Mô hình tôm càng xanh thích ứng với biến đổi khí hậu

Tôm càng xanh (Macrobrachium rosenbergii de Man, 1879) là loài giáp xác có giá trị kinh tế, chất lượng thịt ngon, rất được ưa chuộng. Việc áp dụng mô hình nuôi tôm càng xanh thích ứng biến đổi khí hậu đang là hướng đi được nhiều địa phương lựa chọn.

Phương pháp nghiên cứu

Thí nghiệm gồm 3 nghiệm thức với mức nước khác nhau trong 9 ruộng nuôi có diện tích 1 ha/ruộng. Nghiệm thức 1 (NT 1): Mức nước trong ruộng nuôi là 60 cm; Nghiệm thức 2 (NT 2): Mức nước là 90 cm; Nghiệm thức 3 (NT 3): Mức nước là 120 cm. Ao liền kề ở mỗi ruộng có diện tích dao động 2.500 - 3.000 m2/ao, độ sâu ao 1,2 - 1,5 m, dùng để ương dưỡng tôm giống giai đoạn ban đầu. Trước khi thả giống, ao và ruộng nuôi được thực hiện cải tạo tốt, cấp nước và duy trì ở mức 1 - 1,2 m. Con giống được Đại học Cần Thơ cung cấp, đảm bảo chất lượng và truy xuất nguồn gốc, tôm khỏe Post 15 (cỡ 1,2 - 1,5 cm) thả với mật độ 15 con/m2. Sử dụng thức ăn công nghiệp có hàm lượng đạm cao (40 - 42%) và thức ăn tươi sống (cua, ốc bươu vàng). Quy trình kỹ thuật ứng dụng được thực hiện qua 2 giai đoạn. 

Giai đoạn 1 (Giai đoạn ương giống): Tôm càng xanh bột dùng để ương giống trong các ao liên kề ruộng có diện tích 3.000 m2. Mật độ ương 50 con/m2. Tôm giống được thu hoạch sau 2,5 tháng ương, cung cấp giống cho mô hình nuôi.

Giai đoạn 2 (Giai đoạn nuôi thương phẩm): Sau 2,5 tháng ương, tôm giống được thu hoạch, tuyển chọn tôm đực đồng đều kích cỡ, chất lượng, phản xạ nhanh với tiếng động để thả nuôi ở ruộng lúa với thời gian khoảng 3,5 - 4,5 tháng.

Xây dựng mô hình ứng dụng mạng cảm biến đo đạc, giám sát và quản lý vùng nuôi tôm

Hệ thống giám sát được thiết kế dựa trên nền kỹ thuật mạng cảm biến không dây (Li and Liu, 2013; Simbeye, Zhao and Yang, 2014; Luo et al., 2015) (WSN - Wireless Sensor Network), internet vạn vật (IoT - Internet of Thing) và lưu trữ, phân tích dữ liệu.

Hình 1. Hệ thống giám sát môi trường nuôi tôm trên nền tác tử

Hệ thống triển khai trong thực tế là “Hệ thống giám sát môi trường trên nền tảng tác tử” (AEMS - Agent based Environment Monitoring System) (Hình 1) gồm: Thành phần chính của hệ thống AEMS là máy chủ dịch vụ giám sát và cảnh báo (Monitoring & Warning Services), cung cấp các dịch vụ: (1) lưu trữ; (2) phân tích dữ liệu (Analysis model); (3) Cảnh báo với thông tin cảnh báo và giải pháp thích hợp đến người sử dụng thông qua việc ứng dụng trang web và điện thoại di động. Phần thu thập các yếu tố môi trường do các trạm quan trắc (được xem như là một tác tử IoT-IoT agent) thực hiện. Các trạm quan trắc môi trường được gắn các loại cảm biến khác nhau, tùy theo nhu cầu giám sát các yếu tố môi trường tại vùng sản xuất (nhiệt độ nước, pH, DO và N-NH4+).

Quá trình thực nghiệm, tiến hành 3 đợt thu mẫu, mỗi đợt thu 5 mẫu và kết quả được phân tích và so sánh với thiết bị đo DO meter, pH meter của hãng HANNA; đo liên tục với thời gian cách nhau giữa các lần là 5 phút. Ứng dụng RMSE (Root Mean Squared Error) (Chatfield, 1992; Taylor, 1992) để đánh giá độ lệch giữa 2 thiết bị đo theo công thức:

Phương pháp thu và phân tích mẫu

Mẫu tôm: Định kỳ thu mẫu mỗi tháng 1 lần, mỗi lần thu 30 con/ruộng để cân đo trọng lượng của tôm. Khảo sát tăng trưởng và tính toán các chỉ tiêu kỹ thuật theo phương pháp nghiên cứu của Schreck and Moyle, (1990) và Biswas, (1993). Các chỉ tiêu môi trường nước như nhiệt độ, pH nước, DO và N-NH4+ (mg/L) được giám sát, quản lý bằng hệ thống cảm biến, vận hành liên tục 24/24 giờ đặt ở kênh cấp, thoát nước và ruộng nuôi.

Phân tích hiệu quả tài chính mô hình: Thông qua các chi phí đầu tư vận hành và quản lý mô hình đồng thời tỷ suất lợi nhuận của mô hình cũng được xác định. 

