CC BY
36
2004
Известия ТИНРО
Том 137
УДК 639.223.3.055(265.51)
Д.А.Терентьев, А.В.Винников, О.Б.Тепнин (КамчатНИРО, г. Петропавловск-Камчатский)
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕЛИЧИНЫ ПРОМЗАПАСА ТИХООКЕАНСКОЙ ТРЕСКИ GADUS MACROCEPHALUS TILESIUS, 1810 (GADIDAE) СЕВЕРО-ЗАПАДНОЙ ЧАСТИ БЕРИНГОВА МОРЯ НА ОСНОВЕ ЕГО СВЯЗИ С АБИОТИЧЕСКИМИ ФАКТОРАМИ
Рассматривается влияние трех групп абиотических факторов, условно разделенных по характеру происхождения на "атмосферные", "космические" и "океанологические", на динамику численности тихоокеанской трески северо-западной части Берингова моря. В результате проведенного множественного корреляционного анализа получены достоверные уравнения регрессии, позволяющие прогнозировать изменения биомассы промыслового запаса трески северо-западной части Берингова моря с заблаговременностью в четыре года. Сделано предположение о том, что в настоящее время в данном районе намечается рост запасов трески. При сохранении интенсивности промысла на уровне 1999-2001 гг. биомасса промыслового запаса трески в ближайшие годы будет находиться на уровне 150-200 тыс. т, и при этом ожидаемая величина его пополнения должна превышать среднемноголетний уровень.
Terentiev D.A., Vinnikov A.V., Tepnin O.B. Forecasting the value of fishing stock of Pacific cod Gadus macrocephalus Tilesius, 1810 (Gadidae) in the northwestern Bering Sea on the base of its relation with abiotic factors // Izv. TINRO. — 2004. — Vol. 137. — P. 292-300.
The influence of different abiotic factors on formation of generations of Pacific cod in the northwestern Bering Sea since 1970s to 2001 is analyzed. For this purpose, VPA was used as the method of estimation of total and fishing stock and value of recruitment of Pacific cod in the region. The abiotic factors belonged to three conditional groups: "space", "atmospheric" and "oceanographic" were described by various quantitative parameters. The fishing stock had considerable interannual fluctuations; its level is determined by productivity of certain generations. The main factor determining a long-term dynamics of the fishing stock was solar activity (described by Wolf numbers), the other factors had lesser influence. A close connection of the the fishing stock with abiotic factors was revealed and explained by multiple regression that allows to forecast the stock with the 4 years forecast-time interval and to receive the value of recruitment of Pacific cod with the same forecast-time interval. An increase of the Pacific cod stock is expected in the nearest future, and the expected value of recruitment has to exceed the average long-term level.
Тихоокеанская треска Gadus macrocephalus Tilesius, 1810 (Gadidae) — типичный обитатель шельфовой зоны северной части Тихого океана. Максимальная её численность характерна для популяций, обитающих в бореальных районах — у побережий Камчатки и в Беринговом море (Андрияшев, 1935, 1937;
Вершинин, 1981, 1987). Особенности биологии трески: относительно короткий жизненный цикл, а следовательно, небольшое число годовых классов, ежегодно составляющих основу промыслового запаса; значительные флюктуации численности поколений и др. — определяют нестабильность запаса и его уязвимость в отношении неблагоприятных изменений внешней среды и режима промысловой эксплуатации (Вершинин, 1976, 1981, 1984, 1987; Савин, 2001).
С середины 1960-х гг. в северо-западной части Берингова моря (ныне За-падно-Беринговоморская рыбопромысловая зона) начал развиваться траловый, а позднее и снюрреводный промысел трески. Стремительный рост интенсивности промысла на начальном этапе обусловили относительно небольшая площадь участков плотных концентраций трески, хорошие грунты, а также стабильно высокие уловы на усилие. В 1971 г. вылов достиг исторического максимума — 91,6 тыс. т, но в дальнейшем стал резко снижаться, и к концу 70-х гг. прошлого столетия треску добывали только в качестве составляющей прилова к минтаю. В изменении вылова в последующие годы и до настоящего времени наблюдается тенденция, когда высокие годовые уловы соответствуют периодам роста уровня запаса трески этого района (рис. 1).
