Оценка величины запаса и допустимого улова – сложный многоступенчатый процесс, требующий разносторонней информации: биологической, гидрологической и промысловой. При этом приходится учитывать не только особенности конкретной популяции: продолжительность жизненного цикла, возрастную структуру, соотношение полов, темпы прироста ихтиомассы, закономерности пополнения и естественной убыли, но и постоянно меняющиеся условия в районах ее обитания, от которых зависит урожайность поколений, характер распределения отдельных стад, их доступность промыслу. На этой основе разрабатываются прогнозы вылова объекта с различной заблаговременностью (краткосрочные, долгосрочные, перспективные). Для составления каждого из них необходим определенный набор исходных данных, эти прогнозы имеют методические особенности и в соответствии с конечной задачей отличаются по содержащейся в них информации.
1. Краткосрочные прогнозы (квартальный, месячный, двухнедельный)
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.
Под краткосрочным рыбопромысловым прогнозом понимается научно обоснованное предсказание участков и сроков образования промысловых скоплений, а также ряда характеристик этих скоплений, таких как плотность концентрации (улов на промысловое усилие), соотношение видов и размерно-весовых групп в скоплении на период от одних до нескольких суток.
Следует отметить, что в настоящее время нет единого мнения о временном диапазоне краткосрочного прогнозирования. Достаточно однозначно определяется только нижний предел – сутки (реже – пол суток). Оценка верхнего предела колеблется от нескольких суток до квартала. Причины такой неопределенности кроются в комплексной природе проблемы краткосрочного рыбопромыслового прогнозирования. В общем виде данное прогнозирование 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 достаточно короткий период, то для синоптиков, обеспечивающих метеорологическую базу прогнозирования, месяц, безусловно, период долгий.
Учитывая основное назначение краткосрочного прогноза – обеспечить расстановку добывающих судов в районе промысла, оптимально отвечающую существующей промысловой обстановке, его минимальная заблаговременность должна определяться временем перехода судов до прогнозируемых участков. Верхний предел следует определять из возможного времени действия прогноза, т.е. из вероятной продолжительности периода, в течение которого предсказанная обстановка существенно не изменится. В условиях морского промысла таким периодом чаще всего является синоптический, продолжительность которого составляет обычно 3-7 дней. Таким образом, временной масштаб краткосрочного рыбопромыслового прогноза охватывает периоды от нескольких часов до недели. В пределах этого срока поведение и распределение промысловых объектов определяются, в основном, изменениями окружающей среды под влиянием погодных условий, и, следовательно, можно говорить о единой методической основе разработки прогнозов.
При прогнозировании на месяц и более становится существенным учет сезонного хода условий среды и биологического состояния гидробионтов, что позволяет относить эти прогнозы к среднесрочным.
Важнейшей составной частью 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.
Прежде чем рассмотреть конкретные методы прогноза, необходимо определить, что же подлежит прогнозированию в области краткосрочных рыбопромысловых прогнозов. На первое место следует поставить предварительный прогноз мест (участков) распределения скоплений в пределах промыслового района. При этом крайне желательно указать также размеры скоплений и их ожидаемую плотность (в величинах возможных уловов для того или иного типа судов и орудий лова). Важным моментом является предсказание перемещений образовавшихся скоплений, а также времени их рассредоточения. В районах сезонного (путинного) хода промысла особое значение приобретают прогнозы моментов начала образования скоплений в районе и их окончательного распада.
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 года. 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. Для фоновой съемки 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 на 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 и т.д. 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 станциями.
В результате фоновой съемки определяют распределение температуры, солености, течений и участки с благоприятных для рыб температурами; районы, богатые кормовой базой, свалы глубин, места с выходом на поверхность глубинных вод, богатых биогенными веществами и т.д. Эти районы выделяют для детального поиска.
Детальный поиск проводят 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.
Дальность обнаружения промысловых концентраций с помощью гидролокатора не превышает 2,5-3,0 миль. Поверхностные косяки можно обнаружить с борта судна на расстоянии до 3,0-4,0 миль.
Галсы обычно располагают перпендикулярно к общему направлению изотерм. На каждом галсе непрерывно или через 1-2 мили измеряют температуру, через 3-5 миль определяют состав и биомассу планктона и выполняют траления. Иногда эти расстояния уменьшают в зависимости от конкретных условий поиска.
