サケ科のアクアフィードは、このセクターに要求される持続可能性基準の増加に対応するために、過去数十年にわたって進化してきました。www.modernagriculturefarm.com 魚粉と魚油を代替のタンパク質と油源に置き換えることで、 または富栄養化プロセスに関して脆弱な水域への栄養廃棄物の負荷の減少、 すべての良い例。

この文脈の中で、タンパク質節約の概念は、脂肪含有量が増加するサケ科のアクアフィード製剤に広く採用されました。 主なエネルギー源としての使用を促進し、筋肉の蓄積のためにタンパク質を割り当てます。

ニジマスの場合、 現在の標準的な飼料は、16％の脂肪含有量の飼料の標準であったものと比較すると、約25％の脂肪レベルを持っています。 他の側面の中で改善し、 マス生産のための飼料要求率とタンパク質効率比。高性能マスRASファームの場合、 利用可能な市販の飼料には、最大32パーセントの脂肪レベルを含めることができます。

特定の農業条件に対するアクアフィードの適合性の正確な評価、 つまり、温度プロファイル、 栄養知識と研究開発を活用して魚の飼料と経済的な飼料要求率（FCR）を最適化するために最も重要です。これはRASファームに非常に関連しており、生産の最適化は魚の成長と魚の成長のバランスを意味します。 飼料効率と水質。

FEEDNETICSTMは、SPAROSによって開発されたWebアプリケーションであり、温度に関する情報を使用して常に魚の成長と組成を予測する、機械的な栄養素ベースのモデルが含まれています。 飼料摂取量と飼料特性。

モデルは非常に変動性の高いデータで較正されており、現在ヨーロッパヘダイで利用できます。 ヨーロピアンシーバス、 ニジマスとナイルティラピア。リクエストに応じて、データの可用性を保留して、さらに検証を行うことができます。図1に示す検証チャートは、このユースケースのモデルの堅牢性を示しています。

この作業では、3つの関連するマス飼料の概念（低、 中高エネルギーフィード、 表1）で詳細を説明します。FEEDNETICSTM仮想環境を使用します。同様のアクアフィード性能評価は、FEEDNETICSTM Webアプリケーションを使用して、アクアフィードカスタマーサポートチームと栄養研究者が実行できます。

農業条件と給餌体制

このアプリケーションでは、1キログラムのマスの収穫サイズと次の典型的なマスの養殖条件を考慮しました：初期ストック15 50gの000マス、 月に1パーセントの死亡率、 そして水温の2つのシナリオ、 基準は13°Cから18°Cの範囲で、平均は約15°Cで、温度プロファイルは低くなっています（基準より2°C低い）。

各温度プロファイルについて評価されるアクアフィードは、低温度の代表的なものです。 表1に詳述されている中および高エネルギーのマスの餌。

生成された給餌表は、ニジマスのエネルギーとタンパク質の要件を満たす給餌量を推定します。給餌テーブルは、各農場の飼料および成長曲線ごとに生成する必要があります。 給餌を最適化するために。

さまざまなニジマスの飼料の概念を評価する

このアプリケーションの目的は、2つの温度プロファイルの下で3つのフィードコンセプト（表1に詳述）のパフォーマンスを比較することです。 生産日数を定量化することにより、 飼料要求率、 タンパク質効率の保持と栄養素の無駄。

予想通り、 低エネルギー飼料（16％粗脂質）は1.1の高いFCRを示し、中エネルギーと比較した場合、生産される魚の体積あたりのNおよびP負荷が大きくなると予測されます（Nで約41％、Pで20％低い）高エネルギー（NとPの両方で約60％低い）フィード。

特定のシミュレーション条件については、 図2に示されている指標は、高エネルギー飼料がより優れた性能を示すことを示唆しています。 ただし、1kgの魚を生産するための飼料コストのみを考慮した経済的転換率は除きます。飼料コストが主な基準である場合、 中エネルギーフィードが最適です。

これにもかかわらず、 約14トンのマスを生産するには、さらに0.6トンの中エネルギー飼料が必要です。 高エネルギー飼料と比較した場合、 飼料価格が低いほど（表1）、中程度のエネルギーを使用する方が収益性が高くなります。しかし、 高エネルギーはより早く（16日）収穫可能なサイズに達することを可能にします、 FCRが低い場合、 NおよびPの負荷が低くなります（14％および33％未満、 それぞれ）。これらの基準が農場管理の制約を表す場合は、高エネルギーがより良い選択かもしれません。

さまざまな温度でのさまざまな飼料コンセプトのパフォーマンス

それぞれのケースがユニークであることは誇張することはできません、 そして、例えば飼料価格の条件、 飼育温度、 とりわけ、商業的な収穫サイズと給餌テーブル、 飼料評価の結果に影響を与えます。図3でこの点を説明するために、同じ飼料と農業条件を考慮した場合の予測出力は、温度が異なります。 提示されています。

全体的な傾向は同じですが、飼料間の違いは生産日数に関してはるかに大きくなります。 飼料要求率、 タンパク質効率の保持と栄養素の無駄、 これにより、FCRが1.6に達すると、低エネルギー性能が低下します。低温シナリオの場合、 高エネルギー飼料の経済的転換は、低エネルギー飼料よりも良くなります。

中程度のエネルギーに比べて高いエネルギー性能は、生産日数に関して増加します。 FCR、 消費された総飼料、 タンパク質の効率と栄養素の無駄、 それにもかかわらず、経済転換は依然として中程度のエネルギー供給を支持し、 ここでシミュレートされた条件について。

成長性能の比較のしやすさ

この作品に示されているように、 機械的な栄養素ベースのモデル、 FEEDNETICSTMなど、 成長パフォーマンスへの影響に関するアクアフィード配合の比較を可能にし、 体組成、 無駄な栄養素と全体的な生産パフォーマンス。

特定のクライアント条件下での飼料の比較に関する顧客サポートを提供するために、一般的な水産養殖業界、特に飼料メーカーに非常に関連性があります。