Глава 18. Численность рыб: динамика, методы оценки
и прогноза
Численность рыб (их запас) обычно оценивают применительно к популяции.
Популяция рыб – это совокупность рыб одного вида, но разного возраста, массы тела, пола или состояния, объединенных по некоторым признакам. Наиболее часто объединяющими признаками считают общее место обитания, отношения размножения и роста.
Схожее понятие – стадо. Это локальная самовоспроизводящаяся группировка рыб одного вида, разного возраста, которая постоянно обитает в определенном участке водоема. У стада имеются определенные места размножения, нагула и зимовки.
Таким образом, популяция – это более широкое понятие, а стадо – более конкретное определение.
Популяция промысловых рыб как сложноорганизованная система состоит из ряда элементов. Такими элементами могут быть, например, возрастные группы рыб или группы рыб, объединенные по половому признаку. Между элементами системы существуют связи, обусловленные кормовыми или нерестовыми взаимоотношениями, миграциями рыб, действием различных абиотических факторов.
Популяция рыб относится к открытым системам, т. к. находится в постоянном взаимодействии с внешней средой, подвержена воздействию антропогенных факторов. Она, как всякая другая система, имеет входы и выходы. Входами системы являются различные внешние воздействия на популяцию. К таким воздействиям относится влияние на популяцию абиотических факторов, кормовой базы, хищников, промысла.
Воздействия и соответственно входы делят на управляемые и неуправляемые. С помощью управляемых воздействий можно целенаправленно влиять на численность и состав популяций. Одним из важнейших управляемых воздействий принято считать промысел. Выходами популяций промысловых рыб являются прежде всего естественная и промысловая смертность.
Динамика численности популяции рыб описывает процессы увеличения или сокращения численности рыбных запасов с течением времени под воздействием естественных факторов – рождаемости, смертности и миграции.
Основные особенности этой динамики:
1. Непрерывная смена поколений – рождение особей, их рост, созревание, воспроизводство и смерть.
2. Колебания численности – она может меняться от года к году, масштабы колебаний сопоставимы с изменениями, происходящими за десятилетия или даже столетия.
3. Циклические колебания – если состояние популяции повторяется через некоторые промежутки времени, траектория системы представляет собой замкнутую циклическую кривую.
На динамику численности популяций рыб влияют следующие факторы:
1. Условия внешней среды – температура, освещенность, газовый режим, плотность населения водоема, кормовые ресурсы. Резкие перепады температур действуют на рыб отрицательно.
2. Антропогенные факторы – воздействие на гидрологию водоемов (зарегулирование рек, строительство гидротехнических сооружений), антропогенное загрязнение водоемов, промышленный лов рыбы.
3. Естественное воспроизводство – нерест, состояние половых продуктов производителей, изменение их плодовитости.
Из большого количества факторов, влияющих на состояние запасов, главными, которые лежат в основе его оценки и прогноза возможного улова, являются четыре:
1) урожайность молоди,
2) скорость роста,
3) возрастной состав нерестовой популяции,
4) величина пополнения и убыли.
Урожайность молоди – это качественная оценка эффективности воспроизводства рыб. Определяется как численность жизнестойкой молоди (сеголеток) на единицу площади или в единице объема на стандартных станциях наблюдений или в целом по водоему.
Известно, что многие виды рыб (например, сельдь, которая живет в дальневосточных морях), характеризуются существенными (в десятки и сотни раз) межгодовыми колебаниями численности и биомассы отдельных ее популяций. Эти изменения вызываются в первую очередь влиянием абиотических факторов на численность различных поколений. Поколения рыб могут иметь разную численность. Их обычно делят на так называемые «урожайные», т. е. имеющие относительно высокую численность, «неурожайные» – с низкой численностью и «среднеурожайные», – которые имеют промежуточное между высокими и низкими показателями значение.
Скорость роста. Поскольку скорость роста зависит от многих причин – состояния кормовой базы, количества потребителей пищи, факторов внешней среды, то за ними ведут наблюдение. Это дает возможность определить время вступления поколения в промысловое стадо.
Возрастной состав пополнения. Многолетние ежегодные наблюдения дают возможность наблюдать за появлением в промысле и исчезновении из него поколений различной численности, а следовательно, и прогнозировать увеличение или уменьшение запаса данного вида.
Величина пополнения и убыли. О повторности прихода рыб на нерест узнают по нерестовым отметкам. Зная величину «остатка», можно определить убыль (естественную + промысловую). Обычно собирают статистические данные по уловам за ряд лет – это промысловая смертность.
Благодаря изучению запасов можно рационально планировать уловы, определять величину капиталовложений в рыбную промышленность и разрабатывать мероприятия, направленные на сохранение и увеличение запасов промысловых рыб.
Методы определения численности рыб. Существующие в настоящее время методы определения общей или абсолютной численности рыб условно могут быть разделены на две группы.
К первой из них относятся все методы прямого учета числа особей (рис. 174, 175), находящихся над определенной площадью дна или в единице объема водной толщи. Этот учет осуществляется путем отлова икры, молоди или взрослых рыб различными орудиями лова, по данным наблюдений с воздуха и аэрофотосъемки, путем расшифровки эхолотных записей и подводного фотографирования, прямыми подсчетами рыб, проходящих через фиксированный створ реки или рыбохода, и особей, погибших в процессе химической очистки водоемов.