При обнаружении промысловых скоплений их оконтуривают, ведут наблюдения за их перемещением, дают 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 (рис. 53).
Рис. 53 Оконтуривание скоплений:
а – двумя поисковыми галсами; б – серией поисковых галсов; 1 – промысловый улов; 2 – непромысловый улов; 3 – улова нет.
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, периодически регистрируя 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 также определение таких элементов поведения, как вертикальные миграции и их закономерности, изменение структуры скоплений в течение суток, изучение реакции на орудие лова и физические средства оптимизации лова, шумы судов и т.д., включает также оценку устойчивости скоплений.
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 на скоплении, общего количества рыбы в скоплении, плотности косяков и скоплений. Способы количественной оценки донных, разреженных пелагических и косячных скоплений существенно отличаются.
При организации промысла на путях миграций, наряду с прогнозами сроков подхода рыбы на тот или иной участок, исключительно важны предсказания основных направлений и траекторий движения скоплений и его интенсивности. В ряде случаев требуется (и оказывается возможным) прогноз распределения различных размерно-возрастных и половых групп облавливаемого вида, а также доли возможного «прилова» нежелательных или запрещенных для промысла видов организмов, что можно достигнуть только изучая 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 путем анализа состава уловов в изучаемом районе. Пути миграций пелагических рыб могут быть установлены в результате наблюдений с самолета или вертолета. Однако одним из основных методов изучения миграций является мечение. Мечение может быть индивидуальным и массовым (групповым). При индивидуальном мечении каждая метка имеет свой номер, при массовом – всех рыб (или группы) метят одинаково и индивидуального номера у меток нет.
При мечении рыб необходимо соблюдать ряд условий. Мечение не должно травмировать рыбу, повышать ее смертность по сравнению с немеченой. Метки не должны быть помехой движению или дыханию рыбы. Их следует изготавливать легкими и недорогими; метки должны быть отчетливо видны или легко обнаруживаемы, однако не привлекать хищников и сохраняться достаточно долго. Поведение меченой рыбы не должно отличаться от поведения немеченой. На каждой метке обычно указывают номер и адрес учреждения, куда надо доставить метку.
Для индивидуального мечения используют различные метки: скобочные, перстневые, гидростатические, пластинчатые, подкожные, ультразвуковые, электрические, полостные, радиоактивные, мечение красками, флуоресцентное мечение, способ клеймения, хирургическое и т.д.
Вторичная поимка меченых рыб зависит от многих факторов: количества меченых рыб, интенсивности рыболовства, типа метки, техники мечения, характера оповещения рыбаков и работников обрабатывающих предприятий, вознаграждения
Мечение позволяет не только изучить пути миграций, но и определить скорость движения рыбы, численность популяций, степень их промыслового использования.
Существующее состояние краткосрочного рыбопромыслового прогнозирования не позволяет дать его однозначную оценку. С одной стороны, имеется бесчисленное множество методов и приемов, обеспечивавших (по мнению авторов) вполне удовлетворительное предсказание образования и распределения промысловых скоплений различных рыб в разнообразных районах. С другой стороны, практически все эти методы и приемы использовались однажды или эпизодически преимущественно самими авторами, не представлялись какому-либо компетентному органу или учреждению в форме методики на рассмотрение и утверждение, не проходили соответствующей апробации, а тем более производственной проверки. В подавляющем большинстве дело ограничивается публикацией научных статей или обнародованием на научных конференциях.
Анализ таких материалов показывает, что все многообразие методов и приемов краткосрочного рыбопромыслового прогнозирования можно условно разделить прежде всего на две неравные группы. Первую, достаточно ограниченную по числу, но наиболее распространенную по использованию группу составляют методы и приемы, основывающиеся на анализе промысловой информации. Существо этих методов заключается в экстраполяции текущих показателей промысла в районе (нагрузки на усилие, участки лова, преобладающие размеры рыб) в предположении инерционности их хода в ближайшем будущем, а также в предположении наличия аналогов развития процессов в прошлом.
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 аналогов состоит в проблематичности самого понятия аналогии. Практика показывает, что при достаточно большом количестве факторов вероятность отыскания совершенно аналогичных случаев становится очень малой. 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 (цит. по В.Н. Кочикову, 1984).
