Оптимизация вылова морских окуней банки Флемиш-Кап

Коржев В.А.; Почтарь М.В.

ГЛАВНАЯ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ НОВОСТИ КОНТАКТЫ

.Ж*'

+У V экон

экономика

УВАЖАЕМЫЕ ЧИТАТЕЛИ И АВТОРЫ!

Электронный научный журнал «Аэкономика: экономика и сельское хозяйство» включен в РИНЦ, ЦНСХБ. Журнал выгружается в РИНЦ 1 раз в квартал, научные статьи публикуются ежедневно. Ежемесячная аудитория: более 10 000 уникальных пользователей. Приглашаем авторов к публикации научных статей. Возможны

срочные публикации!

ОПТИМИЗАЦИЯ ВЫЛОВА МОРСКИХ ОКУНЕЙ БАНКИ ФЛЕМИШ-КАП

Главная страница журнала

Optimization of redfish catch banks Flemish Cap

Экономические науки

УДК 63

О журнале

Редакция

Общая лента

Выпуски

Опубликовать статью. Авторам

02.06.2016 о 1543

Выходные сведения:

Коржев В.А., Почтарь М.В. Оптимизация вылова морских окуней банки Флемиш-Кап // Аэкономика: экономика и сельское хозяйство, 2016. № 2 (10). URL: http ://a econ omy. ru/scien ce/econ om y/op tim iza tsiya -vylova-m orskikh - okun e/

Авторы:

Коржев В.А., Почтарь М.В,

«Полярный научно-исследовательский институт морского рыбного хозяйства и океанографии им. Н.М. Книповича» (ФГБНУ «ПИНРО»), г. Мурманск, Российская Федерация (183038 Россия, г.

НОВОСТИ

Экономика

Оптимизация вылова морских окуней банки Флемиш-кап

Мурманск, ул. Книповича, 6), e-mail: korgev@pinro.ru Authors:

V. Korzhev, M. Pochtar Polar Research Institute of Marine Fisheries and Oceanography (PINRO) 6 Knipovich Street, Murmansk, 183038 Russia, e-mail: korgev@pinro.ru

Сельское хозяйство

Ключевые слова:

морские окуни, запас, численность, биомасса, функция, моделирование

Это интересно

Keyword:

Sebastes, stock, abundance, biomass, function, modeling

Аннотация:

Данная статья посвящена исследованию биологии и промысла морских окуней банки Флемиш-Кап статистического района НАФО 3М Северо-Западной Атлантики. Цель работы - разработать предложения по оптимизации промысла окуней с использованием биологических ориентиров.

Индексы биомассы и численности, размерно-возрастной состав уловов, средняя масса особей по длинам и возрастам, размерно-возрастные ключи для пересчета вылова в биомассе на вылов в численности взяты из рабочих документов, представляемых на ежегодные сессии Научного совета НАФО, ежегодных отчетов Научного совета, а также отчетов о результатах донных стратифицированных траловых съемок ЕС.

Расчеты оптимального среднегодового вылова и среднегодовой биомассы промыслового запаса морских окуней выполнялись при сохранении постоянной промысловой смертности в диапазоне от 0,02 до 1,0 с шагом 0,02. Численность пополнения морских окуней рассчитывалась по зависимости «запас-пополнение» Рикера. Параметры уравнения Рикера оценивались по значениям пополнения и нерестовой биомассы из расчетов XSA. Рассматривались те же два периода: 1958-2014 и 1989-2014 гг. Для каждого из периодов также было выполнено прогнозирование динамики биомассы запаса и вылова до 2045 г.

Выполнена оценка биологических ориентиров Fmax и F0.1 и рассчитана динамика запаса и вылова морских окуней при сохранении постоянной нерестовой биомассы в диапазоне от 20 до 60 тыс. т, и различных постоянных уровнях эксплуатации F от 0.02 до 1.0. Показано, что

БИЗНЕС С ПРИБЫЛЬЮ

150 ООО Р

НА УСЛУГАХ ГРУЗЧИКОВ ГАРАНТИЯ ПРИБЫЛИ

оптимальный среднегодовой улов может быть получен при промысловой смертности около 0,2 и ® х нерестовой биомассы около 40 тыс. т.

