Resurse de producție a peștilor din piscină și lac: ecuație de bază pentru hrănire - model modificat din 1985

István Csengeri 1, András Ruttkay 1, András Zsigri 1, Csilla Zsigri 1, László Horváth 2, András Péteri 1

1 Institutul de cercetare în domeniul pescuitului NAIK, Cerb
2 Universitatea Szent István, Departamentul Pescuit, Gödöllő

Extrage

Termenul resursă înseamnă conceptul lui András Ruttkay de „biologie a producției” și numele „laborator de biologie a producției” pe care îl folosește în titlu. Conceptul de „resursă” va fi discutat de fapt numai în cadrul prelegerii în contextul biologiei producției. Alte aspecte ale hidrologiei, limnologiei și economiei sunt menționate doar pe scurt în introducere.

În 1985, am folosit curba de saturație SGR-SFR pentru a evalua condițiile populației de hrănire-randament ale bazinelor de pește. y = a * x/(b + x) extinzându-și gama de interpretare la

N (milă randament) = a * x * (y + y0)/(y + y0 + b * x) + c * x

un model de calcul al randamentului bazat pe o ecuație bazată pe relații nutriționale, în care „N” randamentul net, "X" masa de plasare, „Y” cantitatea de furaje, „Y0” echivalentul hranei pentru hrană naturală (ech. tak); "cel" potențial de creștere, „C” pierderea foamei și „B” cu necesitatea hranei pentru întreținere și "cel" și „B” constantă proporțională cu constantele (doar un extract a apărut în tipar: Péteri, A. și colab., 1986)

Modelele prezentate pe această temă în Zilele HAKI din 1986 și 1992 nu au avut un succes răsunător. Cu toate acestea, în proiectele AQUAMAX și ARRAINA au fost deja ridicate întrebarea și necesitatea de a oferi o explicație pentru determinarea randamentului natural. Lansările recente (prelegeri HTT 2015, 2016, postere) nu au fost nici bine primite, așa că co-autorii și-au publicat deja publicațiile (Ruttkay A., 1990; Csengeri I. și colab. 1992; Csengeri I, 1996), precum și revizuirea datelor și cifrelor disponibile în literatură, am finalizat ecuațiile noastre ulterioare.

Toți știm că peștii sunt capabili de o creștere continuă, viguroasă (exponențială) înainte de a atinge greutatea adultă (vârsta reproducerii) și apoi (deși cu o rată ușor mai lentă) - similar cu bacteriile Monod (Monod, J. 1949). Fenomenul de

poate fi descris printr-o ecuație dovedită, unde „w0” = greutatea corporală inițială, wt = greutatea corporală măsurată la sfârșitul unui studiu de creștere cu durata „t” și „g” este rata de creștere specifică (SGR)), care este de obicei dat în%/zi pe baza logaritmului natural („e”) al curbei de creștere, adică la 100 g sau la 100 kg și 1 zi pentru condițiile de hrănire și hrănire date:

Experiența practică a arătat că, în diferite condiții de hrănire, tipul de saturație a „g” sau „100 * g” (SGR) este o funcție a regimului de hrănire, exprimat și în%/zi, „rata” de hrănire (R% ); mai specific, SFR, care include utilizarea furajelor, rata specifică de alimentare (SFR = FCR * SGR).

Trebuie menționat aici că co-autorul nostru András Ruttkay, care nu mai este alături de noi, a sugerat utilizarea SGR și SFR pentru g/kg/zi în loc de% în seria sa de articole din 1990 (Ruttkay A., 1990a. Pescuit, XXXVI (83), 46-49.). Ne referim la creșterea în kg kg -1 zi -1, respectiv kg pe kg pentru întreaga perioadă luată în considerare pentru a facilita aplicarea relației la bazinele de pește.