Содержание методов второй группы включает метеорологическую, океанологическую, биологическую и промысловую части. В каждом конкретном методе отдельные аспекты могут и не содержаться, но в любом случае наряду с промысловой частью в таких прогнозах должна быть хотя бы еще одна.
Разработаны и используются на практике целые комплексы краткосрочного прогноза различных океанологических процессов по прогностическим метеорологическим данным. Наиболее известна схема Р. Джеймса, которая позволяет давать прогнозы с заблаговременностью 48 часов, включающая следующие этапы:
определение начального состояния температурного поля верхнего слоя моря (наблюдение термобатиграфом);
расчет адвекции за счет дрейфового течения и ее влияния на перенос или перестройку температурного поля;
расчет теплового баланса поверхности океана по имеющимся метеоданным (радиационный и контактный обмен);
расчет процессов перемешивания (ветровое и конвективное перемешивание);
формулировка прогноза.
Подход Р. Джеймса получил дальнейшее развитие в практике работы Гидрометцентра и НИИ по рыбному хозяйству и океанографии СССР.
2. Долгосрочные прогнозы (заблаговременностью 1-2 года) основываются на более или менее точном (в зависимости от изученности объекта) представлении о величине запаса в данном году и наиболее вероятном его изменении на прогнозируемый период. В биологически обоснованных рекомендациях по объему вылова используются знания о присущих данной эксплуатируемой популяции темпах пополнения, численности новых поколений, их биомассе в промысловых возрастах, оптимальных размерах нерестового стада и других параметрах, с учетом которых определяется допустимая степень промыслового изъятия, обеспечивающая нормальное (неснижающееся) воспроизводство запасов.
Таким образом, рыбопромысловый прогноз включает в себя два основных этапа: оценку запаса и расчет той доли, которая может быть выловлена. Применительно к большинству промысловых популяций определяется допустимый размер вылова, превышение которого может привести к отрицательным последствиям. Для некоторых популяций высокой численности, когда размер вылова лимитируется не размерами запаса, а возможностями флота, основой для прогноза служит предполагаемая производительность промысла и ожидаемый уровень промысловых усилий. В целях упорядочения терминологии такие прогнозы следовало бы называть прогнозами возможного улова в отличие от прогнозов допустимого улова.
До сих пор нет и не может быть единого универсального метода оценки рыбных запасов и прогнозов вылова, поскольку часто приемы расчетов, вполне удовлетворительные для одних промысловых видов, оказываются совершенно непригодными для других, а нередко и для тех же самых видов, но занимающих другие места обитания. К трудностям, связанным со спецификой биологии добавляется необходимость учета особенностей самого водоема. В связи с этим, понятно разнообразие путей и способов определения численности (биомассы) различных популяций или отдельных группировок внутри них.
Возможность получить исчерпывающие данные, характеризующие объект исследования и среду его обитания, на практике бывает затруднительна, но стремление к наиболее полной изученности этих вопросов является залогом правильного прогнозирования.
Показательными в этом отношении являются методы, разработанные советскими ихтиологами еще в 20-30 годах, надежность результатов которых опирается на глубокую эмпирическую информированность. Эти материалы базируются на учете молоди, связи урожайности поколений с условиями среды, на данных о величинах промыслового пополнения и остатка, росте и факторах, влияющих на его скорость, возрасте созревания производителей, их плодовитости и периодичности нереста, возрастном составе стада, величинах промысловой и естественной убыли и др.
Большим достижением отечественной науки является создание целого методического направления – методов, известных в литературе как биостатистический учет состава пополнения, метод виртуальных (фактических) популяций, когортный (по поколениям) анализ.
Такое многообразие в названиях оправдано, так как подчеркивает особенности конкретной методики, однако в основе их находится общий принцип – восстановление численности поколений по данным величинам уловов и их возрастного состава. Этот принцип впервые предложен А.Н. Державиным (1922), развивался и совершенствовался сначала отечественными (Бойко, 1934; Чугунов, 1935; Монастырский, 1935; Дементьева, 1952), а затем зарубежными исследователями (Gulland, 1966; Schumacher, 1970).
