近红外光谱分析技术在水产养殖行业的应用进展

中国是世界上水产养殖大国。作为世界上从事水产养殖历史*悠久的国家之一，我国水产养殖行业自**开放以来发展迅猛。从沿海地区和长江、珠江流域等传统养殖区扩展到全国各地。水产养殖已经成为我国推动农村经济发展的产业之一。然而如今已经有各种因素影响水产养殖业的健康发展，例如水体污染、湖泊沼泽化、投料过剩、排泄物积累以及养殖工艺、养殖密度以及加工环节等等会造成水产品不同程度地受到包括重金属、化学农药、***、饲料添加剂和**残留物的污染、病害泛滥等等问题。因此开展水产养殖过程的实时快速监测成为了水产养殖业的重点关注问题。

通常，分析基频振动产生的吸收谱带位于中红外区域400-4000cm-1,分子基频振动的倍频和合频产生的吸收带位于近红外区域4000-14285cm-1，近红外区域又被划分为短波近红外区和长波近红外区。近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分析振动从基态向高能级跃迁时产生的，反映的是含氢基团，例如CH、OH、NH、SH、PH等振动的倍频和合频吸收的信息。通过近红外光谱可以得到样品中所有有机分子含氢基团的特征信息，能够同时检测多种有机分子。不同的物质在近红外区域有着特定且丰富的吸收光谱，这为近红外光谱分析样品提供了基础。

近红外在水产养殖的应用包括水质监测、苗种饲料以及育种育苗。水产养殖过程中，水质环境的监测是极为重要的一环。水作为水生生物依赖的生存环境，通过对其监测可以判断是否需要相应调整水产苗种的养殖环境。水质监测技术可以提高养殖过程的安全性，但是目前近红外光谱技术尚处于生活污水、湖泊、河流和海洋等水质监测研究中，还未在养殖水产水质监测中缺乏尝试。水质监测可以对水质的N、P进行快速分析。在这一方面已有研究表明可利用人工神经网络ANN和逐步段元线性回归SMLR和偏*小二乘法PLS来无损定量分析地表水的总氮含量。水质化学需氧量COD和生化需氧量BOD的测定也已经有了很多学者尝试做了这两者含量的近红外预测模型，并且实际测量效果良好。水质pH值的测定也在2012年杜艳红等人的水质实验中发现pH值分别在波长564nm、670nm和732nm处有特征峰存在，并且水质pH值与其吸收光强呈**的正相关，验证了近红外光谱技术用于水质pH值预测的可行性。

近红外光谱技术在苗种饲料方面的应用主要是饲料常规成分检测，例如水分、蛋白、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸和蛋氨酸等等。这些指标的监测在。我国在2002年发布的《GB／T18868—2002》中有详细的近红外定标模型建立方法。其次是饵料藻类的应用，饵料生物的培养也是水产养殖育苗中的关键环节，对改良水质、控制菌群、减少病害起到至关重要的作用。已有研究表明亚心形扁藻、雨生红球藻、螺旋藻中的叶绿素、蛋白质等成分的近红外特征光谱可用于饵料藻类生长状况变化的监测。

目前近红外光谱分析技术在水产养殖育种育苗方面还未普及到水产生物遗传育种范围。这也说明其未来有广阔的市场前景。已有许多的研究报道采用傅里叶变换近红外光谱仪去预测水产生物的各种指标，例如]预测牡蛎鲜样组织中水分、糖原、总蛋白质、总脂肪、锌、硒、牛磺酸和灰分。用便携式近红外光谱仪和傅里叶变换式近红外光谱仪分别对仿刺参多糖、蛋白质、脂肪、灰分、皂苷、锌和硒7种品质成分进行建模，比较发现傅里叶变换式近红外光谱仪建模的各参数更优，且蛋白质、锌和硒预测效果*理想。以上关于近红外光谱技术在贝类和参类育种方面的研究报道对未来近红外光谱技术在整个水产生物育种领域的应用推广具有一定的参考意义。

随着更多的相关指标纳入近红外光谱分析的范畴以及预测模型的不断扩充和修正，近红外光谱分析技术在水产养殖领域将有更加广阔的应用空间。