Curbele de saturație pot fi descrise prin funcții hiperbolice, care pot fi folosite pentru a planifica hrănirea iazurilor de pești „puțin mai mult” decât metoda de calcul liniară a randamentului de pește utilizată în practica curentă. Am folosit ecuația curbei de saturație cunoscută din enzimologie în 1985: y = a * x/(b + x) am ales ceea ce am adăugat la membrul foamei: y = a * x/(b + x) + c * x. Ecuația de bază poate fi ușor interpretată printr-o schemă care descrie relațiile de viteză (cinetica) reacțiilor enzimatice, descriind subprocesele enzimelor (E) și formarea materiilor prime (compuși substrat, S) și a produsului (P) necesare pentru funcționarea lor:

În acest proces, constantele ratei k1 și k2 caracterizează rata reciprocă a procesului de echilibru al complexului enzimă-substrat (ES). În echilibru, formarea produsului (P) este determinată de constantele k1 și k3, deoarece în starea de echilibru a procesului complex care duce la echilibru, complexul ES al recuperării E + P (k4) este foarte mic și enzimele sunt disponibile în permanență.o moleculă de substrat „S” adecvată. Schimbarea în timp este descrisă prin ecuațiile cinetice ale reacției chimice a concentrațiilor. Acestea nu ar fi detaliate aici, subliniem doar circumstanța foarte importantă că rezultatele finale (A) și (B) de mai jos se referă la cazul în care concentrațiile [ES] sunt într-o „stare de echilibru” la starea de echilibru, deoarece aceasta este creșterea exponențială. pe baza următoarelor ecuații.

(Acestea sunt în esență aceleași ecuații deoarece k3 * [E] = vmax.)
Formula corespunzătoare ecuației (B) - de fapt ecuația Michaelis - Menten - a fost utilizată de Monod pentru a descrie matematic creșterea (numerică) a bacteriilor (Monod, J. 1949). S-au făcut încercări de a modifica formula Monod de mai multe ori, de ex. cu următoarele ecuații, care pot fi cunoscute din referințele lui Panikov (Panikov, N.S., 2011) am ajuns să știm:

(C) µ = µmax * (1- e ^ (- Ks * S)) (Mayberry W.R. și colab., G. 1967)
(D) µ = µmax * S ^ n/(Ks + S ^ n) (Moser, H. 1958)
(E) µ = µmax * S ^ n/(Ks * x + S ^ n) (Teissier, G. 1956)

Ecuația (C) de mai sus are în esență același conținut ca formula Ivlev din 1945 utilizată în hidrobiologie:

(F) G = Gmax * (1-e ^ (- b * C)), (Ivlev, V.S. 1945)

numai în timp ce în (C) concentrația nutrientului limitativ, în (S), în Ivlev consumul de plancton „C” este inclus ca variabilă independentă.

Ecuațiile (A), (B) de mai sus (exponentul n pentru A și B sunt egale cu unu) și (D) sunt în esență de aceeași formă ca ecuația Hill (Hill, A.V. 1910), care este utilizat în studiile cinetice enzimatice în cazurile în care un ligand legat de macromolecule (de obicei proteine) constând din mai multe subunități (de exemplu, dimeric, oligomeric tetrameric) (sau proteine) este deja legat de aceeași macromoleculă la un alt loc înainte de substrat, că între timp structura spațială a moleculei se schimbă prin tranziția alosterică. Aceasta se numește „legătură cooperativă”. De fapt, modelul MWC (MWC este o abreviere a inițialelor numelui triplu al autorului Monod - Wyman - Changeux) a fost dezvoltat pentru a caracteriza procesele legate de un astfel de fenomen. pot fi de asemenea descrise efectele biochimice și fiziologice ale hormonilor, medicamentelor, medicamentelor și nutrienților limitativi.

Ecuațiile (A) și (B) sunt scrise ca modele de creștere sub forma ecuației Hill

ecuațiile exprimă de fapt capacitatea exponențială de creștere a bacteriilor, peștii deja menționați mai sus. Capacitatea de adaptare inerentă proprietăților auto-catalitice ale creșterii, deoarece cantitatea de enzime din biomasă crește în timpul creșterii și este nevoie de mai mult substrat pentru a obține saturația. De fapt, ecuația v = k3. [E] * [S] ^ n/(KM + [S] ^ n) ascunde implicit „resursele” pentru care am formulat titlul prelegerii în acest fel.

Constanta k3 nu se referă la o enzimă din bacterii (Monod, J. 1949), și într-un „sistem” biologic și mai complex - reprezentat de un individ de pește - situația este chiar mai complexă, astfel încât constanta k3 este o caracteristică a unei enzime sau a unui sistem enzimatic cu activitate constantă și factorul limitativ pentru creștere în acea sistemul este aportul limitativ de nutrienți.prin natura sa. În consecință, trebuie să furnizăm aportul de nutrienți care asigură saturația constantă a enzimei care determină creșterea, adică creșterea exponențială. La pești, primul aminoacid esențial limitativ (IEAA) este de obicei proteina sau primul aminoacid prezent în acesta. Dacă alți nutrienți (de exemplu, vitamina C, vitamina B1 etc.) sunt factorii limitativi pentru creștere, atunci o altă enzimă, sistemul enzimatic determină rata de creștere. Sisteme de enzime definite genetic constantele lor k3 reprezintă resursa 1.