Annotation:

This article is devoted to the study of biology and fisheries for groupers banks Flemish-cap statistical area NAFO 3M North-West Atlantic. The aim of this work is to develop proposals for optimization of fishing perch with the use of biological reference points.

The indices of biomass and abundance, size-age composition of catches, the average weight of the individuals for lengths and ages, size-age keys for the conversion of catch in biomass to catch in numbers taken from the working papers submitted at the annual session of the Scientific Council of NAFO, annual report of Scientific Council, as well as reports on the results of a stratified bottom trawl surveys of the EU.

The optimal annual catch and average biomass of the commercial stock of groupers were performed maintaining a constant fishing mortality in the range of from 0.02 to 1.0 in increments of 0.02. The number of replenishment groupers was calculated based on "stock replenishment" Ricker. The parameters of the Ricker equation was estimated by the values of recharge and spawning biomass calculations XSA. Considered the same two periods: 1958-2014 and 1989-2014. For each of the periods was also performed predicting dynamics of biomass of the stock and catch to 2045

БИЗНЕС ПЛАН

Грузчиков

The evaluation of biological reference points Fmax and F0.1 calculated dynamics of the stock and catch of groupers maintaining a constant spawning biomass in the range of from 20 to 60 thousand tons, and various constant levels of operation F from 0.02 to 1.0. It is shown that the optimal annual catch can be obtained at fishing mortality of about 0.2% and the spawning biomass is about 40 thousand tons.

Введение

Три вида морских окуней: глубоководный окунь-клювач (Sebastes mentella), золотистый морской окунь (Sebastes maгinus) и американский окунь (Sebastes fasciatus) рассматриваются как одна единица запаса морских окуней банки Флемиш-Кап.

Основной информацией для оценки состояния запаса морских окуней в 3М являются ежегодные стратифицируемые донные траловые съемки, проводимые Европейским союзом (ЕС) с 1989 г.

Принято считать, что запас окуней Флемиш-Кап находится в неустойчивом состоянии, и его общий допустимый улов (ОДУ) определяется в 6,5 тыс. т. Вместе с тем по данным съемок ЕС, биомасса промыслового запаса окуней составляет от 200 до 300 тыс. т, что примерно соответствует его состоянию в первые годы промысла.

Материал и методика

Статистические данные отечественного и международного промысла морских окуней на банке Флемиш-Кап за 1956-2014 гг. взяты из базы данных судовых суточных донесений ПИНРО, а также баз данных НАФО по статистике промысла STATLANT21A и STATLANT21B.

Индексы биомассы и численности, размерно-возрастной состав уловов, средняя масса особей по длинам и возрастам, размерно-возрастные ключи для пересчета вылова в биомассе на вылов в численности взяты из рабочих документов, представляемых на ежегодные сессии Научного совета НАФО, ежегодных отчетов Научного совета, а также отчетов о результатах донных стратифицированных траловых съемок ЕС.

Оценку динамики численности окуней в микрорайоне 3М выполняли по модели XSA (расширенный анализ выживания) [1]. Моделирование динамики пополнения промыслового запаса проводили по зависимости «запас-пополнение» Рикера [2]. Для расчета биологических ориентиров Fq.i и Fmax использовалась функция «улов на рекрута» YPR [3]. Расчеты значений биологических ориентиров проводились по программе, реализованной в Excel.

Динамика биомассы запаса и вылова. Промысел морских окуней на банке Флемиш-Кап ведется с осени 1956 года. С помощью метода XSA выполнена оценка запаса морских окуней за период 1956-2014 гг. За период эксплуатации вылов, промысловая и нерестовая биомассы, пополнение и промысловая смертность значительно изменялись. Можно выделить три периода, в течение которых наблюдались длительные тенденции в изменении промысловой смертности, и происходило соответствующее изменение биомассы запаса окуней: 1960-1968, 1970-1999, 20032012 гг. (рис.1).

