WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 |

Глава 5. ОСНОВЫ ПРОМЫСЛОВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В настоящее время нет четкости в определении заблаговременности промысловых прогнозов рыб, как нет и единой классификации прогнозов. Современная промысловая деятельность позволяет выделить следующие виды промысловых прогнозов (наиболее часто употребимая классификация).

Сверхдолгосрочные прогнозы - на срок от нескольких до 20 и более лет. Это стратегические прогнозы, из которых исходит планирование развития рыбодобывающей отрасли. При разработке сверхдолгосрочных прогнозов необходимо учитывать данные о динамике численности нескольких поколений объектов промысла, имея большие ряды наблюдений по биологии, промыслу, гидрометеорологии. Такие прогнозы сырьевой базы должны основываться на зависимости численности поколений от климатических, гелиогеофизических (солнце, луна) и других длиннопериодных факторов.

Долгосрочные прогнозы - на срок от года до нескольких лет - необходимы рыбодобывающим предприятиям для уточнения сверхдолгосрочных прогнозов.

Основой этих тактических прогнозов является динамика численности и урожайности поколений, а главные параметры, используемые при их разработке, - биологические характеристики и промысловая статистика.

Сезонные прогнозы - на срок от месяца до года - основываются на биологических закономерностях вида, изучении его сезонных миграций и распределения, положения зон высокой продуктивности.

Краткосрочные (оперативные) прогнозы составляются с заблаговременностью от суток до месяца. Их цель - предсказание распределения и основных перемещений рыбных скоплений данного вида в границах его традиционного района обитания. Они используются при оперативном управлении флотом на промысле.

Сверхдолгосрочные прогнозы основаны, главным образом, на связи между изменениями климата и изменениями численности объектов промысла. Многолетние колебания численности рыб можно подразделить на неустойчивые и относительно устойчивые периоды продолжительностью до нескольких десятилетий. Так, японские ученые установили, что промежутки времени между пиками максимальных уловов сахалино-хоккайдской сельди, сардины, синего тунца близки к периодичности солнечной активности (10-12, 20-22 и 80 лет). Они отмечали, что численность сельди определяется океанографическими условиями и годы высокой численности совпадают с усилением Цусимского течения. Сравнивая колебания численности сельди и ее увеличения с условиями в море, Уда (Uda,1952) обнаружил соответствие между аномально холодными годами на Хоккайдо (годы низкого урожая риса) и низкими уловами хоккайдской сельди через 4 (реже через 3) года, когда сельдь этого года нереста становится объектом промысла. В то же время тенденция колебания численности (уловов) сахалинохоккайдской сельди противоположна тенденции промысла сардины у Хоккайдо:

в годы большой численности сардины, когда наблюдается усиление и распространение теплого течения на север, промысловые районы ее смещаются на север, а в годы малой численности смещаются в южные воды.

Влияние климатических условий не только в разных океанах, но и в различных областях одного и того же океана может значительно отличаться. Так, Т.Ф.

Дементьевой (1976) отмечалось, что потепление в Арктике в 1920-1950 гг. способствовало увеличению количества урожайных поколений норвежской сельди и трески. Однако повышение температуры воды в Северной Атлантике способствовало и повышению численности поколений трески и пикши на северных границах ареала, и уменьшению их численности на южных границах. И наоборот, понижение температуры воды обусловливало повышение численности рыб на южной границе ареала и понижение ее на северных границах. А.А.Елизаров (1976) показал, что колебания расходов Западно-Гренландского и Лабрадорского течений, количество айсбергов южнее 48° с.ш. и урожайность тресковых рыб (западно-гренландская треска, треска и пикша Ньюфаундленда) имеют примерно семилетний (6-8 лет) период колебаний.

Гелиогеофизические изменения гидрологических условий не могут не вызвать соответствующих изменений в организмах, обитающих в Мировом океане.

Немало отечественных исследователей отмечает, что многолетние колебания теплового состояния Норвежского и Баренцевого морей характеризуются отчетливо выраженными квазипериодическими колебаниями периодичностью 4, 7, 11 и 18 лет. 11-летняя периодичность численности отмечена различными учеными для рыб Каспийского бассейна, аральского леща, семги, тихоокеанских лососей и некоторых других рыб.

Сверхдолгосрочные прогнозы, которые основываются на связи колебаний численности рыб с климатическими (гелиогеофизическими) изменениями, предполагают, что эти изменения происходят постепенно. Однако значительные, внезапные и непериодические колебания океанологических условий типа ЭльНиньо, ураганов, цунами и т.п. могут резко изменять океанологическую ситуацию, привести к почти полному исчезновению объектов прогноза.

Долгосрочные прогнозы основаны на поиске связей между факторами среды и численностью годовых размерно-возрастных групп объектов промысла, прогнозе колебаний продуктивности района. В долгосрочных и оперативных прогнозах основным методом является в настоящее время корреляционный анализ.

Вот несколько примеров применения данного вида анализа. Исследования, выполненные в Белом и Баренцевом морях, показали, что существует тесная связь между численностью поколений наваги Белого моря и печерской наваги с температурой воды в период выклева и личиночного развития. Высокий коэффициент корреляции (0,80) между температурой воды весной и урожайностью беломорской наваги (по данным 50-летних наблюдений) позволяет прогнозировать численность этих рыб. Заблаговременность такого прогноза - до 2 лет в Онежском и Двинском заливах Белого моря и в Печерской губе.

Аналогичная связь численности поколений наваги северо-восточного побережья Камчатки с температурой воды и соленостью в период эмбрионального и личиночного развития (с февраля по июнь) была обнаружена по материалам 9летних наблюдений.

Как показали наблюдения, численность поколений атлантическоскандинавской сельди решающим образом зависит от абиотических факторов - термического режима на нерестилищах сельди и на путях миграции ее молоди.

