科學(xué)家利用海洋機(jī)器人研究水蚤遷移

過(guò)去4年里，挪威水資源研究所旗下子公司Akvaplan-niva一直在成功地使用裝有多個(gè)傳感器的水下滑翔機(jī)（自主海洋機(jī)器人）。自主海洋機(jī)器人已經(jīng)在Lofoten Vester?len群島周?chē)呐餐睒O地區(qū)收集了幾個(gè)月的數(shù)據(jù)，為海洋生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能研究提供了新證據(jù)。最近，Akvaplanniva獲得了一個(gè)新項(xiàng)目，用于擴(kuò)大該技術(shù)的應(yīng)用范圍。

這種機(jī)器人工作時(shí)不會(huì)發(fā)出聲音、振動(dòng)或光，因此與調(diào)查船不同，它們是非侵入性的，可以從不受干擾的生態(tài)系統(tǒng)中收集數(shù)據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)，春季浮游動(dòng)物（水蚤）位于距海面10～20 m的水層。此外，還發(fā)現(xiàn)抹香鯨在以前從未有過(guò)記錄的海洋地區(qū)積極覓食。通過(guò)將機(jī)器人發(fā)送到遠(yuǎn)程位置，可以為研究人員提供高價(jià)值海洋氣象數(shù)據(jù)，以改進(jìn)天氣預(yù)報(bào)。這些發(fā)現(xiàn)證實(shí)了在海洋科學(xué)中使用自主海洋機(jī)器人的好處，并進(jìn)一步激發(fā)了科學(xué)家的好奇心。他們想探索如何利用機(jī)器人來(lái)跟蹤每年的水蚤遷徙過(guò)程。這些水蚤在挪威800 m水下的深海冬眠，在春季上升到表面進(jìn)行索餌和繁殖。為了能夠收集信息以了解這一遷徙過(guò)程，科學(xué)家需要在機(jī)器人上開(kāi)發(fā)新的功能。這也是Akvaplan-niva獲得項(xiàng)目資助的背景。該項(xiàng)目旨在將一個(gè)聲學(xué)回聲測(cè)深儀和一個(gè)光學(xué)傳感器集成到一個(gè)可以下潛到1 000 m深度的自主海洋機(jī)器人上。這兩個(gè)傳感器在機(jī)器人上的集成將幫助科學(xué)家跟蹤浮游動(dòng)物（水蚤）上升和下降的過(guò)程，并了解它們?cè)谏钏卸叩奈恢煤头绞?。參與項(xiàng)目研究的機(jī)構(gòu)包括法國(guó)索邦大學(xué)、挪威海洋研究所、康斯博格海事公司、法國(guó)Hydroptic公司、波蘭科學(xué)院海洋研究所、波蘭格但斯克大學(xué)和塞浦路斯海底咨詢(xún)服務(wù)公司。項(xiàng)目時(shí)間為2021—2022年。

楊林林譯自Norway：Ocean drones to study calanus migration，F(xiàn)IS，2020-12-18

衛(wèi)星可以揭示全球漁船存在的強(qiáng)迫勞動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)

發(fā)表在科學(xué)期刊《美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊》（Proceedings of National Academy of Sciences）上的一篇論文顯示，存在船員被強(qiáng)迫勞動(dòng)的船只，其行為方式與其他漁船有系統(tǒng)性的不同。這一發(fā)現(xiàn)被用于建立一種相關(guān)模型，以識(shí)別和預(yù)測(cè)這些濫用職權(quán)的高危船只。

研究發(fā)現(xiàn)，在分析的約1.6萬(wàn)艘工業(yè)漁船中，多達(dá)26%的漁船存在強(qiáng)迫勞動(dòng)（一種現(xiàn)代奴隸制）的可能性。據(jù)估計(jì)，在這些高風(fēng)險(xiǎn)船只上工作的人員多達(dá)10萬(wàn)人，其中許多人可能成為強(qiáng)迫勞動(dòng)的受害者。該研究還顯示了這些高風(fēng)險(xiǎn)船只的作業(yè)地點(diǎn)和它們?cè)L問(wèn)過(guò)的港口。加州大學(xué)圣巴巴拉分校（University of California，Santa Barbara，UCSB）環(huán)境市場(chǎng)解決方案實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目研究員、該研究主要作者GAVIN MCDONALD表示，近年來(lái)，國(guó)際媒體一直在關(guān)注漁船上存在的強(qiáng)迫勞動(dòng)現(xiàn)象，但其程度一直未知。通過(guò)結(jié)合衛(wèi)星數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人權(quán)從業(yè)人員的實(shí)地調(diào)查，研究人員已經(jīng)識(shí)別出了那些侵犯人權(quán)的高風(fēng)險(xiǎn)船只。該發(fā)現(xiàn)可以用來(lái)協(xié)助實(shí)施以前不能執(zhí)行的新政策和市場(chǎng)行動(dòng)。

該研究小組匯編了27種不同船只行為和特征，這些行為和特征可能表明船上存在強(qiáng)迫勞動(dòng)現(xiàn)象，可以通過(guò)全球漁業(yè)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行觀察。研究人員將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于包含約1.6萬(wàn)艘延繩釣船、魷魚(yú)作業(yè)船和拖網(wǎng)漁船的數(shù)據(jù)庫(kù)，以建立能夠區(qū)分高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)船只的預(yù)測(cè)模型。該數(shù)據(jù)庫(kù)包括22艘此前被新聞機(jī)構(gòu)和非政府組織公開(kāi)認(rèn)定存在濫用勞工行為的船只。該研究根據(jù)國(guó)際勞工組織確定的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對(duì)報(bào)告的船只進(jìn)行了評(píng)估，確定它們極有可能從事強(qiáng)迫勞動(dòng)。通過(guò)研究2012—2018年1.6萬(wàn)艘船只的年度行為，該模型正確預(yù)測(cè)了90%以上曾報(bào)告有強(qiáng)迫勞動(dòng)行為的高風(fēng)險(xiǎn)船只，并發(fā)現(xiàn)了多達(dá)4 200艘新的高風(fēng)險(xiǎn)船只。

研究發(fā)現(xiàn)，區(qū)分高風(fēng)險(xiǎn)船只的最重要指標(biāo)包括：離港口更遠(yuǎn)、發(fā)動(dòng)機(jī)功率更高、每天捕撈的時(shí)間更長(zhǎng)、在公海捕撈的時(shí)間更多以及某一年比其他船只的捕撈次數(shù)更少。該研究的參與者，全球漁業(yè)觀察項(xiàng)目負(fù)責(zé)人DAVID KROODSMA表示，全球漁業(yè)觀察項(xiàng)目利用衛(wèi)星技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)控海上商業(yè)捕撈漁船。研究表明，可以應(yīng)用同樣的技術(shù)來(lái)更好地觀察甲板上正在發(fā)生的事情。這項(xiàng)研究開(kāi)拓了一個(gè)新領(lǐng)域，不僅可以闡明漁船運(yùn)營(yíng)商是否負(fù)責(zé)任捕撈，而且還有可能闡明他們是否公平對(duì)待船員。

