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水产养殖范例(3篇)

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水产养殖范文

安徽省宣城市朱桥乡是农业大乡。为了壮大乡村两级集体经济,帮助农民增收,朱桥乡从比较优势明显的渔业经济入手,大力发展水产养殖业。改革开放以来,该乡渔业经历了“只捕不放—人放天养—集约养殖”三个阶段,自上世纪九十年代以来,该乡渔业发展步了快车道:养殖面积不断扩大,养殖领域不断拓宽,养殖品种不断增多;渔业产量大幅度提高,渔业经济效益增长明显。渔业的快速发展,不仅成功地解决了的“吃鱼难”问题,而且已成为农村发展、农业增效、农民增收的重要产业。

1、渔业是该乡的重要产业。朱桥乡辖7个农业村,2.67万人口,2.9万亩耕地,1.27万水面,可是全乡水产养殖面积竟然达到3.4万亩,也就是说有2万余亩耕地被改造成了鱼池,由种殖业改为了水产养殖业。已形成渔业专业村5个,年村级集体渔业收入达200万元以上。发展稻田生态养殖已成为该乡调整农业结构、实现农业增效、渔(农)民增收的主要措施。

2、渔业比较效益优势明显。朱桥乡水产养殖亩均纯收入愈1500元,超过2000元的达30%,是常规种植业的3倍以上。该乡每年有几千万元民间资本投入水产养殖业,渔业人均收入也已占农民人均收入的60%以上。

3、河蟹生态养殖技术日臻完善。朱桥乡建成1.8万亩稻田虾蟹生态养殖基地,2006年,该乡虾蟹生态养殖被评为农业部水产健康养殖病害预防示范区和安徽省河蟹标准化生态养殖示范区。朱桥乡稻田生态养殖技术曾引得省内外专家、学者及客户前来参观学习。

4、建成无公害水产品牌。朱桥乡致力于水产品质量建设,申报获得了1.5万亩农业部“无公害”水产品生产基地和产品认证。

二、朱桥乡水产养殖业发展存在的几个突出问题

1、管理落后于生产,资源环境影响日益严重。走进朱桥乡,举眼望去,除去养殖池塘之外,大多是成片的,由钙塑板围起的水产生态养殖基地。塘口附近则林立着一栋栋精美的楼房,这皆得益于朱桥乡水产生态养殖的发展。自本世纪以来,朱桥乡稻田生态养殖业迅速发展,养殖面积由2000年720亩发展到现在的1.76万亩,占全乡耕地的61%。朱桥乡水产养殖规模是在不断扩张,养殖产量在不断提高,但是其管理还是停留在原有的水平上,造成水域环境呈现富营养化,渔业资源亦遭受不同程度的破坏,由此养殖出的水产品质量呈下降趋势,这大大制约了该乡水产养殖业向纵深方面拓展。

2、病害防治问题突出,易引发药残。水产品生活于水域当中,其生病与否我们很难查知,当我们发现所养水产品发病之时,病重的养殖品种已很难摄食,而且,水产品无法实施隔离治疗,所以对水产品病虫害防治要遵守“防治结合,以防为主”方针。在现实生产中,大多养殖户,仅注重养殖产量,于是大幅提高放养量,加强投喂,而在水质调控、水草种植、残饵清理、疾病预防等方面做的不够,所以养殖的水产品易发病害,一旦发生病害,养殖户又大量用药、长时间用药,这样容易造成养成的水产品存在药残。

3、养殖方式相对落后,思想观念亟待转变水产养殖技术更新很快,几年前养殖模式还算先进的朱桥乡,目前已戴上落后的帽子。2003年,发端于朱桥乡的以“大规格、低密度投放,种草移螺,营造优良生态环境,科学投喂,综合防病”为核心的稻田生态养蟹技术逐渐在宣州区推广普及并进而在全国掀起了生态养蟹的热潮。由于朱桥乡原先养殖技术先进,养殖户不思改进了,不再创新了。当微生态制剂和微孔管道增氧技术在水产养殖中得到应用之后,朱桥乡的水产养殖技术确实有些落伍了。因此朱桥乡养殖户的思想观念亟待更新,要在生产实践中不断丰富完善水产生态养殖内容。

4、中介组织缺失,市场竞争力不强朱桥乡从事水产养殖的户数众多,但是没有建成自己的专业合作组织,呈现在客户面前的是小而散的养殖户。小而散的养殖户在购买苗种、饲料及鱼药时缺乏价格谈判基础,这无疑会增加养殖户的生产成本。小而散的农户养殖的产品在市场上难有竞争力,难有话语权,更有甚者,农户之间还会发生互相杀价的恶性竞争。

