Bejing, China.- La estimación de la biomasa de los peces es una de las prácticas más comunes e importantes en la acuicultura. La estimación de la biomasa de los peces se deriva del total del número de peces registrados en un área específica de agua multiplicado por el peso promedio de los peces muestreados, dato que se usa para predecir la demanda diaria de alimento.
Los datos de la biomasa de los peces puede ayudar a la acuicultura a asegurar el uso óptimo del capital invertido en instalaciones y el control de la calidad del agua.
La regular obtención de información de la biomasa de los peces ha sido identificada como una necesidad urgente por los acuicultores para optimizar la alimentación diaria, controlar las densidades de crianza y finalmente determinar la fecha de cosecha. Sin embargo, es difícil estimar la biomasa de los peces sin la intervención humana debido a que los peces son sensible y se mueven libremente en un ambiente donde la visibilidad, luz y estabilidad son incontrolables.
Hasta ahora, la estimación de la biomasa de peces se han basado principalmente en el muestreo manual, el cual es usualmente invasivo, demanda tiempo y es laborioso. Por consiguiente, es imperativo y altamente deseable desarrollar medio no invasivos, rápidos y baratos.
La literatura científica muestra que las investigaciones en la estimación de la biomasa de los peces es escasa. No se ha realizado un análisis sistemático de varios métodos no invasivos para la estimación de la biomasa de los peces.
La visión artificial, acústica, ADN ambiental y contador de resistividad proveen la posibilidad de desarrollar métodos no intrusivos, rápidos y baratos para la estimación in situ de la biomasa de peces.
Una revisión científica publicada por investigadores de China Agricultural University, resume el desarrollo de métodos no intrusivos para la estimación de la biomasa de los peces durante las últimas tres décadas y presentan sus conceptos básicos y principios. Las fortalezas y debilidad de cada método con analizados, y los investigadores también presentan las tendencias de investigación.
Visión artificial
La aplicación de la visión artificial para el reconocimiento de objetos se ha incrementado considerablemente. Como herramienta no invasiva, objetiva y repetible, la visión artificial es usada ampliamente en acuicultura para medir el tamaño, estimar la masa, identificación de especies y población, identificación de género, evaluación de calidad, clasificación, monitoreo del comportamiento y el conteo.
La visión artificial provee un medio efectivo para monitorear la biomasa de peces remotamente bajo diferentes escenarios.
Métodos acústicos
Las olas acústicas pueden viajar grandes distancias a través del agua, convirtiéndolo en el mejor método para detectar e identificar remotamente en las aguas. Con el desarrollo de las tecnologías acústicas como una herramienta de sensores remotos se ha incrementado rápidamente, particularmente en zonas de protección. Recientemente, la acústica viene siendo usado ampliamente en registrar los comportamientos de distribución espacio-temporal, la detección de especies y la evaluación de las poblaciones de peces, sin causar estrés a los peces.
ADN ambiental
El ADN ambiental (eDNA) se basa en que el ADN puede ser extraído de muestras del ambiente sin la necesidad de aislar la organismos de interés, y esto incluye el ADN de microorganismos, heces, orina, moco, ADN de organismos muertos, entre otras fuentes. De acuerdo con el concepto de la metagenómica, la tecnología de eDNA principalmente refiere a los métodos del análisis de secuenciamiento con el ADN genómica de las muestras ambientales usando un grupos de primer especie-específicas.
Existen relativamente pocos estudios sobre la evaluación de la biomasa acuática, una de las principales razones es que los animales acuáticos son móviles, fácil de ocultar y difícil de capturar in situ. Sin embargo, la tecnología de eDNA provee la posibilidad de evaluar la biomasa acuática. Además, la técnica de eDNA puede ser usada para investigar la presencia o ausencia en lagos y estanques, ríos y hábitats marinos, y estimar la distribución y biodiversidad acuática.
El estudio muestra que las aplicaciones de la tecnología de la información, como sensores y tecnologías de comunicación, tienen un gran significado para acelerar el desarrollo de nuevos medios y técnicas para la estimación más efectiva de la biomasa. Sin embargo, la exactitud y la inteligencia necesitan ser mejorados para cumplir con los requerimientos de la acuicultura.
Referencia (abierto):
Daoliang Li, Yinfeng Hao, Yanqing Duan. Nonintrusive methods for biomass estimation in aquaculture with emphasis on fish: a review. Review in Aquaculture. https://doi.org/10.1111/raq.12388 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/raq.12388
