Vis enkel innførsel

dc.contributor.authorSolberg, Ingrid
dc.contributor.authorFinstad, Bengt
dc.contributor.authorBerntsen, Henrik Hårdensson
dc.contributor.authorDiserud, Ola H.
dc.contributor.authorFrank, Kevin
dc.contributor.authorHelgesen, Kari Olli
dc.contributor.authorJeong, Jaewoon
dc.contributor.authorKristoffersen, Anja Bråthen
dc.contributor.authorNytrø, Ane Vigdisdatter
dc.contributor.authorRevie, Crawford W.
dc.contributor.authorSivertsgård, Rolf
dc.contributor.authorSolvang, Torfinn
dc.contributor.authorSunde, Leif Magne
dc.contributor.authorThorvaldsen, Trine
dc.contributor.authorUglem, Ingebrigt
dc.contributor.authorMo, Tor Atle
dc.date.accessioned2018-09-05T11:33:46Z
dc.date.available2018-09-05T11:33:46Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.isbn978-82-426-3279-1
dc.identifier.issn1504-3312
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11250/2560950
dc.description.abstractSolberg, I., Finstad, B., Berntsen, H.H., Diserud, O.H., Frank, K., Helgesen, K.O., Jeong, J., Kristoffersen, A.B., Nytrø, A.V., Revie, C.W., Sivertsgård, R., Solvang, T., Sunde, L.M., Thorvaldsen, T., Uglem, I. og Mo, T.A. 2018. Kartlegging og testing av metodikk for telling av lakselus og beregning av luseforekomst. NINA Rapport 1541. Norsk institutt for naturforskning. Alle norske oppdrettsanlegg har pålegg om å telle og rapportere forekomst av lakselus i henhold til forskrift om bekjempelse av lakselus i akvakulturanlegg, også kjent som lakselusforskriften. Registrering av luseforekomst i oppdrettsanleggene brukes både for å vurdere om tiltak er nødvendige, og for å vurdere påvirkning på vill laksefisk. Det er derfor svært viktig å ha pålitelige tall på antall lakselus i oppdrettsanleggene. Foruten et lavt minstekrav til antall fisk som skal telles i den enkelte merd (10-20 fisk avhengig av sesong) åpner dagens regelverk for gjennomføring av lusetelling på oppdrettsfisk også for bruk av ulike metoder for fangst og uttak av fisk, og telling av lus på fisken. Siden ulike fangst- og tellemetoder kan medføre forskjellig grad av usikkerhet knyttet til om fisken er et tilfeldig utvalg fra merda og om all lusa på fisken blir registrert, kan det være vanskelig å direkte sammenlikne luseforekomst mellom lokaliteter og produksjonsområder. Det er derfor viktig å kjenne til hvilke forhold rundt lusetelling som varierer mellom anlegg, og hvordan disse eventuelt påvirker presisjonen i telleresultatet. For å sørge for at utvalg og resultater fra lusetellingene blir så representative som mulig, og at rapporteringen fra forskjellige lokaliteter og aktører blir sammenliknbare, er det derfor svært viktig å kjenne til egenskapene til de ulike metodene som brukes. Det overordnede målet med dette prosjektet har vært å etablere kunnskap som kan bidra til utvikling av en standardisert metode for lusetelling, samt en håndteringsstrategi for telleusikkerhet. Prosjektet har bestått av tre arbeidspakker (AP). I AP1 har vi foretatt en kartlegging av dagens metoder for telling av lakselus i den norske laksenæringen gjennom en intervjuundersøkelse. Resultatene fra denne undersøkelsen bekrefter at det er ulik tolkning av regelverket og ulik gjennomføring av lusetellingen, men også at telling av lus på oppdrettsfisk generelt gjennomføres på en gjennomtenkt og systematisk måte. Vi har også gjennomført en feltundersøkelse (AP2) der oppdrettslaks ble tatt ut med orkastnot med ulik trengetid og tid på dagen, der lus ble telt etter én protokoll som brukes til ordinær lusetelling på merdkanten og i en mer grundig kontrolltelling. Trengetid og tid på dagen viste seg å ikke påvirke telleresultatene, og resultatene fra den ordinære tellingen og kontrolltellingen var totalt sett tilnærmet like. Det var imidlertid avvik mellom telleresultatene ved den ordinære tellingen og kontrolltellingen ved et forholdsvis lavt antall fisk, og individuelle lusetall kunne være både høyere og lavere ved den ordinære tellingen. Svært få kjønnsmodne hunnlus ble oversett i den ordinære tellingen. Værforholdene var usedvanlig gode under forsøkene, slik at variasjonen i miljøforhold og menneskelige faktorer ble for liten til at eventuelle relasjoner til telleresultatene kunne modelleres. I AP3 har vi gjennom simuleringsøvelser sett på ulike problemstillinger knyttet utelukkende til den statistiske rest-usikkerheten («sampling-usikkerheten») som alltid vil være i et telleresultat som er basert på et lite utvalg fra populasjonene, i og med at lus ikke er jevnt fordelt mellom fiskene i anlegget. Vi har vist hvordan denne statistiske usikkerheten kan beregnes, funnet faktorer som påvirker den og diskutert et system for hvordan den kan håndteres av forvaltningen sett opp mot