三、朱桥乡水产养殖业发展的几点思考

1、完善养殖规划,全面推进养殖科学管理以“十七大”精神为指导,践行科学发展观,制定朱桥乡“十二五”渔业发展规划。合理布局水产养殖结构,控制水产养殖低层次发展,从做大规模养殖和提高水产品质量着手,促进水产养殖向高层次发展。引导养殖户改变养殖观念,改追求产量向追求规格与效益转变,改追求短期效益向追求环境与长期效益转变,大力推广生态养殖技术,促进渔业与环境的和谐发展。加强渔业及水生野生动物的保护力度,合理使用水域和水产资源。积极发展市场需求大于供给、销售价格良好的休闲、旅游、观赏渔业,发掘渔业的新功能,实现渔业经济发展的新突破。

2、大力推广健康养殖技术和生态养殖模式,保障水产品安全健康。随着人们生活水平的提高,人们更加注重食品安全与健康,因此要想提高养殖收益,就必然在水产品安全与健康上下功夫,因此发展生态健康养殖技术也就是发展水产养殖的题中应有之义。发展生态健康养殖技术不但可以提高养殖产量、水产品质量,而且还可以促进渔业经济与环境的协调发展。引导农户转变观念,及时更新养殖技术,并且鼓励从生产实践中不断总结完善生态健康养殖技术。当前,朱桥乡渔业部门就是要将微生态制剂和微孔管道增氧技术结合到原有生态养殖技术当中去,并大力推广普及。积极引导农户做大养殖规模,力争实现规模养殖的群聚效益。加大渔业技术推广服务工作力度,解决群众发展规模养殖的后顾之忧。要注重水产技术的更新与推广,不断提高水产科技人员与从业人员的科技水平。要加大水产实用科技培训推广力度,将培训重点放在村级。鼓励技术人员搞技术承包、从事水产服务业等方式,使其推广技术和提供服务与利益联结起来,激励其做好服务与技术推广工作。实行水产技术人员联系规模养殖基地制度,使群众水产养殖科技水平得到质的提升。加强源头管理,确保水产品从“池塘到餐桌”的全程安全。做好生产日志,保证整个养殖过程有据可查。加强对鱼用饲料与鱼药的监管,杜绝水产品药物残留。

3、推进全价饲料的运用,保护生物资源。要想提高养殖产量、质量及效益,就必然要实施集约化精养,集约化精养必须使用营养全面的全价颗粒饲料。使用全价颗粒饲料有以下几大优点:一是符合养殖产品对营养的需求,养什么品种,就选用为其专门配制的全价颗粒饲料;二是减少对水域环境的污染,全价颗粒饲料分解慢、易清除;三是可有效保护渔业及生物资源;四是可省更多的人力与物力。

4、抓好中介组织建设,提高水产品的竞争力。要着力解决一家一户小生产难与大市场对接的局面。一是大力发展壮大水产经纪人队伍。二是组建水产经济合作组织。水产经济合作组织是联合同类养殖农户的最佳形式,可以降低生产成本,实现资源、技术与信息的共享,达到互助目的。要引导水产龙头企业、养殖大户、经营大户积极创建水产经济合作组织,渔业部门要在技术、服务、管理上给予支持。三是继续发展壮大水产行业协会。积极引导乡水产专业协会通过创新工作机制,吸纳养殖大户、营销大户等水产能人加入,充分发挥其在技术、管理、信息等方面的优势,做好产前、产中、产后服务;充分发挥其内联养殖户、外联市场的优势,联结起小生产与大市场,切实增强农户抵抗市场风险的能力。四是大力发展“公司+基地+农户”的生产模式。“公司+基地+农户”的生产模式利于水产企业做大,利于解决农户销售难的问题,同时也是提高产业组织化程度的有效措施之一。积极引导水产龙头企业推行订单生产,依托现代企业制度和现代产权制度的要求,农户按公司要求进行生产,然后“贴牌”销售方式,做大公司生产规模,增强公司和农户抵抗市场风险的能力。