Рисунок 1 - Зависимость биомассы морских окуней банки Флемиш-Кап от промысловой

смертности в 1960-2012 гг.

Тренд возрастания запаса, отмеченный в 1960-1968 гг., тесно связан с уменьшением промысловой смертности с 0,66 до 0,056, и снижением ежегодного изъятия с 50 до 3 тыс. т.

В период 1970-1999 гг. наблюдается тесная корреляционная зависимость между биомассой запаса окуней и коэффициентом промысловой смертности с лагом 3 года. Коэффициент корреляции, показывающий тесноту этой связи, равен минус 0,84. Третий период изменения промысловой смертности при промысле морских окуней относится к 2003-2012 гг. В этот период сначала происходило постепенное снижение промысловой смертности с 0,14 до 0,07, а затем она стабилизировалась на уровне 0,07-0,09. Биомасса запаса в этот период постепенно возрастала и стабилизировалась (по расчетам XSA) на уровне 130-150 тыс. т.

Улов на рекрута. Одним из подходов, часто используемых при регулировании промысла многих видов рыб, является анализ улова на единицу пополнения (рекрута) и расчет значений биологических ориентиров Fq.i и Fmax. Этот подход основывается на определенных гипотезах, основными из которых являются постоянство пополнения, параметров роста и естественной смертности в условиях уравновешенного промысла.

Кривая улова на пополнение (Y/R или YPR) рассматривается как функция мгновенного коэффициента промысловой смертности (F). Ссылочной точкой Fq.i является точка F, в которой

11.10.2016 Оптимизация вылова морских окуней банки Флемиш-кап

наклон кривой Y/R составляет 10 % от его значения в нулевой точке (в начале координат). Fmax -это значение промысловой смертности, при котором кривая улова на рекрута имеет максимум [4].

В виртуальном популяционном анализе (метод XSA) когорта начинает облавливаться с возраста пополнения и эксплуатируется до ее исчезновения с постоянной промысловой смертностью F, и постоянной селективностью по возрастам [5, 6, 7]. Исследование изменчивости биологических ориентиров Fq.i и F^x выполнено на нескольких исторических периодах промысла, характеризующихся различными значениями средней массы, огивы созревания и модели эксплуатации (таблица 1).

Таблица 1 - Изменение биологических ориентиров Fq.i и Fm^, промысловой смертности Fbar, улова на рекрута и среднегодового вылова на различных этапах истории промысла морских окуней банки Флемиш-Кап

Период F0.1 Fmax YPRF0.1, кг/экз. YPRFmax, кг/экз. Fbar, наблюденный Среднегодовой наблюденный за период вылов, т

19561966 0,082 1,025 0,094 0,118 0,228 19590

19672003 0,079 0,171 0,104 0,113 0,237 20191

20042014 0,112 0,274 0,093 0,103 0,137 5274

19892001 0,086 0,180 0,106 0,116 0,401 24720

19582014 0,078 Эптимиза 0,177 ция вылова морски 0,102 х окуней банки Фле1\ 0,112 иш-кап 0,216 17207

19892014 0,088 0,203 0,105 0,114 0,271 15150

Биологический ориентир Fo.1 менялся незначительно, и также незначительные изменения наблюдались в улове на рекрута (УРРР0л). Параметр Fmax изменялся в более широком диапазоне от 0,17 до 0,27, кроме периода 1956-1966 гг., когда промысловая смертность Fmax оценена в 1,025. Однако кривая YPR для этого периода представляет собой кривую с неявно выраженным (плоским) максимумом. Значение YPR практически равное максимуму 0.12 кг/экз. достигается уже при значении F=0,35. Дальнейшее увеличение промысловой смертности практически не изменяет величину улова на рекрута.