Рис. 174. Примеры прямого учета
численности рыб: А – схема
ихтиопланктонной съемки у юго-восточной Камчатки и Северных Курил,
Б – схема тралово-акустической съемки в море Ирмингера
Рис. 175. Примеры прямого учета численности рыб: А – аэрофотосъемка нерестовой сельди на Камчатке, Б – эхограмма скоплений рыбы
Вторую группу составляют расчетно-аналитические методы и методы математического моделирования численности популяций, основанные на прямых и косвенных показателях пополнения и убыли (естественной и промысловой) и данных мечения.
Основным недостатком существующих методов определения численности рыб в водоемах является то, что они могут быть применимы только в строго определенных экологических ситуациях (например, все методы прямого учета), или неточны.
Основные трудности использования прямого счета заключаются в технической сложности облова за короткие сроки значительной акватории и в непостоянстве коэффициентов уловистости существующих орудий лова, связанном с пятнистостью распределения скоплений рыбы, а также с возрастными и сезонными изменениями жизнедеятельности образующих популяции группировок особей. Общий недостаток существующих расчетно-аналитических методов определений и математических моделей численности заключается в том, что все они пока построены на основе весьма условных представлений о фактическом ходе пополнения и убыли особей в изучаемых популяциях и не учитывают в нужной мере комплексного воздействия на динамику численности факторов среды.
Таким образом, в настоящее время для оценки численности существуют различные методы: абсолютные и относительные.
Абсолютные
1. Прямой (метод площадей, инструментальная съемка).
2. Косвенный (мечение, анализ ежегодных данных об уловах, промысловом усилии, а также сравнение фактических и ожидаемых уловов).
Абсолютные методы направлены на подсчет абсолютной величины запаса путем прямого учета и оценки запаса по уловам.
Метод площадей (рис. 176). Это метод подсчета запасов (в данном случае – производителей) по количеству выметанной икры. Зная соотношения полов в стаде (его определяют по численному соотношению самок и самцов в уловах), подсчитывают общее количество производителей, участвовавших в нересте.
Рис. 176. Пример пространственного распределения леща в Псковском озере в различные периоды на основании метода площадей (плотность окраски пропорциональна численности рыб)
Расчет ведут по формуле:
(N/n)۰S = St,
где N – общее количество выметанных икринок в обследованном районе, n – средняя плодовитость самок, S – соотношение полов в нерестовом стаде, St – величина нерестового стада.
В свою очередь:
N = (P/q)۰Q,
где P – среднее число икринок в
улове, q – обловленный
объем,
Q – общий объем воды в исследованном районе, где проводился учет.
В настоящее время широко применяется метод определения запасов рыб по уловам на единицу площади водоема.
Расчет ведут по формуле:
P = ((S۰a)/b)۰K,
где Р – запас рыбы на промысловой площади района, S – площадь водоема или района промысла, b – площадь зоны одного облова, а – средний улов на один замет орудия лова, К – коэффициент уловистости орудия лова.
К прямым методам относится инструментальный метод определения численности промысловых объектов.
Он состоит из 2-х этапов:
1) определения размера пространства (объема или площади акватории), занятого рыбой;
2) определения количества рыб в единице этого пространства – плотности скопления (число рыб в 1 кубометре), или удельной численности рыб (число рыб на 1 квадратную милю акватории).
При этом величина контрольного улова определяется весьма точно, т. к. вылов учитывается по каждому виду рыб поштучно.
Объем процеженной тралом воды и площадь облова рассчитываются по величине раскрытия трала и расстоянию его прохождения в толще воды.
Погрешности в определении облавливаемой площади зависят от выбора галсов, точности измерения скорости и направления движения судна с тралом относительно дна. Обычно эта погрешность составляет 5–10 %.
Наиболее сложно определить коэффициенты уловистости трала.
Как показывают наблюдения, уловистость любого орудия лова зависит от факторов биотического и абиотического характера. К первым следует отнести состояние самих рыб: их подвижность, активность, реакцию на орудие лова, стайность, особенности распределения и условия нагула, ко вторым – неровности дна, конструкции орудий лова, изменения температуры, погодные условия.
Таким образом, практически невозможно установить единый коэффициент уловистости даже одного трала при различных экологических ситуациях. При этом надо помнить, что орудия лова имеют четко выраженную селективность относительно размеров и вида рыбы.
Коэффициент
вертикальной уловистости в значительной степени определяется горизонтом
траления. Донный трал в 2–
3 раза уловистее пелагического, что, вероятно, обусловлено тем, что у дна рыбе
труднее его избежать. Для учета вертикального распределения иногда вводят поправку
на соответствие высоты изучаемого скопления, что регистрируется по показаниям
эхолота, к вертикальному раскрытию трала.
Еще более существенную погрешность получают при экстраполяции полученных данных по плотности на весь водоем, где распределение рыбы неравномерно. Для уменьшения дисперсии оценки применяют метод изолиний, заключающийся в разделении изучаемой акватории на участки с одинаковой плотностью рыбы. При этом, чем больше частота выборки плотности, тем меньше дисперсия и соответственно погрешность оценки.
На внутренних водоемах не все участки могут быть одинаково интенсивно облавливаемы тралом. Более того, при высокой подвижности рыб необходима синхронная съемка всей изучаемой акватории, что не всегда осуществимо.
В этих случаях приходится по 10–30 разрезам, где определена плотность, рассчитывать численность рыб на акватории, в десятки тысяч раз большей.
Во многих ситуациях при возможности охвата исследуемой акватории достаточно плотной сеткой станции и экспериментальном определении уловистости конкретного трала для основных видов рыб расчетная оценка величины стада может быть вполне удовлетворительной. Более того, в ряде случаев, например, при учете донных рыб, подобный метод оценки является наиболее удобным и точным.
