Научная статья на тему 'Общие математические модели производительности лова ставными неводами и мелкими ловушками'

Общие математические модели производительности лова ставными неводами и мелкими ловушками Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
555
79
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СТАВНЫЕ НЕВОДА / МЕЛКИЕ ЛОВУШКИ / МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЛОВА / STATIONARY NETS / SMALL TRAPS / MATHEMATICAL MODELS OF FISHING

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Мельников Виктор Николаевич

Рассмотрены математические модели производительности лова ставными неводами и мелкими ловушками с учетом концентрации рыбы в водоеме, обловленной площади водоема, коэффициента уловистости. Предложенные модели служат для анализа лова и оптимизации показателей лова рассматриваемыми орудиями. Библиогр. 5. Ил. 2.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The mathematical models of fishing productivity using stationary nets and fish traps and taking into account fish concentration in a reservoir, fishing areas of a reservoir, fishing efficiency coefficient are considered. The given models serve for the catching analysis and optimisation of fishing indicators while using the considered tools.

Текст научной работы на тему «Общие математические модели производительности лова ставными неводами и мелкими ловушками»

УДК 639.2.081.116

В. Н. Мельников

ОБЩИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ЛОВА СТАВНЫМИ НЕВОДАМИ И МЕЛКИМИ ЛОВУШКАМИ

Введение

Общие математические модели лова ставными неводами и мелкими ловушками, как и для многих других орудий лова, целесообразно разрабатывать для производительности лова, принимая за единицу времени сутки лова. Это связано в основном с особенностями режима их работы, в том числе временем между переборками. При необходимости, например при оценке различных вариантов лова, затем переходят к производительности лова с учетом времени между переборками. Особенностью является также определение производительности лова и улова не в функции обловленного объема, а обловленной площади водоема, т. к. из-за рельефа грунта и колебаний глубин в зоне облова, особенностей распределения рыбы по глубине определение обловленного объема сложно и, как правило, не уточняет результатов расчета.

В основу разработки математических моделей лова положены методические разработки и материалы наших исследований по моделированию работы ставных неводов и мелких ловушек [1-5].

Общие математические модели лова ставными неводами

Производительность лова ставными неводами зависит от концентрации рыбы в водоеме, обловленной в единицу времени площади и вероятности ухода рыбы из зоны облова различными путями.

Обловленная площадь при лове ставными неводами равна площади акватории, из которой рыба за рассматриваемое время подходит к крылу в результате активных миграций и местных перемещений.

Наиболее простой случай разработки общей математической модели лова ставными неводами возможен, когда рассматривают одиночный невод с крылом и ловушкой с одним или несколькими садками. Далее по сложности следует установка ставных неводов с одним крылом с двумя садками по концам крыла с одним или несколькими садками. Еще более сложными являются многочисленные случаи установки ставных неводов с несколькими крыльями.

Математические модели ставных неводов отличаются также видом и количеством входных устройств во дворы и садки, а также особенностями ухода рыбы из зоны облова на различных этапах лова. Будем считать, что рыба, не попавшая на очередной этап лова, полностью уходит из зоны облова и не попадает в улов.

Рассмотренные случаи установки и разработанные математические модели лова ставными неводами можно разделить на две группы. В первой группе общую обловленную площадь всей установки ставных неводов определяют в виде одного слагаемого. Такой случай наиболее характерен для установок неводов с одним крылом и одной ловушкой или с несколькими крыльями и ловушками, работающими в одинаковых условиях и имеющими одинаковые уловы или производительность лова за одинаковое время работы. Для второй группы характерно определение общей обловленной площади в виде суммы нескольких слагаемых. Каждое из таких слагаемых соответствует улову или производительности лова отдельной совокупности ловушки и крыла.

Примеры ставных неводов различных видов приведены на рис. 1.

По мере усложнения конструкции установки ставных неводов увеличивается количество этапов лова, а иногда и путей ухода рыбы из зоны облова. Соответственно, увеличивается сложность модели.

