摘要:淡水渔业转型升级对推动消费升级、实现产业高质量可持续发展具有重要意义。本文在剖析我国淡水渔业转型升级面临的突出问题和工程科技需求的基础上，提出淡水渔业转型升级的总体思路、推进路径、主要任务和主要目标，并通过系统研究提出淡水渔业绿色高效养殖模式、优良养殖品种繁育技术与装备、精准投喂与饲料高效利用技术、不同养殖模式下水环境调控技术、尾水高效绿色处理技术与装备、多元信息智能立体感知技术与装备、淡水产品捕捞及冷链化优质保鲜贮运技术和养殖产品初加工技术与装备等工程科技创新研究重点，旨在为全面提升我国淡水渔业的设施化、机械化、智能化、智慧化和标准化水平提供决策参考。

摘要:为探究气液混合泵能否满足在高密度养殖条件下养殖对象对水体溶氧的需求，基于气液（氧气-水）混合泵搭建溶氧试验平台，在不同水温、不同出水压力和不同气水体积比的条件下，测试气液混合泵溶氧性能，并在池塘圈养桶（直径4 m，高2 m，养殖水体体积20 m3）内进行增氧试验。溶氧性能测试结果显示：当出水压力为0.25 MPa、气水体积比为0.01~0.05时，在不同水温（5.6、13.5、30.3）条件下出水溶解氧与水温成反比，溶解氧在47.93~20.60 mg/L变化；氧气吸收效率与气水体积比呈反比，氧气吸收效率在91%~33.7%变化；动力效率与气水体积比成正比，动力效率在22.32~55.12 kg/（kW·h）变化。基于圈养桶的增氧试验结果显示，在有鱼耗氧的条件下（黄颡鱼，单个桶内养殖密度为13.19~16.49 kg/m3），使用功率3 kW的气液混合泵为4个圈养桶增氧时，每个桶内水体溶解氧在光照时间内可达11 mg/L，夜间稳定保持在8 mg/L以上。试验结果表明气液混合泵可应用于高密度的水产养殖，并能有效应对夏季高温供氧难题。

摘要:针对现有生物被膜检测方法耗时、费力、低效的问题，以大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、沙门氏菌为例，研究荧光高光谱技术对不同细菌生物被膜进行种类识别和成膜能力评价的可行性。采集细菌生物被膜样本荧光高光谱图像，并基于5种方法预处理后的光谱数据建立支持向量机分类（support vector classification machine，SVC）和偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis model，PLS-DA）细菌被膜分类检测模型。利用连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）、竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）分别提取特征波长并建立相应简化模型。结果显示：细菌生物被膜种类识别全波长和特征波长模型中SVC性能均优于PLS-DA，最优模型为None-SPA-SVC，校正集和预测集分类准确率均为96.67%。在细菌生物被膜成膜能力的全波长模型分类判别中， SVC算法整体上分类准确率优于PLS-DA；对于简化模型，最优模型为SPA-SVC，校正集和预测集分类准确率分别为100.00%和96.67%。研究结果表明，高光谱技术可以对细菌生物被膜种类及生物被膜的成膜能力进行有效、快速、准确地分类。

摘要:为探究样本温度、细菌浓度对水分子结构的改变从而明确细菌浓度检测的机理，以金黄色葡萄球菌悬浊液样本为例在水的特征吸收波段（1 334~1 539 nm）对不同温度下不同浓度细菌进行表征和检测。首先，通过对比不同预处理方法，得到最佳预处理方法，然后利用多级成分分析分别建立一级模型（温度与光谱的关系模型）和二级模型（细菌浓度与光谱的关系模型）。结果表明，Savitzky-Golay 卷积平滑结合连续小波变换的预处理方法最优。一级模型可以精确表征样本温度，其校正相关系数(correlation coefficient,RC)和校正均方根误差(root mean square error,RMSEC)分别为0.997和0.37℃。对温度贡献较大的波长对应水溶剂化层OH-(H2O)1,4和超氧化物O2-(H2O)4、游离水和游离OH-(S0)及具有1个氢键的水分子（S1），该模型预测相关系数RP和预测均方根误差RMSEP分别为0.997和0.37℃。二级模型可以较好表征样本浓度，其校正相关系数RC和校正均方根误差RMSEC分别为0.887和0.891 log CFU/mL。对细菌浓度贡献最大的波长对应H2O非对称伸缩振动V3，具有1个氢键的水分子（S1）、具有3个氢键的水分子（S3）及具有4个氢键的水分子（S4），预测相关系数RP和预测均方根误差RMSEP分别为0.869和0.858 log CFU/mL。本研究所建模型均具有较好的检测精度和适应性，表明水的结构特性对细菌悬浊液温度、细菌浓度检测起重要作用。