По дисперсионному анализу степень влияния температуры воды на урожайность 68,6% для марта и 66 - для марта-апреля.

Сезонные прогнозы являются в основном прогнозами распределения и поведения видов. Они должны предсказывать распределение и плотность промысловых скоплений, наступление сроков нереста и нерестовых подходов и т.п.

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.

Уже давно установлено, что сроки нереста рыб в умеренных и высоких широтах весьма значительно колеблются. Так, колебания сроков начала нереста азовской хамсы и салаки Вислинского залива составляют около 2 месяцев, путассу СВА - 1,5 месяца, тюльки Азовского моря - 2 месяца. Основной причиной колебания сроков нерестовых подходов и нереста весенненерестующих рыб является температура воды в преднерестовый период. 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 и т.п. Так, сопоставляя температуры воды на разрезе Кольского меридиана и распределения трески в 1946-1963 гг. по 12 промысловым районам Баренцева моря было установлено, что миграционные пути трески определяются условиями, сложившимися зимой еще до появления рыбы у побережья. По температуре слоя 150-200 м (зимой треска обитает в этом слое) в ноябре можно с высокой степенью точности прогнозировать улов трески в марте-апреле. Весной, в период откорма треска встречается в слое 50-200 м и предиктором служит температура этого слоя. Летом и осенью в период миграции на восток учитывается температура всей толщи 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 количество лет наблюдений за нерестовыми подходами и нерестом (не менее 10-15 лет) и соответствующем количестве наблюдений за гидрометеорологическими показателями (атмосферная циркуляция, температура воды и воздуха). При прогнозе сроков начала нереста атлантическо-скандинавской сельди в качестве индекса атмосферной циркуляции используют число дней с глубокими циклонами (заблаговременность - 2 месяца), долготу положения исландского минимума (заблаговременность - 5-6 месяцев). При прогнозе нерестовых подходов охотоморской сельди используют разность давления в двух пунктах Охотского моря в марте-апреле (заблаговременность - до 2 месяцев).

Краткосрочные прогнозы должны обеспечивать научно обоснованное предсказание участков и сроков образования промысловых скоплений, а также давать характеристику плотности концентрации (улов на промысловое усилие), соотношения видов и размерно-возрастных групп в скоплении и др.

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 данной методике учитываются имеющиеся сведения по среде, биологическому состоянию организмов, а также данные за тот же период прошлых лет. Другие методы краткосрочного прогнозирования основаны на представлениях о единстве всех процессов в океане, об обусловленности распределения и поведения промысловых объектов, комплексов абиотических и биотических условий. При разработке краткосрочных прогнозов с использованием данных методов 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 наблюдаемых в том или ином районе метеорологических и океанологических характеристик. Так, среднесуточные уловы скумбрии на шельфе Северо-Западной Африки в 1964 г. успешно прогнозировались по величине широтного градиента давления в Азорском антициклоне. Уловы креветки в тот же период в этом же районе лучше прогнозировались по скорости сгонных ветров - при их ослаблении уловы креветки увеличивались.

В районах СЗА изменение среднесуточных уловов удовлетворительно прогнозировалось по изменениям индексов атмосферной циркуляции (по Кацу), которые оценивались по ежедневным факсимильным картам приземного анализа.

В последние годы для краткосрочного прогнозирования все активнее привлекаются современные математические методы и ЭВМ. Наиболее разработанные многофакторные методы прогноза, базирующиеся на принципах распознавания образов с самообучением, созданы в Морском гидрофизическом институте РАН и ТИНРО.

Глава 6. СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ПРОМЫСЛОВОЙ ОКЕАНОЛОГИИ Круг проблем, стоящих перед промысловой океанологией, как и перед любой прикладной многопрофильной наукой, достаточно обширен. Эти проблемы имеют самое различное происхождение. Среди них условно можно выделить следующие главнейшие:

- технико-экономические;

- международно-правовые;

- собственно научные.

Первая группа проблем вызвана современными экономическими трудностями нашего государства. Они привели к тому, что в значительной степени свернуты систематические наблюдения и исследования, выполнявшиеся в традиционных районах промысла. Из-за этого прервался ряд постоянных многолетних наблюдений за важнейшими параметрами среды: температурой, соленостью, растворенным кислородом, биогенными элементами и пр. Практически прерваны также во многих районах наблюдения за объектами промысла, их численностью, состоянием запасов и т.п. Вполне естественно, что все это не может не сказаться негативно на качестве рыбопромысловых прогнозов, не только краткосрочных (оперативных), но и долгосрочных (стратегических).

Практически полностью прекратились рыбопоисковые работы в перспективных районах Мирового океана, в частности, в южных областях Тихого, Атлантического и Индийского океанов. Не ведется поиск и исследование новых объектов лова.

Экономические трудности не позволяют в должных масштабах разрабатывать и внедрять в практику рыбохозяйственных исследований новые приборы и аппаратуру. Так, для изучения распределения первичной продуктивности Мирового океана до сих пор недостаточно широко используются возможности дистанционных методов исследования распределения хлорофилла с ресурсных спутников Земли. Слабо используются гидрооптические методы изучения особенностей распределения фито- и зоопланктона в высокопродуктивных районах Мирового океана. Практически свернуты исследования, выполнявшиеся из подводных обитаемых аппаратов, так как база “Гидронавт” оказалась в ближнем зарубежье (г.Севастополь). Эта же причина - разрыв прежде устойчивых связей - привела к тому, что некоторые банки океанологических и биологических данных, собиравшиеся в течение многих десятилетий, стали недоступными для российских промокеанологов (БалтНИРХ - Латвия, АзЧерНИРО - Украина).

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 |



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

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.