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摘要：在阐述海水养殖贝类病害出现原因的基础上，提出海水养殖贝类病害预警预报技术，并以某海域的养殖贝类病害预警工作情况为例，分析基于海水养殖贝类病害预警预报技术的养殖贝类病害预警预报模型构建及应用，旨在能够为海水养殖贝类病害防范和解决提供重要参考支持。
关键词：海水养殖；贝类；病害；预警预报
海水贝类养殖是沿海各国浅海滩涂开发的重要支柱产业，伴随海洋业的深入发展，海水养殖贝类病害问题开始成为生命科学中发展起来的一门新型学科。我国是世界上水产量最大的国家，海水养殖面积占据世界首位，其中，在海水养殖发展中有八成以上都是海产经济贝类。在海水养殖业的深化发展下，养殖面积和发展建设规模日益扩大，养殖品种不断增多，产量不断增加，加上海水污染相应的增加，贝类病害时有发生，不仅威胁到贝壳类养殖物的质量，而且还会威胁到产业的可持续发展。为此，结合当前海洋养殖贝类病害出现的原因和表现形式，就如何借助先进的技术预警和防范海水养殖贝类病害进行分析。
1海水养殖贝类病害出现的原因分析
在对海水养殖贝类病害进行大范围的调查研究之后发现，海水养殖贝类病害多数是由海洋污染和天气异常导致的。从发展表现上来看，海水养殖贝类病害主要由两个类型，即病原性病害和非病原性危害。其中，海水养殖贝类非病原性危害包含机械损伤、物理和化学刺激、饲料的缺乏以及药物的随意使用。海水养殖贝类的病原性危害具体表现为细菌、真菌、寄生虫、病原虫等。从海水养殖贝类病害的发生情况来看，这些病害往往不会单一的出现，而是会呈现出混合感染和交叉感染的现象，非病原性疾病有时候还会转变为病原性疾病。海水养殖贝类病害的出现是内外因共同作用的结果，具体表现如下：第一，水域富营养化。工业废水、生活污水、动物粪便的随意排放会使得水域范围内的氮磷超过规定的限制，由此出现海水富营养化。水体中化学、生物耗氧量不断提升，最终会使得海洋水出现缺氧的表现，存在于海洋中的浮游生物会在一段时间大量、快速、大范围繁殖，由此衍生出有毒有害的物质，引起海水养殖贝类的死亡。第二，养殖容量超过规定的限制。每一个范围内水体所能够承载的动物是有限的，养殖容量的定义为规定范围内的，单位水体养殖对象在不威胁环境、维护生态系统情况所能够产生的最大产量。海水养殖贝类的养殖有其固有的极限范围，在超过这个范围后就会降低海水养殖贝类的质量，加重病害发生的可能。第三，天气变化。暴雨后洪水会降低海水的盐度，加上天气干旱和降雨稀少也会使得海水的盐度提升。受涂温影响、水温过高塘养水浅，太阳暴晒，海水养殖贝类所在海洋区域的温度也会提升。第四，理化因子超过规定的标准。伴随农业生产和工业现代化进程的加快，大量污水会被排入到海洋中，对外排放的这些废水中会含有比较多的重金属、石油、酸碱物质，这些物质在得不到有效处理的情况下会使得海洋中的有害物质超标，最终诱发海水养殖贝类病害。
2海水养殖贝类病害预警预报技术原理
海水养殖贝类动物长期生活在水中，水中环境十分复杂，可能诱发的病害类型和原因会变得十分复杂。为了能够解决海水养殖贝类养殖病害问题，相关人员经过一系列的研究分析思考打造出了预防为主、防重于治的海水养殖贝类病害预警预报体系，海水养殖贝类病害预警预报的基本逻辑过程如图1所示。根据海水养殖贝类病害预警预报技术应用逻辑设定来看，整个预警预报系统侧重对疫情变化的动态化分析，系统的分析各个生物、非生物因素对水产动物病害发生和死亡的影响，并打造出海水养殖贝类病害预警预报模型，在模型的作用下对海水养殖贝类病害发生时间、范围、危害程度等进行预测并警示，指导生产活动，规避养殖风险。
