Введение. Республика Карелия входит в число регионов-лидеров по производству товарной форели в Российской Федерации [1], что обусловлено уникальными природными условиями, позволяющими выращивать рыбу в естественных водоемах. Для обеспечения спроса на рыбопосадочный материал на территории Карелии функционируют инкубационно-выростные комплексы, в большинстве своем работающие с использованием технологии замкнутого водоснабжения или на проточной системе. Как правило, они применяют современные технологии для водоподготовки и оптимизации водной среды, оснащены сложными системами механической и биологической фильтрации, температурной коррекции, удаления газов, растворенных в воде, обеззараживания и нормализации pH. Современные предприятия по производству посадочного материала радужной форели оснащаются инкубационными комплексами для осуществления инкубации до нескольких миллионов икринок за сезон и имеют необходимые площади для выдерживания личинок и подращивания мальков, а также имеют достаточно большие выростные площадки для производства молоди форели с живой массой до 15 г и более.Такие высокотехнологичные производства требуют соответствующих методик содержания и выращивания рыбы, применения автоматизации с целью как контроля параметров водной среды, так и оптимизации основных технологических процессов [2]. Одним из важнейших направлений автоматизации в индустриальной аквакультуре является кормление рыбы. Это трудоемкий процесс, в ручном режиме занимающий порядка 50 % рабочего времени. При выращивании посадочного материала рыб на начальных стадиях развития кормление должно производиться круглосуточно, с интервалом между выдачей корма в 40–60 мин. Такой режим кормления особенно необходим на этапе приучения личинок к корму, кормовые частицы должны попадать в организм личинок регулярно и очень часто, чтобы обеспечить полноценное развитие молоди. В связи с этим значительно возрастают затраты труда и времени при организации процесса кормления личинок и мальков форели на начальных производственных этапах. Автоматизация процесса кормления рыбы позволяет значительно снизить затраты труда и времени, однако требует дополнительных финансовых вложений для организации рационального кормления. Также отмечено, что автоматизация способствует более оптимальному распределению кормов и тем самым ведет к улучшению здоровья рыб, снижает потери кормов при их кормлении [3]. Исследовано и подтверждено положительное влияние автоматизированных способов выдачи корма на скорость роста и его потребление, в т. ч. при сравнении с ручными методами у различных объектов выращивания [4, 5]. Недостатком автоматизированного кормления является некорректная работа системы, не учитывающая индивидуальные особенности рыб, в т. ч. поведенческие реакции, которые, несомненно, учитываются при использовании традиционного ручного способа с визуальным контролем аппетита рыб и поедаемости корма. Это приводит к увеличению потерь кормов и часто ведет к сильной дифференциации рыбы по размерно-весовым признакам. Поэтому наибольший положительный эффект получен при использовании методов искусственного интеллекта в сочетании с автоматизированным способом выдачи корма, что наиболее полно исключает недокорм и перекорм, характерные для этих технологий кормления рыб [6]. В настоящее время существует множество отечественных и зарубежных разработок для автоматического кормления рыб как в садковых хозяйствах, так и использующих замкнутое водоснабжение [7]. Эффективность их изучена довольно хорошо, оценены основные преимущества, показано более рациональное использование кормов при выращивании рыб и креветок при автоматизации процесса кормления, отмечается снижение органической нагрузки на естественные водоемы, характерной для проточных систем и садковых хозяйств, показан значительный экономический эффект от применения на высокоинтенсивных производствах [6–8].