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MARICULTURE and FISHERIES

机译：武术和渔业

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In aquaculture, it is extremely important to determine the composition of fish farm waste to evaluate its potential impacts and to improve its reuse. Near-infra red spectroscopy (NIRS), an alternative to standard chemical analytical techniques, is a quick non-invasive method to assess physical and chemical composition, reducing the cost of routine analysis. We developed NIRS calibration models for organic matter (OM), total organic carbon (TOC), total organic nitrogen (TON), the carbonitrogen ratio (C/N), total phosphorus (TP) and the lipid content of marine fish paniculate waste. To obtain a wide range of compositions of fish waste, decomposition time, feed loss, and inter-specific variations were taken into account. The NIRS calibration models were built using three sub-datasets: in Scenario 1) the calibration was species-specific, including only seabass waste (SeabassWaste), in Scenario 2), the calibration included data from two other species (MultiSpeciesWaste) and in Scenario 3), the general calibration included all data as well as simulation of extreme feed loss (up to 50%) (Faeces&Feed). All calibrations performed using either dried or wet samples gave equations with high coefficients of determination (R2) and reasonably low standard error of cross validation (SECV) values for all parameters tested, except for TP due the high proportion of mineral P.
机译：在水产养殖中，确定养鱼场废物的组成以评估其潜在影响并改善其再利用极为重要。近红外光谱法（NIRS）是标准化学分析技术的替代方法，是一种快速的非侵入性方法，用于评估物理和化学成分，从而降低了常规分析的成本。我们针对海洋物质的有机物（OM），总有机碳（TOC），总有机氮（TON），碳/氮比（C / N），总磷（TP）和脂质含量开发了NIRS校准模型浪费。为了获得广泛的鱼废料成分，考虑了分解时间，饲料损失和种间差异。 NIRS校准模型是使用三个子数据集构建的：在方案1中，校准是针对特定物种的，仅包括海鲈废物（SeabassWaste），在方案2中），校准包括来自其他两种物种（MultiSpeciesWaste）的数据，在方案2中3），一般校准包括所有数据以及极端进料损失（高达50％）的模拟（Faeces＆Feed）。使用干或湿样品进行的所有校准均给出了方程，该方程具有较高的测定系数（R2）和相当低的所有测试参数交叉验证标准误差（SECV）值，但由于矿物质P的比例较高而导致TP除外。

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    《Oceanographic Literature Review》 |2017年第7期|1560-1577|共18页
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