什么神奇植物竟能去除水体抗生素？丨 渔业X档案06期

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01   水生植物能去除水体抗生素？苦草研究神秘大发现

 编译   子奥
 毒舌   颜溢

小图从左到右依次为：磺胺类抗生素危害植物细胞；植物能够引起水体化学环境变化；抗生素的化学消除

磺胺类抗生素（SAs）在医药和养殖领域的广泛使用造成了水体中该类污染物的增加，这会影响大型沉水植物的生长，但同时这些植物，如淡水植物苦草，也有助于去除污染物。近日，上海海洋大学等高校研究发现，苦草可以增加水体中的溶解氧（DO）和氧化还原电位（ORP），并促进改变微生物多样性及组分。这些条件会使磺胺类抗生素在水体中发生反应，从而被消除。

本研究可以帮助理解淡水系统中沉水植物对抗生素的去除机制，并给淡水水产养殖抗生素污染问题的解决带来希望。今后可以尝试通过在养殖尾水处理池中种植苦草等沉水植物，减轻为了给鱼治病所带来的水体抗生素污染，从而保护生态环境。

▍来源：

1.https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0043135419311285?via%3Dihub

2.https://www.shou.edu.cn/2020/0416/c147a267471/

02   “机器自动一眼看穿”法：你是什么鱼？

 编译   一璇

 毒舌   子钰

机器根据图像提取像素数据，自动“总结”特征

胖友们，是否还记得上一期资讯中，那一群在机器的“法眼”之下，新鲜度被看得明明白白的鲤鱼？这个研究团队（来自伊朗洛雷斯坦大学等）近期在Aquacultural Engineering上给大家带来了机器识别鱼类的相关研究。

他们以鲤鱼 (Cyprinus carpio), 草鱼(Ctenopharingodon idella), 鳙鱼(Hypophtalmichthys nobilis)和白鲢(Hypophthalmichthys molitrix)为样本，通过建立基于深度卷积神经网络的模型（Deep convolutional neural network-based model），实现对常见鲤科鱼类的高精准识别。

常见的传统识别鱼类的机器学习手段，以输入的人工选择的特征为标准，对给定的不同鲤科鱼类进行识别；但由于人工选择的特征多为表象特征，存在一定的误差。和传统方法不同，团队采用的深度学习手段，机器能自动基于大量输入的鲤科鱼类图像，利用图像的像素数据，自动“总结”出不同种类的鲤科鱼类特征，再对给定的鱼进行识别。这一方法能依据更有代表性的特征，作出更精准的判断，帮助更好地管理水产养殖行业。

▍来源：

https://doi.org/10.1016/j.aquaeng.2020.102053

03  开放式创新鲱鱼迁徙管理：只要有心，你就是科学家！

 编译   小晶 毒舌   刘芮

你想成为科学家，想参与科研任务吗？现在随着数据密集型研究的兴起和发展，一种公众参与的科研模式正在快速兴起，就算是没受过大量的专业训练的普通人也能参与科学研究，成为“公民科学家”。

又到了一年一度美国马萨诸塞州普利茅斯镇鲱鱼迁徙的季节， 美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的科学家们为准确统计迁徙鲱鱼的数量向公民科学家们发出了求助信号！而公民科学家们可以足不出户地完成科研任务。

来来来，一起数鲱鱼

每年4到6月，水下网络摄像机实时记录下淡水鲱鱼迁徙的图像，并将有鲱鱼通过的10-60秒短视频（如上视频）上传到当地记录和保护鲱鱼的网站，只要登录该网站数一数通过镜头的鲱鱼的数量即可完成任务，而后自有专门的科研工作者对这些数据进行统计和分析。

现在越来越多的科研会邀请公民参与进来，也实现了很多人儿时的“科学家”梦。刚果的一个以减少盗伐现象为目的的科研项目邀请当地居民利用装有卫星导航系统的智能手机帮助跟踪伐木者，生成的数据信息会与伐木公司和当地政府共享，从而为研究、决策提供参考。

上述方法也体现了一种开放式全面创新管理理念，它是指主体在技术创新过程中，同时利用内部和外部相互补充的资源实现创新，与多种合作伙伴多角度的动态合作的一类创新模式。这对于企业管理创新也有借鉴意义。

▍来源：

1.https://www.fisheries.noaa.gov/feature-story/you-can-help-scientists-count-migrating-river-herring-virtually

2.实时观看鲱鱼迁徙传送门（需自备梯子）：

https://www.plymouth-ma.gov/marine-and-environmental-affairs/pages/fish-camera

3.https://www.nature.com/articles/d41586-018-07106-5

4.https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=b7995447e424132ec5cf60f727c52c9f&site

04  物联网、无人机技术助力水产养殖 甩手掌柜不是梦

 编译   秋怡、子奥

 毒舌   梦雨           

近年来，随着科技的进步，物联网、无人机等技术被逐渐应用于各行各业，渔业也不例外。

在日本，传统的牡蛎养殖需要根据水温和天气情况调整水产养殖网箱的条件，但这往往取决于渔民的直觉和经验。日本大型移动通信公司KDDI正在和大学合作，将物联网传感器连接到养殖网箱，并将与牡蛎生长相关的水温、网箱晃动情况和浊度等信息存储在云中。渔民可以在电脑或智能手机上查看图像数据。

此外，另一家移动公司NTT Docomo正在和养殖场开展水下无人机方面的合作，水下无人机可以对牡蛎养殖场进行远程监控并使用5G通讯传输拍摄到的高清图像，水下无人机的操作信号也能通过5G无线传输。对于日本这样老龄化严重的国家，无人机和物联网技术能帮助水产行业解决从业人员日益减少的问题。

日前，国内某养殖场也开启了利用无人机投喂饲料（上图）的“机器换人”养蟹新时代。每台无人机能够载重20公斤，最远飞行3000米，只需几分钟，就能完成200亩螃蟹塘饲料的均匀投喂工作，而人工却需要半个小时以上。无人机的使用大大提高了养殖效率并节省了人工费用。

无人机早前已被广泛应用于种植农业中，在监测虫害、灌溉、授粉、喷洒农药等方面都发挥了重要作用。相比之下，无人机在渔业方面的应用尚处于探索之中。相信物联网和无人机技术也能帮助渔业朝着智慧化方向发展，让这个古老的行业焕发出新的生机。

▍来源：

1.https://newswitch.jp/p/21870

2.http://www.bbwfish.com/article.asp?artid=207446

3.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1635938643116100491&wfr=spider&for=pc

4.https://www.81uav.cn/uav-news/201904/16/55005.html

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排  版  |  黄晓健

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