水产养殖范文篇2

中卫市地处宁夏回族自治区西北部,黄河中上游。黄河流经中卫市182.4公里。自流灌造就了引黄灌区111万亩优质高产农田,形成了富集的水域、滩涂和湿地,是西北重要的水产养殖集散地,中卫市正在向“塞上生态旅游城市”的目标迈进。中卫市是自治区渔业生产重点地区,素有“丝绸之路、鱼米之乡”的美誉,水产养殖业起步于上世纪80年代。为解决人们“菜篮子”,建设了高标准商品鱼基地,养殖产量从80年代的500余吨,发展到2011年的1.2万吨,渔业产值突破亿元大关,渔民人均收入6800元。渔业是农民增产增收的重要途经。全市水产养殖面积4.5万亩,其中池塘1.4万亩、大水面养殖1.5万亩,稻田养蟹面积1.6万亩,养殖品种有鲤鱼、草鱼、白鲢、花鲢、鲫鱼、甲鱼、锦鲤、泥鳅、珍珠、匙吻鱼、大鲵等。

二、当前渔业生产对水环境的影响

在我市渔业持续发展过程中,也逐渐产生了生产发展与环境保护的尖锐矛盾。水产养殖业需要良好的水环境,但近十年来水环境质量没有明显好转,局部地区恶化,不少池塘、湖泊富营养化加剧,蓝藻大量繁殖,渔业重点区的渔业水质标准超标。我市水环境污染,主要是工业排污及农业生产,水产业作为我市农业生产的一个特色产业也对水环境造成较大污染,尤其是近几年大面积发展水产养殖,过分追求高产量、高效益,渔用饲料、药品、肥料等生产资料的大量投入,在养殖过程中大量排放富含无机、有机物质和生物、药物残留的废水,流入到敞开水域中,对周围水环境造成影响,引起水域水质的恶化,不仅影响工业、农业生产和居民生活,也对水产养殖业本身造成危害,阻碍水产业稳定可持续发展。1.中卫市水产养殖业主要污染物质①对水环境污染影响的投入品。主要是饲料、肥料和药品。②养殖水域富营养养殖用水的排放。主要是养殖过程中为改善池塘水质的定期排放,每亩产生废水量1300吨。③水产养殖排放水体中含有的主要污染物。无机物:主要是氨氮、亚硝酸盐、硝酸盐、磷酸盐、硫化物等。有机物:动植物尸体、排泄物、残饵、悬浮有机碎屑、腐殖质等。生物:动植物活体、浮游动植物、致病性病毒、细菌、真菌及寄生虫。药品残留:各类药品残留及代谢物留存在生物体内及废水中。水产养殖排放的废水污染物含量指标大大高于天然水域水,水色呈黑色、或灰白色、或深蓝色、或深绿色,有别于天然水域水色,透明度低于30cm,溶解氧低于2mg/L,化学耗氧量(COD)10-50mg/L,非离子氨氮高于0.1mg/L,亚硝酸氮高于0.2mg/L,水中有机物及生物量均高于天然水域水。2.水环境污染造成的危害近几年来,排入自然界的废料愈来愈多,而节能减排工作没有取得实质性进展,对环境的污染日益加剧。我市水产养殖业还基本保持“资源投入—产品—污染排放”传统生产过程,从长远看水域水质日益恶化,影响了人们生活质量的提高,影响工农业生产可持续发展。①水域污染影响工农业生产用水。水域水质被水产养殖污染后,往往富营养化,蓝藻繁殖过度,对水源造成危害,对当地的工农业生产用水有一定影响。②水质污染引起天然水域水生生物资源的变化及衰退。③水域渔用药品及化学品污染影响人的身体健康及动植物的健康。④水域污染影响环境景观及人们居住质量。

三、生态环保型渔业的发展

近十年来,我市渔业生产发展基本依靠加大资源的投入来达到增加产量和效益的目的,并且对环境的污染程度日益加剧,走的是一条“物质投入—生产产品—污染排放”的粗放型路线。发展现代渔业就是要按科学发展观的要求,改革目前的生产模式,转变经济渔业增长方式,优化结构和布局,节约资源的使用,减少渔业面源污染,保护水域环境,使渔业生产与环境和谐统一,倡导“资源节约—高效利用—再生循环”的生态环保型渔业发展路线。

