WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||

M

0,191

0,190

MPR

0,95

0,95

GPR,RE

0,90

0,90

GPR,PO

0,07

0,07

qpr

0,21

0,18

qre

0,38

0,33

qpo

0,74

0,70

Год/Числ,

тыс.экз.

PR

RE

PO

PR

RE

PO

1994

33

98

370

38

112

390

1995

226

36

299

259

41

318

1996

137

159

226

157

182

239

1997

160

53

357

184

61

381

1998

265

124

455

303

142

486

1999

1324

193

569

1506

221

609

2000

1703

772

755

1956

880

813

2001

6528

920

1013

7559

1056

1098

2002

3615

4511

1556

4188

5273

1648

2003

2988

3861

7070

3440

4522

7642

2004

1829

2333

9071

2113

2701

9611

2005

2351

1311

9065

2702

1518

9685

2006

4926

1746

7110

5690

2014

7243

2007

4964

3445

5038

5697

3985

5208

RSS

1,074

0,952

0,397

1,080

0,948

0,390

Медианные показатели численности промысловой части популяции последние шесть лет сохранялись на уровне выше среднемноголетнего, достигнув в 2004 г. своего максимума. В 2006 г. отмечалось максимальное промысловое изъятие крабов (5,04 млн. экз.) и в 2007 г. ожидалось дальнейшее уменьшение численности пострекрутов. Нижняя граница 95% доверительного интервала численности пострекрутов в 2007 г. достигает минимального значения (600 тыс. экз.), что свидетельствует о высокой степени неопределенности в оценке при существующей степени эксплуатации.

Годы Годы

Рис. 3. Динамика численности пререкрутов (А), рекрутов (Б), пострекрутов (В) и промыслового запаса (Г) камчатского краба в Баренцевом море в 1994–2007 гг. (серые прямоугольники с горизонтальной чертой – диапазон квартилей с медианой; планки погрешностей – 95%-ный доверительный интервал; горизонтальная черта – среднемноголетняя численность).

Сравнение статистических характеристик распределения остатков между фактическими и рассчитанными значениями численности показывает, что исходные данные достаточно хорошо описываются расчетными величинами (рис. 4). За весь период наблюдений с 1994 по 2006 гг. остатки для пререкрутов и рекрутов были выше, чем для пострекрутов. Наблюдается также связь остатков по размерным группам в отдельные годы. Так в 2003 г. остатки для рекрутов и пострекрутов были положительны, то есть модельные значения ниже значений, полученных по траловым съемкам. В 2001–2002 гг. остатки для этих размерных групп имеют отрицательные значения, то есть моделируемая численность выше значений, полученных по траловым съемкам. Причиной этого являются, скорее всего, неточные эмпирические значения индексов, полученных на основе исследовательской съемки 2002 г. Также видно, что в начальный период наблюдений в 1994–1997 гг. отмечаются высокие величины остатков. Такие значения, по всей видимости, связаны с методическими погрешностями оценки индексов в первые годы проведения исследовательских съемок, когда численность была низкой, а ошибки измерений – велики. В этот период относительно низкие уловы крабов в ходе ежегодных съемок, недооценка численности вследствие активных миграций акклиматизанта, а также методические ошибки в ходе становления нового ряда наблюдений вносят существенные помехи в оценку параметров запаса и затрудняют выявление закономерностей его динамики. Значительно лучше модель описывает данные в 2004–2006 гг., что, видимо, подтверждает допущение о правильном соотношении индексов численности размерных групп по данным съемок 2004–2006 гг. и реальной численностью их в популяции.

Рис. 4. Величины отклонений логарифмов (серые круги – положительные, белые – отрицательные) фактических индексов численности размерных групп по съемкам от рассчитанных значений при использовании когортной CSA модели для камчатского краба Баренцева моря в 1994–2006 гг. (сценарий 1).

Прогноз численности краба с использованием модели CSA

Для краткосрочного прогноза состояния промыслового запаса на один-два года вперед (t+1 и t+2) требуется знать следующие параметры: численность размерных групп в году t; коэффициент естественной смертности для t, t+1; будущий вылов; вероятность линьки размерных групп для прогнозируемых лет. Другими словами, прогноз численности промысловой части популяции в следующем году t+1 в основном зависит от численности пререкрутов и промыслового запаса в текущем году t, которые достаточно надежно оцениваются по данным съемки и, соответственно, в модели.

В модели CSA оценка рекрутов в году t+1 основывается на оценке численности пререкрутов в году t с учетом оцененных по модели коэффициентов улавливаемости и естественной смертности. По результатам съемки 2006 г. индекс численности пререкрутов оценивается на 90%выше среднемноголетнего уровня за 5 последних лет. Эта величина лишь 40% уступает на численности пререкрутов 2001 г., когда было зафиксировано рекордно высокое пополнение, превышающее таковые за предыдущие годы более чем в три раза. Ожидалось, что в 2007 г. численность рекрутов может возрасти при отсутствии нелегального вылова. Рассматривалось несколько вариантов прогноза пополнения:

– пополнение рекрутами в прогностические годы принимается на уровне 2006 г. – 5,690 млн. экз. (такой оптимистический прогноз основывается на результатах оценки группы, предшествующей пререкрутам в 2006 г., численность которой превысила среднемноголетний уровень за 5 последних лет более чем в два раза);

– численность пререкрутов принимается как среднее арифметическое за 2 последних года – 4,220 млн. экз.;

– численность пререкрутов принимается как среднее арифметическое за 5 последних лет – 3,315 млн. экз.

Общий прогностический вылов был рассмотрен как промысловое изъятие, в состав которого входит официальный вылов, а также нелегальный. Для демонстрации прогностических возможностей модели было рассмотрено несколько вариантов возможного вылова: 2, 4, 6 млн. экз. Медианные оценки прогностической численности на 2008–2009 гг. выполнены с учетом различной степени эксплуатации и пополнения, а также вероятностных распределений значений параметров модели, в том числе и ошибок (рис. 5).

Pages:     | 1 | 2 ||






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»