Фактический промысел в большинстве рассматриваемых периодов проходил с промысловой смертностью Fbaг (средняя промысловая смертность возрастов 6-16 лет), превышающей Fmax (см. таблицу 1). Особенно наглядно это проявилось в 1989-2001 гг., когда Fbaг составил 0,401, в то время как Fmax оценивался в 0,18. На наш взгляд, именно это и явилось причиной резкого снижения биомассы запаса окуней в этот период.

Оптимизация промысла

Для оптимизации одновидового промысла морских окуней банки Флемиш-Кап использовались два подхода:

1) определение максимального улова при сохранении нерестовой биомассы на заданном уровне в течение всего периода промысла (целевой размер нерестовой части запаса);

2) определение максимального улова при сохранении постоянной промысловой смертности и модели эксплуатации.

В разработанной модели оптимизации расчёт численности морских окуней, промысловой биомассы запаса, биомассы половозрелых рыб и улова в численности проводился с применением

http://aeconomy.ru/science/economy/optimizatsiya-vylova-morskikh-okune/ 8/18

Оптимизация вылова морских окуней банки Флемиш-кап

уравнений, используемых в методе XSA.

Оценка параметров модели

Пополнение (численность в возрасте 4 года). Для моделирования пополнения морских окуней банки Флемиш-Кап использована модель Рикера [2], параметры которой оценивались по значениям численности пополнения и нерестовой биомассы из оценок XSA. Учитывая, что модель Рикера плохо описывает динамику пополнения запаса окуней, выполнены отдельные варианты оптимизации с использованием динамики фактического пополнения.

В этом случае величина пополнения в каждом году рассматривалась как нормально распределенная случайная величина с математическим ожиданием равным значению пополнения по расчетам XSA и дисперсией, составляющей 40 % от математического ожидания. Значение дисперсии выбрано произвольно с целью получения более широкого диапазона изменения пополнения.

Масса по возрастам в запасе и в улове

При моделировании средней массы использовался следующий подход. За период 1989-2014 гг. по данным, ежегодно представляемым экспертом НАФО по морским окуням на Научный совет НАФО [8, 9], были рассчитаны значения средней массы и дисперсии для каждого возраста.

Предположено, что масса особи в возрасте - нормально распределенная случайная величина с известными значениями математического ожидания (среднее значение) и дисперсии.

Огива созревания (доля созревших особей в возрасте)

Собственных исследований по темпам созревания разных видов окуней банки Флемиш-Кап у России недостаточно (съемки и систематические исследования прекращены в 2000 г.) [10, 11]. По этому, в расчетах мы использовали данные, представленные экспертом НАФО по морским окуням [12, 13].

При моделировании ежегодные наблюденные данные созревания были аппроксимированы кривой:

Оптимизация вылова морских окуней банки Флемиш-кап

где Mata - доля половозрелой рыбы в возрасте a;

а50% - возраст рыб, при котором 50 % особей становятся половозрелыми; Л и Ь - параметры.

Для прогнозируемого периода 2015-2045 гг. мы рассчитали средние значения долей созревания по возрастам за период 1989-2014 гг. и аппроксимировали их кривой (1) (рис. 2).

Рисунок 2 - Доля половозрелых морских окуней банки Флемиш-Кап по возрастам, полученная осреднением данных за период 1989-2014 гг. и аппроксимация их кривой созревания

Модель эксплуатации

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Распределение промысловой смертности по возрастам (модель эксплуатации) было принято равным среднемноголетним значениям за 1989-2014 гг. Этот способ выбора селективности промысла учитывает современную структуру добывающего флота и технические характеристики орудий лова, определяющих их селективность.

Для получения устойчивых оценок запаса окуней, связанных с выбором случайных значений входных параметров, при моделировании использовался стохастический подход. Выполнялись многократные расчёты (5-10 тыс. прогонов) по модели с разными вариантами генерируемых

11.10.2016 Оптимизация вылова морских окуней банки Флемиш-кап

значений пополнения, роста и полового созревания. Результаты всех итераций усреднялись, а диапазон изменчивости параметров оценивался по заданным перцентилям (0,05, 0,5, 0,95).