Одновременно с этим развивалось другое направление, основанное на попытке разработать «формальную» теорию жизни рыб, содержащую обобщенное представление основных закономерностей, характеризующих количественные изменения в популяции (Баранов, 1918, 1925; Beverton & Holt, 1969) (60).
(60)
где С(t) – улов возрасте t;
N 0 – первоначальная численность;
Ft – коэффициент промысловой смертности;
Zt – коэффициент общей смертности;
е – 2,72 – основание натурального логарифма;
В последнее время эти методы стали называть математическими, в отличие от первой группы методов, отличающихся отсутствием в их арсенале элементов математики. На самом же деле все существующие методы оценки численности содержат математический аппарат: один более простой, при котором чаще всего используется предварительный эмпирический анализ связей между условиями среды и состоянием популяции или между отдельными ее параметрами и последующей аппроксимацией данных в каждом конкретном случае, другой более сложный, где, как правило, реализуется универсальное стандартизированное представление об основных закономерностях внутри популяции либо в связях ее со средой, так что вид кривых, отражающий эти закономерности, бывает предопределен, а специфика конкретного объекта сказывается лишь на коэффициентах заранее выбранных уравнений.
Принимая во внимание наиболее характерные черты каждого направления, можно назвать методы, объединенные в одну группу эмпирическими (опытными), в другую стандартизированными (формализованными). Разумеется, надо иметь в виду, что в основе стандартизации лежат те же опыты, а эмпирические методы содержат некоторые стандартные приемы.
Достоинством стандартизированных методов является удобство их формализации и связанная с ним и оперативность получения необходимой информации, недостатком – опасность использования неверных предпосылок, ориентирующихся на одну из стандартных схем расчета, что может привести к выводам, далеким от конкретной ситуации. Применение эмпирических методов позволяет обеспечивать большую надежность полученных данных применительно к конкретному объекту, но теоретическое обобщение результатов при этом не всегда допустимо.
В процессе развития исследований происходит частичное слияние методов обеих групп, заключающееся в использовании стандартных уравнений для восстановления абсолютной численности поколений по эмпирическим исходным данным (метод виртуальных фактических) популяций, когортный (по поколениям) анализ. Параллельно с предложенной классификацией те же самые методы можно рассматривать в зависимости от сферы их применения и круга решаемых вопросов. Для этого удобнее перейти к понятию «модель» как более универсальному и емкому, чем «метод». С этой точки зрения можно выделить модели экосистем, или отдельных сообществ, и модели изолированных популяций. При более дробном делении целесообразно разграничивать модели или методы оценки запаса и модели регулирования промысла, задачей первых является расчет численности популяции, вторых – определение оптимального режима ее эксплуатации.
Применительно к отдельным условно изолированным популяциям среди оценочных методов, дающих численную характеристику запаса, наиболее популярен в настоящее время виртуально-популяционный анализ (VPA). В нем используется принцип восстановления промысловой части поколений по возрастному составу уловов, т.е. тот же принцип, на котором основан биостатистический метод расчета относительно величины запаса.
Введение в схему вычислений показателя естественной смертности и универсального уравнения, характеризующего взаимосвязь численности возрастных групп поколений, позволяет перейти к оценке абсолютного запаса. Однако точность прогноза, полученного методом VPA по сравнению с биостатистическим методом – ниже.
Фактические данные, положенные в основу различных модификаций биостатистического метода, позволяют оценить уровень численности только вступивших в промысел поколений. Экстраполяция же начальной численности, осуществляемая при использовании VPA, всецело зависит от того, насколько фактическая убыль популяции соответствует принятому закону динамики смертности. В связи с этим заслуживает внимания непосредственное определение численности еще не вступивших в промысел поколений, которое проводится путем учета молоди, обитающей на определенной площади. Выполненный таким образом расчет вошел в практику под названием метода учета состава пополнения (Дементьева, 1952; Монастырский, 1952), зарекомендовавший себя как один из наиболее надежно оправдывающихся методов прогнозирования. Введение в алгоритм расчетов коэффициентов естественной смертности, дифференцированных по возрастам (Бойко, 1964; Тюрин, 1972), значительно повышают точность оценок, особенно, если коэффициент естественной смертности используется с учетом меняющегося по годам возрастного состава стада. Техника учета и методика оценки пополнения постоянно совершенствуются.