С появлением рыбопоисковой техники метод площадей стал намного более объективным. Уже накоплен большой опыт применения гидроакустических методов оценки рыбных запасов в морях.
В последние годы эти методы широко внедряются во внутренних водоемах. Их применение позволяет в расчетах полностью исключить ошибку уловистости орудий лова, анализировать весь столб воды (высоту исследуемого скопления рыбы), обследовать любые участки водоема, где глубины соответствуют режиму работы рыбопоисковых приборов, обеспечив нужную быстроту съема информации с большой акватории и внедрив автоматизацию расшифровки показаний приборов, уменьшить субъективную ошибку подсчета.
Гидроакустический метод. Численность рыб гидроакустическим методом находят следующим образом: выполняют детальную эхометрическую съемку исследуемого района по системе определенных разрезов, разбивают каждый из них на более дробные участки и определяют плотность рыб на каждом участке, зная число «высвеченных» рыб и объем зоны действия прибора. Далее, проведя интерполяцию данных на «непросвеченную» область и просуммировав все, находят численность рыб в скоплении или в водоеме.
Фотограмметрические способы позволяют идентифицировать вид промыслового животного и производить одновременное измерение плотностей и удельных численностей нескольких видов.
Визуальные способы основаны на глазомерном наблюдении под водой (из гидростата, научно-исследовательских подводных лодок) или на экране подводной телеустановки.
В небольших водоемах и изолированных бухтах абсолютный учет рыб возможен путем умерщвления всего рыбного населения ядовитыми веществами (что негуманно) и с помощью электролова (рис. 177).
Рис. 177. Схема электролова рыбы
Определение численности проходных и полупроходных рыб. Численность стада проходных и полупроходных рыб определяют по количеству рыбы, прошедшей через поперечное сечение реки за определенный отрезок времени.
Впервые в России этот метод оценки численности мигрирующего стада был предложен Ф. И. Барановым (1960) для учета численности мигрирующей воблы. Для этого пользовались закидным неводом. Однако таким способом лишь в редких случаях удается установить абсолютную численность прошедших рыб. Это связано с неравномерностью распределения движущихся рыб поперек русла и разной уловистостью невода в отношении рыб, встречающихся с ним. Этот метод больше подходит для учета относительной численности мигрирующих рыб.
Наиболее широко этот метод применяется для количественного учета проходных дальневосточных лососей во время их нерестовой миграции. Таким образом удается в течение ряда лет учитывать численность отдельных локальных стад, заходящих для нереста в определенные реки. За много лет накоплены материалы в отношении стад Камчатки, Сахалина, Приморья, Охотского побережья Магаданской области и Хабаровского края. Обычно просчет производится визуально путем учета рыбы, периодически пропускаемой через специальные окошки в перегораживающих реку сплошных заграждениях.
На Аляске
проходящих к нерестилищам рыб просчитывали ранее путем периодической киносъемки
особей, пересекающих выложенные на дне белые панели, и путем экстраполяции пересчитывали
на сутки. Затем, используя соответствующий эмпирический переводной коэффициент,
подсчитывают абсолютное количество рыб, прошедших за определенный промежуток
времени данное сечение реки. Разница между данными, полученными путем
непосредственного просчета и путем пересчета рыб с кинокадров, оказалась очень
небольшой, она составляла в среднем
1,9 %. Однако экстраполяция точных данных, полученных для нескольких малых рек
на весь нерестовый район, может быть отягощена большими ошибками из-за сильной
изменчивости роли этих рек в воспроизводстве рыбных запасов.
Так же, как учет рыб при нерестовой миграции, в ряде случаев возможен и учет скатывающейся молоди проходных рыб, особенно молоди лососей (рис. 178). Редко удается осуществить абсолютный учет всей скатывающейся молоди, обычно это дает лишь относительные величины.
Рис. 178. Коническая сетная
ловушка для учета покатной молоди
тихоокеанских лососей
Большое распространение при оценке численности, например, нерестовых популяций тихоокеанских лососей, получил авиаучет, в т. ч. с помощью квадрокоптеров (рис. 179). Авиаразведка позволяет в кратчайшие сроки провести обследование нерестовых угодий и степени их заполненности производителями на больших акваториях. Использование авиаучета для подсчета лососей на нересте ограничивается верховьями рек и мелкими притоками, где небольшие глубины и высокая прозрачность воды позволяют проводить непосредственные наблюдения с самолета.
Рис. 179. Производители нерки в
протоке оз. Азабачье (Камчатка) – фото
с квадрокоптера
Учет численности рыб в скоплениях по интенсивности
выедания кормов
В некоторых случаях численность рыб в скоплениях можно определить по интенсивности выедания кормов. Если известен рацион одной рыбы (r) и всего скопления (R), то численность рыб в нем (N) рассчитывают по формуле:
N = R/r,
где: N – число кормящихся рыб; R
– общее количество корма, потребляемое стадом в единицу времени (рацион всего
стада);
r – рацион одной
рыбы.
Пользуясь этой методикой, иногда удается примерно оценить величину кормящегося стада рыбы. Сложнее обстоит дело, когда приходится путем ловов устанавливать относительную численность каждого вида. Зная средний рацион особи каждого вида, можно определить их численность, исходя из того же принципа, который заложен в приведенной выше формуле. Этот метод более применим к рыбам-бентофагам, чем к рыбам-планктофагам.
Рационы рыбы и скопления определяются с некоторыми погрешностями, а, следовательно, будет ошибка при определении численности всего скопления.
Но метод оценки численности рыб по интенсивности выедания корма совершенно непригоден для изучения их численности в скоплениях, состоящих из разных видов, имеющих близкие спектры питания.