Creșterea exponențială a cantității de enzime și natura adaptativă a acesteia (inducerea enzimei) în biomasa peștilor desfășurați - chiar dacă concentrația enzimei E rămâne neschimbată și, eventual, scade - reprezintă o a doua resursă. Creșterea și selecția contribuie la creșterea acestei resurse.

În cazul bazinelor de pește a aportul de furaje, si a consumat alimente naturalel este concentrația de nutrienți ai substratului S reprezintă resursele 3 și 4. Biologia producției lacurilor și intervențiile tehnologice de reproducere pot fi menționate ca resurse separate, care poate modifica favorabil cantitatea de alimente naturale care poate fi consumată (consumată) și la care trebuie să acordăm o atenție specială în viitor pentru a crește producția de pește.

Observațiile și concluziile colegului nostru András Ruttkay, pe care le-a spus pur și simplu: „nu contează ce nu mănâncă peștele”, ne atrag atenția asupra necesității testelor la rațiile de hrană sub întreținere, pe care le-a făcut separat (Ruttkay A. 1990a, b, c), și care poate fi văzut în unele descrieri ale literaturii. Analiza care urmează să fie analizată aici, publicată în 1996 (Csengeri I. 1996) poate oferi răspunsuri la întrebări legate de pierderea în greutate a foametei, care au fost discutate separat de colegul meu András Ruttkay în seria sa de articole din 1990.

După revizuirea fondului enzimatic de mai sus, rezultatele unui studiu realizat de Mercer și colab. Cu privire la relația dintre consumul de alimente și nutrienți și creșterea la șobolani (Morgan și colab., 1975. Proc. Nat. Acad. Sci. USA 72 (11): 4327-4331; Mercer, L.P. 1982. J. Nutr., 112 (3): 560-6) am început să reînnoim modelul din 1985. Modelul nostru nutrițional se bazează de fapt pe modelele de mai sus (A) și (D), care au fost, de asemenea, utilizate de Mercer și colab.

Publicat pentru prima dată de István Csengeri în 1996 (Csengeri, I. 1996) au fost analizate. Acolo, datele SFR și SGR sunt date în procentul obișnuit, dar și în totalul furajelor distribuite și în greutățile individuale inițiale și finale. Astfel, curba determinată de datele SFR-SGR kg/kg/zi, precum și datele FCR și FER ar putea fi ușor modelate. În modelare a fost utilizată următoarea ecuație:

SGR = - c * x + a * x * (y) ^ n/(y ^ n + (b ^ n * x ^ n)

unde x = SFR, a, b, c și na sunt parametrii care trebuie determinați cu conținutul deja menționat mai sus: „a” este potențialul de creștere, „c” este pierderea de foame și „b ^ n = K.5 ^ n = KI "o constantă proporțională cu cerința de întreținere a hranei și constantele„ a ”și„ c ”, pentru care, la fel ca Mercer și colab., am introdus constanta cinetică K.5 ^ n = aportul de alimente KI („ Intake ”) Pentru a determina extremele.

András Ruttkay a primit date similare la un SFR de 10,0 kg/100 kg/zi cu o greutate corporală inițială de aproximativ 10 g (2,55 kg/100 kg/ziRuttkay, A. 1990a, Figura 1). Aceste date provin dintr-un experiment în care rația zilnică de hrană a crapului cu o greutate corporală medie de aproximativ 10 g a fost calculată pentru perioade săptămânale. În acest sistem de hrănire, nu a fost posibil să se mențină sistemul enzimatic și sistemele enzimatice care determină rata de creștere într-o stare „stabilă”, de fapt, a avut loc o „reglare în sus și în jos”. Comparând aceste date cu datele anterioare Csengeri, unde „reglarea în sus” (cifrele nu sunt prezentate aici) este în mod clar avantajul unui aport continuu ridicat de nutrienți buni pentru a obține o stare constantă de creștere rapidă. În cazul peștilor mai mari, ar fi, în principiu, permisă ajustarea rațiilor zilnice de hrană la măsurătorile săptămânale - 2 săptămânale, dar există cu siguranță o metodă care ține cont de creșterea zilnică.

