池塘内循环流水养殖模式的关键技术研究

崔凯 汪翔 魏泽能 陆剑锋 李海洋 赖年悦 徐薇 卢文轩 蒋阳阳 李正荣

摘要 针对池塘内循环流水养殖（IPA）的现有水平，阐述了IPA应用规模，并开展了IPA养殖槽和净化区功能试验，最后对IPA养殖水产品进行了品质分析。

关键词 池塘内循环流水养殖（IPA）模式；关键技术；安徽省

中图分类号 S962.9 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2018）17-0086-06

Abstract Aiming at the present level of inpond aquaculture（IPA），the application scale of IPA was expounded. And the function test in rearing tanks of IPA and purification region was conducted. And the quality of IPA products was analyzed.

Key words Inpond aquaculture（IPA） model；Key technologies；Anhui Province

内陆淡水水产养殖改变了农业产业结构，改善了优质食物蛋白供给结构，拓宽了渔农民的生产性收入结构。水产养殖的产量、规模、成效快速发展，但仍存在资源高度依赖、外部环境负效应压力以及水产品质量安全、养殖生态安全和生物安全等问题。2013年国内引进了美国亚拉巴马州奥本大学Jesses A.Chappell教授研发的集约化池塘内循环流水养殖技术系统（intensive pond aquaculture，IPA），利用原位或异位生物操纵、新材料和设施设备介入的技术和物质，因地制宜采用投入低碳、物质与养分循环、精细高效的养殖系统和模式。

该技术体系包含：①经济目标——提高盈利能力（improved profitability）；②养殖目的——池塘集约化精细化养殖（intensive pond aquaculture）；③关键对象——水体水质及其营养和能量（water nutrients and energy）；④技术措施——保护与利用（conservation）。

综上所述，该技术体系是盈利目标下池塘内水体、营养物质和能量封闭性保护利用的集约化精细养殖体系（conservation of water nutrients and energy in intensive pond aquaculture for improved profitability）[1]，Michael P.Masser称之为“inpond raceways（IPA）”[2]。这一系统隐含着循环经济理论核心——3R原则：减量化（reduce）、再使用（reuse）、再循环（recycle）[3]。2013年底安徽省铜陵市、六安市等地创新设计和建造池塘循环流水养殖系统，通过试验示范养殖，基本实现物质能量循环、养殖尾水零排放的要求。因此，该项养殖新技术在引进、消化、吸收、再利用过程中还需要对IPA的关键功能和关键技术进行进一步验证。

1 IPA应用规模

由科研院所、大学、推广系统和国家现代农业产业体系专家组成的安徽IPA产业技术联盟自2014年连续开展养殖研究、试验示范和模式攻关，其中研究示范布点包括2014年2个点、2015年8个点、2016年12个点、2017年18个点，遍及沿江江南、环巢湖、沿淮淮北和江淮分水岭地区。养殖品种涉及鳜、鲈、黄颡鱼、鮰、草、鲫、鲂、鮊等淡水鱼品种11个，产能达1 000 t。商品鱼养殖单产32.5～147.1 kg/m3，鱼种养殖单产15.9～40.5 kg/m3。在养殖池塘内修建的IPA养殖单元，面积一般占池塘面积的1.5%～2.5%，流水槽规格通常为长22 m×宽5 m×高2.3 m，集污槽长为养殖单元宽度总和×宽（4.0 m）×高（2.3 m）。2017年底安徽省已建设IPA设施系统71个点，流水养殖槽246条，养殖面积35 120 m2，养殖水体69 980 m3，容纳池塘面积574.3 hm2，预计2018年IPA系统建设和应用将有更大突破。