lusegrenser. Vi har her blant annet vurdert et enkelt handlingsregelsystem for hvordan en kan bruke flere lusetellinger på rad til å minimere sjansen for feilaktig å konkludere med en overskridelse av lusegrensen («falsk alarm»). Et system som ensidig fokuserer på å minimere sjansen for «falsk alarm» vil imidlertid samtidig øke sjansen for feilaktig å konkludere med at grensen ikke er overskredet, når den i virkeligheten er det («falsk frikjenning»). Hvordan en vektlegger eventuelle konsekvenser av disse to typene av feil vil være avgjørende for vurdering av om tiltak er nødvendige. I tillegg har vi sett på beregning av luseforekomst og foreslått en tilnærming for beregning av det reelle utslippet av infektive lakseluslarver fra oppdrettsanlegg der lakselusas biologi og vanntemperaturen er hensyntatt. Vi har i dette prosjektet undersøkt noen faktorer som kan påvirke telleresultatet, og våre resultater tyder på at disse faktorene ikke i vesentlig grad vil øke usikkerhet i den estimerte luseforekomsten, under de rådende lusetettheten og miljøforholdene ved gjennomføringen av undersøkelsene. Det er imidlertid en rekke andre faktorer som også kan tenkes å føre til usikkerhet i estimatene av forekomst av lus i lakseanlegg, og det er behov for mer kunnskap om disse for å kunne vurdere behovet for etablering av en standard for telling av lus. For å få gode estimater av luseforekomst er det kritisk at innsamlingsmetodene gir representative utvalg og at tellemetodene ikke introduserer systematiske feil i telleresultatene. Vi har i denne rapporten diskutert og oppsummert momenter som kan inngå i en bransjestandard for lusetelling dersom etablering av en slik standard anses som nødvendig. Noen av disse momentene er allerede standardisert i lakselusforskriften, mens det for andre momenter er behov for mer kunnskap. Utvikling av en standard for lusetelling innebærer syntese av alle typer kunnskap, både forsknings- og erfarings-basert, og forutsetter dermed interaktiv dialog med næringen. • Oppdretts- og fiskehelseselskapene gjennomfører generelt selve lusetellingene på en gjennomtenkt og systematisk måte. Registreringen og innrapporteringen utføres imidlertid ulikt, noe som kan gjøre det vanskelig å direkte sammenlikne luseforekomst mellom lokaliteter og produksjonsområder. • Dersom registreringene gjøres slik at all lus blir registrert på den fisken den ble funnet på, og lus fra karet blir registrert slik at de er sporbare i datamaterialet, vil selskapenes egne lusetall bli et sterkere verktøy for å løse utfordringer knyttet til lakselus. • Resultatene fra feltstudiet viser at telling og klassifisering av lus på merdkanten kan gjøres presist av godt trent mannskap under optimale værforhold og ved relativt lave forekomster av lus. • Det kan med fordel lages en bedre og felles opplæringsprosedyre for personell som skal gjennomføre lustellinger, og det bør bli lik forståelse for hvilke fisk som skal undersøkes og hvor i merden de skal samles inn fra. • Det finnes mange potensielle kilder til usikkerhet ved estimering av lus i lakseanlegg, hvor den største kilden til usikkerhet trolig er at det ikke telles lus på et tilstrekkelig høyt antall fisk. Med et relativt lite utvalg fra en skjev fordeling må nødvendigvis presisjonen i de estimerte luseforekomstene bli begrenset, og alltid være beheftet med en viss statistisk usikkerhet. • Det er evaluert et enkelt handlingsregelsystem, med utgangspunkt i antallet fisk som skal telles pr merd i henhold til dagen regelverk, for hvordan en kan bruke flere lusetellinger på rad til å minimere sjansen for feilaktig å konkludere med en overskridelse av luse-grensen («falsk alarm»). Det er imidlertid viktig å være klar over at et slikt system samtidig vil øke sjansen for feilaktig å konkludere med at grensen ikke er overskredet, når den i virkeligheten er det («falsk frikjenning»). • Det er foreslått en tilnærming for beregning av det reelle utslippet av infektive lakselus-larver fra oppdrettsanlegg der lakselusas biologi og vanntemperaturen er hensyntatt. Denne tilnærmingen vil være bedre egnet for å vurdere effekten av forekomst av lus i anlegg på ville laksefiskbestander enn dagens prosedyre med kun rapportering av an-tallet kjønnsmoden hunnlus. • Det er svært viktig at man kjenner til de statistiske egenskapene (usikkerhet og systematiske feil) til de aktuelle metodene som brukes til å estimere forekomst av lus i lakse-anlegg, og hvordan telleresultatene påvirkes av forhold under tellingen, for å kunne foreta en kvalifisert vurdering av telleresultatene, samt sammenlikne disse på lokalt, regionalt og nasjonalt nivå. En standardisert prosedyre for telling av lus kan da omfatte et harmonisert sett med metoder som brukes under definerte betingelser.nb_NO