延繩釣船的高風(fēng)險(xiǎn)船只總數(shù)最多。但是從觀察船隊(duì)中高危船只的普遍性來(lái)講，魷釣作業(yè)船的高危船只比例最高，緊隨其后的是延繩釣船，然后是比例要低得多的拖網(wǎng)漁船。高風(fēng)險(xiǎn)的延繩釣船在全球范圍內(nèi)都有作業(yè)，而南美西部和東南部、俄羅斯東南部和印度西部則是高風(fēng)險(xiǎn)的魷釣作業(yè)船的熱點(diǎn)地區(qū)。高風(fēng)險(xiǎn)船只主要訪問(wèn)非洲、亞洲和南美洲港口，但也有例外，如加拿大、新西蘭、美國(guó)和幾個(gè)歐洲國(guó)家的港口。2018年，這些高風(fēng)險(xiǎn)船只訪問(wèn)了79個(gè)國(guó)家的港口，其中39個(gè)國(guó)家是聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織《港口國(guó)措施協(xié)定》的締約國(guó)，該條約旨在通過(guò)加強(qiáng)港口國(guó)管制來(lái)打擊非法、不報(bào)告和不受管制（IUU）的捕撈。這些港口既是強(qiáng)迫勞動(dòng)的潛在源，也是利用強(qiáng)迫勞動(dòng)捕撈的海產(chǎn)品轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)。

楊林林譯自Worldwide：Satellites can reveal risk of forced labor in the world’s fishing fleet，F(xiàn)IS，2020-12-22

基因組測(cè)序?yàn)轹E魚(yú)可持續(xù)捕撈鋪平道路

一個(gè)由瑞典、挪威、丹麥和愛(ài)爾蘭科學(xué)家組成的國(guó)際研究小組利用全基因組測(cè)序技術(shù)，對(duì)大西洋和波羅的海的53個(gè)鯡魚(yú)種群進(jìn)行了鑒定。他們已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了基因標(biāo)記，可以更好地監(jiān)測(cè)鯡魚(yú)數(shù)量，避免過(guò)度捕撈。

卑爾根大學(xué)GENSINC項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人ARILD FOLKVORD教授表示，這個(gè)項(xiàng)目利用遺傳標(biāo)記為篩查提供了一個(gè)經(jīng)濟(jì)的“工具箱”，可以用于檢測(cè)鯡魚(yú)種群從仔稚魚(yú)到成魚(yú)的全生活史過(guò)程。當(dāng)不同的種群混棲時(shí)，人們將有可能區(qū)分它們。這將有助于提供依據(jù)給遺傳界定的魚(yú)類(lèi)種群制定捕撈配額，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)開(kāi)發(fā)。大西洋鯡魚(yú)是地球上數(shù)量最多的脊椎動(dòng)物之一。據(jù)估計(jì)，大西洋及其鄰近水域的鯡魚(yú)總量約為1萬(wàn)億尾。鯡魚(yú)擁有如此巨大的生物量，是因?yàn)樗鼈円愿∮紊餅槭?。它們也是其他魚(yú)類(lèi)、海鳥(niǎo)、海洋哺乳動(dòng)物的重要食物來(lái)源。自人類(lèi)定居北歐以來(lái)，鯡魚(yú)一直是一種重要的食物資源。鯡魚(yú)是集群生活的魚(yú)類(lèi)，一次拖網(wǎng)捕撈就可以捕獲許多鯡魚(yú)，因此容易受到過(guò)度捕撈的影響。而在過(guò)去，由于過(guò)度捕撈，幾個(gè)鯡魚(yú)種群資源已崩潰。

未來(lái)的一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)是避免過(guò)度捕撈和維持魚(yú)類(lèi)的種群數(shù)量。鯡魚(yú)的種群一般由它們的產(chǎn)卵地點(diǎn)和產(chǎn)卵時(shí)間來(lái)區(qū)分和定義，但是直到現(xiàn)在還沒(méi)有有效的基因標(biāo)記來(lái)區(qū)分不同的種群。烏普薩拉大學(xué)的LEIF ANDERSSON教授是基因分析的帶頭人，他在20世紀(jì)70年代末首次開(kāi)始研究大西洋鯡魚(yú)時(shí)，只有少數(shù)幾個(gè)基因標(biāo)記可以使用。令科學(xué)家們驚訝的是，他們分析的標(biāo)記在所有鯡魚(yú)種群中出現(xiàn)的頻率都是相同的。大多數(shù)基因缺乏遺傳差異的原因是種群規(guī)模龐大，種群之間存在基因交流，使得基因變異頻率在時(shí)間和空間上變得穩(wěn)定。

曾在烏普薩拉大學(xué)攻讀博士學(xué)位的FAN HAN博士表示，本次研究對(duì)整個(gè)基因組進(jìn)行了測(cè)序，并研究了上萬(wàn)個(gè)遺傳變異?，F(xiàn)在的解決方案中，有限數(shù)量的基因具有非常明顯的基因差異，似乎可以區(qū)分所有主要的大西洋鯡魚(yú)種群。研究人員發(fā)現(xiàn)了幾百個(gè)基因變異，這些基因?qū)τ谶z傳適應(yīng)性，如產(chǎn)卵季節(jié)、產(chǎn)卵時(shí)鹽度和水溫的差異等因素特別重要。這些基因變異對(duì)區(qū)分不同的種群非常有用。LEIF ANDERSSON教授解釋說(shuō)，研究結(jié)果使大西洋鯡魚(yú)特別適合用于研究全球變暖對(duì)魚(yú)類(lèi)種群的影響。一些檢測(cè)到的基因變異與產(chǎn)卵時(shí)的水溫密切相關(guān)?；蜃儺愒趷?ài)爾蘭和英國(guó)周?chē)虬l(fā)生的頻率非常高，這是鯡魚(yú)繁殖最溫暖的水域。預(yù)計(jì)隨著海水變暖，發(fā)生在北部更遠(yuǎn)水域的基因變異也會(huì)變得更常見(jiàn)。

楊林林譯自Sweden：Genome sequencing paves the way for more sustainable herring fishery，F(xiàn)IS，2020-12-17