Пример 1. Прогноз вылова рыбы по методу Тюрина П.В.
Показатели/год
1. Предельный возраст рыбы в уловах
2. Величина пробы, в экземплярах
3. Коэффициентт общей смертности (Z)
4. Теоретический предельный возраст
5. Коэффециент естестественной смертности (М)
6. Коэффициент вылова (F)
7. 
8. Уточненный коэффициент естественной смертности М-∆К
9. Уточненный коэффициент вылова F+∆К
10. Годовой улов (фактический)
11. Промысловый запас текущего года
12. Остаток с учетом коэффициента естественной смертности и вылова
13. Пополнение (количество неполовозрелых рыб в пробе)
14. Промысловый запас на будущий год (остаток + пополнение)
15. Прогнозируемый улов, принимается равным уточненному коэффициенту естественной смертности
Совершенствуются также способы определения величин остатков поколений, не полностью использованных промыслом. Прогностические оценки этой части поколений имеют особое значение для популяций с многовозрастным составом и длительным жизненным циклом. Расчет остатков, неполностью обловленных поколений методом аналогий нередко приводит к грубым ошибкам. Более надежным представляется регрессивный способ прогнозирования величины остатка на основании многолетней корреляции между изъятой и общей численностью поколений (Малкин, 1980).
Расчет используемой численности поколений и величины промыслового запаса по методу Е.М. Малкина (1987).
Прежде всего, используя среднюю массу рыб за каждый год, необходимо определить годовой объем вылова в поштучном исполнении. Затем полученные цифры распределить в соответствии с возрастным составом, характеризующим популяцию в каждом году. Результаты занести в таблицу и сгруппировать таким образом, чтобы в каждой вертикальной графе расположились рыбы одного года рождения (табл. 33)
Таблица 33
Годовой вылов поколений разных лет рождения, млн. шт.
| Год промысла | Год рождения | Суммарный улов, млн. шт. | Промысловый запас, млн. шт. | |||||||
| (15) | ||||||||||
| (12) | ||||||||||
| (18) | (54) | |||||||||
| (14) | (64) | |||||||||
| (19,5) | (65) | (?) | ||||||||
| (16) | (60,5) | (??) | ||||||||
| Пром. остаток на 1965 г. | (??) | (?) | ||||||||
| Промысловая численность поколений |
Таким образом, суммируя цифры вылова по столбцам, можно учесть промысловую численность поколения 1956 г. рождения, которая равна 20+65+45=131. Аналогично можно найти численность генераций 1957-1959 гг. Эти данные приведены в нижней строке таблицы.
Промысловый запас на конкретный год промысла – это количество рыб в облавливаемом стаде, достигших промыслового размера и возраста. Он складывается из промысловой численности вновь вступившего в промысел поколения и остатков не выловленных еще поколений более ранних лет рождения. Так, например, промысловый запас 1959 г. равен промысловой численности поколения 1956 г. рождения, сложенной с промысловым остатком поколений более ранних лет, не выловленных полностью к 1959 г. Этот остаток равен 55+36+35=126, а весь запас 131 + 126 =257. Запас каждого последующего года равняется предыдущему за вычетом годового улова и прибавлением вновь вступившего поколения: 257 –110 + 156 =303.
Для определения численности поколений, полностью еще не выловленных (в нашем примере это поколение 1960 и 1961 гг. рождения), нужно найти промысловый остаток каждого из них на прогнозируемый год. В таблице эти числа отмечены вопросительными знаками, можно также как и зависящие от них величины промысловой численности поколений и промысловых запасов. Для этого предварительно необходимо вычислить коэффициенты вылова (в процентах от остатка) каждого поколения по годам. В расчетной таблице они помещены над числами абсолютного вылова различных поколений разного года промысла в ту же клетку таблицы и заключены в скобки. Методику их получения поясним на примере поколения 1956 г. рождения. В 1959 г. из этого поколения было выловлено 20 млн. рыб трехгодовалого возраста (примем, что в исследуемом нами стаде промыслового размера впервые достигают трехгодовики), что от общего количества промысловой части данного поколения в 131 млн. экз. составляет 15 %, которые и являются в данном случае коэффициентом вылова трехгодовиков в 1959 г. – первом году промысла. В 1960 г. из остатков в 111 млн. было изъято промыслом уже четырехгодовалыми рыбами –66 млн., что составило 59% указанного остатка, которые являются коэффициентом вылова четырехгодовиков. Рассчитывая таким образом дальше, можно вычислить коэффициенты вылова возрастных групп всех поколений, полностью выловленных к прогнозируемому году, т.е. поколений 1956-1959 гг. в нашем примере. Коэффициенты вылова последней возрастной группы равны 100% и потому не приводятся.
