Новый подход к оценке и прогнозированию величины запаса шпрота в Балтийском море в современных условиях

Цель работы: анализ информационного и программного обеспечения прогнозирования величины запаса шпрота (кильки) Sprattus sprattus balticus 22–32 подрайонов ИКЕС Балтийского моря в условиях приостановки деятельности России в Международном совете по исследованию моря (ИКЕС).

Используемые методы: данные оценок численности и биомассы шпрота гидроакустическими методами, промысловые и биостатистические характеристики вида использованы для оценки запаса и прогнозирования его вылова в Балтийском море. Оценка запаса шпрота выполнялась традиционным методом виртуальнопопуляционного анализа (ВПА) с настройкой по методу расширенного анализа выживания (XSA) при помощи апробированного на международном уровне в рамках ИКЕС программного обеспечения модуля ВПА и программной среды R. Для анализа регрессии индексов численности 0‑группы шпрота на численность пополнения (возраст 1 год) по XSA и прогноза использовалась программа калибровки пополнения RCT3 (Recruitment calibration). Многовариантный краткосрочный прогноз проводился при разных уровнях освоения общего допустимого улова (ОДУ) по программе MFDP (Multi Fleet Deterministic Projection). В качестве альтернативного варианта апробирован отечественный программный комплекс «КАФКА».

Новизна: впервые проведены оценки запаса шпрота в условиях ограниченности доступа российских специалистов к первичным данным в ИКЕС в полном объёме.

Результат: современное методическое и информационное обеспечение научных исследований в Балтийском море в условиях приостановки деятельности российских экспертов в ИКЕС позволяет получить информацию в минимально необходимом количестве для оценки запаса шпрота и прогнозирования его вылова. Моделирование программным комплексом «КАФКА» показало удовлетворительные результаты.

Практическая значимость: текущий уровень информационного обеспечения прогнозирования состояния запаса и вылова шпрота в Балтийском море позволит в современных условиях решать комплекс задач управления этим ресурсом.

1. Амосова В.М., Васильева Т.Г., Зезера А.С. 2018 а. О перспективах развития отечественного промысла шпрота в Балтийском море до 2025 г. // Труды ВНИРО. Т. 171. С. 39-55. DOI: 10.36038/2307-3497-2018-171-39-55.

2. Амосова В.М., Зезера А.С., Карпушевская А.И., Труфанова И.С., Васильева Т. Г., Иванов С.В., Карпушевский И.В. 2018 б. Оценка запасов рыб Балтийского моря на Рабочих группах ИКЕС // Труды ВНИРО. Т. 174. С. 58-71.

3. Бабаян В. К., Бобырев А. Е., Булгакова Т.И., Васильев Д. А., Ильин О.И., Ковалев Ю.А., Михайлов А.И., Михеев А.А., Петухова Н. Г., Сафаралиев И.А., Четыркин А.А., Шереметьев А.Д. 2018. Методические рекомендации по оценке запасов приоритетных видов водных биологических ресурсов. М.: ВНИРО. 312 с.

4. Гасюков П.С., Тимошенко Н.М., Касаткина С.М., Фельдман В.Н., Нестеров А.А., Назаров Н.А., Зезера А.С., Фролкина Ж.А. 2006. Методическое руководство по планированию и проведению морских экспедиционных исследований запасов промысловых гидробионтов в Атлантическом океане, Юго-Восточной части Тихого океана и в Балтийском море. Калининград: АтлантНИРО. 182 с.

5. Михеев А.А. 2016. Применение фильтра Калмана в когортной модели для корректировки оценок запаса при наличии неучтенного вылова // Вопросы рыболовства. Т. 17. № 1. С. 20-41.

6. Труфанова И.С., Амосова В.М. 2021. Долгосрочный прогноз российской добычи сельди в Балтийском море // Труды ВНИРО. Т. 186. С. 78-90. DOI:10.36038/2307-3497-2021-186-78-90.

7. Труфанова И.С., Амосова В.М. 2022. Методическое пособие по сбору и первичной обработке биостатистических материалов научного мониторинга промышленного лова судов, ведущих добычу водных биологических ресурсов в юго-восточной части Балтийского моря. Калининград: АтлантНИРО. 112 с. Manual for the International Baltic Acoustic Surveys (IBAS). 2017. Series of ICES Survey Protocols SISP 8 — IBAS. 47 pp. DOI: 10.17895/ices.pub.3368.

8. Mohn R. 1999. The retrospective problem in sequential population analysis: an investigation using cod fishery and simulated data // ICES Journal of Marine Science. V. 56. № 4. P. 473-488

9. Report of the Baltic Fisheries Assessment Working Group (WGBFAS). 2021 a. ICES Scientific Reports. 2:45. 717 pp. DOI: 10.17895/ices.pub.8187.

10. Report of the Working Group on Baltic International Fish Survey (WGBIFS). 2021 b. ICES Scientific Reports. 1:37. 490 pp. DOI: 10.17895/ices.pub.8248.

11. Report of the Baltic Fisheries Assessment Working Group (WGBFAS). 2022. ICES Scientific Reports. 4:44. 659 pp. DOI: 10.17895/ices.pub.19793014

12. Shepherd J. G. 1997. Prediction of year-class strength by calibration regression analysis of multiple recruit index series // ICES Journal of Marine Science. Vol. 54. P. 741-752.