Мечение как косвенный метод учета численности рыб. К косвенным методам учета численности рыб относится метод мечения. При этом принимают, что меченые рыбы равномерно распределяются среди остальных рыб стада и что запас будет примерно в таком отношении к улову, в каком находится количество меченых рыб, выпущенных в водоем, к количеству рыб с метками, оказавшихся в улове.
Основные ошибки, связанные с применением этого метода, объясняются недоучетом поведения помеченных рыб, которые распределяются неравномерно среди остальных рыб стада. Часто поведение рыб с метками резко отличается от поведения непомеченных рыб.
Процент потерянных меток рыбами, помеченными в разном биологическом состоянии, оказывается далеко неодинаковым, а это влияет на результаты определения величины стада. Неверный результат может получиться и потому, что смертность меченых рыб оказывается иной, чем немеченых.
Большая смертность меченых рыб может объясняться тем, что рыбы, помеченные определенными типами меток, более интенсивно выедаются хищниками.
Смертность меченых рыб в очень большой степени зависит от того, в каком состоянии они были помечены: помеченные на глубине под водой особи выживают гораздо лучше, чем взятые из трала, поднятого на поверхность.
Опыт показывает, что методы оценки численности рыб с помощью мечения больше всего подходят для небольших изолированных популяций. Например, экспериментальная проверка на меченых окунях в прудах показала, что погрешность в расчете численности рыб не превышает 10 %.
А в крупных водоемах этот метод дает гораздо большую погрешность, что было показано на примере массового мечения леща в Рыбинском водохранилище, где расчетная численность от истинной отличалась на два порядка.
В настоящее время роль метода мечения в анализе динамики популяции рыб в основном сводится к определению некоторых показателей, таких, как смертность и выживание, а также выявлению миграционных путей (рис. 180).
Рис. 180. Пути миграции угольной рыбы на основании мечения
Колебания уловов и изменения численности промыслового стада рыб. После того, как промысел достигнет определенной интенсивности, колебания уловов обычно отражают изменения численности промыслового стада рыбы. Следовательно, при более или менее стабильной интенсивности рыболовства по колебаниям уловов можно судить о колебаниях численности стада рыбы.
Колебания общего вылова (годового улова) обычно могут служить довольно надежным критерием изменения численности стада. Изменения уловов за более короткие промежутки времени часто могут отражать не столько изменения в численности и биомассе стада, сколько сдвиги в ходе годового цикла рыбы в связи с режимом данного года.
Поскольку промысел обычно бывает приурочен к определенным фазам годового цикла (миграции, нерест, нагул), то сдвиги этих сезонных явлений могут сильно отражаться на величине уловов за тот или иной отрезок времени.
Естественно, что оценка изменений численности и биомассы стада по колебаниям общих уловов требует учета и технико-экономических сторон рыболовства. Совершенствование техники рыболовства также приводит к относительному увеличению вылова.
Большое значение имеют и экономические причины: наличие спроса, себестоимость добычи и обработки рыбы, наличие рабочей силы, перерабатывающих баз. Все это отражается на величине уловов.
Таким образом, колебания уловов обычно отражают изменения численности и биомассы стада рыбы при неизменной интенсивности рыболовства. Поскольку практически интенсивность рыболовства лишь в редких случаях остается стабильной, ее изменения приходится учитывать при анализе колебаний уловов.
Анализ общих уловов позволяет проследить как общую тенденцию изменения биомассы стада, так и динамику примерного соотношения взрослого стада и пополнения (при наличии раздельного учета рыб разного размера). На основе анализа общих уловов удается выявить многолетние колебания величины стада и степень влияния на него рыболовства.
Только хорошо налаженная промысловая статистика может быть использована для анализа динамики стада промысловых рыб. Хорошо налаженная статистика – это показатель культуры рыболовства. Очень важно, чтобы группировка статистических данных соответствовала естественным внутривидовым группировкам промысловых рыб (например, летняя и осенняя кета, ивановская и егорьевская беломорская сельдь) и чтобы на основе анализа статистики уловов можно было выявить динамику уловов отдельных локальных стад.
Хорошо налаженная статистика уловов обеспечивает более точную оценку рыбных ресурсов, более надежные прогнозы их изменений, а в конечном итоге все это значительно повышает эффективность рыболовства.
Относительные показатели величины популяции. Один из относительных показателей величины популяции – это относительная численность (или удельный вес), она характеризует численность (биомассу) одной популяции относительно другой. Этот показатель выражается в виде доли или биомассы одного вида в улове или ихтиоценозе.
Индексы численности и биомассы – это величины, адекватно описывающие состояние запасов рыб по косвенным признакам, имеющих количественнную характеристику, пропорционально абсолютной численности.
К индексам
численности относится и улов, приходящийся на единицу промыслового усилия. Он
выражается для трала как улов на 1 час траления. Для невода – улов за одно
траление (за
1 раз). Для ставной сети – время действия, размеры. Улов для сети – сутки на
одну сеть стандартной длины.
Кроме того, улов на усилие может выражаться за сезон промысла. В этом случае такими величинами являются улов на одно судно и улов на одного рыбака среднесуточно.
Также индексами численности могут быть:
· концентрация икры или молоди рыб,
· концентрация кормовых организмов,
· гидрологические показатели (связь между соленостью моря и составом запасов).
Характер применяемого показателя улова на рыболовное усилие зависит от специфики промышляемой рыбы и от применяемых орудий рыболовства.