Однако одним из недостатков автоматического кормления является неравномерная выдача корма, а также отсутствие учета аппетита и поедаемости корма рыбами, увеличение затрат кормов на рост [9]. Данные недостатки, как правило, ведут к неравномерному потреблению корма всеми особями группы и разной скорости роста отдельных рыб. Особенно сильно эти недостатки могут влиять на рост личинок, мальков и сеголеток рыб как особей с наиболее интенсивным метаболизмом. Тем не менее до сих пор влияние технологии кормления на вариабельность линейно-весовых показателей посадочного материала радужной форели практически не изучено.Цель исследования – провести сравнительный анализ влияния способа выдачи корма на линейно-весовые показатели молоди радужной форели с учетом их вариабельности (изменчивости).Задачи: оценить особенности распределения рыб по живой массе и затраты кормов в группах с ручным и автоматизированным кормлением; вариабельность линейно-весовых показателей мальков форели при использовании ручного и автоматизированного кормления; оценить степень отличия двух сравниваемых групп форели по массе, длине и упитанности с помощью непараметрического U-критерия.Объекты и методы. Объект исследования – партия посадочного материала триплоидной радужной форели, полученная из икры французского происхождения, проинкубированной в сентябре-октябре 2024 года. Посадочный материал выращивался в бассейнах инкубационно-выростного цеха ООО «Федоренко Н.В.». Перед началом исследований рыба из двух бассейнов была отдельно отсортирована на 3 фракции с помощью автоматического сортировального аппарата FavreHelios 20 с тремя выходами и шириной сортировочных каналов от 7 до 11 мм. В рассортированных группах были определены размерно-весовые показатели по фракциям, далее весь посадочный материал был смешан и посажен в те же бассейны (табл. 1). Плотность посадки, размерно-весовые показатели, параметры водной среды и нормы кормления были одинаковыми в обеих группах.В один из двух бассейнов (бассейн 206) были установлены две автоматические кормораздатчики пневматического типа: у водоподачи и в середине бассейна. Кормление как в ручном, так и в автоматическом режиме проводилось каждый час круглосуточно в период с 30 января по 7 марта 2025 г. (37 дней). По окончании исследования рыбы были опять отсортированы по начальным настройкам сортировального аппарата, измерены линейно-весовые показатели: средняя масса М, г; индивидуальная живая масса P, г; зоологическая длина (от основания рыла до окончания хвостового плавника) – L0, мм; коэффициент упитанности по Фультону K (P∙100/L03), % в каждой фракции [10, 11]; общая масса каждой фракции, кг; распределение рыбы по фракциям, %. С целью изучения уровня изменчивости признаков в каждой размерной группе по всем показателям был определен коэффициент вариабельности по формуле Cv = δ/√n [12].Проверку нулевой гипотезы о том, что сравниваемые совокупности одинаково распределены, осуществляли с помощью непараметрического U-критерия Манна – Уитни [13]. Поскольку объемы выборок n1 и n2 больше 20, то вместо величины U-критерия используют величину T, которые вычисляют по формулам U = max(U1,U2);U1 = n1n2 + n1(n1 + 1)/2 – R1;U2 = n1n2 + n2(n2 + 1)/2 – R2;T = (U – n1n2/2)/√(n1n2(n1 + n2 + 1)/12), где R1 и R2 – сумма рангов вариант в общем вариационном ряду первой и второй выборки соответственно. Статистическая обработка данных проведена с помощью стандартного программного пакета MS Excel.Результаты и их обсуждение. В таблице 1 приведены результаты сортировки рыб до постановки опыта. До первой сортировки рыба кормилась в ручном режиме каждый час круглосуточно и содержалась в одинаковых условиях. Таблица 1Результаты сортировки форели перед постановкой опытаTrout sorting results before setting up the experiment ПоказательБассейн 206Бассейн 209Фракция123123Средняя масса, г8,115,721,78,815,522,7Масса фракции, кг1,438,414,45,647,08,4Количество, шт.16824466646363032370Количество в группе, %5752016759Общая масса, кг54,261,0Общее количество, шт.32784038Средняя масса по бассейну, г16,515,1  По данным таблицы 1 распределение рыб в группах подчиняется стандартной закономерности: 75 % особей имеют среднюю массу, и она сопоставима в обеих группах – 15,7 и 15,5 г. Среднее значение живой массы рыб по бассейнам составило 16,5 и 15,1 г, количество рыб в группах было 3278 и 4038 шт., общая масса – 54,2 и 61 кг соответственно. Эти данные сопоставимы, что подтверждает однородность выбранных для исследования групп рыб, выращиваемых до эксперимента в одинаковых условиях.