科學(xué)家們正在追蹤難以捉摸的抹香鯨

科學(xué)家們即將乘坐“Tangaroa號(hào)”考察船前

往南極洲，他們將密切關(guān)注一種特別善于避開(kāi)人類(lèi)視線的動(dòng)物。19—20世紀(jì)，抹香鯨——尤其是羅斯海以南極犬牙魚(yú)為食的大型雄性抹香鯨，成為捕鯨業(yè)的目標(biāo)，造成超過(guò)70%的抹香鯨滅絕了。海洋生態(tài)學(xué)家MATT PINKERTON博士表示，近年來(lái)，考察船和漁船幾乎從未在羅斯海地區(qū)看到過(guò)抹香鯨，這使得人們很難知道那里到底有多少抹香鯨。由于各種捕鯨活動(dòng)，抹香鯨學(xué)會(huì)了一聽(tīng)到大船的聲音就消失的本領(lǐng)。然而，了解羅斯海有多少抹香鯨以及它們?nèi)チ四睦锸且豁?xiàng)為期5年研究的重要組成部分，該項(xiàng)目旨在監(jiān)督2017年成立的羅斯海海洋保護(hù)區(qū)的效果。項(xiàng)目的第一階段是查明羅斯海的生態(tài)情況，這樣科學(xué)家們就可以建立基準(zhǔn)線，以便將來(lái)進(jìn)行比較，以確定漁業(yè)和氣候變化的影響。對(duì)于被列為脆弱物種的抹香鯨，科學(xué)家們對(duì)于近年來(lái)沒(méi)有在羅斯海發(fā)現(xiàn)它們的蹤跡表示擔(dān)心。它們非常神秘，所以很難估計(jì)有多少。人們不知道它們的生活周期，數(shù)量集中在哪里以及不同的鯨群是如何相互影響的。PINKERTON博士表示，科學(xué)家們知道抹香鯨以南極犬牙魚(yú)為食，它們可以下潛到3 000 m水深，而大多數(shù)南極犬牙魚(yú)都在1 000 m水深左右，所以它們?cè)谀ㄏ泠L的潛水范圍內(nèi)。羅斯海的南極犬牙魚(yú)數(shù)量因?yàn)椴稉贫鴾p少，未來(lái)還將進(jìn)一步減少。人們想知道那里的抹香鯨是否受到了影響。要做到這一點(diǎn)，需要了解抹香鯨現(xiàn)在的情況，并找出如何監(jiān)控未來(lái)變化的方法。

抹香鯨最好的計(jì)數(shù)方法是通過(guò)聲學(xué)設(shè)備來(lái)監(jiān)聽(tīng)它們，這些設(shè)備可以記錄它們發(fā)出的聲音。海洋哺乳動(dòng)物聲學(xué)專(zhuān)家GIACOMO GIORLI博士自2017年以來(lái)一直致力于該項(xiàng)目。2018年夏天，首批使用期為12個(gè)月的3個(gè)聲學(xué)裝置開(kāi)始投入使用。其中1個(gè)已經(jīng)無(wú)法修復(fù)，但另外2個(gè)提供了1年的數(shù)據(jù)供分析。那些放在太平洋南極海嶺和斯科特海底山之間的設(shè)備被3個(gè)新的可以在水下正常工作2年的設(shè)備所取代，GIORLI博士期待在2021年2月的考察途中將它們從羅斯海中取出來(lái)。GIORLI博士表示，2年是很長(zhǎng)的一段時(shí)間，他并不擔(dān)心，一切都會(huì)好起來(lái)。抹香鯨能發(fā)出非常獨(dú)特的聲音，是最容易用聲音來(lái)識(shí)別的海洋哺乳動(dòng)物之一。它們發(fā)出非常短的咔嚓聲，這使得識(shí)別抹香鯨的工作比識(shí)別其他物種更容易。被動(dòng)聲學(xué)設(shè)備每12 min記錄3 min的聲音?？茖W(xué)家們要找的是回聲。聲音在水中傳播，然后被物體反彈。鯨魚(yú)傾聽(tīng)回聲，通過(guò)計(jì)算發(fā)出聲音和回聲返回的時(shí)間間隔來(lái)追蹤獵物。覓食的抹香鯨通常在尋找獵物時(shí)每隔1s發(fā)出聲音，但越接近它們捕食目標(biāo)，發(fā)聲的頻率就越快。GIORLI博士使用來(lái)自聲學(xué)設(shè)備的第一組數(shù)據(jù)分析了羅斯海的環(huán)境噪聲。研究人員試圖了解羅斯海的聲音環(huán)境。冰的存在會(huì)產(chǎn)生很多噪音，它會(huì)破裂并與風(fēng)、海浪和潮汐產(chǎn)生共鳴，在特定頻率下會(huì)產(chǎn)生很大的噪音。“Tangaroa號(hào)”將于2月17日返回惠靈頓，這將使GIORLI博士能夠解開(kāi)更多關(guān)于這種難以捉摸的物種的謎團(tuán)。

楊林林譯自New Zealand：Toothfish：scientists on the trail of elusive sperm whales，F(xiàn)IS，2020-12-22

海洋生物正在向北遷移或潛到更深處

2018年，海洋提供的資源和服務(wù)，即美國(guó)藍(lán)色經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)約為3 730×108美元，漁業(yè)在其中發(fā)揮了很大作用。然而，氣候變化威脅著商業(yè)和休閑漁業(yè)。水溫的變化會(huì)影響?hù)~(yú)類(lèi)、貝類(lèi)和其他海洋物種生活的環(huán)境，并導(dǎo)致它們尋找新的水域。由美國(guó)國(guó)家環(huán)境保護(hù)局和美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）聯(lián)合開(kāi)發(fā)的一項(xiàng)新指標(biāo)顯示，沿海的海洋物種正在向北或向深水遷移，隨著較小的餌料物種遷移，捕食者可能也會(huì)隨之遷移。

美國(guó)全球變化研究項(xiàng)目（USGCRP）利用NOAA的數(shù)據(jù)發(fā)布了海洋物種分布指標(biāo)，該項(xiàng)目旨在促進(jìn)13個(gè)聯(lián)邦成員機(jī)構(gòu)之間對(duì)地球科學(xué)研究的協(xié)調(diào)。研究顯示了美國(guó)東北部海岸和白令海東部140個(gè)海洋物種的緯度和深度的年際變化。所有140個(gè)物種的地理分布都發(fā)生了變化。在東北海域，魚(yú)類(lèi)和貝類(lèi)正在以顯著的速度向北移動(dòng)；在白令海東部，它們則以較慢的速度向北移動(dòng)。同樣，這兩個(gè)地區(qū)的海洋物種都在向更深的水域移動(dòng)，但在東北海岸，深度變化的速度更快。研究顯示了1982—2018年白令海東部3個(gè)物種——阿拉斯加鱈魚(yú)（Alaska pollock）、雪蟹（snow crab）和太平洋大比目魚(yú)（Pacific halibut）的年度地理分布和1973—2018年美國(guó)東北海岸3個(gè)物種——美國(guó)龍蝦（American lobster）、紅鱈魚(yú)（red hake）和黑海鱸（black sea bass）的年度地理分布。自20世紀(jì)70年代初以來(lái)，東北海域的物種平均向北移動(dòng)了177 km，而阿拉斯加水域的物種自20世紀(jì)80年代初以來(lái)開(kāi)始離開(kāi)海岸，平均向北移動(dòng)了31 km。