а

А

Со

б'

г

Рис. 1. Виды ставных неводов: а - двухсадковый; б - односадковый с продольным расположением садка; в - односадковый с поперечным расположением садка; г - невод с двором-садком

Если общую обловленную площадь одного невода или всей установки ставных неводов можно определить, как в первом случае, в виде одного слагаемого, то выражение для производительности лова будет иметь вид

Q = jQb

(1)

где ф - коэффициент уловистости одинаковых во всех отношениях крыла с ловушкой невода или его составных частей, который определяют через вероятности ухода рыбы из зоны облова различными путями; Q1 - количество рыбы, поступающей к такому крылу невода с ловушкой за сутки лова.

Если общая обловленная площадь всей установки ставных неводов равна сумме нескольких слагаемых, то

(2)

где фг- и Qli - значения ф и Q-^ для различных однородных частей установки неводов.

Рассмотрим в качестве примера особенности разработки математической модели лова для невода с одним крылом и одной ловушкой (рис. 1, а), при лове которым можно выделить 5 этапов лова. Рыба может уходить из зоны облова этого невода или не попадать на очередной этап на всех пяти этапах лова, при этом на некоторых этапах лова несколькими путями.

С учетом этих предпосылок и последовательного перехода рыбы с одного этапа лова на другой, запишем в общем виде выражение для производительности лова, принимая за единицу времени сутки лова:

Q = (1 -P1'-P1''-P1'''-P1'''') (1 -P2) (1 -P3) (1 -P4) (1 -P5 -P6)Q1,

(3)

где Q1 - количество рыбы, поступающей к крылу невода за сутки лова; p1', p1'', p1''', P1'''' -

соответственно вероятности перемещения рыбы вдоль крыла в сторону ловушки, но не дошедшей до нее, перемещения рыбы вдоль крыла в сторону, противоположную от ловушки, отхода от крыла, прохода через ячею сетного полотна крыла; P2 - вероятность ухода рыбы от входа во двор при попытке пройти через этот вход; P3 - вероятность обратного выхода рыбы из двора; P4 - вероятность ухода рыбы от входа в садок; P5 - вероятность ухода рыбы из садка через входное отверстие; P6 - вероятность ухода рыбы из садка через ячею.

Количество рыбы, поступающей к крылу невода за сутки лова,

Q1 = 86400pLVp sin a , (4)

где p - средняя концентрация рыбы перед зоной действия крыла ставного невода, 1/м2; L - длина крыла, м; ур - средняя скорость перемещения рыбы в направлении крыла невода, м/с; a - угол между направлением перемещения рыбы и направлением установки крыла, град.

в

При определении Q1 учитывают, что общая концентрация рыбы, распределение ходовой рыбы по длине крыла, скорость и направление перемещения рыбы в течение суток могут изменяться. Неодинаковой может быть скорость перемещения рыбы разных видов и размеров. Соответственно, в общем случае Q1 находят с использованием не осредненных данных, а суммированием по времени в течение суток, по размерам и видам рыб.

Общую математическую модель поведения рыб у крыла ставного невода получают из условия материального баланса:

р\ + а" + а"' + а"" + <?1 = и (5)

где ^ - доля рыб из подошедших к крылу, которая попадет к входному отверстию ловушки, т. е. на следующий этап лова.

При оценке вероятностей Р1' и Р1'' учитывают, что соотношение между количеством рыбы, которое направляется вдоль крыла в сторону ловушки и в противоположную сторону при установке невода вдали от берега, зависит в основном от угла а и что доля рыб, дошедших до ловушки, зависит, при прочих равных условиях, от длины крыла.

В соответствии с общей теорией моделирования процессов лова между вероятностями рI и влияющими на них факторами в большинстве случаев существуют экспоненциальные зависимости. С учетом рассмотренных предпосылок приближенно

р1' = к^ехр(- 0,78т а) [1 -ехр(-кьЬ)]; (6)

р1'' = к^'ехр(- 0,78т(180 -а)), (7)

где к1' = к1'' - коэффициенты, учитывающие, что вдоль крыла перемещается лишь часть рыбы из подошедшей к крылу, а следовательно, эти коэффициенты зависят от всех других составляющих ухода рыбы из зоны облова на этом этапе; кь - коэффициент, учитывающий, какая доля рыб, из направившихся вдоль крыла к ловушке, дойдет до ловушки.