2 IPA养殖槽和净化区功能试验

2.1 池塘水质多点位长时序监测

在IPA系统中选取5个水质采样点，分布在养殖流水槽内、集污区、隔水坝过水区、两侧净化区，采集养殖水体水面下30～40 cm处的水样250 mL。在养殖期间连续15 d定时专人监测水温、溶解氧、pH、氨氮、亚硝酸盐、溶解氧、硫化物、浑浊度等水质指标，使用Matlab软件进行统计分析并进行t检验。结果表明：①在时间维度上，水质数据同步变化，无明显差异。5个采样点水质指标的变异系数见表1。由表1可知，养殖槽变异系数最小，养殖系统的进出水口端变异系数最大。变异系数越小，表明水质指标数据越稳定，受到的外界干扰越少。②在空间维度上，在某一时刻水质在空间上存在差异，主要表现为养殖槽中和养殖槽前后进出水端的水质数据有差异，存在差异的水质指标主要为溶解氧，其次为浑浊度和硫化物（图1～4）。对安徽省内5家IPA养殖企业开展了常年水质检测（表2），可为进一步丰富和修订养殖水体水质预警系统V1.0（软著登字第0989823號）、池塘工程化循环水动态精准投喂系统V1.0（软著登字第2292524号）提供依据。

2.2 养殖槽流场监测

使用LS1206B型旋桨式流速仪检测养殖槽内水体的流速分布情况。在养殖槽前端、侧壁、末端共建立15个检测点。每个检测点在养殖水体液面下每隔10 cm检测流速。结果发现，养殖槽前端流速上表层水流速快，随水深递减到底层水流速减慢；养殖槽末端流速呈现上层水流速慢，随水深递增到底层水流速度快，呈现以养殖槽前端的推水口为起点随着养殖槽长度的增加而向下分布的抛物线趋势。此外，发现在养殖槽中端形成乱流现象，在养殖槽末端靠中间的位置，不易收集到养殖槽残饵和排泄物。使用计算流体动力学（computational fluid dynamics，CFD）对IPA槽中的流场进行仿真模拟（图5）。

该试验的目的是完善IPA风险预警模型、寻求养殖对象的最佳流速范围，确保高密度养殖同时减少养殖产品因流速过大引起的应激反应、生理消耗、降低饵料系数建立量化依据。在MATLABR2012b环境下，调用net函数构建网络，建模样本分为81个训练样本、18个验证样本、18个测试样本，使用共轭梯度法训练模型，经过训练后模型的识别正确率为94.9%。

2.3 池塘净化区生物操控技术研究

试验点位于合肥和六安。与六安试验点IPA净化区相比，合肥试验点采用生物-生态组合净水技术：投放滤食性鲢鳙和螺蛳、栽种沉水和挺水植物等生态净化方式，经过水质跟踪检测，2个试验点的循环水池塘水质指标差异显著，合肥试验点的养殖水体中亚硝酸盐含量仅为六安试验点的29.31%，合肥试验点氨氮浓度为0～1 mg/L，六安试验点平均氨氮浓度为2.5 mg/L（图6、7）。根据生物量测算，净化区1 kg/m2水生植物可消纳水体氮0.4 g、磷0.025 g，1 kg鳙鱼可以吸收氮14.5 g、磷0.6 g、碳57.85 g，鲢鱼可以吸收氮4.9 g、磷0.85 g、碳60.75 g[4]。按照IPA中流水槽数量与净化区面积比1∶10、高密度养殖产量2 t/槽设计，净化区布局35%水生植物、投放规格为250 g/尾的草鱼尾、鲢鳙2 250尾/hm2、螺75 kg/hm2，在流水槽进出水口两端和净化区配置涌浪机和耕水机，可保障水温、溶氧和水质的其它指标达到养殖用水的标准水平。此外，还可以套养日本沼虾、黄颡鱼、鳜等。在六安试验点，为了有效降低水体中亚硝酸盐含量，开展了EM菌使用试验。结果表明，使用EM菌虽然可以有效降低水体中氨氮、亚硝酸盐的含量，但其有效期只有7年，7年后养殖水质的相关指标又快速回升为原来水平。

