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研究人员为探索尼罗罗非鱼（Oreochromis niloticus）生物计量关系，开展相关研究，得出模型并明确生长条件，助力水产养殖。
尼罗罗非鱼（Oreochromis niloticus），这种起源于古代埃及，最初用于观赏的鱼类，如今已在全球水产养殖业中占据重要地位。自上世纪 60 年代起，它的养殖范围迅速扩大，从热带和亚热带国家，到如今秘鲁等国也广泛养殖，其产量在 2000 - 2022 年间增长了四倍，目前全球产量估计达 530 万吨，成为仅次于鲤鱼的第二大重要养殖鱼类品种。不仅如此，尼罗罗非鱼还在医疗领域崭露头角，被用于烧伤治疗等方面，这使得人们对它的关注度持续攀升。
在尼罗罗非鱼的养殖过程中，精准监测其生长状况至关重要。养殖者需要实时了解鱼的数量、大小和体重等信息，以此评估养殖效果，调整养殖策略。体长 - 体重（L - W）关系在这一过程中意义重大，它就像一把钥匙，能够帮助养殖者通过测量鱼的长度，间接估算出鱼的体重，进而实现对鱼群生物量的有效评估。而条件因子（K）则像是鱼健康状况的 “晴雨表”，可以反映鱼的生长、摄食强度，甚至能在一定程度上反映养殖水体的生态状况。然而，以往研究大多聚焦于野生尼罗罗非鱼，针对人工养殖环境下的相关研究较少，且不同研究中 L - W 关系受多种因素影响差异较大，难以建立通用模型，这就给精准养殖带来了诸多不便。
为了解决这些问题，秘鲁国立农业大学拉莫利纳分校渔业研究中心（Centro de Investigación Piscícolas, CINPIS）的研究人员 Luis Lorenzo Carrillo La Rosa、Sergio Morell - Monzó 等人开展了一项为期 3 年（2021 - 2023 年）的研究。该研究成果发表在《Aquaculture International》杂志上，为尼罗罗非鱼的养殖提供了重要的理论依据和实践指导。
研究人员在实验过程中采用了多种关键技术方法。他们在一个 4.0×4.0×1.5 米的混凝土池塘中养殖尼罗罗非鱼，通过机械曝气和化学方法分别精准控制水体的溶解氧（DO）和 pH 值，确保水质稳定。在数据收集阶段，他们进行了 18 次采样，对 1436 条鱼进行了全面的生物计量测量，包括全长（Lt）、标准长（Ls）、体高（H）、体宽（A）和体重（W） 。随后，运用 R 统计软件对数据进行深入分析，构建并评估多个生物计量关系模型，以探究尼罗罗非鱼的生长规律。
研究结果主要包括以下几个方面：
- 生物计量关系模型：研究人员构建了 10 个不同的生物计量模型，用于分析尼罗罗非鱼各测量指标之间的关系。所有模型的拟合效果都较好，R2在 0.899 - 0.994 之间，且在 95% 置信水平上均具有统计学意义。在估算体重的模型中，以全长（Lt）为预测变量的 M1 模型表现最为出色，平均相对误差（MRE）为 11.2%，优于以标准长（Ls）为预测变量的 M2 模型。尽管添加体高（H）和体宽（A）等维度构建的模型试图提升体重估算的准确性，但结果显示，这些模型并未显著提高估算精度，部分模型甚至出现性能下降的情况。此外，研究还发现，所有模型在测量小鱼时的误差普遍高于大鱼，M5 模型除外。而 M3 模型可用于准确估算Ls和Lt之间的关系，误差约为 2.5%；M8 模型则能以低于 10% 的误差通过 H 估算 A。
- 条件因子 K 和Kr：研究期间，尼罗罗非鱼的条件因子（K）变化范围为 1.02 - 5.46，平均值为 1.76，众数为 1.89，这表明尼罗罗非鱼处于良好的养殖条件下，呈现等比例生长。相对条件因子（Kr）范围在 0.55 - 2.75 之间，平均值为 1.01，众数为 0.98，进一步证实鱼的生长比例良好。同时，随着Lt的增加，K 呈现近似指数增长，而Kr在所有体长范围内都保持在 1 左右，且其离散度随体长增加而减小。
研究结论与讨论部分指出，该研究成功建立了尼罗罗非鱼在特定养殖环境下的生物计量模型，为其养殖提供了精准的生长评估工具。通过研究发现，全长（Lt）是估算体重的可靠指标，推荐使用W=0.0265?Lt2.8469这一关系式来估算尼罗罗非鱼的体重。不过，由于尼罗罗非鱼存在性别二态性，以及不同养殖环境下营养、温度等因素的差异，可能导致 L - W 关系发生变化，因此该模型具有一定的局限性，仅适用于研究中的养殖条件。尽管如此，这些模型依然为基于立体视频或主动声学技术的非侵入性生物量估算方法的发展奠定了坚实基础，有望推动尼罗罗非鱼养殖朝着更加精准、高效的方向发展。