Коэффициент кь в основном изменяется в диапазоне 0,002-0,005, причем меньшие значения соответствуют лучшему направляющему действию крыла и большей миграционной активности рыбы. При этом направляющее действие крыла и миграционная активность рыбы во многом зависят от светового режима на глубине лова и, следовательно, от времени суток, характера освещения, глубины лова.

Вероятность Р1''' ухода рыбы от крыла увяжем только с дальностью видимости крыла, считая, что чем меньше дальность видимости крыла, тем больше эта вероятность (фактически вероятность ухода рыбы от крыла иногда растет также при его дальности видимости более 4-5 м):

Р1'''=к1'''ехр(- кв4), (8)

где к1 ' ' ' - коэффициент, учитывающий вероятность ухода рыбы от крыла другими путями, кроме рассматриваемого; кв - коэффициент, учитывающий зависимость вероятности ухода рыбы от крыла от его дальности видимости (величина коэффициента в основном изменяется от 2 до 4).

Вероятность Р1'''' прохода рыбы через сетное полотно крыла, если оно не составляет для рыбы механической преграды, зависит прежде всего от отношения периметра ячеи к периметру максимального поперечного сечения тела рыбы:

РГ" = к1 '"'I1 - ехР(- кА 2А/К1р)], (9)

где к1 ' ' ' ' - коэффициент, учитывающий вероятность ухода рыбы от крыла другими путями, кроме рассматриваемого; кА - коэффициент, учитывающий зависимость вероятности прохождения рыбы через сетное полотно крыла от размера ячеи сетного полотна А (его значения равны 0,25-1,0); кп - коэффициент полноты тела рыбы; 1р - длина рыбы.

Вероятность Р2 ухода рыбы от входа во двор при попытке пройти через этот вход зависит от параметров входного отверстия. Для входного отверстия в виде вертикальной щели основным параметром при лове одиночных рыб целесообразно принять ширину входа Н (чем меньше вход, тем больше уход), а при лове косяков - отношение ширины входа к поперечным размерам косяка. С учетом этого, например, для первого случая,

Р2 = ехр(- кнН), (10)

где кН - коэффициент, учитывающий зависимость вероятности ухода рыбы от входа во двор от ширины входа, равный обычно 3-6.

Аналогичное выражение можно записать для лова косячной рыбы, когда в выражение для вероятности Р2 вместо ширины входа Н подставляют отношение этой величины к ширине косяка.

Вероятность Рз выхода из двора через входное отверстие двора, как и в предыдущем случае, зависит в основном от параметров входного отверстия. Однако чем шире отверстие, тем выше вероятность ухода рыбы из двора. Соответственно, при выходе из двора одиночных рыб

Рз = 1 - ехр(- кн' Н), (11)

где кН ' - коэффициент, учитывающий зависимость вероятности ухода рыбы из двора от ширины входа во двор.

Вероятность Р4 неудачного захода рыбы в садок при попытке пройти через входное устройство в него зависит от параметров входного отверстия. Для входного устройства в виде одной или нескольких вертикальных щелей основными параметрами целесообразно принять количество пар усынков и среднюю ширину входа Н1 . С учетом этого

Р4 = ку ехр(- кн; Н), (12)

где ку - коэффициент, учитывающий зависимость пропускной способности входного устройства при входе рыбы от числа пар усынков, равный в среднем: 1,0 - для одной пары усынков; 1,2 -для двух пар усынков и 1,5 - для трех пар усынков; кн - коэффициент, учитывающий зависимость вероятности неудачного захода рыбы в садок от ширины входа и равный обычно 8-12.