2.4 对比开展的非原位生物絮凝技术在IPA中的应用研究

通过向水体内补偿碳源，调控水体中的C/N比、培育有益复合菌构建生物絮凝结构骨架，从而大幅降低养殖水体中的氨氮、亚硝酸盐浓度。利用循环水流场，延长了生物絮凝的时效性。使用集污区收集的养殖废水做为生物絮凝的氮源，对污水进行再次利用，形式生物絮团。测定生物絮团粗蛋白含量35%～50%、粗脂肪含量2.5%～9.0%、灰分7%～10%、能量18～22 kJ/g，可以被作为青虾、鳙鱼的饵料循环利用，节约饵料投入及养殖成本。IPA养殖系统中水体氮磷输入主要源于饲料，占比分别为90%～98%、97%～98%，在槽外净化区种植水生经济植物，如莲、薄荷、水芹、雍菜、鱼腥草以及沉水和浮叶植物马来眼子菜、伊乐藻、苦草等消纳水体中TN和TP，控制水体氨氮和亚硝酸盐水平。根据饵料系数测算，饲料中营养物质的75%～80%被流水槽内鱼体以各种形式排出，可在净化区提供15%～20%的生产力[5]，如生长青虾、鲢、鳙、匙吻鲟、细鳞斜颌鲴，或珍珠蚌、螺蛳等。

3 IPA养殖水产品品质分析

通过IPA养殖水产品的采样，对鳜鱼、斑点叉尾鮰、草鱼肌肉品质、质构（TPA）开展比较分析。不同养殖模式草鱼质构和品质数据表明，IPA养殖水产品比传统池塘养殖的水产品质量更优、口感更佳，甚至比安徽休宁县山区有着数百年历史的山区流水养殖的水产品还要略胜一筹，表明IPA养殖产品的品质和质量的优质化和安全性更为可靠（表3、表4）。

同时还开展了IPA养殖斑点叉尾鮰模式试验和产品质量检测，检测结果表明：IPA养殖鮰鱼粗蛋白含量显著低于池塘水鮰鱼（P<0.05）；水分含量无显著差异（P>0.05）；灰分含量较高，表明循环水鮰鱼矿质含量丰富；但循环水鮰鱼脂肪含量明显高于池塘水鮰鱼（P<0.05）（表5）。无论是水解氨基酸还是游离氨基酸，循环水鮰鱼的氨基酸总量显著高于池塘水鮰鱼（P<0.05）。在检测的17种水解氨基酸中，50%以上IPA鮰鱼水解氨基酸含量超过池塘水鮰鱼，且5类氨基酸显著高于池塘水鮰鱼（P<0.05）；在检测的17种游离氨基酸中，50%以上IPA鮰鱼游离氨基酸含量

超过池塘水鮰鱼，且7类氨基酸含量显著高于池塘草鱼（P<0.05）（表6）。IPA鮰鱼的矿质含量比池塘水鮰鱼丰富，且差异显著（P<0.05），尤其是钙含量非常高，是普通草鱼的2倍多，有助于人体补钙。另外，IPA鮰鱼的钾和镁含量比池塘水鮰鱼高。对消费者而言，钾元素可以调节细胞内适宜的渗透压和体液的酸碱平衡，参与细胞内糖和蛋白质的代谢。镁元素可减少血液中胆固醇的含量，防止动脉硬化，同时还能扩张冠状动脉，增加心肌供血量，降低心脏病突发死亡率（表7）。IPA鮰鱼的鱼皮胶原蛋白显著高于池塘水鮰鱼（P<0.05），即IPA鮰鱼的鱼皮胶质更多，烹煮的鱼汤更加浓稠（表8）。虽然池塘水鮰鱼的饱和脂肪酸总量（SFA）显著高于IPA鮰鱼（P<0.05），但IPA鮰鱼的ΣUFA（不饱和脂肪酸）总量显著高于池塘水鮰鱼（P<0.05），且IPA鮰鱼的多不饱和脂肪酸总量（PUFA）显著高于池塘水鮰鱼（P<0.05），多不饱和脂肪酸高有助于调节血脂、清理血脂，有防治心血管疾病等多种功效（表9）。IPA鮰鱼的鱼肉硬度、黏附性和胶着性均显著高于池塘水鮰鱼（P<0.05），但恢复性略低于池塘水鮰鱼。综合考虑，IPA鮰鱼的鱼肉质构参数优于池塘水鮰鱼（表10）。