3病害预警预报模型构建
某海洋区域是我国海洋产业发展的重要组成，养殖品种众多，包含牡蛎、扇贝、鲍鱼、蛤等贝类动物。在养殖贝类数量和类型不断增多的情况下，海域范围内的养殖贝类病害时常出现，且从发展实际情况来看，这些病害很难被发现和处理，具有处理延迟性和滞后性的特点，最终制约了地区海产养殖业的发展。为了能够更好的促进该地区海产养殖业的发展，需要加快打造出基于海水养殖贝类病害预警预报技术的养殖贝类病害预警预报模型。在养殖贝类病害预警预报模型的指导下更好的规范和约束贝壳类动物的生产，规避一系列外界因素对贝类动物生长加工的不利影响，并实现我国贝类养殖产业的健康、可持续发展。
3.1海水养殖贝类病害病原相关的警兆指标。通过对该海域近几年出现的贝类疫情分析，总结出细菌、病毒、寄生虫和真菌等病原是引发一系列病害的根源。贝类经常被养殖在浅海、滩涂等开放海域，在贝类生长的过程中相关人员很难通过投放药物、大面积改善水质的方式来防控和消灭病原微生物。为了能够解决贝类病害问题，及时监测病原微生物的变化，依托海水养殖贝类病害预警预报技术打造出了病原相关的预警测报系统，打造出贝类病原数据库，研究出了多个类型贝类常见病原菌的快速特异检测方式，对贝类的病害防范工作制定出了规范的标准。
3.2海水养殖贝类健康状态指标评定。海水养殖贝类在成长的过程中往往缺乏基于淋巴细胞和抗体的获得性免疫机制，在病害防治的过程后会依赖自身具备的免疫系统。在海水养殖贝类病害预警预报技术的支持下探讨出贝类免疫识别受体、补体相关分子、肿瘤坏死因子、白介素、神经递质代谢酶及其受体在贝类免疫防御过程中的重要作用。
3.3环境因子和海水养殖贝类病害的关系。生长环境风险的预警是水产动物病害预警的重要内容，也是在作物种植过程中突破水域环境限制，实现生态优先繁育的重要环节。文章所研究海域贝类养殖主要以近海浮筏吊养为主，影响贝类成长的因素具备鲜明的季节性特点，且深受外界环境的影响。结合水域范围内海水养殖贝类的成长情况，海水养殖贝类病害预警预报小组对水域范围内的水文情况、无机盐含量、藻相、微生物群落等生态指标进行全过程的跟踪监测，通过对整个区域范围内影响贝类生长的各个环境因子的分析之后发现，水温、叶绿素和溶解氧的特性会很明显的影响到细菌的具体群落组织结构。在对海水养殖贝类养殖区域浮游藻类群落的季节性演化规律后发现，在虾夷扇贝病害高发季节，海水中叶绿素含量和硅藻丰度较低，且甲藻等有害藻类丰度较高。根据以上的调查研究结果最终选择水温、叶绿素、溶解氧、硝酸盐的浓度变化来作为衡量海水养殖贝类病害预警预报模型打造成效的重要参数。
4结语
综上所述，基于海水养殖贝类病害预警预报技术的养殖贝类病害预警预报模型能够更好的预警和防范海水养殖贝类病害。但是从发展实际情况来看，基于海水养殖贝类病害预警预报技术的养殖贝类病害预警预报模型和国外一些国家的贝类病害预警体系构造相比仍然存在差距。为了能够更好的发挥出养殖贝类病害预警预报模型在海水养殖贝类病害防控中的作用，需要相关人员进一步强化对模型的理论研究，将其和人类医学及动植物疫病防控理论结合在一起，辅助借助水产养殖学、微生物学、生态学、海洋学等多个学科深入解析病原以及非病原致病机理，从而打造出更加完善的海水养殖贝类免疫防御体系，完善水产动物病害预警的理论体系。
作者:叶永庆 单位:辽宁丹东市市场监管事务服务中心