100 и ао
тю - ®
ш 30 о
£
Jо 30 20 10
0
19Й 1970 1972 197* 197В 197Э 19® 1932 1931 19Ж 193Э 1990 1992 1991 1996 199Э 2000
Год
Рис. 1. Динамика вылова трески Западно-Беринговоморской зоны в 1968-2001 гг.
Fig. 1. Dynamics of Pacific Cod catches in the Western-Bering zone in 1968-2001
С 70-х гг. XX столетия в КамчатНИРО разрабатывали методики расчета численности поколений западноберинговоморской трески. При сопоставлении численности поколений западноберинговоморской трески 1962-1976 годов рождения по данным промыслового возврата с ледовитостью Берингова моря на первую декаду апреля (время массового нереста трески в данном районе) В.Г.Вершининым (1983, 1984, 1987) была обнаружена обратно пропорциональная связь и предложена методика расчета численности поколений трески по ледовитости Берингова моря. Однако результаты других работ, проводившихся в этом направлении, так и остались неопубликованными.
В связи с этим целью настоящего сообщения являются обобщение полученных в 1970-1990-х гг. результатов исследований и анализ влияния различных абиотических факторов на формирование численности поколений западно-
беринговоморской трески с использованием современных данных, выяснение возможности прогнозирования запасов этого объекта на долгосрочную перспективу на основе выявленных закономерностей.
В качестве базового метода для определения значений биомассы общего и промыслового запаса, пополнения западноберинговоморской трески был использован виртуально-популяционный анализ (ВПА) (Бабаян и др., 1984). Расчеты производили с привлечением данных о величине и структуре промысловых уловов за соответствующие годы с изменяющимися по годам и возрастным группам коэффициентами промысловой смертности. Коэффициенты естественной смертности рассчитывали по методу П.В.Тюрина (1972). Возраст полного вступления в промысел трески принимали равным 4 годам (возрастная группа 3+). При анализе рассмотрен промысловый период с 1982 по 2001 г.
Абиотические факторы разного масштаба и природы были разделены на три условные группы: "космическую", "атмосферную" и "океанологическую" (Терентьев и др., 2002).
В "космическую" группу вошли осредненные с ноября по март геомагнитные индексы (так называемые Кр-индексы) и числа Вольфа.
"Атмосферную" группу составили: средняя аномалия давления в Алеутской депрессии за период с ноября по март; зональные и меридиональные индексы атмосферной циркуляции Каца (Заочный, 1986).
К "океанологической" группе отнесены: средняя площадь ледового покрова в Беринговом море в апреле (км2); суммарная ледовитость Охотского моря с января по апрель; теплосодержание слоя 20-200 м на стандартном Авачинском разрезе (Тепнин, 2002).
Все вышеуказанные группы абиотических факторов прямо или опосредованно оказывают влияние на биологические объекты, обитающие в морях Дальнего Востока, через изменение гидрологического режима водных масс (Жукинс-кий, 1974; Борец, 1997; Шунтов и др., 1998; Терентьев и др., 2002).
Для оценки запасов трески северо-западной части Берингова моря и прогнозирования общего допустимого улова (ОДУ) с двухгодичной заблаговремен-ностью наряду с прямым учетом (результаты учетных донных траловых съемок) используются методы математического моделирования и прогностические уравнения, описывающие зависимость запаса трески от изменения различных абиотических факторов.