András Ruttkay a primit, de asemenea, date de 0,58 kg/100 kg/zi la o valoare SFR de 2,9 kg/100 kg/zi pentru crapul cu o greutate corporală inițială de aproximativ 10 g și s-a apropiat de valoarea saturației la o valoare SFR de 1,97 kg/Secțiune de 100 kg/zi (Ruttkay, A. 1990a, Figura 3). Prin hrănirea grâului, care este în mod clar o hrană cu conținut scăzut de proteine în locuințe intensive, Ruttkay a obținut doar aproximativ 1/5 din creșterea în greutate la același nivel de hrană comparativ cu grupul său nutrițional. Aceasta este doar o creștere de 1/10 în comparație cu grupul nutrițional Csengeri, ceea ce dovedește, de asemenea, avantajul alimentării stării de echilibru și avantajul alimentării cu furaje bune.

Am menționat mai sus că în modelul din 1985 am pornit de la recunoașterea faptului că de două ori, de trei ori ... cât mai mulți pești au de două ori, de trei ori mai multă energie și nutrienți necesari pentru supraviețuire, creștere, creștere decât de ex. 10 bucăți sau 1 kg de pește.
Această legătură, care pare evidentă pentru toată lumea, este confirmată de Figurile 2a și 2.b, ale cărei constante sunt a

creștere în 3 săptămâni = - c * x + a * x * (y) ^ n/((y) ^ n + (b ^ n * x ^ n)
creștere în 3 săptămâni = - c * N * w0 + a * N * w0 * (y) ^ n/((y) ^ n + (b ^ n * N * w0 ^ n)

parametrizat pe baza ecuațiilor.

Cele două cifre arată clar că relația hrănire - randament este două viziuni diferite ale aceleiași relații funcționale.

Testul modelului original al lui Walter (Walter, E. 1934) număr mai mare și serii de date de deviație standard mai mari (afișate indirect Figura 3a), pe care nu am putut să-l testăm pe un computer desktop cu 6kByte RAM în 1985, a dat acum rezultate acceptabile.
În analiza datelor din 1934 ale lui Walter, un 6. „P” parametru (a a consumat alimente naturale ( y0 ) factor de echivalență a cărnii de pește), pentru regresia neliniară a

Z (N) = - c * x + a * x * (p * y Ea ) ^ n/(p * y Ea ) ^ n + (b ^ n * x ^ n) si
Z (N) = - c * N * w0 + a * N * w0 * (p * y Ea ) ^ n/(p * y Ea ) ^ n + (b ^ n * (N * w0) ^ n),

s-au folosit ecuații de formă în care Z (N) creșterea biomasei este X rata de aplicare pe hectar este numărul de persoane * greutatea inițială ( N * w0 ) sau externalizare ( X ) exprimat în kg/ha. THE „P” parametrul este proporțional cu conținutul mediu de proteine și energie al peștilor capturați și cu compoziția și calitatea alimentelor.

Regresia neliniară a fost realizată cu programe de calculator, regresia liniară a fost efectuată prin selectarea unei valori inițiale arbitrare, dar considerată pentru parametru, folosind o procedură de iterație manuală în EXCEL. Curba de regresie neliniară obținută este a Figurile 3a și 3.b sunt prezentate. THE Figurile 2 și 3 în comparație aici arată și cele două viziuni ale caracterului. Deși fiabilitatea regresiei este destul de slabă (r 2 = 0,7401) și aici doar constanta ( x0 = 291,4 kg/ha; 3.a și 3.b cifre) are o probabilitate mare (P ‘p’ și introducerea unui 7. „Q” parametru (factor care exprimă echivalența alimentelor naturale sau a hranei pentru carne de pește).

THE „Q” parametrul aici este alimentat ( y ) și compoziția medie a peștilor capturați (proteine, grăsimi, cenușă etc.). Ecuația a fost aplicată regresiei neliniare în următoarea formă finală:

Z (N) = - c * x + a * x * (p * y Ea +q * y) ^ n/(p * yEa +q * y) ^ n + (b ^ n * x ^ n)

Deși nici aici nu am putut obține certitudine statistică cu valoare probatorie, siguranța statistică a valorii P a alimentelor naturale aparținând randamentului natural (y0 = 1114 kg/ha, P