dc.description.abstractSolberg, I., Finstad, B., Berntsen, H.H., Diserud, O.H., Frank, K., Helgesen, K.O., Jeong, J., Kristoffersen, A.B., Nytrø, A.V., Revie, C.W., Sivertsgård, R., Solvang, T., Sunde, L.M., Thorvaldsen, T., Uglem, I. & Mo, T.A. 2018. Mapping and testing of methodology for counting sea lice and calculation of lice occurrence. NINA Report 1541. Norwegian Institute for Nature Research. Reporting the occurrence of sea lice on farmed salmon is mandatory for all salmon farms in Norway. The lice numbers are used both to assess whether mitigative measures are required and to evaluate the impact on wild salmonids. It is therefore important to have reliable data on occurrence of sea lice in fish farms. In addition to a minimum number of fish to be counted in individual net pens (10-20 fish depending on season), the current regulations for lice registration also allow different methods for sampling of fish and lice counting on the fish. Since different sampling and counting methods can result in varying degrees of uncertainty, regarding whether the fish is randomly sampled or if all lice on the fish are recorded, it may be problematic to directly compare occurrence of lice among farm sites and production areas. It is therefore important to know how lice registration methods vary among farms and how this may affect the precision of the estimated lice numbers. To ensure that selection of fish and lice counting data are as repre-sentative as possible, and that reports from different sites are comparable, it is crucial to know the characteristics of the different methods used. The overall goal of this project has been to obtain knowledge that can contribute to the development of a standardized method for lice counting, as well as a management strategy for lice counting uncertainty. The project has consisted of three work packages (WPs). In WP1 we have conducted a survey of current methods for counting sea lice in the Norwegian salmon industry through an interview survey. The results from this study confirm that there are different interpretations of the regulations and different implementations of lice counting methods, but also that the counting of lice generally is carried out in a systematic and adequate manner. We also con-ducted a field study (WP2) in which farmed salmon were sampled with large dipnets (orkastnot) at different times of the day, and where lice were counted in two ways; either following a conventional protocol for lice counting or by performing a more thorough control counting. Sampling time and crowding period in the dip-net did not affect the counting results, and the results from the conventional counting and the control counting were relatively similar. However, there was a deviation between lice numbers found in the conventional counting and the control for a relatively low number of fish, and individual lice numbers could be both higher and lower for conventional counting methods. Few sexually mature female lice were ignored in the conventional counting when compared to the control. The weather conditions were exceptionally good during the field trial, and differences in lice numbers due to varying environmental conditions or human factors were not found. Finally, in WP3, we have explored various issues related to the statistical residual uncertainty ("sampling uncertainty") which will always be present in counting data from a relatively small selection of fish. We have shown how this statistical uncertainty can be calculated, identified factors that affect the uncertainty and discussed how this may be handled within set lice limits. We have discussed a system for how multiple lice counts can be used to minimize the probability for concluding that the lice numbers are higher than the set limit, when they are not higher (“false alarm”). However, a system that unilaterally focuses on minimizing the probability of "false alarms" will also increase the probability of erroneously concluding that the limit is not exceeded, when it is exceeded ("false acquittal"). It is crucial to balance the possible consequences of these two types of errors when assessing the needs for measures. In addition, we have suggested an approach for calculating the total occurrence of lice in farms in terms of production of infectious sea lice larvae, which takes variation in lice biology and water temperatures into account. In this project we have investigated several factors that may affect the precision of lice counting, and our results indicate that the examined factors will not significantly contribute to uncertainty under conditions like experienced in our