Научно-исследовательские работы (результаты которых, к сожалению, остались большей частью неопубликованными), проведенные сотрудниками КоТИН-РО (ныне КамчатНИРО) В.Г.Вершининым, О .И.Рудомиловым, А.М.Токрановым и др. в 1970-1990 гг., показали тесную связь между ледовитостью Берингова моря, количеством родителей и численностью поколений западноберинговомор-ской трески в 3 и 4-годовалом возрасте. Было установлено, что отсутствие у тихоокеанской трески связи между численностью родительского стада и урожайностью потомства, отмеченное несколько позднее Л.А.Борцом (1997), справедливо лишь при среднем и высоком уровне ее запасов. При его низком значении, т.е. при дефиците производителей, у трески, как и многих других видов рыб, наблюдается прямая зависимость численности потомства от величины родительского стада. А.М.Токрановым (неопубликованные данные) было показано, что для периода 1977-1988 гг. между абсолютными значениями численности годовиков и зрелых самок восточнокамчатской трески в предыдущем году отмечалась достаточно сильная прямая связь (г = 0,79), которая удовлетворительно описывалась уравнением:
Y = X/(0,0079 + 0,0036Х), где Y — численность годовиков в год исследования, млн шт.; X — численность зрелых самок в предыдущем году, млн шт. При низком уровне запаса, который
наблюдался в 1977-1981 гг. у трески этого района, количество годовиков в значительной степени зависело от числа зрелых самок (г = 0,91). Но при достижении последними величины в 8-10 млн шт. и более средний уровень численности годовиков изменялся крайне незначительно. Связь же числа зрелых самок и относительной численности годовиков (доля рыб, достигших годовалого возраста, из общего количества продуцируемой икры) имела обратную направленность (г = -0,93) и описывалась уравнением:
Y = 0,4245 + 5,1565/Х, где Y — относительная численность годовиков в год исследования, % " 10-3; X — численность зрелых самок в предыдущем году, млн шт. Повышенная выживаемость потомства в этом случае отмечается при низком уровне численности производителей — зрелых самок, — а при их численности в 8-10 млн шт. и выше этот показатель практически не изменяется.
Кроме прогностических уравнений, описывающих связь между численностью родительского стада и урожайностью потомства, рассматривалась связь численности пополнения (3-годовиков) трески и климатообразующих процессов. Основываясь на данных по промысловому возврату численности поколений трески восточной Камчатки в 1944-1963 гг. и данных по активности солнечных процессов, О .И.Рудомилов с коллегами (неопубликованные данные) рассчитали уравнение линейной регрессии:
Y = 0,0855 X + 7,14,
где Y — численность поколений, млн рыб; X — числа Вольфа.
Как уже отмечалось выше, у трески уровень пополнения промзапаса определяется численностью вступающих в промысел поколений. При сравнении годовых уловов западноберинговоморской трески в 1960-1970-х гг. (зависящих от величины пополнения) и численности поколений (X) по промысловому возврату с применением 4-летнего лага, равного возрасту полного вступления трески в промысел, В.Г.Вершинин (неопубликованные данные) получил высокие положительные коэффициенты корреляции, характеризующие связь между ними (г = 0,91). В дальнейшем им были рассчитаны уравнения регрессии отдельно для урожайных:
Y = 83,429 - 1,925 X, и малочисленных поколений:
Y = 11,280 - 0,257 X.
Анализ динамики возрастного состава западноберинговоморской трески за этот период выявил, что поколения повышенной численности удается проследить с 2-годовалого возраста — по промысловому возврату и результатам учетных донных траловых съемок. Сопоставление численности поколений по промысловому возврату с индексами численности этих поколений в уловах на единицу промыслового усилия (улов на стандартное траление или замет) в 2-годовалом возрасте показало тесную положительную связь — г = 0,81. Уловы двухгодо-виков были приняты за показатель выживаемости трески в первые 2 года жизни. Множественная корреляция между численностью поколений по промысловому возврату ледовитостью Берингова моря (X) и уловами двухгодовиков на усилие (2) была описана уравнением регрессии:
Y = 0,135 X + 0,375 2 - 7,05, — и зафиксировала достаточно высокое значение статистически значимого коэффициента корреляции, характеризующего связь между этими показателями, — г = 0,94. Однако данные о величине вылова двухгодовиков на промусилие в большинстве случаев отсутствуют, поэтому полученные уравнения регрессии не нашли практического применения.
