因此，來自Nofima的 René Alvestad在分析了來自挪威北部一家商業鮭魚生產商的非常大的生產數據集后，發現了他在 NTNU 的博士學位。他攻讀博士學位的主要目的是確定導致特定原因和總體死亡率、海水生長階段性能下降和收獲時質量下降的風險因素。
平均體重較高(高達 200 克)的鮭魚的海水轉移與口腔腐爛和心臟病 HSMB 和 CMS 導致的死亡率增加有關
驚人的發現
Alvestad 分析了 2010 年至 2018 年的大型商業數據庫。他發現海水轉移平均重量較高(高達 200 克)的小鮭魚與口腔腐爛和心臟病 HSMB 和 CMS 導致的死亡率增加有關。當在該特定區域的低溫和下降的海水溫度下將鮭魚轉移到海中時，更高比例的鮭魚也死于口腔腐爛。
這一歷史數據還表明，機械去片導致與 HSMB 和 CMS 相關的死亡率增加，也增加了總體死亡率。冬瘡是屠宰場降級的主要原因，也是該地區和時間范圍內海水生產階段死亡的持續原因。
黑色素斑是屠宰場降級的第二個最重要的原因。死于心臟相關疾病的比例較高的魚群在屠宰時魚片中黑色素斑的發生率也較高。
“總而言之，我發現導致質量和死亡率下降的因素有很多，但沒有一個原因特別突出。然而，我們確實看到，當我們在屠宰場獲得良好的數據訪問權限時，有可能證明產品質量下降與某些生產戰略因素之間存在聯系，”Alvestad 在新聞稿中說。
博士論文表明，生產數據的收集和分析可以成為識別商業鮭魚養殖中魚類福利降低和產品質量降低的風險因素的寶貴工具。
博士論文表明，生產數據的收集和分析可以成為識別商業鮭魚養殖中魚類福利降低和產品質量降低的風險因素的寶貴工具。
強調數字化和標準化的必要性
Alvestad 的博士學位是基于以合適的格式獲得大量日常測量結果。其中包括許多參數，例如環境因素、小魚轉移因素、飼喂數據和特定原因死亡率數據。
“我所做的事情需要數字化，而且實際上有我需要分析的格式的數據，”他反映道。
Alvestad 認為有必要改進收集、處理和共享數據的基礎設施，以便更容易識別風險因素并采取措施應對或規避風險。這是水產養殖和許多其他行業的普遍問題。
“我們可以看到的一件事是，該行業認真對待這個問題。水產養殖業正在開展多項標準化數據收集舉措。
“我了解到，商業化農業的條件比在實驗中孤立地看到的要復雜得多。我還學到了很多關于這個行業和一些特定區域挑戰的知識?？谇桓癄€是如此新，文獻中的報道如此之少，以至于它如此廣泛，令人驚訝，“阿爾維斯塔德說。
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