中國是世界上水產養殖大國。作為世界上從事水產養殖歷史*悠久的國家之一，我國水產養殖行業自**開放以來發展迅猛。從沿海地區和長江、珠江流域等傳統養殖區擴展到全國各地。水產養殖已經成為我國推動農村經濟發展的產業之一。然而如今已經有各種因素影響水產養殖業的健康發展，例如水體污染、湖泊沼澤化、投料過剩、排泄物積累以及養殖工藝、養殖密度以及加工環節等等會造成水產品不同程度地受到包括重金屬、化學農藥、***、飼料添加劑和**殘留物的污染、病害泛濫等等問題。因此開展水產養殖過程的實時快速監測成為了水產養殖業的重點關注問題。

通常，分析基頻振動產生的吸收譜帶位于中紅外區域400-4000cm-1,分子基頻振動的倍頻和合頻產生的吸收帶位于近紅外區域4000-14285cm-1，近紅外區域又被劃分為短波近紅外區和長波近紅外區。近紅外光譜主要是由于分子振動的非諧振性使分析振動從基態向高能級躍遷時產生的，反映的是含氫基團，例如CH、OH、NH、SH、PH等振動的倍頻和合頻吸收的信息。通過近紅外光譜可以得到樣品中所有有機分子含氫基團的特征信息，能夠同時檢測多種有機分子。不同的物質在近紅外區域有著特定且豐富的吸收光譜，這為近紅外光譜分析樣品提供了基礎。

近紅外在水產養殖的應用包括水質監測、苗種飼料以及育種育苗。水產養殖過程中，水質環境的監測是極為重要的一環。水作為水生生物依賴的生存環境，通過對其監測可以判斷是否需要相應調整水產苗種的養殖環境。水質監測技術可以提高養殖過程的安全性，但是目前近紅外光譜技術尚處于生活污水、湖泊、河流和海洋等水質監測研究中，還未在養殖水產水質監測中缺乏嘗試。水質監測可以對水質的N、P進行快速分析。在這一方面已有研究表明可利用人工神經網絡ANN和逐步段元線性回歸SMLR和偏*小二乘法PLS來無損定量分析地表水的總氮含量。水質化學需氧量COD和生化需氧量BOD的測定也已經有了很多學者嘗試做了這兩者含量的近紅外預測模型，并且實際測量效果良好。水質pH值的測定也在2012年杜艷紅等人的水質實驗中發現pH值分別在波長564nm、670nm和732nm處有特征峰存在，并且水質pH值與其吸收光強呈**的正相關，驗證了近紅外光譜技術用于水質pH值預測的可行性。

近紅外光譜技術在苗種飼料方面的應用主要是飼料常規成分檢測，例如水分、蛋白、粗纖維、粗脂肪、賴氨酸和蛋氨酸等等。這些指標的監測在。我國在2002年發布的《GB／T18868—2002》中有詳細的近紅外定標模型建立方法。其次是餌料藻類的應用，餌料生物的培養也是水產養殖育苗中的關鍵環節，對改良水質、控制菌群、減少病害起到至關重要的作用。已有研究表明亞心形扁藻、雨生紅球藻、螺旋藻中的葉綠素、蛋白質等成分的近紅外特征光譜可用于餌料藻類生長狀況變化的監測。

目前近紅外光譜分析技術在水產養殖育種育苗方面還未普及到水產生物遺傳育種范圍。這也說明其未來有廣闊的市場前景。已有許多的研究報道采用傅里葉變換近紅外光譜儀去預測水產生物的各種指標，例如]預測牡蠣鮮樣組織中水分、糖原、總蛋白質、總脂肪、鋅、硒、牛磺酸和灰分。用便攜式近紅外光譜儀和傅里葉變換式近紅外光譜儀分別對仿刺參多糖、蛋白質、脂肪、灰分、皂苷、鋅和硒7種品質成分進行建模，比較發現傅里葉變換式近紅外光譜儀建模的各參數更優，且蛋白質、鋅和硒預測效果*理想。以上關于近紅外光譜技術在貝類和參類育種方面的研究報道對未來近紅外光譜技術在整個水產生物育種領域的應用推廣具有一定的參考意義。

隨著更多的相關指標納入近紅外光譜分析的范疇以及預測模型的不斷擴充和修正，近紅外光譜分析技術在水產養殖領域將有更加廣闊的應用空間。