水产养殖范文

1多源遥感数据源

随着遥感技术的发展,越来越多的不同类型的遥感传感器数据被用于对水域的观测。不同类型的遥感数据在水产养殖信息提取中具有各自的优势和特性,因而也对应有不同的应用领域和信息提取精度。一般来说,多光谱遥感记录了地物的反射、辐射波谱特征,拥有丰富的地物空间分布及光谱信息,有助于识别水产养殖区域,是目前水产养殖区信息提取的主要信息源。但大多数多光谱遥感图像数据空间分辨率相对较低,即空间的细节表现能力比较差,将多光谱图像和全色图像融合,可有效提高图像解译能力。目前常用的识别水产养殖区的卫星遥感数据主要有全色图像、多光谱图像和微波雷达图像等,具体参数如表1所示。SAR具有全天时、全天候、多波段、多极化工作方式、可变侧视角、穿透能力强等特点,SAR图像中则含有丰富的地表纹理结构信息。在沿海水域,由于海水对微波雷达的回波能量较弱,而养殖用的基座、围栏和网箱等回波能量较强,色调比周围的海水更亮,二者对比度较大,因而可从SAR图像中提取养殖区域的相关信息。此外,在进行精度验证时,还可利用GoogleEarth平台提供的在线照片,这为实地调查验证提供了便利。

2水产养殖区域的识别方法

由于受研究时间、研究区域和数据源等客观因素的限制,还没有一种方法是最普遍和最佳的水产养殖区的识别方法。目前常用的水产养殖区识别方法主要有目视解译、基于比值指数分析的信息提取、基于对应分析的信息提取、基于空间结构分析的信息提取以及基于面向对象的信息提取等。

2.1目视解译目视解译是遥感应用最常用、最基本的方法之一。它根据遥感图像目视解译标志(位置、形状、大小、色调、阴影、纹理、图形及相关布局等)和解译经验,与多种非遥感信息资料相结合,运用相关知识,采用对照分析的方法,进行由此及彼、由表及里、去伪存真、循序渐进的综合分析和逻辑推理,从遥感图像中获取需要的专题信息。目前,目视解译一般都采用人机交互方式。在解译前先通过遥感图像处理软件对图像进行必要的预处理,包括图像增强、图像融合等,有效地改善图像的可识别能力,突出主要信息,提高判读的精度。杨英宝等依据6景TM图像和3期高精度航片,利用人机交互式解译方法分析了东太湖20世纪80年代以来网围养殖的时空变化情况[6];李新国等采用3景航空图像对东太湖的网围养殖面积动态变化进行人机交互目视解译[7];樊建勇等在经过增强处理后的SAR图像上,对胶州湾海域养殖区进行了交互跟踪矢量化[8];褚忠信等利用不同时期的TM图像,对黄河三角洲平原水库与水产养殖场面积进行了人机交互解译[9];吴岩峻等用4景ETM+图像,经过多次外业调查,建立解译标志,采用人机交互方法,对海南省海水和岛上水产养殖区进行了勾画[10];宫鹏等借助1987—1992年和1999—2002年的TM/ETM+图像及GoogleEarth平台提供的高分辨率图像和部分在线照片,对包括海水养殖场在内的全国湿地分布进行了目视解译,并绘制了专题图[11]。目视解译简单易行,而且具有较高的信息提取精度,适用于绝大多数养殖区域的识别,但是也存在一定的缺点。当解译人员的专业知识背景、解译经验不同时,可能得到不同的结果,其结果往往带有解译者的主观随意性。当养殖区域水体同非养殖区域水体的光谱特征或空间结构特征等相似时,解译人员就很难根据标志将其区分开来,使精度受到影响;而且目视解译工作量大、费工费时,难以实现对海量空间信息的定量化分析和保证信息的时效性,因此研究遥感信息的自动提取方法已成必然。

2.2基于比值指数分析的信息提取比值型指数[12]创建的基本原理就是在同一图像的多光谱波段内,求得每个像元在不同波段的亮度值之比,构成新的图像,以压制某些造成光照差异的因子或背景的影响,增强地物光谱特征的微小差别,突出目标地物的辐射特征。比值型指数通常又会作归一化处理,使其数值范围统一到-1~1之间。马艳娟等利用ASTER数据,分析养殖水体与非养殖水体在图像各波段上的特征差异,构建用于提取图像中水产养殖区域的指数(normalizeddifferenceaquacultureindex,NDAI);并分析用NDAI提取得到的结果中错分的受大气、传感器影响的水体与自然水体的各波段灰度值的分布,构建了用来进一步提取深海区域的指数(marineextractionindex,MEI),将近海水产养殖区的养殖水体与其他水体区分开[13],取得了较高的精度。由于比值指数分析的信息提取方法只考虑各波段上的灰度信息,当部分养殖区在光谱上与深海水域接近或是当深海水域光谱并非均一时,会导致错分。该方法适用于养殖区与背景环境光谱差异大的地区,否则将无法克服传统遥感分类方法所普遍存在的椒盐”噪声,从而影响信息提取的精度。