В таблице 2 представлены основные рыбоводные показатели, полученные после выращивания мальков при разных технологиях выдачи корма.  Таблица 2Результаты сортировки форели после проведения опытаTrout sorting results after setting up the experiment ПоказательБассейн 206(автоматизированное кормление)Бассейн 209(ручное кормление)Фракция123123Средняя масса, г7,414,732,07,914,026,0Масса фракции, кг0,021,0695,460,174,3194,43Количество, шт.3722983213083632Количество в группе, %0,102,3597,550,537,7891,69Общая масса, кг93,299,6Общее количество, шт.30583961Средняя масса по бассейну, г30,525,1Затраты кормов, кг29,529,5Кормовой коэффициент0,7610,753  Отмечено, что в экспериментальных группах произошло существенное изменение в распределении особей по массе. Так, значительно снизилось число рыб средней фракции (средняя масса в группах 14,0 и 14,7 г соответственно), их количество составило лишь 2,35 % в группе с автоматизированным кормлением и 7,78 % – в группе с ручной выдачей корма. При использовании кормораздатчиков количество рыб в крупной фракции составило 97,55 % со средней живой массой 32 г, а при ручном кормлении – 91,69 % со средней массой 26 г. Также стоит отметить, что в группе рыб самой маленькой фракции при ручном кормлении отсортировано 0,53 % особей (21 шт., средняя масса тела 7,9 г), тогда как при автоматизированном – всего лишь 3 шт., т. е. 0,1 %, что является хорошим показателем при выращивании молоди радужной форели. Это свидетельствует о доступности корма для всех рыб из бассейна и положительно сказывается на качестве посадочного материала. Таким образом, выявлено положительное влияние автоматизации кормления на распределение рыб по массе по сравнению с традиционным ручным способом. При этом надо отметить, что затраты кормов на прирост массы в сравниваемых группах были практически одинаковыми – кормовой коэффициент составил 0,76 и 0,75 соответственно, хотя в некоторых работах по изучению результатов автоматизации кормления отмечается снижение затрат кормов на рост. Например, при садковом выращивании рыбы при сравнении ручного и автоматизированного кормления более эффективным признан второй, так как затраты корма на прирост снизились, сократилось негативное влияние на качество водной среды, однако значимых различий по скорости роста при использовании ручной и автоматической выдачи корма не было выявлено [8].Аналогичные результаты описаны в работе [3], а также [4, 5] при сравнительной оценке эффективности кормления рыб и креветок разными способами. Отмечены более высокая скорость весового роста при автоматических режимах кормления и увеличение затрат кормов при ручном кормлении [3–5].Для оценки вариабельности линейно-весовых показателей до начала опыта с каждой фракции сеголеток радужной форели случайным образом отобрано 13–15 экземпляров, индивидуально измерены масса и длина и определен коэффициент упитанности. Данные представлены в таблице 3.  Таблица 3Вариабельность линейно-весовых показателей радужной форелипо результатам сортировки выборочных значений до постановки опытаVariability of linear-weight indicators of rainbow trout based on the resultsof sorting sample values before setting the experiment ПоказателиБассейн 206Бассейн 209Фракция1 – мелкая2 – средняя3 – крупная1 – мелкая2 – средняя3 – крупнаяn131515151515M, г Сv, %lim7,52±0,5124,293,7–10,316,49±0,9021,259,6–22,722,64±0,7412,7318,9–27,08,05±0,6832,712,8–11,514,42±0,8723,3511,2–23,424,59±0,7010,9720,7–29,8L0, ммСv, %lim81,54±2,8012,3665–105105,0±2,248,2590–120117,33±1,535,06110–13081,33±3,2515,4955–95101,33±2,318,8485–120119,29±1,273,98110–130К,%Cv, %lim1,39±0,0717,810,75–1,681,41±0,0410,051,16–1,631,40±0,037,491,23–1,681,46±0,0513,471,18–1,781,38±0,0512,91,11–1,821,45±0,038,531,31–1,74Здесь и далее: числитель – Х±m; знаменатель – Сv (коэффициент вариации), %; М – масса рыб, г; L0 – абсолютная (зоологическая) длина, мм; К – коэффициент упитанности по Фультону, %.  