研究人員挑選的用于繪制地圖的物種代表了來(lái)自不同棲息地的大量魚(yú)類(lèi)和貝類(lèi)。由于這些物種的豐度，過(guò)度捕撈不會(huì)影響指標(biāo)中跟蹤的數(shù)據(jù)，因此這一新的指標(biāo)將增強(qiáng)人類(lèi)探測(cè)海洋變暖的能力，因?yàn)楹Ｑ笪锓N對(duì)水溫變化反應(yīng)強(qiáng)烈。該項(xiàng)目旨在提高人們理解、評(píng)估、預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)美國(guó)環(huán)境變化帶來(lái)的影響以及環(huán)境的脆弱性。

楊林林譯自USA：In search of cooler waters，marine species are shifting northward or diving deeper，F(xiàn)IS，2020-12-03

IEO科學(xué)家對(duì)北大西洋深海生態(tài)系統(tǒng)的認(rèn)知作出了重大貢獻(xiàn)

西班牙海洋研究所（Spanish Institute of Oceanography，IEO）科學(xué)家對(duì)北大西洋深海生態(tài)系統(tǒng)的認(rèn)知作出了重大貢獻(xiàn)。歐洲ATLAS項(xiàng)目研究提高了人們對(duì)北大西洋和阿爾伯蘭海各深海區(qū)域的認(rèn)識(shí)?？茖W(xué)家已經(jīng)證實(shí)，海洋變暖和酸化會(huì)改變各物種的地理分布。ATLAS項(xiàng)目的結(jié)果也為各國(guó)政府和產(chǎn)業(yè)部門(mén)提供了改進(jìn)海洋資源管理的建議和工具。

經(jīng)過(guò)4年的緊張工作，ATLAS項(xiàng)目結(jié)束了。這項(xiàng)研究旨在加深對(duì)北大西洋和阿爾伯蘭海深海生態(tài)系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，來(lái)自12個(gè)國(guó)家25個(gè)機(jī)構(gòu)的80名研究人員參與了這項(xiàng)研究。整個(gè)項(xiàng)目執(zhí)行期間進(jìn)行了45次科考，描述了30多個(gè)棲息地，發(fā)現(xiàn)了12個(gè)新物種，其中7種已經(jīng)由IEO的研究人員和其他機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們合作發(fā)表。

ATLAS項(xiàng)目于2016年啟動(dòng)，歐盟地平線2020研究和創(chuàng)新項(xiàng)目提供了900×104歐元的資金。ATLAS項(xiàng)目的研究目標(biāo)是探索北大西洋的深處，提高對(duì)其生物多樣性的認(rèn)識(shí)，并獲取能夠預(yù)測(cè)氣候變化導(dǎo)致的未來(lái)生態(tài)系統(tǒng)變化的信息。

IEO是這一雄心勃勃的項(xiàng)目中唯一的西班牙研究機(jī)構(gòu)，該項(xiàng)目剛剛結(jié)束，取得了重要成果。在ATLAS項(xiàng)目中產(chǎn)生的眾多學(xué)術(shù)成果使研究人員能夠?yàn)楦鲊?guó)政府和產(chǎn)業(yè)部門(mén)提供建議和工具，以改進(jìn)海洋資源的管理，使其開(kāi)發(fā)更具可持續(xù)性。

IEO對(duì)旨在提升大西洋深海區(qū)認(rèn)識(shí)的ATLAS項(xiàng)目作出了許多貢獻(xiàn)，涉及不同的知識(shí)領(lǐng)域?！跋啾绕渌麉⑴c者，我們的貢獻(xiàn)在于有助于更好地了解地中海海水對(duì)大西洋深海底棲生態(tài)系統(tǒng)的影響，有助于了解大西洋深海各種水下結(jié)構(gòu)的地貌和生境分布。此外，一個(gè)好消息是他們?cè)试S我們?yōu)橐恍┑貐^(qū)的發(fā)展做管理計(jì)劃，以及推動(dòng)開(kāi)發(fā)可以更好地響應(yīng)深海地區(qū)海洋戰(zhàn)略框架指令的工具，在東北大西洋和西北大西洋海洋空間規(guī)劃上邁出第一步”。參與ATLAS項(xiàng)目的IEO加那利群島海洋中心的研究員COVADONGA OREJAS解釋說(shuō)。

ATLAS項(xiàng)目的結(jié)果還表明，大西洋深海生態(tài)系統(tǒng)的很大一部分正處于危險(xiǎn)之中。ATLAS項(xiàng)目的相關(guān)研究中發(fā)現(xiàn)，由于氣候變化，在過(guò)去的150年里大西洋大規(guī)模流通發(fā)生了巨大變化。氣候變暖和海洋酸化可以改變一些如深海珊瑚等棲息地重要組成物種的地理分布，以及重要的深海經(jīng)濟(jì)魚(yú)類(lèi)的地理分布。對(duì)會(huì)影響物種生活的海洋環(huán)境變量的研究，使人類(lèi)能夠了解物種的分布并預(yù)測(cè)它們將如何受到可能的變化的影響。

楊林林譯自Spain：IEO scientists contribute significantly to the knowledge of the deep ecosystems of the North Atlantic，F(xiàn)IS，2021-01-19

科學(xué)家開(kāi)發(fā)模型來(lái)預(yù)測(cè)金槍魚(yú)的運(yùn)動(dòng)

印度洋金槍魚(yú)委員會(huì)（The Indian Ocean Tuna Commission，IOTC）——負(fù)責(zé)管理印度洋地區(qū)金槍魚(yú)和金槍魚(yú)近似種的組織正在進(jìn)行新的研究，以更好地了解黃鰭金槍魚(yú)（Thunnus albacores）的運(yùn)動(dòng)。這是一種非常有價(jià)值但被過(guò)度開(kāi)發(fā)的物種。通過(guò)繪制更詳細(xì)的魚(yú)類(lèi)運(yùn)動(dòng)軌跡，本研究旨在改進(jìn)評(píng)估魚(yú)類(lèi)數(shù)量的方法，這對(duì)漁業(yè)資源的可持續(xù)開(kāi)發(fā)和管理至關(guān)重要。

研究人員主要利用歷史上的標(biāo)記回捕數(shù)據(jù)。魚(yú)類(lèi)標(biāo)記可以為了解魚(yú)類(lèi)生活史過(guò)程和評(píng)估種群提供有價(jià)值的信息，并有助于制定魚(yú)類(lèi)種群管理決策。印度洋金槍魚(yú)委員會(huì)的科學(xué)管理人PAUL DE BRUYN表示，標(biāo)記是研究高度洄游物種的有效工具，例如熱帶金槍魚(yú)，它們可以遷移數(shù)千千米來(lái)尋找覓食和產(chǎn)卵的合適棲息地。