Обычно в научно-промысловых исследованиях используются термины «улов на час траления», «улов на замет кошелькового невода», «улов на замет закидного невода». При анализе уловов на час траления очень важное значение имеют скорость траления и величина трала, что прямо связано с техническими показателями судна и судового двигателя.
Для того, чтобы улов на рыболовное усилие отражал действительные изменения, происходящие в численности и биомассе стада рыбы, необходимо кроме достаточного количества наблюдений, позволяющих получать статистически достоверные результаты, учитывать ряд моментов, связанных как с состоянием и поведением рыбы, так и с состоянием погоды, и с техническими условиями промысла. Естественно, уловистость отдельных орудий лова меняется в отношении многих рыб в разное время суток, и это приходится учитывать при анализе.
Важное значение имеют технические и конструктивные свойства орудий лова. Очень существенными критериями для суждения о динамике относительной численности стада часто может служить комплексное сопоставление таких показателей, как улов на рыболовное усилие, интенсивность рыболовства и величина общего вылова. На основе сопоставления этих показателей удается получить представление об изменениях численности и биомассы стада лучше, чем при анализе этих показателей изолированно.
Биостатистический метод. К косвенным методам определения запасов рыб относится и биостатистический метод. Сущность метода заключается в том, что с помощью репрезентативных выборок изучается возрастная структура промысловых уловов и на этой основе оценивается численность каждого поколения, после чего сложением количества особей во всех поколениях отыскивается первоначальная (стартовая) величина запаса. Недостатком метода является обязательность расчета запаса при одинаковой интенсивности промысла на многолетнем материале, а также при расчетах исключается естественная смертность рыб. За рубежом этот метод получил распространение, как метод виртуальных популяций.
Чтобы воспользоваться этим методом, необходимо располагать следующими материалами:
· промысловой статистикой уловов;
· данными о численности отдельных поколений на основании учета сеголетков, годовиков, двухгодовиков;
· данными о возрастном составе уловов, позволяющими установить темпы пополнения и убыли;
· данными по естественной, промысловой и общей убыли;
· сведениями о средних размерах и массе по каждой возрастной группе, дающими возможность оценивать пополнение и убыль промыслового стада (в весовых единицах).
Для определения величин «пополнения» и «остатка» используются средние показатели, вычисленные за прежние годы.
Если при этом допустить, что естественная смертность остается более или менее стабильной из года в год, то на основе анализа возрастного состава стада общих уловов за ряд лет, равных по числу продолжительности жизни рыбы с момента вступления в промысловое стадо и до достигаемого рыбой предельного возраста, можно определить абсолютную численность выловленных рыб данного поколения.
Сопоставив рассчитанные подобным образом данные о численности отдельных поколений, можно составить представление о динамике численности стада за прошлый период и оценить изменения, происходящие в состоянии стада.
«Регулирующие» (оптимизационные) модели используются преимущественно для оценки численности изолированных популяций, общего допустимого вылова, величины улова на промысловое усилие, расчета промыслового размера объекта.
Оптимизационные модели базируются, как правило, на стандартизированных приемах исследований и дополняют численную характеристику запасов рекомендациями их наилучшего использования.
Математическое моделирование – это метод, при помощи которого можно выявить механизм процесса и понять его структурные особенности, установить параметры анализируемой совокупности. Математическое моделирование при наличии большого цифрового материала позволяет использовать счетно-решающие и моделирующие устройства для более быстрой и надежной обработки материала и для более разностороннего анализа собранных данных. Все существующие математические модели динамики популяций схематично можно разделить на четыре группы:
1) группы, основанные на отношении пища – потребитель, где рыба выступает в роли потребителя;
2) группы, основанные на отношении хищник – жертва, где рыба выступает в качестве жертвы. В эту же группу включаются модели, где в роли хищника выступает промысел;
3) группы, основанные на предположении о закономерном количественном отношении родительского стада и потомства;
4) группы, в которых рассматривается несколько взаимодействующих величин – пополнение, рост, убыль.
Существуют также модели по изучению пространственного распределения рыб во время миграций.
По принципу построения математические модели могут быть объединены в две группы:
1) с «непрерывным временем», базирующиеся на дифференциальных уравнениях,
2) основанные на дискретном времени и строящиеся на основе структурных схем.
Возможны и комбинированные дискретно-непрерывные модели.
Принцип построения моделей с дискретным временем основан на анализе в первую очередь возрастной структуры популяции, соотношения остатка и пополнения и периодичности нереста.
Прогноз – это предсказание дальнейшего хода любого явления. Он должен основываться на закономерностях развития явления, ход которого предсказывается. Для построения прогноза необходимо наличие теории. Чем ближе теоретические представления к действительности, тем надежнее прогноз.
Прогноз улова – это научно обоснованная величина изъятия рыб из водоема всеми видами промысла, рассчитанная заблаговременно.
Методы прогноза можно объединить в 3 группы:
– прогноз, основанный на анализе статистики уловов, на представлении о решающем значении вылова в динамике стада и о постоянной величине пополнения, соответствующей убыли стада;
– прогноз, основанный на представлении о наличии коррелятивной связи хода гидрологических явлений и динамики численности стада;
– прогноз, основанный на учете мощности отдельных поколений, входящих в нерестовое стадо, и на анализе соотношения пополнения и остатка.
Это разделение условно, но отражает основные подходы к прогнозированию изменений численности и возможных уловов.
Периодические колебания уловов часто тесно связаны с изменением тех или иных факторов абиотической среды – температурой, уровнем воды в водоемах, величиной стока рек.