Описанная выше методика не предлагает способа вычисления коэффициентов вылова возрастных групп для тех лет, поколения которых еще неполностью выловлены к году выдачи прогноза, хотя именно эти коэффициенты нужны для оценки промысловой численности остатков поколений на прогнозируемый год.
Практически достаточно определить коэффициенты вылова для последнего года промысла (в таблице, отмеченные двумя вопросительными знаками каждый). Все остальные коэффициенты вылова и другие неизвестные числа можно вычислить описанным выше способом.
Коэффициенты вылова для последнего года промысла определяются на основании анализа значений, который принимал коэффициент вылова той же возрастной группы за предыдущие несколько лет. Чаще всего его берут равным среднему арифметическому за эти годы.
Сначала определяются коэффициент вылова предпоследней возрастной группы (четырехгодовиков в нашем примере), а затем последовательно для всех младших возрастных групп. Например, в 1964 промысловом году для четырехгодовиков можно принять коэффициент, равный 65+64+54+59/4=60,5%. Значит, на 1965 г. от данного поколения 1960 г. рождения в водоеме останется 39,5% или 100 х 39,5%/60,5+65 млн. шт. Теперь можно установить общую ориентировочную численность этого поколения: 40+100+65=205 млн. шт. Восстановив процент изъятия его в трехгодовалом возрасте (40х100/205=19%), намечаем на последний год промысла средний коэффициент вылова трехгодовиков: 19+14+18+12+15/5=16%. Следовательно, на очередной 1965 г. остается 84%, или 210 млн. шт., а общая промысловая численность поколения 1961 г. составит 210+40=250 млн. шт. Получив величины остатков, восстанавливаем промысловые запасы в 1963 и 1964 гг., которые соответственно равняются 425 и 475 млн. экз.
Для определения промысловой численности новых поколений, еще не успевших проявить себя в промысле хотя бы по одному году, необходимо ежегодно проводить учет молоди (икры, личинок, мальков и т.д.), для чего условные результаты съемки молоди, выраженные, например, в количестве сеголетков на час траления, сопоставляется с численностью учтенной промысловой части соответствующих поколений (табл. 34)
Таблица 34
Промысловая численность поколений разных годов рождения
по уловам сеголетков
| Показатели | Год рождения поколения | ||||||
| Число сеголетков на 1 ч траления | |||||||
| Промысловая численность поколения, млн. экз. | ? |
Нанесенные на график, эти данные демонстрируют криволинейную зависимость между сравниваемыми показателями (рис. 54), выражающуюся, видимо, степенным уравнением вида: 
Рис. 54. Связь индексов численности молоди с промысловой численностью поколений (цифры у точек – годы рождения поколения)
Прибавив одну из этих величин к объему промыслового запаса последнего года промысла (475 млн. экз.) и отняв от нее улов этого года (200 млн. экз.), получим запас 1965 г.: Q = 475+220-200 = 495 млн. экз. Зная среднюю многолетнюю долю годового изъятия от величины промыслового запаса, рассчитывают вероятный улов этого года. Так средний процент годового изъятия в нашем примере равняется 42,5. Отсюда улов 1965 г. можно ожидать равным С=(495х2,5)/100 = 210,4 млн. экз. Имея оценки численности молоди, родившейся в 1963 г., можно определить запас и ожидаемый улов с большей заблаговременностью, например запас и улов 1966 г. Методика этого расчета аналогична предыдущей.
Контрольные вопросы и задания
1. Краткосрочные прогнозы поведения и распределения рыб.
2. Промысловая разведка.
3. Методы поиска скоплений рыбы.
4. Миграции и методы изучения миграций.
5. Долгосрочные прогнозы вылова.