Результаты и обсуждение

Оптимизация промысла по критерию сохранения нерестовой биомассы. Расчеты оптимального среднегодового вылова и среднегодовой биомассы промыслового запаса морских окуней выполнялись при сохранении постоянной нерестовой биомассы в диапазоне от 20 до 60 тыс. т (с шагом 10 тыс. т). Предполагалось, что динамика пополнения запаса будет соответствовать фактической динамике, и не связана с плотностью популяции.

Моделирование динамики запаса с сохранением постоянной SSB показывает, что среднегодовой оптимальный вылов в период 1989-2014 гг. выше фактического при любой постоянной SSB от 20 до 50 тыс. т. (табл. 2).

Таблица 2 - Среднегодовые за период 1989-2014 гг. значения биомассы, вылова и промысловой смертности морских окуней банки Флемиш-Кап при оптимизации промысла путем сохранения постоянной нерестовой биомассы

Нерестовая биомасса, т Промысловая биомасса, т Вылов, т Промысловая смертность

20000 100217 20104 0,29

30000 124062 18906 0,20

40000 145743 17178 0,15

50000 165432 15305 0,11

60000 184420 13199 0,08

11.10.2016 Оптимизация вылова морских окуней банки Флемиш-кап

Фактическая 86751 14793 0,27

Проведенный анализ не позволяет выбрать оптимальное значение нерестовой биомассы SSB. Наибольший среднегодовой вылов получен при SSB, равной 20 тыс. тонн. Однако, из чисто формальных соображений, такое значение нерестовой биомассы представляется слишком низким. Выбор значения SSB, равного 40 тыс. т (на наш взгляд) более предпочтителен. При сохранении нерестовой биомассы на уровне 40 тыс. т среднегодовой вылов за этот период составил бы 17,2 тыс. т, что значительно выше фактического вылова 14.8 тыс. тонн. Прогнозирование на 30 лет вперед, при среднемноголетнем пополнении, показывает, что при сохранении нерестовой биомассы (SSB) в 40 тыс. т промысловый запас будет находиться на уровне 150 тыс. т, а вылов может составить порядка 16,5 тыс. т, что значительно больше рекомендуемого в настоящее время НС НАФО вылова в 6.5 тыс. т.

Оптимизация промысла регулированием промысловой смертности. Расчеты оптимального среднегодового вылова и среднегодовой биомассы промыслового запаса морских окуней выполнялись при сохранении постоянной промысловой смертности в диапазоне от 0,02 до 1,0 с шагом 0,02.

Численность пополнения морских окуней рассчитывалась по зависимости «запас-пополнение» Рикера. Параметры уравнения Рикера оценивались по значениям пополнения и нерестовой биомассы из расчетов XSA. Рассматривались те же два периода: 1958-2014 и 1989-2014 гг. Для каждого из периодов также было выполнено прогнозирование динамики биомассы запаса и вылова до 2045 г. Для периода 1958-2014 гг. максимальный среднегодовой улов составляет около 18 тыс. т, и соответствует оптимальной промысловой смертности равной 0.2. (рис. 3).

При эксплуатации с промысловой смертностью больше чем 0.3 наблюдается резкое снижение запаса морских окуней. При промысле с постоянной промысловой смертностью F, равной, например, 0.5 средний вылов за 1958-2014 гг. уменьшился бы до 13 тыс. тонн. Если бы уровень промысловой смертности оставался равным 0.5 до 2045 года, то средний вылов за 1958-2045 снизился бы до 8 тыс. т, причем промысловая биомасса составляла бы примерно 50 тыс. т, а нерестовая - 10 тыс. т.

^ОООО 18000 16000 14000 12000 § 10000 ^ ЙООО 45000 4000 2О0О О

О.О (XI 0.2, О.Э 0.4 0,5 ОЗ 0.7 0.8 0,9 1.0 Промысловая смертность

Б

-1953-2045 19?8-2014 -2015-2043 -Р = 0.5

Рисунок 3 - Изменение среднегодового вылова за различные периоды промысла в 1958-2045 гг.