Вероятность Р5 выхода из садка через входное отверстие, как и в предыдущем случае, зависит в основном от параметров входного отверстия. Однако, чем шире отверстие, тем выше вероятность ухода рыбы из садка. Соответственно, при выходе из садка одиночных рыб

Р5 = кУ1 [1 - ехр(- кн "н)], (13)

где ку - коэффициент, учитывающий зависимость пропускной способности входного устройства при выходе рыбы от числа пар усынков, равный в среднем: 1,0 - для одной пары усынков,

0,8 - для двух пар усынков и 0,6 - для трех пар усынков; кн'' - коэффициент, учитывающий

зависимость вероятности ухода рыбы из садка от средней ширины входных отверстий.

Вероятность Р6 ухода рыбы через ячеи сетного полотна садка в общем случае определяют по формуле

¥

Р6 = 1 -1 g (I )Б(I }И, (14)

0

где g (I) - функция плотности распределения облавливаемых скоплений; 5 (I) - функция кривой селективности сетного полотна.

Подставляя в исходную расчетную формулу (1) значение Q1 и р1 , получим выражение зависимости производительности лова от основных влияющих, прежде всего управляемых факторов.

Точность расчетов с использованием такой зависимости во многом зависит от правильного выбора исходных данных и коэффициентов, входящих в эту зависимость.

Так как концентрация рыбы в зоне облова не всегда известна, то часто определяют не абсолютную, а относительную производительность лова. Расчетная формула упрощается, если уходом рыбы некоторыми путями пренебречь.

К сожалению, пока общая математическая модель производительности лова недостаточно точна, т. к. не учитывает ряда факторов, которые влияют на производительность лова. Кроме того, еще недостаточно исходных данных для ее широкого использования в практических расчетах.

Вместе с тем полученную зависимость можно уже сейчас использовать для анализа лова ставными неводами и ориентировочных расчетов при их проектировании, в том числе многовариантном. Для выполнения соответствующих расчетов необходимо составлять таблицу исходных данных с включением в нее всех показателей и коэффициентов, входящих в конечную расчетную формулу.

Кроме исходных данных, которые заносят в таблицу исходных данных, для использования расчетной формулы задают также границы и интервалы значений определяемых показателей способа лова.

Математическую модель производительности лова, как и другие подобные модели, решают с применением ЭВМ. При этом машина выдает величину производительности лова по каждому из рассматриваемых вариантов лова для различных сочетаний заданных определяемых показателей и, если необходимо, отбирает варианты с величиной производительности лова не ниже 90-95 % максимального расчетного.

Для разработки общих математических моделей промысла рассматривают уловы или производительность лова некоторой совокупности установок ставных неводов в заданном районе промысла и за заданный промежуток времени. Расчеты этих показателей, в принципе, не отличаются от расчетов одной установки, состоящих из разнородных элементов мелких ловушек, и представляются в виде суммы результатов обловленного пространства, улова и производительности лова.

Общие математические модели лова мелкими ловушками

Общие математические модели лова мелкими ловушками во внутренних водоемах, как и для ставных неводов, целесообразно составлять для производительности лова, принимая за единицу времени сутки лова или время между переборками.

Еще в большей степени, чем для ставных неводов, производительность лова целесообразно определять не в функции обловленного объема, а в функции обловленной площади водоема.

Варианты лова при разработке математических моделей лова мелкими ловушками, как и ставными неводами, зависят от количества крыльев и ловушек, особенностей их взаимного расположения, вида и количества входных устройств, путей ухода рыбы из зоны облова на различных этапах лова (рис. 2).

Рис. 2. Конструкции вентерей: а - с крылом и открылками; б, в - с двором; д, е - комбинированные вентери с несколькими ловушками

Среди них выделим следующие варианты установок:

- с одним крылом или с одной парой направляющих открылков и с одной ловушкой на конце;

- с одним крылом или с одной парой направляющих открылков в двух ловушках на конце;

- с направляющими открылками и без крыльев с одной ловушкой;

- без крыльев и направляющих открылков;

- с несколькими крыльями и (или) несколькими парами направляющих открылков, с несколькими ловушками, расположенными различным образом друг относительно друга.

При лове мелкими ловушками рассматривают два случая определения обловленной площади, улова и производительности лова:

- в виде одного слагаемого (для установки с одним крылом и одной ловушки или для одинаковых установок из нескольких одинаковых крыльев и ловушек);

- в виде нескольких слагаемых для отдельных разнородных установок, работающих в одинаковых или различных условиях.