2.3基于对应分析的信息提取对应分析是在因子分析的基础上发展起来的分析方法,又称R-Q型因子分析”[14]。该方法已在生物和统计领域得到广泛的认同和应用,但在遥感领域的应用相对较少。在遥感应用中对应分析方法既研究图像波段特征属性及其相互关系,也研究像元特征之间的关系,有利于提高信息提取的精度。王静等应用该方法快速有效地进行了滆湖围网养殖区湖泊围网分布信息的提取[15]。该方法对遥感图像的质量要求较高,并在分析前要进行严格有效的图像预处理。此外,该方法并无法有效地解决异物同谱”和异物同纹理”的分类问题。

2.4基于空间结构分析的信息提取空间结构分析的处理方法有邻域分析、纹理分析、线性特征提取等。其中,邻域分析是对波段每一个像元依据四周邻近的像元对其进行空间分析的方法[16],分析和运算的像元数目和位置由扫描窗口确定;纹理表现是指图像灰度在空间上有序重复出现的特征,反映了一个区域中某个像元灰度级的空间分布规律,其基本分析方法有3类:统计分析方法、结构分析方法和频谱分析方法。周小成等采用ASTER遥感图像,以九龙江河口地区为研究示范区,利用卷积算子,采用邻域分析法来增强水产养殖地的空间纹理信息[17];李俊杰等利用纹理统计分析方法中的灰度共生矩阵(graylevelco-occurrencematrices,GLCM),选用中巴资源卫星02星多光谱数据,以白马湖为试验区,提取湖泊围网养殖区,实验表明纹理量化的均值指标能够较好地反映自然水体、围网养殖区和其他地物内部结构的异质性,取得了较理想的效果[18];林桂兰等利用方差算法对厦门海湾海上的吊养和网箱养殖进行纹理分析,得到养殖专题图[19];初佳兰等选用长海县广鹿岛海区的SAR图像,统计有效视数(ef-fectivenumberoflooks),并对图像进行多种方法滤波分析,提取了浮筏养殖信息[20]。基于空间结构分析的养殖区识别方法,适用于近海水产养殖地的自动提取,而不适用于内陆水产养殖地,因为后者在空间上的分布孤立,斑块小,与其他农用坑塘水体的空间特征类似,但仍可以作为一种遥感图像识别的辅助方法。#p#分页标题#e#

2.5基于面向对象的信息提取面向对象的图像分析主要思想是:首先将图像分割成具有一定意义的图像对象,然后综合运用地物的光谱特征、纹理、形状、邻近关系等相关信息,在最邻近法和模糊分类思想的指导下,确定分割对象所属类别,得到精度比较高的遥感图像分类结果[21]。对于养殖区分布的提取,面向对象的图像分析方法基本步骤包括多精度图像分割、面向对象的水陆划分和非养殖水域剔除。首先,使用多精度图像分割对原始图像进行分割以获得分割图斑,并计算各个图斑的特征,为后继分析服务;然后,根据遥感图像中水域的辐射特性进行水陆分割;接着根据图斑的光谱、形状及空间特征提取出面状、线状非养殖水域部分;最后,在水陆划分得到的水域全图的基础上剔除以上提取的面状水系和线状水系,得到养殖水域提取结果[22]。谢玉林等利用该方法,对珠江口养殖区域进行了提取,验证该方法在水产养殖区提取上的可行性[22];关学彬等采用该方法对海南省文昌地区的水产养殖区进行监测,取得了理想效果[23];孙晓宇等采用该方法,利用多时相遥感数据对珠江口海岸带地区水产养殖场的变化进行了提取[24]。面向对象的图像分析将处理的对象从像元过渡到了图斑的对象层次,更接近人们观测数据的思维逻辑,更利于知识与规则的融合。在很多情况下,面向对象的遥感图像分析方法会比基于像元的分析方法取得更好的效果。采用面向对象技术,在解决常规图像分类时的椒盐噪声效应、结果的可解释性上有很大优势,因此在高分辨率图像信息提取中能够发挥更大的作用。但是当特征及隶属度函数选取不当时,会出现较严重的误分现象,此时要结合目视解译方法,判别分类结果的合理性,优化隶属度函数,重新进行分类。