в зависимости от промысловой смертности

На рисунке 4 представлена динамика биомассы и вылова морских окуней за 1989-2045 гг. при промысле с постоянными значениями промысловой смертности (при фактических значениях пополнения за 1989-2014 гг. и среднего геометрического значения пополнения для 2015-2045 гг.).

Рассматривались следующие значения промысловой смертности: F=0,09 - соответствует значению Fo.l; F=0,20 - соответствует значению Fmax; F=0,3 - соответствует граничному (на наш взгляд) коэффициенту промысловой смертности, при котором численность и биомасса запаса начинают значительно снижаться; и F=0,55 - соответствует чрезмерно большой эксплуатации.

Рисунок 4 - Динамика промысловой, нерестовой биомасс и вылова за 1989-2045 гг. при оптимизации промысла постоянной промысловой смертностью при фактическом (1989-2014 гг.) и среднемноголетнем пополнении для прогнозного периода (2015-2045 гг.)

Выводы

Анализ зависимости улова на пополнение ^РР), как функции промысловой смертности для разных периодов эксплуатации запаса морских окуней банки Флемиш-Кап показал устойчивость оценок биологических ориентиров Fo.l и Fmах и возможность использовать их при оптимизации промысла.

Согласно проведенным расчетам, в любой период, когда фактический промысел проходил с промысловой смертностью F, превышающей Fmax, биомасса окуней снижалась. Высокая промысловая смертность 1989-2001 гг. явилась основной причиной резкого снижения (практически коллапса) биомассы окуней. Промысел с F, равной 0,14-0,18, во все периоды стабилизировал запас окуней, а поддержание промысловой смертности в диапазоне 0,08 - 0,12 (близкой к Fo.l) в 2004-2010 гг., способствовало восстановлению запаса.

Представляется вероятным, что оптимальный уровень изъятия окуней, обеспечивающий её максимально возможный вылов и устойчивость запаса, должен находиться в диапазоне от Fo.1 до Fmаx. и эти ссылочные ориентиры могут рассматриваться как кандидаты значений промысловой смертности при регулировании промысла морских окуней банки Флемиш-Кап и оценке ОДУ.

.10.2016 Оптимизация вылова морских окуней банки Флемиш-кап

Оптимизация промысла по критерию сохранения постоянной нерестовой биомассы на заданном уровне, показывает практическую целесообразность использования этого критерия. В период 1989-2014 гг. такое регулирование промысла позволило бы получить среднегодовой вылов выше фактического вылова при любом постоянном значении SSB от 20 до 50 тыс. т.

Наиболее предпочтительным, на наш взгляд, является ведение промысла, поддерживающее нерестовую биомассу (SSB) на уровне выше среднемноголетнего значения (40 тыс. т).

Оптимизация промысла по критерию сохранения постоянной промысловой смертности, показала большую зависимость результатов от величины пополнения запаса.

Однако и при фактических значениях пополнения и при пополнении, зависящем от величины нерестового запаса по уравнению Рикера, максимальный среднегодовой вылов меняется незначительно в диапазоне 18-20 тыс. т. Величина промысловой смертности для получения максимального вылова составляет около 0,2. Промысел с F большей, чем 0,3, приводит к резкому снижению среднегодового вылова, промысловой и нерестовой биомасс.

Прогнозирование динамики запаса и вылова окуней на 30 лет вперед (2015-2045 гг.) показывает, что при сохранении постоянной нерестовой биомассы в 40 тыс. т или постоянной промысловой смертности 0,2 со среднемноголетними значениями пополнения, промысловый запас будет находиться на уровне 150 тыс. т, а среднегодовой вылов может составить порядка 16,5 тыс. тонн. Это значительно больше рекомендуемого в настоящее время НС НАФО вылова в 6,5 тыс. т.