在過(guò)去的50年里，使用Dart標(biāo)記的金槍魚(yú)標(biāo)記方法已經(jīng)在主要海洋中實(shí)施。在印度洋，一個(gè)由歐盟資助的大型熱帶金槍魚(yú)標(biāo)記項(xiàng)目（IOTTP）在2007年至2009年間標(biāo)記并釋放了超過(guò)20萬(wàn)尾熱帶金槍魚(yú)，其中30%是黃鰭金槍魚(yú)。盡管存在標(biāo)記回收和丟失等問(wèn)題，但已觀察到的回收率超過(guò)15%，時(shí)間跨度長(zhǎng)達(dá)7年，釋放和回收之間的距離超過(guò)2 000 n mile。除此之外，21世紀(jì)前10年，印度洋沿岸國(guó)家開(kāi)展了一系列小規(guī)模的標(biāo)記項(xiàng)目。這些標(biāo)記為研究熱帶金槍魚(yú)種群動(dòng)態(tài)提供了重要信息。IOTC數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)員FABIO FIORELLATO表示，在IOTTP執(zhí)行期間記錄的大量數(shù)據(jù)使一系列分析，包括魚(yú)類(lèi)生長(zhǎng)、自然死亡率和捕撈率的研究成為可能。這些研究結(jié)果被IOTC的科學(xué)家用于開(kāi)展資源的存量評(píng)估，從而為研究一些重要資源的可持續(xù)管理措施制定提供依據(jù)。

到目前為止，通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，已經(jīng)在了解黃鰭金槍魚(yú)的行為方面取得了相當(dāng)大的進(jìn)展。然而，仍然存在一個(gè)問(wèn)題，即標(biāo)記的個(gè)體是否一直按一定的比例隨機(jī)分布在種群中——這是使用標(biāo)記預(yù)測(cè)種群大小時(shí)一個(gè)相當(dāng)關(guān)鍵的假設(shè)。負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)該研究項(xiàng)目的IOTC漁業(yè)官員DAN FU表示，由于漁業(yè)分布的非隨機(jī)性質(zhì)和多變的特性，標(biāo)記混棲率難以估計(jì)。隨著評(píng)估變得越來(lái)越復(fù)雜，種群預(yù)測(cè)工作必須越來(lái)越謹(jǐn)慎，以確保使用的數(shù)據(jù)得到充分理解和充分分析。

為了評(píng)估釋放的標(biāo)記是否在更廣泛的種群中均勻混合，研究人員建立了一個(gè)高分辨率的計(jì)算機(jī)模型來(lái)模擬黃鰭金槍魚(yú)隨時(shí)間和空間變化的分布。他們用實(shí)際數(shù)據(jù)校準(zhǔn)模型，以識(shí)別潛在的環(huán)境驅(qū)動(dòng)因素，如季節(jié)性海洋條件，從而在更精細(xì)的空間尺度上，對(duì)黃鰭金槍魚(yú)的移動(dòng)和分布模式的范圍假設(shè)進(jìn)行了評(píng)估。DAN FU表示，使用空間運(yùn)動(dòng)模型的模擬實(shí)驗(yàn)可以提供一個(gè)有用的工具來(lái)幫助評(píng)估標(biāo)記的非隨機(jī)分布造成的偏差。

黃鰭金槍魚(yú)是印度洋最大的金槍魚(yú)作業(yè)目標(biāo)之一，在那里它們被各種各樣的漁具捕獲，目前總漁獲量超過(guò)40×104t。該種群被評(píng)估為過(guò)度捕撈，IOTC在2016年推出了一項(xiàng)資源恢復(fù)計(jì)劃，以減少對(duì)該種群的總體捕撈壓力。通過(guò)詳實(shí)的科學(xué)研究，企業(yè)、社區(qū)、政府和科研機(jī)構(gòu)的密切合作，解決印度洋黃鰭金槍魚(yú)種群的健康問(wèn)題，是結(jié)束過(guò)度捕撈、促進(jìn)資源恢復(fù)的重要手段。

楊林林譯自Seychelles：Scientists develop model to predict movement of tuna，F(xiàn)IS，2021-01-26

新研究發(fā)現(xiàn)蘇格蘭中上層漁業(yè)的碳排放量很低

一項(xiàng)新的研究發(fā)現(xiàn)，與其他類(lèi)型的食物生產(chǎn)相比，蘇格蘭的中上層魚(yú)類(lèi)捕撈，如鯡魚(yú)和鯖魚(yú)作業(yè)的碳排放量較低，這使得它們成為具有環(huán)保意識(shí)的消費(fèi)者的良好食物選擇。這篇最近發(fā)表的論文《蘇格蘭船只捕獲中上層魚(yú)類(lèi)對(duì)環(huán)境的影響》是FRANCES SANDISON博士研究工作的一部分，研究由蘇格蘭中上層漁業(yè)可持續(xù)發(fā)展集團(tuán)、設(shè)德蘭群島委員會(huì)、阿伯丁大學(xué)、蘇格蘭高地和島嶼大學(xué)與設(shè)得蘭群島的漁業(yè)生產(chǎn)者組織資助。

研究發(fā)現(xiàn)，與其他水產(chǎn)品生產(chǎn)相比，蘇格蘭的中上層魚(yú)類(lèi)捕撈具有更低的碳排放和環(huán)境影響。英國(guó)鮭魚(yú)養(yǎng)殖的碳排放比蘇格蘭的中上層魚(yú)類(lèi)捕撈高出7.2倍；挪威的鱈魚(yú)和黑線鱈捕撈，比蘇格蘭的中上層魚(yú)類(lèi)捕撈分別高出3.5倍和3.9倍。

這是對(duì)SANDISON博士早先在NAFC海洋中心（高地和島嶼大學(xué)的機(jī)構(gòu)）研究結(jié)果的補(bǔ)充。當(dāng)時(shí)她發(fā)現(xiàn)設(shè)得蘭群島鯖魚(yú)拖網(wǎng)漁業(yè)的碳排放遠(yuǎn)低于陸地上的肉類(lèi)生產(chǎn)，如雞肉、牛肉和豬肉。總的來(lái)說(shuō)，海鮮生產(chǎn)比陸地上肉類(lèi)生產(chǎn)的碳排放更低。這證實(shí)了可持續(xù)管理的蘇格蘭中上層魚(yú)類(lèi)是一種氣候智能食物來(lái)源（climate smart food source），有助于實(shí)現(xiàn)凈零碳目標(biāo)。

SANDISON博士表示，在蘇格蘭，人們有機(jī)會(huì)獲得環(huán)境影響極低、營(yíng)養(yǎng)豐富、在當(dāng)?shù)夭稉频牡鞍踪|(zhì)。與其他肉類(lèi)來(lái)源的蛋白質(zhì)相比，具有環(huán)保意識(shí)的消費(fèi)者的選擇是明確的——人們應(yīng)該食用更多本地的中上層魚(yú)類(lèi)。

環(huán)境影響研究還發(fā)現(xiàn)，捕撈階段的燃料消耗是碳排放的主要來(lái)源。通過(guò)船舶設(shè)計(jì)和作業(yè)方式的創(chuàng)新來(lái)提高燃料效率以及向替代燃料來(lái)源過(guò)渡，是蘇格蘭中上層漁業(yè)部門(mén)努力減少碳排放的方向。