Рассмотренные случаи установки и разработанные математические модели лова мелкими ловушками, как и для ставных неводов, можно разделить на два вида. Первый из них предполагает определение общей обловленной площади всей установки мелких ловушек в виде одного слагаемого. Такой случай наиболее характерен для установок с одним крылом и одной ловушкой или с несколькими крыльями и ловушками, работающими в одинаковых условиях и имеющими одинаковые уловы или производительность лова за одинаковое время работы. Для второго случая характерно определение общего обловленного объема в виде суммы нескольких слагаемых. Каждое из таких слагаемых соответствует улову или производительности лова отдельной совокупности ловушки и крыла.

Различают также варианты установок с разной конструкцией и расположением входных устройств во двор и в кутки ловушек. При этом конструкция и размеры входных устройств в каждой ловушке могут быть одинаковыми и различными.

С усложнением конструкции ловушек увеличивается количество этапов лова, а иногда и путей ухода рыбы из зоны облова на отдельных этапах. Соответственно, увеличивается сложность модели.

Запишем в исходном виде математическую производительность лова Q мелких ловушек, изображенных на рис. 2.

Для ловушки на рис. 2, а, которая состоит из крыла, открылков и собственно ловушки с двумя усынками вентерного типа, когда рыба последовательно переходит с одного этапа лова на другой:

Q = (1 -Р1 '-Р1''-Р1''') (1 -Р2) (рз -р4) Ql, (15)

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

где Ql - количество рыбы, поступающей к крылу невода за сутки лова; Р1', Р1'', Р1''' - соответственно вероятности перемещения рыбы вдоль крыла в сторону ловушки, но не дошедшей до нее, перемещения рыбы вдоль крыла в сторону, противоположную от ловушки, отхода от крыла; Р2 - вероятность ухода рыбы от входа в ловушку при попытке пройти через этот вход; Р3 - вероятность ухода рыбы из кутка через входное отверстие; Р4 - вероятность ухода рыбы из кутка через ячею.

Мелкая ловушка на рис. 2, б состоит из крыла, открылков, двора и одной собственно ловушки с двумя усынками вентерного типа. В таком вентере рыба последовательно поступает к крылу, к внешним входным усынкам, во двор и затем через внутренние входные устройства вентерного типа в кутец собственно ловушек.

С учетом перечисленных особенностей конструкции вентерей и их работы можно записать в общем виде следующее выражение для производительности лова, принимая за единицу времени сутки лова:

Q = (1 - Р1 '-Р1 ''-Р1 ''' ) (1 - Р2) (1 - Рз) (1 - Р4) (1 - Р5 - р6) Ql, (16)

где Ql - количество рыбы, поступающей к крылу невода за сутки лова; Р1', Р1'', Р1''' - соответственно вероятности перемещения рыбы вдоль крыла в сторону ловушки, но не дошедшей до нее, перемещения рыбы вдоль крыла в сторону, противоположную от ловушки, отхода от крыла Р2 - вероятность ухода рыбы от входа во двор при попытке пройти через этот вход; р3 - вероятность обратного выхода рыбы из двора; р4 - вероятность ухода рыбы от входа в собственно ловушку; Р5 - вероятность ухода рыбы из кутка ловушки через входное отверстие; Р6 - вероятность ухода рыбы из кутца ловушки через ячею.

Мелкая ловушка на рис. 2, д отличается от ловушки на рис. 2, б наличием двух собственно ловушек. Если считать, что обе собственно ловушки по конструкции, поступлению рыбы и уловам одинаковы, то, при использовании тех же условных обозначений, выражение для суточной производительности лова имеет вид

Q = (1 - Р1Р1 ''-Р1''') (1 -Р2) (1 -Р3) (1 -Р4) (1 - 2Р5 - 2р6) Ql. (17)

Как и для ставных неводов, когда количество рыбы, поступающей к крылу мелкой ловушки за сутки лова, определяют в виде одного слагаемого Ql. Эту величину в формулах (14)-(16) можно оценить по формуле (1).

