專利名稱：一種人工養殖大黃魚的疾病發生的預警方法
技術領域：
本發明涉及一種人工養殖大黃魚的疾病的防治方法，具體涉及一種人工養殖大黃魚的疾病發生的預警方法。
背景技術：
目前，人工養殖的大黃魚主要采用海水網箱養殖的方法，隨著養殖規模的不斷擴大，大黃魚發生疾病的問題也日趨嚴重，給養殖戶造成了極大的經濟損失，如2003年浙江省發生的大黃魚的疾病所造成的直接經濟損失就達七千多萬，大黃魚的疾病已經成為制約網箱養殖大黃魚產業持續健康發展的瓶頸。目前對網箱養殖的大黃魚的疾病防治主要是采用被動性的治療，即疾病發生后的藥物治療。由于網箱養殖密度高，疾病傳染速度快，當疾病被發現時，許多病魚已喪失了攝食能力而無法給藥，故藥物治療也收效甚微；也有人試圖采取在養殖過程中定時用藥的方法來預防大黃魚的疾病的發生，但由于網箱養殖范圍大，藥物作用時間短，因此這種盲目用藥的不僅收不到真正的預防效果，而且增加了養殖成本和勞動力。因而采用適時、主動的疾病預防是控制網箱養殖大黃魚疾病發生和發展的根本，而目前尚沒有一種合適的人工養殖大黃魚的疾病發生的預警方法。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是提供一種人工養殖大黃魚的疾病發生的預警方法，用該方法能預警人工養殖的大黃魚是否會發生疾病及疾病發生的程度，達到提前預知，及時預防的目的。
本發明解決上述技術問題所采用的技術方案為一種人工養殖大黃魚的疾病發生的預警方法，它包括以下步驟首先在當天13點～15點測定一次養殖水體的透明度X1和溫度X2，并測定當天的平均風力X3，然后把X1、X2和X3代入下述公式Y1＝1.546X1+0.07X2X3-11.922Y2＝1.284X1+0.072X2X3-10.067Y3＝1.568X1+0.108X2X3-16.921Y4＝1.981X1+0.076X2X3-17.062計算得到函數值Y1、Y2、Y3和Y4，通過比較Y1、Y2、Y3和Y4的函數值，從中選出最大的函數值，并按下述標準來預警人工養殖大黃魚在第3天是否會發生疾病及疾病發生的程度當最大值為Y4時，預警等級為四級，大面積發病；最大值為Y3時，預警等級為三級，中等程度發病；最大值為Y2時，預警等級為二級，少量發病；最大值為Y1時，預警等級為一級，正常。
X1、X2和X3是與大黃魚的疾病發生密切相關的自然因子，平均風力X3可以根據當地的氣象預報得到，人工養殖水體的透明度和溫度用生物學的常規方法測定，在13點～15點時水體的溫度波動變化很小，并且此時的水體的溫度與發生疾病的關系較密切。
表1最大的函數值與大黃魚是否會發生疾病及疾病發生程度的關系表
與現有技術相比，本發明的優點在于由于在當天13點～15點測定養殖水體的透明度X1和溫度X2，并測定當天的平均風力X3，然后把X1、X2和X3代入公式中，計算得到函數值Y1、Y2、Y3和Y4，比較Y1、Y2、Y3和Y4的函數值，并按下述標準來預警人工養殖大黃魚在第3天是否會發生疾病及疾病發生的程度當最大值為Y4時，預警等級為四級，大面積發病；最大值為Y3時，預警等級為三級，中等程度發病；最大值為Y2時，預警等級為二級，少量發病；最大值為Y1時，預警等級為一級，正常；這樣就能提前預警人工養殖大黃魚在第3天是否會發生疾病及疾病發生的程度，解決了目前對人工養殖的大黃魚無法預知發生疾病及疾病程度使得疾病無從預防的間題，因此本發明能對人工養殖大黃魚的疾病發生進行提前有效的預防，也能知道發病的程度并得到及時有效的治療，從而減少了人工養殖大黃魚大面積疾病發生的事件，提高了人工養殖大黃魚的經濟效益，也節約了養殖成本和勞動力。
具體實施例方式
以下結合實施例對本發明作進一步詳細描述。
實施例一種人工養殖大黃魚的疾病發生的預警方法，在當天14點測定一次網箱中養殖大黃魚的水體的透明度X1和溫度X2，并按當地氣象資料得到當天的平均風力X3，然后把X1、X2和X3代入下述公式Y1＝1.546X1+0.07X2X3-11.922Y2＝1.284X1+0.072X2X3-10.067Y3＝1.568X1+0.108X2X3-16.921Y4＝1.981X1+0.076X2X3-17.062計算得到函數值Y1、Y2、Y3和Y4，比較Y1、Y2、Y3和Y4的函數值，從中選出最大的函數值，并按以下標準來預警人工養殖大黃魚在第3天是否會發生疾病及疾病發生的程度當最大值為Y4時，預警等級為四級，大面積發病；最大值為Y3時，預警等級為三級，中等程度發病；最大值為Y2時，預警等級為二級，少量發病；最大值為Y1時，預警等級為一級，正常；表2是應用本發明的預警方法，對舟山市海洋養殖公司網箱養殖的大黃魚是否會發生疾病及疾病發生的程度進行實施性預警的明顯表，共預警了181天，表中第五列為從測定當天起算的第3天的疾病發生的實際等級，表中最后一列為從測定當天起算的第3天的疾病發生的預警等級；表3為預警等級與實際等級的統計對比表，從表2或表3中可以得出預警的準確率達到81.2％。
表2預警等級與實際等級的明顯表
表3預警等級與實際等級的統計表
權利要求
1.一種人工養殖大黃魚的疾病發生的預警方法，其特征在于它包括以下步驟首先在當天13點～15點測定一次養殖水體的透明度X1和溫度X2，并測定當天的平均風力X3，然后把X1、X2和X3代入下述公式Y1＝1.546X1+0.07X2X3-11.922Y2＝1.284X1+0.072X2X3-10.067Y3＝1.568X1+0.108X2X3-16.921Y4＝1.981X1+0.076X2X3-17.062計算得到函數值Y1、Y2、Y3和Y4，通過比較Y1、Y2、Y3和Y4的函數值，從中選出最大的函數值，并按下述標準來預警人工養殖大黃魚在第3天是否會發生疾病及疾病發生的程度當最大值為Y4時，預警等級為四級，大面積發病；最大值為Y3時，預警等級為三級，中等程度發病；最大值為Y2時，預警等級為二級，少量發病；最大值為Y1時，預警等級為一級，正常。
全文摘要
本發明公開了一種人工養殖大黃魚的疾病發生的預警方法，首先在當天13點～15點測定一次養殖水體的透明度X
文檔編號A01K61/00GK101081011SQ20071006879
公開日2007年12月5日 申請日期2007年5月23日 優先權日2007年5月23日
發明者倪海兒, 王國良, 吳常文, 王力 申請人:寧波大學