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: [email protected] 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!