Фоновый прогноз условий жизни промысловых рыб составляется по нескольким гидрологическим показателям, позволяет во многих случаях (когда установлены коррелятивные связи с анализируемыми элементами среды) получить достаточно удовлетворительную ориентировку в протекающих в водоеме процессах.
Его задачи:
– дать характеристику условий жизни популяций на ближайшие годы,
– выявить те факторы или градиенты факторов, которые могут вызвать массовую гибель рыб, главным образом молоди, или резко изменить условия жизни популяции,
– на основе сопоставления хода гидрометеорологических явлений и динамики уловов помочь выявить общую тенденцию в динамике численности и биомассы популяции.
Практика морского рыбного промысла свидетельствует о значительной изменчивости результатов лова во временном диапазоне от одних до нескольких суток. Добывающие суда часто «теряют» скопления и вынуждены затрачивать до половины и более промыслового времени на поиск новых участков, что резко снижает эффективность их работы. Одним из главных путей сокращения этих непроизводительных затрат является обеспечение добывающего флота качественными краткосрочными рыбопромысловыми прогнозами.
Что же подлежит краткосрочному прогнозированию в области рыбопромыслов? На первое место следует поставить прогноз мест (участков) распределения скоплений в пределах промыслового района. При этом желательно указать размеры скоплений и их ожидаемую плотность (в величинах возможных уловов для того или иного типа судов и орудий лова). Важным является предсказание перемещений образовавшихся скоплений, а также времени их рассредоточения. В районах сезонного (путинного) хода промысла особое значение приобретают прогнозы начала образования скоплений в районе и их окончательного распада.
Хотя в настоящее время нет четкости в определении заблаговременности промысловых прогнозов, как нет и их единой классификации, но современная промысловая деятельность позволяет выделить некоторые виды промысловых прогнозов.
Под рыбопромысловым прогнозом понимается научно обоснованное предсказание участков и сроков образования промысловых скоплений, а также ряда характеристик этих скоплений – плотности концентрации (улов на промысловое усилие), соотношения видов и размерно-весовых групп в скоплении.
Срок краткосрочного рыбопромыслового прогноза – от одних до нескольких суток и даже до квартала.
Причины такой неопределенности кроются в комплексной природе проблемы краткосрочного рыбопромыслового прогнозирования, которое основывается на анализе взаимодействия процессов гидрометеорологической, гидрологической, биологической и экономической природы.
В каждом из перечисленных аспектов существуют свои обоснованные понятия краткосрочных и долгосрочных периодов. Если для производственников, использующих результаты прогнозирования при ведении промысла, месяц является достаточно коротким периодом, то для синоптиков, обеспечивающих метеорологическую базу прогнозирования, месяц, безусловно, период долгий.
Период и назначение краткосрочного прогноза. Учитывая основное назначение краткосрочного прогноза – обеспечить расстановку добывающих судов в районе промысла, оптимально отвечающую существующей промысловой обстановке, его минимальная заблаговременность должна определяться переходом судов до прогнозируемых участков.
Верхний предел следует определять из возможного времени действия прогноза – вероятной продолжительности периода, в течение которого предсказанная обстановка существенно не изменится. В условиях морского промысла таким периодом чаще всего является синоптический (от 3 до 7 дней).
Таким образом, временной масштаб краткосрочного рыбопромыслового прогноза – от нескольких часов до недели. В пределах этого срока поведение и распределение промысловых объектов определяются в основном изменениями окружающей среды под влиянием погодных условий. Следовательно, можно говорить о единой методической основе разработки прогнозов.
Краткосрочные прогнозы должны обеспечивать научно обоснованное предсказание участков и сроков образования промысловых скоплений, давать характеристику плотности концентрации (улов на промысловое усилие), соотношения видов и размерно-возрастных групп в скоплении.
Принцип аналогий применяется в краткосрочном рыбопромысловом прогнозировании достаточно широко. Суть его состоит в том, что в массиве ретроспективной информации разыскиваются годы, сезоны, периоды с аналогичным наблюдаемому ходом прогнозируемой характеристики. Чаще всего «факт аналогичности» устанавливается качественным сравнением рядов. Существуют и количественные методы оценки аналогичности.
Основной недостаток метода аналогий состоит в проблематичности самого понятия аналогии. Практика показывает, что при достаточно большом количестве факторов вероятность отыскания совершенно аналогичных случаев очень мала.
Не менее сложной проблемой является учет биологического состояния объектов промысла: размерно-весовых показателей и стадий зрелости гонад, от которых в значительной степени зависит характер поведения организмов, а также создание множества возможных комбинаций.
Многолетние колебания численности рыб можно подразделить на неустойчивые и относительно устойчивые периоды продолжительностью до нескольких десятилетий. Из большого количества факторов, влияющих на распределение и поведение промысловых объектов, в настоящее время предпочтение отдается температуре воды. Помимо легкости и относительной доступности измерений следует учитывать, что аномалии температуры воды весьма устойчивы как во времени, так и в пространстве.
Давно установлено, что сроки нереста рыб в умеренных и высоких широтах весьма значительно колеблются. Разработаны методики прогноза нерестовых подходов многих промысловых объектов в зависимости от различных показателей температуры: температура воды и воздуха (среднемесячная), температура воды по разрезу (средняя по слоям), придонная температура воды.
Иногда при отсутствии данных по температуре воды либо при наличии связи атмосферных процессов с последующей термической ситуацией в качестве предикторов используют соответствующие индексы атмосферной циркуляции. Прогнозирование сроков нерестовых подходов и нереста должно основываться на достаточном количестве лет (не менее 10–15) наблюдений за нерестовыми подходами и нерестом и соответствующем количестве наблюдений за гидрометеорологическими показателями (атмосферная циркуляция, температура воды и воздуха).