По данным таблицы 3 наиболее вариабельными по массе были мелкие фракции рыб. Так как условия до опыта в бассейнах были схожие, то и изменчивость в обеих группах по всем показателям схожа. Самый высокий коэффициент вариации был отмечен в бассейне 209 (32 %) при размахе значения живой массы 2,8–11,5 г, в бассейне 206 отмечена такая же тенденция, коэффициент вариабельности массы тела в этой группе – 24,3 % (масса рыб – от 3,7 до 10,3 г). Изменчивость по длине тела и упитанности рыб в обеих группах до проведения экспериментального кормления была ниже, чем по массе. Коэффициент вариабельности до постановки эксперимента был в средних группах от 8 до 12,9 % соответственно, в крупных группах – от 3,9 до 8,5 % соответственно, т. е. вариабельность всех значений, за исключением живой массы радужной форели, была незначительной. Аналогичное распределение рыб по изменчивости показателей массы и длины тела отмечено в других исследованиях, в т. ч. и у радужной форели [14, 15], и характерно для особей, культивируемых в искусственных условиях. При использовании интенсивных методов выращивания в аквакультуре всегда отмечается очень быстрый рост особей, особенно у высокопродуктивных пород рыб – объектов эффективной селекционной работы. Наиболее быстрым является прирост массы в группах молодых организмов. Для молоди радужной форели, имеющей очень интенсивный уровень метаболизма, характерно преобладание весового роста по сравнению с линейным. Поэтому важной частью технологического процесса в индустриальной аквакультуре является своевременная и регулярная сортировка рыб по массе, позволяющая разделять особей по фракциям и корректировать кормовые рационы.В процессе сортировки после проведения опыта случайным образом из двух бассейнов 206 и 209 соответственно было отобрано 33 и 45 экземпляров (всего 78), которые с помощью сортировального аппарата были распределены по фракциям. Затем индивидуально измерены масса и длина (от рыла до основания хвостового плавника) и определен коэффициент упитанности. Данные представлены в таблице 4.  Таблица 4Вариабельность линейно-весовых показателей радужной форелипо результатам сортировки выборочных значений после постановки опытаVariability of linear-weight indicators of rainbow trout based on the resultsof sorting sample values after setting the experiment ПоказателиБассейн 206 (автоматизированное кормление)Бассейн 209 (ручное кормление)Фракция1 – мелкая2 – средняя3 – крупная1 – мелкая2 – средняя3 – крупнаяn31515151515M, гСv,%lim7,43±0,4211,286,9–8,415,04±0,5213,4510,8–18,532,54±1,3916,4926,1–42,37,86±0,3919,054,8–10,413,82±0,6117,1910,2–17,528,22±1,8725,7118,8–46L0, ммСv, %lim93,00±1,733,7291–97121,2**±1,805,75109–130147,53±1,905,00138–16295,87±1,566,2981–103113**,53±1,665,67102–125145,07±3,138,35123–170К,%Cv, %lim0.92±0,0030,730,92–0,930,85**±0,0314,430,49–1,031,01***±0,027,390,91–1,20,89±0,0210,920,70–1,070,94**±0,014,910,87–1,010,91***±0,015,410,81–1,01** P < 0,01; *** P < 0,001  После 33 дней кормления рыб разными способами отмечены следующие изменения: коэффициент вариации трех изучаемых показателей во всех группах сильно снизился по сравнению с началом опытного периода. При этом изменчивость в группе с автоматической выдачей корма была ниже, чем в группах рыб, которых кормили в ручном режиме. Исключением является третья – крупная – фракция рыб с автоматизированным кормлением, в которой Сv массы увеличился с 12,3 до 16,49 % (размах значений массы 26–42 г) и третья фракция группы ручного кормления, Сv – 25,71 % (масса 18,8–46 г), изменчивость живой массы в этой группы увеличилась в 2,5 раза по сравнению с началом эксперимента. Это, вероятно, связано со значительным ростом величины стандартного отклонения по сравнению с ростом средней арифметической. Таким образом, можно отметить, что при использовании автоматических кормораздатчиков вариабельность живой массы в группе крупных мальков радужной форели снижается по сравнению с группой, которую кормили вручную. Меньший размах значений массы свидетельствует о большей выравненности рыб в группе, это является показателем качественного посадочного материала, повышает эффективность дальнейшего выращивания сеголеток и товарной рыбы, позволяет избежать дополнительных