В более сложных случаях улов и производительность лова определяют с использованием выражения (2) - как сумму нескольких слагаемых.

Для разработки общих математических моделей не лова, а промысла мелкими ловушками рассматривают уловы и производительность лова некоторой совокупности установок ловушек в заданном пространстве и времени. Расчеты этих показателей не отличаются от расчетов одной установки, состоящих из разнородных элементов мелких ловушек, и представляются в виде суммы результатов обловленного пространства, улова и производительности лова отдельных установок.

Рассмотрим особенности разработки развернутой математической модели лова для мелкой ловушки с одним крылом, двора и одной собственно ловушки, изображенной на рис. 2, в, при лове которой можно выделить 5 этапов лова - рыба располагается крыла, у входа во двор, во дворе, у входа в вентерные усынки собственно ловушки, в кутке ловушки.

Рыба может уходить из зоны облова вентеря или не попадать на очередной этап на всех пяти этапах лова, при этом на некоторых этапах лова несколькими путями.

Исходная математическая модель производительности для такой мелкой ловушки соответствует выражению (16).

Количество рыбы, поступающей к крылу мелкой ловушки при направленном перемещении рыбы к крылу за сутки лова, определяют по формуле (4).

Особенности поведения и распределения рыбы у крыла мелкой ловушки, по сравнению со ставным неводом, связаны с небольшой длиной крыла, что существенно уменьшает вероятность ухода рыбы от крыла и зависимость этой вероятности от длины крыла.

Вероятности Р1', Р1'', Р1''', учитывающие уход рыбы от крыла мелкой ловушки, определяют по формулам (6)-(8), полученным для ставных неводов. При этом принимают во внимание все особенности оценки этих показателей для ставных неводов. При определении эмпирических коэффициентов в расчетных формулах в условиях зрительной ориентации при длине крыла и открылков до 15-20 м к входу в ловушку поступает практически вся рыба, т. е. эти коэффициенты близки к нулю.

Вероятность Р2 ухода рыбы от входа во двор при попытке пройти через этот вход зависит от вида и параметров входного отверстия. Если вход имеет вид вертикальной щели, то основным параметром при лове одиночных рыб принимают ширину входа Н (чем меньше ширина входа, тем больше уход). С учетом этого вероятность Р2 , как и для ставных неводов, определяют по формуле (10).

Для других видов входных устройств по двор также можно использовать формулу (10), считая Н диаметром горизонтальной щели, диаметром входного отверстия вентерных усынков и т. д.

Коэффициент кн в формуле (10), учитывающий зависимость вероятности ухода рыбы от размеров входа во двор, обычно равен 3-6.

Двор в мелких ловушках обычно отличается небольшими размерами. Вероятность обратного выхода из двора Р3 зависит от размеров и формы двора, вида и параметров входного устройства во двор, удобства захода рыбы в куток ловушки. Учет влияния всех перечисленных факторов на вероятность р3 затруднен и в наибольшей степени зависит от размеров входного отверстия Н (чем шире отверстие, тем выше вероятность ухода рыбы из двора). В первом приближении для мелких ловушек, как и для ставных неводов, Р3 можно определять по формуле (11), учитывая при определении эмпирического коэффициента в этой формуле, что Р3 зависит не только от ширины входа во двор, но и от перечисленных выше технических факторов, а также от светового режима на глубине лова.

Входное устройство во двор одновременно влияет на заход рыбы во двор и выход из двора. Рассматривая одновременно (10) и (11), можно определить, при каком значении Н эффективность лова имеет наибольшее значение.

Вероятность Р4 ухода рыбы от входа в куток ловушки при попытке пройти через этот вход зависит от вида и параметров входного отверстия. Обычно в мелких ловушках этот вход оформлен в виде одного или двух вентерных усынков. С учетом этого вероятность Р4 определяют по формуле (12), считая в ней Н1 меньшим диаметром основания вентерного усынка. Если вентерных усынков два, то в первом приближении Н1 принимают равным среднему значению минимальных диаметров пары оснований этих усынков.