蘇格蘭中上層漁業(yè)可持續(xù)發(fā)展集團(tuán)主席IAN GATT表示，祝賀FRANCES成功地完成了她的研究。對(duì)于蘇格蘭的中上層漁業(yè)來(lái)說(shuō)，氣候變化事關(guān)重大，因?yàn)轷涺~(yú)和鯡魚(yú)擁有成熟的全球貿(mào)易，有助于確保世界許多地區(qū)的糧食安全，并將其作為一種價(jià)格合理、營(yíng)養(yǎng)豐富的蛋白質(zhì)。蘇格蘭漁民在現(xiàn)代化船只、魚(yú)類(lèi)處理系統(tǒng)以及最新的加工設(shè)備上投入了大量資金，以確保高質(zhì)量、低排放的產(chǎn)品能夠以最有效的方式交付市場(chǎng)。因此，在可持續(xù)發(fā)展、營(yíng)養(yǎng)和低排放方面，蘇格蘭鯖魚(yú)和鯡魚(yú)的生產(chǎn)確實(shí)符合所有要求。

楊林林譯自UK：New study finds Scottish pelagic fisheries have low carbon footprint，F(xiàn)IS，2021-01-26

2020年是打造健康食品鏈關(guān)鍵一年

Marel公司（一家總部位于冰島的跨國(guó)食品加工公司，譯者注）在食物供給中的關(guān)鍵作用在2020年受到考驗(yàn)，也證明了該公司的全球影響力及其在創(chuàng)新上的關(guān)注對(duì)持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。2020年初各國(guó)紛紛采取隔離措施，Marel迅速展開(kāi)應(yīng)對(duì)，以確保其員工的安全和生產(chǎn)設(shè)施的連續(xù)性，并持續(xù)向全球客戶(hù)交付設(shè)備、軟件和服務(wù)。這是人類(lèi)互動(dòng)受到前所未有限制的一年。除了確保安全、不間斷的食品生產(chǎn)外，Marel公司龐大的創(chuàng)新部門(mén)還繼續(xù)發(fā)揮其力量，保持新技術(shù)研發(fā)的長(zhǎng)期正常開(kāi)展，并迅速實(shí)施短期應(yīng)對(duì)措施，這些舉措對(duì)食品加工企業(yè)在疫情期間維持生產(chǎn)和供應(yīng)至關(guān)重要。Marel為全球消費(fèi)者提供安全、經(jīng)濟(jì)、優(yōu)質(zhì)的食品。作為一家全球性公司，Marel認(rèn)識(shí)到這一責(zé)任的重要性。一如既往，這將是一個(gè)如何行動(dòng)和適應(yīng)的問(wèn)題，而非是否行動(dòng)的問(wèn)題。

2020年2月5日，Marel在哥本哈根舉辦的三文魚(yú)展上為與會(huì)者提供了大量的洗手液，而且人們用碰肘來(lái)代替握手。除此之外，一切如常。全球食品行業(yè)的近300名代表參加了此次活動(dòng)，包括產(chǎn)品演示、研討會(huì)和嘉賓演講。此后短短幾周內(nèi)，由于新冠肺炎疫情的迅速蔓延，全球各地的展覽和其他活動(dòng)紛紛取消。機(jī)器人技術(shù)和自動(dòng)化迅速成為食品加工領(lǐng)域的熱門(mén)話(huà)題。沒(méi)有人預(yù)測(cè)到這些技術(shù)在未來(lái)幾個(gè)月會(huì)變得多么重要。

各國(guó)政府努力保障其人民獲得醫(yī)療、食物、水和教育的基本權(quán)利。醫(yī)護(hù)人員站在第一線。食品加工行業(yè)的所有人都成了“第二反應(yīng)者”，肩負(fù)著確保食品供應(yīng)鏈完好無(wú)損的任務(wù)。Marel的愿景是在世界范圍內(nèi)可持續(xù)地以經(jīng)濟(jì)的方式生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)食品，新冠病毒（COVID-19）幾乎沒(méi)有改變公司的工作重點(diǎn)，但確實(shí)改變了實(shí)現(xiàn)這些重點(diǎn)的最佳方式。2020年，從如何開(kāi)展日常維護(hù)到使流程實(shí)現(xiàn)更大的自動(dòng)化，該公司發(fā)布了30多項(xiàng)改革。

食品加工的自動(dòng)化并不是最近才出現(xiàn)的。自19世紀(jì)第一批罐頭廠出現(xiàn)以來(lái)，每一次工業(yè)革命都意味著自動(dòng)化水平質(zhì)的飛躍。隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來(lái)，食品加工自動(dòng)化的兩個(gè)主要趨勢(shì)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型和機(jī)器人技術(shù)。機(jī)器人正變得更智能，在設(shè)計(jì)上更具協(xié)作性、更數(shù)字化（與整體生產(chǎn)聯(lián)系更緊密），生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)和維護(hù)成本更低，這些都是對(duì)食品加工行業(yè)非常有吸引力的特點(diǎn)。整個(gè)制造業(yè)每年安裝超過(guò)35萬(wàn)個(gè)工業(yè)機(jī)器人。食品和飲料行業(yè)約占總數(shù)的3%，每年安裝超過(guò)1萬(wàn)個(gè)機(jī)器人。食品加工者可以越來(lái)越多地使用機(jī)器人來(lái)幫助應(yīng)對(duì)諸如勞動(dòng)力短缺、食品安全和產(chǎn)能捉升等方面挑戰(zhàn)。除了提高自動(dòng)化水平，機(jī)器人還提供了更大的可拓展性和靈活性。在2月份的活動(dòng)上，機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新包括：卸托盤(pán)機(jī)器人雛形；移動(dòng)和清空裝滿(mǎn)三文魚(yú)的沉重箱子并自動(dòng)切斷箱子打包帶的技術(shù)。Marel還發(fā)布了另一項(xiàng)令人興奮的三文魚(yú)加工創(chuàng)新產(chǎn)品——I-Slice 3400零售包裝切片機(jī)。該機(jī)器采用最新的稱(chēng)重和切片技術(shù)，確保準(zhǔn)確稱(chēng)重、切割和放置切片并自動(dòng)匹配板的尺寸。

