统特征和贝类养殖现状,对海域水文、无机盐、藻相、微生物群落等生态环境指标进行持续跟踪监测。 通过对养殖海域主要环境因子的分析,分析其年际和季节变化规律,发现温度、溶解氧、硝酸盐和硅酸盐是影响浮筏养殖虾夷扇贝生长的主要环境因子(图2); 水温、叶绿素和溶解氧显着影响细菌的生长。 社区结构。 通过分析贝类养殖区浮游植物群落的季节演化规律发现,虾夷扇贝病流行季节,海水中叶绿素含量和硅藻丰度较低,而甲藻等有害藻类丰度较高。高的。 。 最后,研究筛选了水温、叶绿素、溶解氧、硝酸盐和硅酸盐浓度以及浮游植物丰度作为贝类疾病预警模型的预警指标,进行长期监测。

海水养殖贝类疾病预警数学模型的构建与优化

自2009年以来,该研究团队对北黄海和渤海的虾夷扇贝和海湾扇贝养殖区进行了持续监测,通过分析病原体、宿主和环境之间的耦合关系,构建了疾病预警模型。 同时筛选大量候选预警指标,最终选定海水温度、叶绿素含量、弧菌丰度、养殖动物总抗氧化能力、内收肌糖原含量等指标作为输入样本(即警告标志)。 基于MATLAB的BP神经网络进行数据建模,以死亡率指标作为预测样本(即警情)。 分别根据输入样本和预测样本建立输入数据矩阵和目标数据矩阵,并使用原始数据矩阵来初始化输入网络。 初步构建了虾夷扇贝病害预警预报系统。 通过在输出矩阵中绘制并比较预测死亡率和实际死亡率,发现两组数值曲线几乎重叠,与预期结果(未发表的数据)一致。 拟合的源代码可以有效利用已知的环境、病原体和养殖贝类指标数据,并可用于预测目标警报条件(死亡率)。

海水养殖贝类疾病预警系统的初步应用

虾夷扇贝是冷水贝类。 20世纪80年代初从日本引入中国后,迅速发展成为北黄海的主要养殖对象。 近年来,虾夷扇贝的大规模死亡引起了广泛关注。 目前认为疾病是筏养虾夷扇贝大规模死亡的主要原因之一,水温是重要的诱发因素。 针对北黄海虾夷扇贝产业存在的问题,课题组对长年浮筏和海域养殖的虾夷扇贝进行跟踪调查,筛选海水温度、溶解氧、弧菌数等。和丰度,以及硅藻丰度。 以及扇贝内收肌糖原、MDA含量、SOD活性等作为预警指标,构建了虾夷扇贝疾病预警预报系统,并对上述预警指标进行了多年跟踪监测。 2019年7月至8月,示范点海水温度、溶解氧、弧菌数量和丰度、糖原含量、MDA含量等指标均检测出预警信号。 在此基础上,我们会同大连市气象局,综合分析了未来10天该地区的气候变化趋势,并通过大连市气象局微信公众号连续发布了虾夷浮筏养殖3次风险预警。扇贝,有效避免扇贝大量死亡的发生。

无噬金球菌是无噬金球菌纲的微型浮游植物,具有抑制贝类摄食的能力。 它是连续20多年引起美国东海岸褐潮的主要藻类。 2009年以来,我国渤海频繁爆发以金球藻为主的褐潮,给海水贝类养殖造成极大危害。 该课题组研发了Taqman探针反食金球菌快速定量检测方法,开展了全国贝类养殖区金球藻反食情况普查,有效跟踪监测贝类养殖海域金球藻反食情况变化。 。 针对秦皇岛海域金球藻引起的褐潮爆发,课题组自2010年起开始关注秦皇岛海域的水色异常和扇贝生长滞后的情况,根据海水温度,了解金球藻浓度以扇贝内收肌、糖原含量等指标作为预警指标,构建预警系统。 根据持续监测情况,多次发布《关于秦皇岛海域出现食抑性金球藻的通报》和《关于秦皇岛海域海湾扇贝滞死预警》。 《通知》、《关于秦皇岛海域发生金球藻水华事件的通知》等褐潮预警预报信息,提醒相关单位密切关注藻华动态,积极采取规避措施,避免造成重大经济损失给水产养殖业造成损失。

外表

近年来,我国海水养殖贝类疾病预警预报系统研究取得重要进展,部分研究成果达到国际前沿水平。 但总体上与国际农业病害预警水平相比还存在一定差距。 Focusing on the new concepts put forward in the “Several Opinions on Accelerating the Green Development of the Aquaculture Industry” issued by 10 national ministries and commissions in 2019, aquatic animal epidemic prevention work is facing new situations and new requirements.

(1) In terms of theoretical research, the marine aquaculture shellfish disease early warning and forecasting system will draw lessons from human medicine and animal and plant disease prevention and control theories in the future, and effectively integrate the knowledge of immunology, aquaculture, microbiology, ecology, oceanography and other disciplines. The latest research results provide an in-depth analysis of the pathogenesis of pathogens, the immune defense system of shellfish, and the relationship between changes in marine habitats and the occurrence of shellfish diseases, further improving the theoretical system for early warning of aquatic animal diseases.

(2) In terms of technology research and development, the early warning and forecasting system for marine aquaculture shellfish diseases should make full use of modern technology platforms such as ecology, biology and informatics to develop rapid and high-throughput detection of warning indicators and real-time online monitoring technology to improve early warning. Accuracy, sensitivity and timeliness of forecast technology.

(3) In terms of management system, relevant departments should focus on the main line of green development of aquaculture, improve the legal and regulatory system for aquatic animal disease prevention and control, and improve the administrative agencies for aquatic animal disease prevention and control, aquatic animal health supervision agencies, aquatic technology The establishment of promotion institutions and technical support institutions will promote the implementation and implementation of comprehensive prevention and control technical measures in accordance with the law, and safeguard the green and sustainable development of the aquaculture industry.

(4) In terms of team building, actively play the decision-making, advisory and leading role of the Aquaculture Disease Prevention and Control Expert Committee, strengthen the construction of the aquatic animal medical higher education system, expand the team of fishery practicing veterinarians and fishery rural veterinarians, and improve the theory and technology of the professional team. 等级。

Accelerate the inter-departmental, inter-disciplinary and inter-field collaborative operation of industry, academia and research, and build an aquatic animal disease prevention and control system that is “connected from top to bottom, coordinated horizontally, efficient in operation, and powerful in support”, which will provide comprehensive guidance for the green and sustainable development of China’s mariculture industry. Provide theoretical support and technical reserves for sustainable development.

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News source: “Journal of Dalian Ocean University”, “Modern Marine Ranch” WeChat public account arrangement