Библиографический список

1. Darby, C. D. Virtual Population Analysis: version 3.1 (Windows/Dos) user guide / C. D. Darby, S. Flatman. - Lowestoft, 1994. - 85 p. - (Information Technology Series / MAFF Direct. Fish. Res. ; no. 1).).

2. Рикер, У.Е. Методы оценки и интерпретация биологических показателей популяций рыб : пер. с англ. / У.Е. Рикер. - М: Пищ. пром-ть, 1979. - 408 с.

3. Beverton, R.J.H. On the dynamics of exploited fish populations / Beverton, R.J.H. Holt, S.J., - Fish. Inv. -1957. -Ser 2, -Vol. 19, - 533 p. (U.K. Ministry of Agriculture and Fisheries, London).

4. Serchuk, F. Report of the Ad hoc working group of the NAFO Scientific Council on the Precautionary Approach / F. Serchuk, D. Rivard, J. Casey, and R. Mayo, //NAFO SCS Doc. 97/12. -Ser. No. N2911, -1997. - 61 p.

5. Fry, F.E.J. Statistics of lake trout fishery / F.E.J Fry / Biometrics 5: -1949. - 27-67 pp.

6. Fry, F.E.J. Assessment of mortality by use of virtual populations / Joint Scientific Meeting of ICNAF, ICES and FAO on fishing effort, the effects of fishing of resources and the selectivity of fishing gear. //Contribution No. 15 -1957. -5 p.

7. Cadima, E. L. Manual de avaliagao de recursos pesqueiro / E. L Cadima/ //FAO Documento Técnico sobre as Pescas. No 393. Roma, FAO. -2000. -162 p.

8. An Assessment of Beaked Redfish (S. mentella and S. fasciatus) in NAFO Division 3M (With an Approach to the Likely Impact of Recent 3M Cod Growth on Redfish Natural Mortality) / A. Ávila de Melo, F. Saborido- Rey, M. Pochtar [et al.] // NAFO SCR Doc. 11/026. - Ser. No. N2911. - 2011

9. Ávila de Melo A. An Assessment of Beaked Redfish (S. mentella and S. fasciatus) in NAFO Division 3M Based on Revised 2005-2008 catches (Is a Retrospective Biased Assessment Necessarily Useless in Terms of Scientific Advice)

10. Vaskov, A. Maturity of Golden Redfish Sebastes marinus on the Flemish Cap / A. Vaskov //NAFO SCR Doc. 06/8. Ser. No. N5220, -2006. -5 p.

11. Zakharov, G. P. On sexual maturation of Sebastes marinus L. in North Atlantic. In: Ecology and fishery of demersal fish in the Barents Sea and North Atlantic. / G. P. Zakharov; -Trudy PINRO., Vyp. 20. 1967. 248-266 pp. (in Russian).

12. Ávila de Melo A. An Assessment of Beaked Redfish (S. mentella and S. fasciatus) in NAFO Division 3M Based on Revised 2005-2008 catches (Is a Retrospective Biased Assessment Necessarily Useless in Terms of Scientific Advice) / A. Ávila de Melo, F. Saborido-Rey, Diana González Troncoso, I. Skryabin and R. Alpoim // NAFO SCR Doc. 09/029. - Ser. No. N5664. - 2009. - 56 p.

13. Ávila de Melo, A. An XSA Based Assessment of Beaked Redfish (S. mentella and S. fasciatus) in NAFO Division 3M / A. Ávila de Melo, F. Saborido-Rey, R. Alpoim // NAFO SCR Doc. 07/47. - Ser. No. N5399. - 2007. - 43 p.

References

1. Darby, C. D. Virtual Population Analysis: version 3.1 (Windows/Dos) user guide / C. D. Darby, S. Flatman. - Lowestoft, 1994. - 85 p. - (Information Technology Series / MAFF Direct. Fish. Res. ; no. 1).).

2. Ricker, W.E. Computation and Interpretation of Biological Statistics of Fish Populations : per. ingl. / W.E. Ricker. - М: Pisch. prom, 1979. - 408 с.