Коэффициент ку, учитывающий зависимость пропускной способности входного устройства при входе рыбы от числа пар усынков, равен в среднем: 1,0 - для одного вентерного усын-ка; 1,2 - для двух вентерных усынков и 1,5 - для трех вентерных усынков. Коэффициент кн1 ,

учитывающий зависимость вероятности неудачного захода рыбы в куток от минимального диаметра основания вентерных усынков, равен обычно 8-12.

Вероятность Р5 обратного выхода из кутка ловушки через входное отверстие, как и в других рассмотренных случаях, зависит в основном от вида, параметров и количества входных устройств. Чем больше отверстие и больше их количество, тем выше вероятность ухода рыбы из кутковой части. Соответственно, вероятность выхода из кутковой части можно приближенно определить по формуле (13). Коэффициент ку в этой формуле, учитывающий зависимость пропускной способности входного устройства при выходе рыбы от числа входных устройств в виде вентерных усынков, равен в среднем: 1,0 - для одного вентерного усынка,

0,8 - для двух вентерных усынков, 0,6 - для трех вентерных усынков. Коэффициент кн '', учитывающий зависимость вероятности ухода рыбы из садка от средней ширины входных отверстий, равен в среднем 10.

Вероятности Р6 ухода рыбы через ячеи сетного полотна кутковой части, как и для садков ставных неводов, в общем случае определяют по формуле (14). Функции в выражении (14) определяют известными способами, учитывая, что отцеживающая способность кутка несколько отличается от других сетных мешков.

Подставляя в исходную расчетную формулу (1) значение Ql и р1, можно получить зависимости производительности лова мелкими ловушками от основных влияющих факторов и обосновать некоторые параметры лова.

Точность расчетов с использованием такой зависимости пока небольшая и в конкретных случаях иногда требует настройки с привлечением экспериментальных данных и статистического материала. Погрешности расчетов во многом зависят от выбора или определения исходных данных и коэффициентов, входящих в эту зависимость.

Расчетная формула упрощается, если уходом рыбы некоторыми путями пренебречь.

Концентрация рыбы в зоне облова мелкими ловушками часто неизвестна, и тогда определяют не абсолютную, а относительную производительность лова мелкими ловушками.

К сожалению, пока общие математические модели производительности лова мелкими ловушками имеют небольшую точность. Кроме того, пока недостаточно исходных данных для широкого использования зависимости в практических расчетах. Однако полученную зависимость можно и сейчас использовать для анализа лова и ориентировочных расчетов при проектировании, в том числе многовариантном.

Заключение

Разработанные математические модели лова ставными неводами и мелкими ловушками с учетом условий лова, поведения и распределения объекта лова способствуют повышению эффективности лова и более рациональному использованию биологических ресурсов внутренних водоемов и прибрежных районов моря.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Мельников В. Н. Биотехническое обоснование показателей орудий и способов промышленного рыболовства. - М.: Пищ. пром-сть, 1979. - 375 с.

2. Мельников В. Н. Биотехнические основы промышленного рыболовства. - М.: Легкая и пищ. пром-сть, 1983. - 216 с.

3. Мельников В. Н. Устройство орудий лова и технология добычи рыбы. - М.: Агропромиздат, 1991. - 384 с.

4. Мельников А. В., Мельников В. Н. Селективность рыболовства. - Астрахань: Изд-во АГТУ, 2005. - 376 с.

5. Мельников В. Н. Качество, надежность и работоспособность орудий промышленного рыболовства. -М.: Легкая и пищ. пром-сть, 1982. - 264 с.

Статья поступила в редакцию 17.09.2010

GENERAL MATHEMATICAL MODELS OF THE FISHING PRODUCTIVITY WITH STATIONARY NETS AND FISH TRAPS

V. N. Melnikov

The mathematical models of fishing productivity using stationary nets and fish traps and taking into account fish concentration in a reservoir, fishing areas of a reservoir, fishing efficiency coefficient are considered. The given models serve for the catching analysis and optimisation of fishing indicators while using the considered tools.

Key words: stationary nets, small traps, mathematical models of fishing.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.