4 小结

（1）池塘循环流水养殖系统（IPA）是现代渔业对传统水产养殖技术、要素、模式、结构、功能和体系的升级版。这项高度综合性技术不仅颠覆傳统的池塘养殖观念和方式，而且向水产养殖的所有从业者提出了如何消化、吸收和利用新技术以及如何面向渔业现代化等挑战。因此，现代池塘养殖只有突破技术密集、资金密集这2个门槛，才能把控池塘养殖现代化的发展趋向。

（2）应用IPA的安徽养殖企业，获得较好收益的企业占1/3，收益较差的企业也占1/3，这种现象符合新技术应用和企业成长的一般规律。因为IPA及其配套技术是一种兼容性极强的开放系统，所以在动力、气动、流场、粪污收集、槽体、过滤、挡水和材料等子系统中必然还存在改进、革新和换代的空间，另外在品种、投喂、疫病、水质、设施设备等环节还存在适宜性选择的问题。同时，应用主体必须在利用IPA之前对经营模式、盈利模式有明确的预设，也即产业前端设计，从而经由养殖过程使产业供应链和价值链整合，传导到养殖及其加工产品的市场兑现与价值实现[6-7]。

（3）IPA的核心要诣而又往往被有意或无意简略的是循环，有生产过程中的要素投入和渔获物产出循环，水产养殖产品和商品销售循环，池塘内部水体流动和池塘内外进排水循环，生产者、消费者、分解者和清除者的物质能量循环，以及生产、生活、生态的大循环。在物质能量转化与守恒的约束下，IPA应用中在占池塘面积2%的槽内的主要养殖区和占98%池塘面积的主要净化区，必须发挥功能分区应有的作用。否则，不仅会增加养殖成本，侵蚀盈利空间，而且会造成养殖企业给环境溢出外部负效应。因而，应促进和操控IPA的循环功能，实现动态平衡的循环。

（4）在水产品供给和消费的格局中，全球平均每3条鱼中有2条是我国提供的，而我国家庭餐桌上平均3条鱼中有2条是我国水产养殖业者提供的。随着环境保护的全面铺开和深入推进，对渔获物产量及质量具有较大贡献率的湖泊、水库、河沟等空间退出养殖功能，内陆淡水鱼业在逼仄的环境下必须为结构调整寻求出路，池塘养殖更要担负起水产品供需平衡和产品质量保障的责任。作为池塘养殖新兴技术之一的IPA系统，逐渐成为国内内陆淡水养殖省份和企业建设、开发和应用的热点，具有传统渔业改造、切入现代渔业的潜质和前景[8]。

参考文献

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[2] MASSER M P.Inpond raceways[M]//TIDWELL J H.Aquaculture production systems.Oxford UK：WileyBlackwell，2012.

[3] 卢兵友.农村复合生态系统结构与可持续性研究[D].北京：中国科学院生态环境研究中心，1998：22-29.

[4] 陈家长.池塘循环水养殖实践[J].南京农业大学学报，2005，7（2）：86-94.

[5] 刘兴国，刘兆普，徐皓，等.生态工程化循环水池塘养殖系统[J].农业工程学报，2010，26（11）：237-244.

[6] 崔凯.香港农业价值构成和供应链选择的分析：兼论香港农业印象及对中国内地多层次农业的啟示[J].中国农学通报，2008，24（4）：502-508.

[7] 刘杨，陈晔，魏泽能.安徽省低碳高效池塘循环流水养殖技术推广[J].中国水产，2017（9）：75-77.

[8] 崔凯，李海洋，何吉祥.大宗淡水鱼类产业态势及发展对策研究[J].中国渔业经济，2011，29（4）：24-29.