2020年Marel在其他領(lǐng)域自動(dòng)化方面的進(jìn)展包括：M-Line機(jī)器人產(chǎn)品——代表了新一代豬加工屠宰機(jī)器人，通過(guò)3D掃描確保高切割精度；WPL 9000+自動(dòng)稱(chēng)重價(jià)格標(biāo)簽產(chǎn)品——通過(guò)捕捉包裝食品的質(zhì)量，高速印刷并自粘標(biāo)簽；SensorX Magna產(chǎn)品發(fā)布了一款大容量、內(nèi)聯(lián)微調(diào)檢測(cè)系統(tǒng)，徹底改革了混合和研磨過(guò)程；聯(lián)合創(chuàng)建了一個(gè)人工智能制造和維護(hù)（AIMM）實(shí)驗(yàn)室——作為荷蘭埃因霍溫理工大學(xué)（TU/e）項(xiàng)目的一部分，該實(shí)驗(yàn)室旨在利用人工智能改善制造和維護(hù)技術(shù)。Marel自動(dòng)化項(xiàng)目經(jīng)理HILDUR EINARSDOTTIR表示，Marel在視覺(jué)技術(shù)和機(jī)器人整合及跨行業(yè)技術(shù)整合方面取得了重大進(jìn)展。

這里提到的創(chuàng)新是指高水平的自動(dòng)化數(shù)據(jù)管理。在過(guò)去12個(gè)月里，綜合軟件對(duì)現(xiàn)代食品加工的作用比以往任何時(shí)候都更重要。食品加工者需要控制每一個(gè)操作領(lǐng)域的情況，包括每一個(gè)流程、每一個(gè)設(shè)備和每一個(gè)動(dòng)作。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，他們需要實(shí)時(shí)信息：客戶(hù)訂單和庫(kù)存水平、機(jī)器性能和操作人員生產(chǎn)率、產(chǎn)品質(zhì)量和可追溯性的數(shù)據(jù)等。Marel的Innova食品加工軟件就是實(shí)現(xiàn)這一切的工具，它的模塊涵蓋了從單個(gè)設(shè)備控制到跨多個(gè)站點(diǎn)的完整工廠的一切。在2020年，已經(jīng)使用Innova軟件運(yùn)營(yíng)的工廠比數(shù)字技術(shù)不成熟的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手擁有明顯的優(yōu)勢(shì)。有了Innova，管理者可以完全掌控生產(chǎn)過(guò)程，分析成本，計(jì)劃生產(chǎn)，充分利用現(xiàn)有的勞動(dòng)力和原材料，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的全程可追溯。簡(jiǎn)而言之，在動(dòng)蕩的時(shí)代，Innova讓食品加工者變得更加靈活，這是一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。食品加工行業(yè)必須足夠靈活以適應(yīng)變動(dòng)（人員、原材料和訂單要求等），防止停工（更好地控制硬件的性能并維護(hù)），避免召回（如果違規(guī)就立即能夠進(jìn)行從源頭到成品的全鏈追溯）。這些挑戰(zhàn)一直存在，但疫情加劇了這些挑戰(zhàn)。因此，為保持食品加工行業(yè)的業(yè)務(wù)連續(xù)性，靈活性變得比以往任何時(shí)候都重要。

2020年是食品加工者需要適應(yīng)的一年。不管各自工廠的自動(dòng)化程度如何，參加Marel在線活動(dòng)的食品加工商們都有許多相同的思考、興趣、擔(dān)憂(yōu)和計(jì)劃。他們也都面臨著新的“2020挑戰(zhàn)”。例如，有限的勞動(dòng)力一直是食品加工領(lǐng)域的一大挑戰(zhàn)，而社交距離要求和旅行限制又加劇了這一問(wèn)題，這對(duì)食品供應(yīng)鏈的穩(wěn)定構(gòu)成了巨大的威脅。即使工人們能夠去上班，他們也不能在生產(chǎn)線上站得很近。雖然自動(dòng)化不能解決所有問(wèn)題，但在2020年，隨著行業(yè)意識(shí)到自動(dòng)化對(duì)引領(lǐng)未來(lái)的重要性，對(duì)機(jī)器人和軟件的投資和興趣總體上迅速增加。Marel拉丁美洲銷(xiāo)售總監(jiān)RUUD BERKERS表示，某些手動(dòng)操作很難在特定的標(biāo)準(zhǔn)下高效完成，這使得自動(dòng)化在經(jīng)濟(jì)性和質(zhì)量方面都頗具吸引力。在理想情況下，加工廠可以實(shí)現(xiàn)對(duì)原材料的高效利用，即用最少的勞動(dòng)力，可持續(xù)地生產(chǎn)安全、高質(zhì)量的產(chǎn)品，同時(shí)獲得理想的利潤(rùn)。這不是什么新鮮事，但2020年發(fā)生的事闡明了高自動(dòng)化程度如何幫助工廠更接近這一理想。在生產(chǎn)設(shè)備方面，自動(dòng)化提高了精度，例如切割和稱(chēng)重的精度，這反過(guò)來(lái)減少了浪費(fèi)。自動(dòng)化減少了人工操作，提高了產(chǎn)品質(zhì)量。自動(dòng)數(shù)據(jù)收集使處理器控制著每一個(gè)過(guò)程、設(shè)備和操作。

但是自動(dòng)化如何幫助設(shè)置一切并使其順利運(yùn)行呢？在2月份的三文魚(yú)展期間，與會(huì)者進(jìn)入了一個(gè)使用Marel旗下AR技術(shù)的虛擬處理設(shè)施。除了常規(guī)操作，它還讓人們深入了解了在未來(lái)的某個(gè)時(shí)候如何遠(yuǎn)程開(kāi)展日常服務(wù)。這種未來(lái)的到來(lái)比預(yù)期的要早。隨著旅行限制的開(kāi)始，Marel迅速提升了其遠(yuǎn)程服務(wù)的能力。利用AR和耳機(jī)開(kāi)展遠(yuǎn)程服務(wù)已不再是一種設(shè)想，而成為了為客戶(hù)提供支持的現(xiàn)實(shí)手段。配備上專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的耳機(jī)，Marel服務(wù)工程師開(kāi)始使用AR技術(shù)從遍布世界各地的Marel支持人員那里獲取信息。這項(xiàng)技術(shù)即將成為常規(guī)。Marel在全球30多個(gè)國(guó)家擁有駐扎的服務(wù)人員，為了在多個(gè)行業(yè)的各個(gè)處理階段提供一流的服務(wù)和支持，Marel的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)通常會(huì)為本地的服務(wù)工程師和其他地方的專(zhuān)家提供合作。以前，需要坐飛機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，現(xiàn)在可以直接遠(yuǎn)程連接。即使工程師沒(méi)有使用特定設(shè)備的經(jīng)驗(yàn)，這種實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程協(xié)助也可以有效地連線相關(guān)專(zhuān)家，提供所需的指導(dǎo)。不在場(chǎng)的專(zhuān)家可以通過(guò)遠(yuǎn)程控制接管耳機(jī)攝像頭，同時(shí)，本地的工程師也可以通過(guò)身臨其境的交互式在職培訓(xùn)掌握新技能。如果沒(méi)有Marel構(gòu)建的本地服務(wù)人員網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)解決方案是不可能實(shí)現(xiàn)的。