Kết quả

Tăng trưởng

Phân tích cho thấy, khối lượng tôm càng xanh ở các nghiệm thức từ tháng ương thứ nhất đến tháng thứ ba khác biệt không có ý nghĩa thống kê (p>0,05). Thời điểm này tôm ở giai đoạn ương giống, môi trường ương giữa các nghiệm thức khá tương đồng, mực nước trong hệ thống đồng đều nhau, do vậy sự khác biệt về khối lượng tôm giống giữa các nghiệm thức là không lớn (p>0,05). Sự khác biệt về khối lượng tôm nuôi thể hiện rõ từ tháng nuôi thứ tư trở về sau. Khối lượng tôm nuôi trung bình giữa các nghiệm thức khác nhau có ý nghĩa thống kê (p<0,05), trong đó khối lượng trung bình lớn nhất ở nghiệm thức 3 (63,47 + 22,77 g/con), kế tiếp ở nghiệm thức 2 (58,63 + 21,90 g/con) và thấp nhất ghi nhận ở nghiệm thức 1 (55,40 + 17,62 g/con).

Giải thích về kết quả này, do sau giai đoạn ương giống trong các ao, tôm được thu hoạch và chuyển ra ruộng nuôi với mực nước sâu hơn (120 cm), các yếu tố môi trường nước ít bị biến động về chất lượng so với các ruộng có mức nước thấp hơn (60 và 90 cm), dinh dưỡng, quá trình trao đổi chất và tăng trưởng của tôm ổn định, sự thành thục sinh dục của tôm biểu hiện chậm hơn “mang trứng sớm” so với tôm nuôi trong điều kiện môi trường biến động (Pillay, 1990).

Bảng 1. Tăng trưởng của tôm càng xanh ở 3 nghiệm thức

Tốc độ tăng trưởng (g/ngày) về khối lượng của tôm càng xanh qua các tháng nuôi (Bảng 2 và Hình 3) cho thấy, do cạnh tranh dưỡng khí và thức ăn trong điều kiện ương giống mật độ cao, tăng trưởng của tôm tương đối chậm ở 3 tháng đầu, dao động 0,04 - 0,29 g/ngày với sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê (p>0,05).  Từ tháng nuôi thứ tư, tăng trưởng của tôm khá nhanh, giữa các nghiệm thức giá trị dao động khoảng 0,35 - 0,61 g/ngày, trong đó giá trị cao nhất xuất hiện ở nghiệm thức 3 (0,61 g/ngày), tiếp đến ở nghiệm thức 2 (0,54 g/ngày) khác biệt có ý nghĩa thống kê (p<0,05) so với giá trị thấp nhất ở nghiệm thức 1 (0,35 g/ngày).

 Tỷ lệ sống và năng suất của tôm nuôi

Tỷ lệ sống (%) của tôm nuôi cao nhất thu ở nghiệm thức 3 (31,8 + 0,8%). Sau 6 tháng nuôi, năng suất tôm cao nhất ở nghiệm thức mực nước 120 cm (1.590 + 24 kg/ha), kế đến là nghiệm thức 90 cm (1.509 + 45 kg/ha), thấp nhất ở nghiệm thức 1 với mức nước 60 cm (1.304 + 47 kg/ha) (p<0,05). Hệ số tiêu tốn thức ăn (FCR) của tôm nuôi ở các nghiệm thức lần lượt là: nghiệm thức 1 (1,6 + 2,9), nghiệm thức 2 (1,7 + 2,3), nghiệm thức 3 (1,4 + 2,5), trong đó FCR tốt nhất ghi nhận ở nghiệm thức 3.

Mô hình cảm biến

Số liệu phân tích thể hiện ở bảng 4 cho thấy, độ lệch RMSE giữa 2 thiết bị (sản phẩm nghiên cứu và thiết bị đo từ pH meter, DO meter (HANNA) đối với yếu tố ôxy hòa tan không vượt quá 0,23, độ lệch của pH và nhiệt độ trong nước không vượt quá 0,20. Điều này nói lên rằng hoạt động thu thập dữ liệu môi trường từ thiết bị đo của HANNA và sản phẩm nghiên cứu của dự án là khá giống nhau.

Hiệu quả tài chính

Từ bảng 4 cho thấy, chi phí đầu tư cho mô hình nuôi thấp nhất ở nghiệm thức 1, kế đến là nghiệm thức 2 và sau cùng là nghiệm thức 3. Nguyên nhân, trong quá trình nuôi, các hộ nuôi ở nghiệm thức 1 duy trì mực nước trong ruộng thấp 60 cm, nên chi phí thay nước thấp hơn so với các hộ ở nghiệm thức 90 cm và 120 cm. Phân tích hiệu quả tài chính từ mô hình cho thấy, hầu hết các hộ tham gia nuôi đều thu được lợi nhuận, dao động từ 48,4 - 131,1 triệu đồng/ha. Tỷ suất lợi nhuận ở nghiệm thức 3 cao nhất (85%) và khác biệt có ý nghĩa thống kê (p<0,05) so với nghiệm thức 2 (62,9%) và nghiệm thức 1 (32,5%).

Các tác giả:

Dương Nhựt Long, Võ Hoàng Liêm Đức Tâm, Nguyễn Nhật Minh và Trương Minh Thái (Đại học Cần Thơ)

Nguyễn Công Kha (Trung tâm Công nghệ sinh học, Sở Khoa học và Công nghệ An Giang)