сортировок и делает кормление рыбы более эффективным. При анализе изменчивости длины тела и упитанности рыб также можно отметить ее снижение почти во всех группах. Коэффициент вариабельности длины тела исследуемых рыб был на уровне 3,7–5,7 % во всех фракциях группы с автоматическим кормлением и от 8,35 до 6,29 % в группе ручного кормления, т. е. мы отмечаем некоторое незначительное увеличение изменчивости линейных показателей при ручном кормлении по сравнению с автоматическим. При оценке вариабельности коэффициента упитанности выявлено ее увеличение среди особей средней фракции в группе автоматического кормления до 14,43 % по сравнению с той же фракцией с ручным кормлением, что связано со снижением величины средней арифметической и увеличением стандартного отклонения.Для полученных выборок по массе тела, зоологической длине и упитанности мальков радужной форели из двух сравниваемых групп до и после постановки эксперимента по кормлению была решена задача проверки отличий с помощью непараметрического критерия U-критерия. Результаты расчетов представлены в таблице 5.  Таблица 5Результаты расчетов сравнения двух выборок с помощью U-критерияResults of U-test comparison of two samples ПоказательДо постановки опытаПосле постановки опытапо массезоологической длинекоэффициенту упитанностипо массезоологической длинекоэффициенту упитанностиn1444444454545n2434343333333R1180118541934,5143011601655R2199119741893,5165119211426U110811028947,510901360865U2847864944,5395125620U10811028947,510901360865T1,1460,6960,0133,5156,2451,239df858585767676T(0.05,df)1,9881,9881,9881,9921,9921,992  Поскольку при сравнении молоди радужной форели по живой массе, а также по зоологической длине до постановки опыта величина статистики Т (1,146 и 0,696 соответственно) меньше табличного значения критерия Стьюдента для степени свободы df = 85 и уровня значимости α = 0,05 (T (0,05;85) = 1,988) (см. табл. 5), то это подтверждает нулевую гипотезу о том, что выборки имеют одинаковое распределение, т.е. взяты из одной генеральной совокупности. Однако при сравнении рыб по массе и зоологической длине после проведения экспериментального кормления величина статистики Т (3,515 и 6,245 соответственно) больше табличного значения критерия Стьюдента для степени свободы df = 76 и уровня значимости α = 0,05 (T (0,05;76) = 1,992) (см. табл. 5). Следовательно, различия между исследуемыми выборками достоверны. Сравнение радужной форели до (Т = 0,013 < T (0,05;85) = 1,988) и после (Т = 1,239 < T (0,05;76) = 1,992) постановки опыта по коэффициенту упитанности подтвердило гипотезу об однородности выборок (см. табл. 5).Заключение. В результате сравнительной оценки влияния способа выдачи корма на линейно-весовые показатели молоди радужной форели выявлено положительное влияние автоматизации кормления на распределение рыб по массе и зоологической длине тела по сравнению с традиционным ручным способом. При использовании автоматических кормораздатчиков вариабельность живой массы в группе крупных мальков снижается по сравнению с группой, которую кормили вручную. Меньший размах значений массы является показателем качественного посадочного материала, повышает эффективность его дальнейшего выращивания и делает кормление рыбы более эффективным. С помощью U-критерия – наиболее чувствительного и мощного метода сравнения двух выборок – доказано, что способ кормления (ручное и с помощью автоматической кормушки) оказал значительное влияние (с достоверной вероятностью 95 %) на такие размерно-весовые параметры радужной форели, как масса и зоологическая длина тела рыбы. Однако на упитанность форели автоматизированный способ кормления оказывает несущественное влияние по сравнению с ручным (с вероятностью ошибки 5 %).Таким образом, в условиях производства посадочного материала форели рекомендуется использование автоматического кормления. Данная технология позволит снизить вариабельность линейно-весовых показателей рыб и повысить качество рыбоводной продукции. Выращивание посадочного материала с однородными показателями массы, длины и упитанности тела позволяет избежать промежуточных сортировок рыб и упрощает процесс выращивания.