除了服務(wù)和安裝，遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)虛擬也是Marel與行業(yè)互動(dòng)溝通的一個(gè)重要部分。2020年4月，Marel舉辦了第一場(chǎng)線上全球博覽會(huì)，取代其被無(wú)限期推遲的在布魯塞爾舉行的一年一度的全球海鮮加工展覽會(huì)。這是Marel在2020年為客戶(hù)舉辦的20多場(chǎng)在線活動(dòng)之一，參與者在虛擬展臺(tái)周?chē)邉?dòng)，與機(jī)器互動(dòng)，并在現(xiàn)場(chǎng)在線問(wèn)答環(huán)節(jié)及活動(dòng)后的私人會(huì)議中與專(zhuān)家交換意見(jiàn)。Marel嵌入式軟件工程師HAUKUR HAFSTEINSSON表示，像VR這樣的解決方案，能夠在無(wú)需旅行和面對(duì)面會(huì)議的情況下，與客戶(hù)進(jìn)行有意義的對(duì)話(huà)。

自動(dòng)化、數(shù)字化和可持續(xù)發(fā)展為Marel在過(guò)去一年的創(chuàng)新活動(dòng)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，并將繼續(xù)保持下去。在這些主題上的合作使2020年成為成功的一年。盡管面臨挑戰(zhàn)，但Marel為市場(chǎng)帶來(lái)了30多項(xiàng)突破性創(chuàng)新。Marel公司創(chuàng)新執(zhí)行副總裁ANNA KRISTIN PALSDOTTIR表示，通過(guò)全球和本地的團(tuán)隊(duì)，Marel提供了新的解決方案，并利用數(shù)字化和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)行測(cè)試和開(kāi)發(fā)，在重大創(chuàng)新上取得了進(jìn)展。在世界各地有超過(guò)1 000名創(chuàng)新專(zhuān)家，每個(gè)人都努力向前邁出一步，再一步。每一步都很重要。無(wú)論現(xiàn)在還是將來(lái)，創(chuàng)新都是確保食品供應(yīng)鏈強(qiáng)大和可靠的關(guān)鍵。

楊林林譯自Iceland：Global reach and innovation：Key to a healthy food chain in a year like no other，F(xiàn)IS，2021-02-09

全球水產(chǎn)養(yǎng)殖溫室氣體排放強(qiáng)度較低

以下是《全球水產(chǎn)倡導(dǎo)》（Global Aquaculture Advocate）發(fā)表的一篇文章摘錄：相對(duì)于家畜養(yǎng)殖，水產(chǎn)養(yǎng)殖的溫室氣體排放強(qiáng)度較低且適中。

水產(chǎn)養(yǎng)殖直接（通過(guò)增加糧食利用與供應(yīng)）和間接（作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力）為全球糧食安全作出了重要貢獻(xiàn)。重要的是，魚(yú)類(lèi)富含蛋白質(zhì)和必需的微量營(yíng)養(yǎng)元素，這些營(yíng)養(yǎng)元素不易被其他食物所替代。當(dāng)前，環(huán)境專(zhuān)家和社會(huì)民眾關(guān)注的焦點(diǎn)是氣候變化。更確切地說(shuō)，是食品供應(yīng)鏈中產(chǎn)生的溫室氣體（greenhouse gas，GHG）排放。為了實(shí)現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖的可持續(xù)發(fā)展，需要了解水產(chǎn)養(yǎng)殖對(duì)全球溫室氣體排放的貢獻(xiàn)，以及如何減少這種貢獻(xiàn)。這篇文章量化了養(yǎng)殖供人類(lèi)食用的水生動(dòng)物，即雙殼類(lèi)動(dòng)物、蝦類(lèi)和硬骨魚(yú)（如鯰魚(yú)、鯉魚(yú)、鮭魚(yú)和羅非魚(yú)等）等產(chǎn)生的溫室氣體排放量。該方法量化了“從投放到起捕”全階段的主要溫室氣體排放量，包括以下活動(dòng)：水產(chǎn)飼料原料的生產(chǎn)、加工和運(yùn)輸；飼料加工廠復(fù)合飼料的生產(chǎn)；養(yǎng)殖場(chǎng)的飼料運(yùn)輸；水產(chǎn)品的養(yǎng)殖。還將全球水產(chǎn)養(yǎng)殖排放估計(jì)量與其他畜牧業(yè)進(jìn)行了比較，計(jì)算了水產(chǎn)養(yǎng)殖的排放強(qiáng)度（即生產(chǎn)每單位食物排放的溫室氣體）并闡明了影響因素。水產(chǎn)養(yǎng)殖是一個(gè)復(fù)雜的行業(yè)，不同物種被養(yǎng)殖在不同的系統(tǒng)和環(huán)境中。為了應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜性，本研究集中在主要的水產(chǎn)養(yǎng)殖物種（水生植物除外），即雙殼類(lèi)動(dòng)物、鯰魚(yú)、鯉科魚(yú)類(lèi)、一般淡水魚(yú)、一般海水魚(yú)、鮭魚(yú)、蝦類(lèi)和羅非魚(yú)等。根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations，F(xiàn)AO）的物種產(chǎn)量數(shù)據(jù)，將每個(gè)地區(qū)（根據(jù)FAO定義）所有物種的產(chǎn)量排序，然后選擇物種，直至所選物種的總產(chǎn)量占該地區(qū)所有物種總產(chǎn)量的90%以上（東歐地區(qū)為85%以上）。該方法評(píng)估了全球93%的水產(chǎn)養(yǎng)殖物種產(chǎn)量。該研究不包括池塘沉積物中的碳沉積。計(jì)算過(guò)程中所使用的數(shù)據(jù)和溫室氣體類(lèi)別的詳細(xì)資料、飼料原料和飼料的排放因子、飼料轉(zhuǎn)化率和投喂量、按物種種群和地區(qū)劃分的總產(chǎn)量和其他數(shù)據(jù)及計(jì)算方法等見(jiàn)原始出版物。

研究計(jì)算了2017年9類(lèi)主要水產(chǎn)養(yǎng)殖對(duì)象（占全球水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)量的93%）的溫室氣體排放量。這些占總產(chǎn)量93%的養(yǎng)殖水產(chǎn)品產(chǎn)生的溫室氣體排放總量為2.45×108tCO2e［二氧化碳當(dāng)量，指二氧化碳排放量（t）與1 t溫室氣體具有相同的全球變暖潛力——這是衡量碳足跡的標(biāo)準(zhǔn)單位］。假設(shè)剩余的占總產(chǎn)量7%的養(yǎng)殖水產(chǎn)品有相同的排放強(qiáng)度（emissions intensity，EI），2017年所有貝類(lèi)和有鰭魚(yú)類(lèi)水產(chǎn)養(yǎng)殖溫室氣體總排放量為2.63×108t CO2e。聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署估計(jì)2017年人為溫室氣體排放總量為535×108t CO2e，所以水產(chǎn)養(yǎng)殖的溫室氣體排放大約占全部人為排放的0.49%。

楊林林譯自USA：Quantifying greenhouse gas emissions from global aquaculture，F(xiàn)IS，2021-02-24