Существует большое количество методов и приемов краткосрочного прогнозирования. Одни из них основаны на анализе промысловой информации с последующей математической или экспертной экстраполяцией величин прогнозируемых характеристик на основе изучения закономерностей их изменения за прошедший период. При составлении прогнозов по этой методике учитываются имеющиеся сведения по среде, биологическому состоянию организмов и данные за тот же период прошлых лет.
Другие методы прогнозирования основаны на единстве всех процессов в океане, обусловленности распределения и поведения промысловых объектов, комплексов абиотических и биотических условий.
При разработке прогнозов необходимо учитывать метеорологические, океанологические, биологические данные и пресс промысла.
Не всегда все эти обстоятельства учитываются при прогнозировании в равной степени, но в любом случае наряду с промысловой частью необходимо описание среды обитания.
Гидрометеорологическое содержание этих методов меняется от корреляционного учета изменений какого-либо одного фактора до построения сложных моделей, учитывающих целый комплекс метеорологических и океанологических характеристик в том или ином районе. В последние годы для краткосрочного прогнозирования все активнее привлекаются современные математические методы и ЭВМ.
Среднесрочный прогноз. Важнейшей составляющей рыбопромыслового прогнозирования во временном масштабе от недели до месяца является предсказание сроков начала и конца промысла, определяющихся «переломными» моментами в ходе годового жизненного цикла организмов – переходами к нагулу, нересту, зимовке или миграции.
При прогнозировании на месяц и более становится существенным учет сезонного хода условий среды и биологического состояния гидробионтов, что позволяет отнести эти прогнозы к среднесрочным.
На первое место следует поставить предварительный прогноз мест (участков) распределения скоплений в пределах промыслового района. При этом крайне желательно указать размеры скоплений и их ожидаемую плотность (в величинах возможных уловов для того или иного типа судов и орудий лова). Важным является предсказание перемещений образовавшихся скоплений и времени их рассредоточения. В районах сезонного (путинного) хода промысла особое значение имеют прогнозы начала образования скоплений в районе и их окончательного распада.
Сезонные прогнозы на срок от месяца до года основываются на биологических закономерностях вида, изучении его сезонных миграций и распределения зон высокой продуктивности. Сезонные прогнозы являются в основном прогнозами распределения и поведения видов. Они должны предсказывать распределение и плотность промысловых скоплений, наступление сроков нереста и нерестовых подходов.
Предварительный прогноз распределения рыбы основан на многолетних наблюдениях за условиями внешней среды и распределением кормовых организмов, промысловыми концентрациями, численностью стада в районах промысла. Точность такого прогноза тем выше, чем стабильнее распределение температуры, течений, солености, кормовых организмов и численности стада, чем меньше меняется из года в год положение скоплений рыбы в определенные периоды. Предварительный прогноз распределения рыбы уточняется на основе гидрологического прогноза, прогноза численности кормовых организмов и стада рыбы.
Предварительному
прогнозу предшествует фоновая съемка района. При проведении фоновой съемки
придерживаются определенных поисковых маршрутов-галсов. Наиболее удобны прямоугольные
и косоугольные системы галсов, которые пересекают изотермы, струи течений,
свалы глубин. Расстояние между галсами зависит от гидрологической и промысловой
обстановки. При поиске промысловых концентраций, расположенных на небольшой
площади, расстояние между галсами не превышает 25–30 миль, а при поиске
концентраций, занимающих большую площадь, расстояние между галсами может
достигать 8–
100 миль.
Гидрологические и гидробиологические наблюдения проводят в среднем через 10–20 миль. Точки, в которых проводят такие наблюдения, называют станциями. На станциях измеряют температуру, соленость, скорость течения, берут пробы грунта, планктона, бентоса. Контрольный лов сетями и тралами выполняют только в тех точках, где обнаружены скопления рыб.
Помимо наблюдений на станциях обычно ведут непрерывные гидроакустические наблюдения на переходах между ними.
В результате фоновой съемки определяют распределение температуры, солености, течений и участки с благоприятными для рыб температурами; районы, богатые кормовой базой; свалы глубин; места с выходом на поверхность глубинных вод, богатых биогенными веществами.
Большой практический интерес представляет информация по содержанию хлорофилла «а» в поверхностных водах. Исходные данные в режиме реального времени можно получать с помощью сканера цветности океана на спутниках. Установлены связи между различными цветовыми градациями спутниковых измерений хлорофилла «а» и продукционными показателями планктонных сообществ. На основе сопоставления спутниковых карт цветности с результатами судовых экспедиций разработаны методические рекомендации по оценке продуктивности различных акваторий Мирового океана и определению толщины слоя фотосинтеза, прозрачности, первичной продукции и запасов фито- и зоопланктона. Эти данные могут быть использованы для текущего и перспективного прогнозирования промысловой обстановки, выявления высокопродуктивных районов и осуществления спутниковой поддержки промысловых экспедиций.
В этих районах проводится детальный поиск аналогично предварительному. Однако параметры галсов, расстояние между станциями и места промежуточных наблюдений выбирают так, чтобы вероятность обнаружения скоплений была близка к единице. Расстояние между галсами определяют исходя из дальности обнаружения скопления.
При обнаружении промысловых скоплений их оконтуривают, ведут наблюдения за их перемещением, дают им качественную и количественную оценку. Для оконтуривания скопления его пересекают серией галсов, причем судно идет одним курсом до тех пор, пока приборы регистрируют рыбу или орудие лова улавливает ее.
