Шляхов В. А. Об адекватности ВПА

Отраслевой методологический семинар по изучению современных методов оценки
состояния запасов и рационального использования ВБР (п. Хоста 30.09.-03.10.2014)
Об адекватности виртуально-популяционного анализа,
применяемого для оценки и управления распределенными
запасами водных биоресурсов на примере промысловых рыб
Черного моря
В. А. Шляхов, А. М. Михайлюк
=====================
Южный научно-исследовательский
институт морского рыбного хозяйства и
океанографии (ЮгНИРО)
Керчь, Республика Крым, Российская Федерация
e-mail: yugniro@kerh.com.ua
Отраслевой методологический семинар по изучению современных методов оценки
состояния запасов и рационального использования ВБР (п. Хоста 30.09.-03.10.2014)
Во второй половине 2000-х годов оценкой состояния
распределенных запасов и подготовкой рекомендаций по
регулированию рыболовства в регионе Черного моря в
занимаются Рабочие группы двух международных организаций:
– Генеральной Комиссии по рыболовству в Средиземном море
при ФАО (the ad hoc Working Group on the Black Sea of GENERAL
FISHERIES COMMISSION FOR THE MEDITERRANEAN)
– Научного, технического и экономического Комитета по
рыболовству при Европейской Комиссии (the Expert Working
Group on Assessment of Black Sea Stocks of SCIENTIFIC,
TECHNICAL AND ECONOMIC COMMITTEE FOR FISHERIES)
Отраслевой методологический семинар по изучению современных методов оценки
состояния запасов и рационального использования ВБР (п. Хоста 30.09.-03.10.2014)
В использовании VPA для регионального оценивания распределенных запасов Черного моря
вклад страны в итоговую оценку SSB и F пропорционален доле вылова страны в общем
вылове. При этом каждая страна ловит рыбу только в своем географически обособленном
районе. Отсюда следует, что наиболее правдоподобная оценка запаса и промысловой
смертности будет получена в том случае, если вылов каждой страны будет пропорционален
облавливаемой ей части запаса.
Если допустить пропорциональность доли SSB (от всего запаса) в водах каждой страны, доле
площади облавливаемых страной скоплений (от всей площади скоплений), то наиболее
правдоподобная оценка запаса будет получена при нулевой сумме отклонений доли вылова
Y% (от общего вылова) от относительной площади скоплений Sschool% :
(Sschool% - Y%)BG + (Sschool% - Y%)GEO + …+ (Sschool% - Y%)UKR = 0
где BG, GEO … UKR – символы черноморских стран.
В таком случае мерой адекватности использования метода VPA для каждого вида рыб может
стать стандартное отклонение Sd, подсчитываемое как сумма отклонений доли вылова Y%
(от общего вылова) от относительной площади скоплений в водах каждой страны:
Sd = ±√∑(Sschool% - Y%)2
Мы приняли такую градацию адекватности: при Sd менее 20% – высокая, 21-30% – средняя, 3150% – низкая, 51-100% – очень низкая, свыше 100% – отсутствует.
Отраслевой методологический семинар по изучению современных методов оценки состояния
запасов и рационального использования ВБР (п. Хоста 30.09.-03.10.2014)
Площадь континентального черноморского шельфа стран Причерноморья, кв. км
(данные взяты из сайта проекта 7 Рамочной программы Black Sea Scene, 2012 г. )
Total MLR landings in Ukrainian BS waters, tons
70000
62531
60000
50000
30000
20000
10000
36063
35628
27664
20084
41942
46804
35073
34039
40000
57302
25343
38563
30816
46317
37778
44132
30262
29431
41092
40624
26746
RO – 13377 км2
UKR – 63922 км2
RF – 15791 км2
0
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
BG – 6664 км2
Landings
TR – 4704 км2
GEO – 638 км2
Отраслевой методологический семинар по изучению современных методов оценки
состояния запасов и рационального использования ВБР (п. Хоста 30.09.-03.10.2014)
Адекватность методов ICA и XSA для регионального оценивания запасов шпрота, анчоуса, ставриды и
мерланга в Черном море с учетом географии распределения запасов
Страна
Y, т
Sschool%
Sd%
Адекватность
Страна
Y, т
Sschool%
Шпрот
6,3
3762
GEO
0,6
118
GEO
RO
12,7
132
RF
15
6251
4,5
43545
UKR
60,8
21419
∑
100
75226
BG
плохая
64
0,1
37
14,2
18203
RO
0,1
30
RF
0
0
TR
78,4
217105
UKR
7,1
5097
∑
100
240472
Ставрида
BG
0
236
14
RO
6,3
6
27
GEO
0,6
25
0
15
RO
12,7
46
RF
3
105
RF
15
36
TR
76
16980
TR
4,5
9578
7
259
UKR
60,8
30
100
17622
∑
100
9721
UKR
∑
25,4
хорошая
14,5
Мерланг
BG
GEO
Адекватность
Черноморская хамса
BG
TR
Sd%
средняя
113,6
отсутствует
Благодарю за внимание!