study. However, there are several other factors that may lead to uncertainty regarding occurrence of lice in salmon farms, and the knowledge on these factors should be extended before development of a more standardized method for lice counting. Reliable estimates of lice occurrence require representative samples of fish, and the counting methods should not introduce systematic errors. In this report we have discussed and summarized elements that may be included in a standardized method for lice counting. Some of these elements are already standardized in the existing lice regulation, while other factors require more knowledge. Development of a standardized counting method involves synthesis of all types of knowledge, both scientific and experience-based, and would thus require an interactive dialogue with the industry. • In general, farmers and fish health companies conduct lice counting in an adequate and systematic manner. However, registration and reporting of lice numbers vary, which may involve that direct comparisons of lice occurrence among sites and production areas are difficult. • If all lice occurring on infested fish are recorded individually, and the lice that have been lost in the sedation tank are accounted for in the data material, the lice numbers provided by the farming industry will become an even better tool for solving challenges associated with salmon lice. • The results from the field study show that lice counting including classification of lice stages can be done accurately under farming conditions by a well-trained crew under optimal weather conditions and relatively low infestation rates. • Development of an improved and unified training procedure for personnel who are conducting lice counting in salmon farms would be advantageous, and a common understanding of which type of fish and where these are collected within the cages should be established. • There are many potential sources of uncertainty when estimating lice occurrence in fish farms, with perhaps the most important source being that lice is counted for too few fish. Counting of lice for a relatively small sample with a skewed distribution would always involve limited precision and a certain statistical uncertainty. • A simple rule-of-thumb system aimed at minimising the probability for concluding that the lice numbers are higher than a set limit, when they are not higher (“false alarm”) was evaluated in the current study. The system is based on the numbers of fish normally being counted per cage and describes how results from successive counts can be used to reduce the probability of false alarms. However, a system that solely focuses on minimizing the probability of "false alarms" will implicitly increase the probability of erroneously concluding that the limit is not exceeded, when it has been exceeded ("false acquittal"). • An approach has been proposed for calculating the actual production of infectious sea lice larvae from salmon farms that considers both lice biology and water temperature. The suggested approach would be more adequate for assessment of effects of salmon lice originating from farms on wild salmon stocks than the present system which is based on reports of the number of mature female lice per farmed fish. • Knowledge about the statistical properties (uncertainty and systematic errors) of the methods used to estimate occurrence of lice in salmon farms, and also about how the estimated lice numbers are affected by the conditions under the lice counting, is crucial to assess the precision of the estimates, as well as comparing them at local, regional and national levels. A standardized procedure for lice counting may thus include a harmonized set of methods which are used under different conditions.nb_NO
dc.language.isonobnb_NO
dc.publisherNorsk Institutt for Naturforskning (NINA)nb_NO
dc.relation.ispartofseriesNINA Rapport;1541
dc.subjectLakselusnb_NO
dc.subjectForekomstnb_NO
dc.subjectOppdrettnb_NO
dc.subjectKartleggingnb_NO
dc.subjectTellingnb_NO
dc.subjectBeregningnb_NO
dc.subjectSikkerhet vs. usikkerhetnb_NO
dc.titleKartlegging og testing av metodikk for telling av lakselus og beregning av luseforekomstnb_NO
dc.typeResearch reportnb_NO
dc.rights.holder© Norsk institutt for naturforskning Publikasjonen kan siteres fritt med kildeangivelsenb_NO
dc.source.pagenumber39nb_NO
dc.relation.projectFiskeri- og havbruksnæringens forskningsfond (FHF). Prosjektnummer 901411.nb_NO


Tilhørende fil(er)

Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

  • NINA Rapport/NINA Report [1440]
    NINAs vanligste rapporteringsform til oppdragsgiver etter gjennomført forsknings-, overvåkings- eller utredningsarbeid.

Vis enkel innførsel