При оконтуривании разреженного пелагического скопления его высоту принимают равной некоторому среднему значению, а при оценке отдельных косяков определяют их длину, высоту и ширину. За перемещением скопления следят и периодически регистрируют их положение. Чем менее стабильна обстановка в промысловом районе, тем чаще контролируют положение скоплений. Видовой и размерный состав скоплений устанавливают по результатам анализа уловов во время контрольных обловов. Качественная оценка скоплений включает определение вертикальных миграций и их закономерностей, устойчивости скоплений, изменения структуры скоплений в течение суток, изучение реакции на орудие лова и физические средства оптимизации лова, шумы судов.
Поведение рыбы изучают на специально выбранном участке площадью 10–20 квадратных миль путем гидроакустической съемки и контрольных тралений.
Количественная оценка оконтуренного скопления связана с определением вылова за цикл траления, величины общего улова, общего количества рыбы, плотности косяков. Способы количественной оценки донных, разреженных пелагических и косячных скоплений существенно различаются.
При организации промысла на путях миграций исключительно важны предсказания основных направлений и траекторий движения скоплений и его интенсивности. В ряде случаев требуется прогноз распределения различных размерно-возрастных и половых групп облавливаемого вида, доли возможного «прилова» нежелательных или запрещенных для промысла видов организмов, чего можно достигнуть только при изучении миграции.
Одним из способов изучения миграций является использование биологических различий между популяциями. Зная морфометрическую характеристику, размерно-возрастной состав, упитанность, физиологические показатели, состав паразитофауны и другие признаки, характерные для особей данной популяции, можно наблюдать за ее перемещением. Получить представление о миграциях рыб можно при анализе состава уловов в изучаемом районе.
Пути миграций пелагических рыб могут быть установлены в результате наблюдений с самолета, вертолета, беспилотного летательного аппарата или по снимкам с космического спутника.
Долгосрочные прогнозы на срок от года до нескольких лет необходимы для уточнения сверхдолгосрочных прогнозов. Основой этих прогнозов является динамика численности и урожайности поколений, а главные параметры, используемые при их разработке, – это биологические характеристики и промысловая статистика.
Долгосрочные прогнозы основаны на поиске связей между факторами среды и численностью годовых размерно-возрастных групп объектов промысла, колебаний продуктивности района. Основным методом является корреляционный анализ.
Долгосрочный промысловый прогноз ставит своей задачей дать рыбной промышленности сведения о качественной и количественной характеристике сырьевой базы на ближайший год или на перспективу.
В долгосрочный прогноз входит:
· максимально допустимая величина вылова каждого вида рыб,
· размерный и возрастной состав нерестового стада,
· половая структура нерестового стада,
· качественная характеристика (масса, жирность, упитанность) рыб каждой возрастной группы.
Сверхдолгосрочные прогнозы (от нескольких до 20 и более лет) – это стратегические прогнозы, из которых исходит планирование развития рыбодобывающей отрасли. При их разработке необходимо учитывать данные о динамике численности нескольких поколений объектов промысла, иметь большой объем наблюдений по биологии, промыслу, гидрометеорологии. Прогнозы сырьевой базы должны основываться на зависимости численности поколений от климатических, гелиогеофизических (Солнце, Луна) и других длиннопериодных факторов. Сверхдолгосрочные прогнозы основываются на связи колебаний численности рыб с климатическими (гелиогеофизическими) изменениями, они предполагают, что эти изменения происходят постепенно.
Основные принципы оперативного прогноза были сформулированы Г. В. Никольским (1950). Возможный вылов может быть определен равным прошлогоднему при наличии следующих условий:
– если темп роста особей близок к среднему максимальному, при котором обеспечивается максимальная продуктивность популяции, и изменчивость роста в пределах каждой возрастной группы незначительна,
– если возраст половой зрелости обычно не выше среднего для данной популяции, значительная часть особей созревает в минимальном возрасте половой зрелости, свойственном данной популяции, возрастной ряд впервые созревающих рыб не очень растянут,
– если уловы, как общие, так и на рыболовное усилие, остаются из года в год относительно стабильными при постоянной интенсивности рыболовства,
– если кормовая база, учтенная до начала периода нагула, близка к таковой за прошлые годы.
Если же темп роста высокий и не меняется в связи с изменениями численности стада, половая зрелость ранняя и возрастной ряд сжат, уловы падают, кормовая база высокая, то уловы должны быть снижены, а в некоторых случаях введен временный запрет промысла.
Если темп роста замедляется, возраст полового созревания сдвигается на более старшие возрасты и возрастной ряд созревания растягивается, уловы стабильны или возрастают (как общие, так и на промысловое усилие), кормовая база до начала сезона нагула близка к таковой за предыдущие годы, а во время сезона нагула интенсивно выедается, то возможно повышение величины вылова, по сравнению с выловом за предыдущие годы.
Вопросы для самоконтроля
1. Три основные особенности динамики численности популяции рыб.
2. Какие четыре основных фактора лежат в основе оценки состояния запасов и прогноза возможного улова?
3. Какие существуют абсолютные методы оценки численности?
4. Как определяют численность рыб гидроакустическим методом?
5. Как можно определить численность рыб в скоплениях по интенсивности выедания ими кормов?
6. Как выражается индекс численности рыб для трала, невода, сети?
7. В чем сущность биостатистического метода для определения запасов рыб?
8. Основные задачи фонового прогноза условий жизни промысловых рыб.
9. Что такое рыбопромысловый прогноз?
10. Суть принципа аналогий, который применяется в краткосрочном рыбопромысловом прогнозировании.