При анализе современных данных нами прежде всего была рассмотрена возможная связь между пополнением и промзапасом согласно рекомендациям,
приведенным в работе Р.Хилборна и К.Уолтерса (2001). Выяснено, что для трески на 3 и 4-м годах жизни подобная связь описывается уравнениями регрессии: Y3 = 0,468079 X exp(-0,0034035 X), r = 0,57; Y4 = 0,2913392 X exp(-0,0010996 X), r = 0,77, где Y3 и Y4 — биомасса 3 и 4-годовиков, X — биомасса промзапаса.
В дальнейшем мы провели оценку влияния абиотических факторов на формирование биомассы трески северо-западной части Берингова моря. Быстрый начальный рост трески определяет ее ранее вступление в промысел — в 2-3 года. На втором году жизни она достигает длины 30-35 см и в отдельные годы бывает существенно представлена в промысловых уловах. Относительно короткий жизненный цикл (предельный возраст 12-13 лет), высокий темп роста, массовое половое созревание в возрасте 5-6 лет и др. обусловливают тот факт, что уже в возрасте 7 лет треска составляет обычно не более 1-2 % тралово-снюр-реводных уловов.
Перечисленные признаки характерны для высокого темпа обновления промысловой части популяции. Основную роль в промысле играет пополнение, вследствие чего промысловый запас испытывает значительные межгодовые флюктуации, а его уровень определяется урожайностью отдельных поколений.
Анализ связи численности поколений с исследуемыми абиотическими факторами показал наличие зависимостей между этими показателями с лагом в 4 года (см. таблицу).
Коэффициенты корреляции и прогностические уравнения связи величины промзапаса и биомассы западноберинговоморской трески с абиотическими факторами Correlation coefficients and prognostic coupling equations of value of fishing stock and biomass of Pacific cod in the north-western of Bering Sea with abiotic factors
Коэффициент
Связь Уравнение
корреляции
Промзапас — площадь ледового покрова
в Беринговом море в апреле Y = 373,28 - 0,0003 X r = -0,62
Промзапас — средняя ледовитость
в Охотском море в феврале—марте Y = -89,37 + 3,6425 X r = 0,81
Промзапас — суммарная ледовитость
Охотского моря Y = -64,56 + 0,04703 X r = 0,77
Промзапас — суммарная ледовитость
Охотского моря в январе—апреле Y = -68,07 + 0,32202 X r = 0,83
Промзапас — числа Вольфа Y = 105,37 + 0,70998 X r = 0,61
Биомасса — средняя ледовитость
в Охотском море в феврале—марте Y = 66,602 + 4,8036 X r = 0,65
Биомасса — суммарная ледовитость
Охотского моря в январе—апреле Y = 98,113 + 0,4199 X r = 0,66
Биомасса — суммарная ледовитость
Охотского моря Y = 100,16 + 0,05356 X r = 0,62
Отметим, что, в отличие от обратной связи с ледовитостью в Беринговом море, существует прямая зависимость с этим фактором в Охотском море. По причине отсутствия данных о ледовитости Берингова моря в последние годы, в дальнейшем анализе мы использовали данные по Охотскому морю.
Полученные прогностические уравнения графически представлены на рис. 2 и 3. По нашему мнению, фактором, определяющим многолетнюю динамику промыслового запаса, является солнечная активность (числа Вольфа) — общий климатообразующий фактор. Затем на эту тенденцию оказывают влияние другие факторы, более "местного" характера, например ледовитость.
На следующем этапе исследований мы провели множественный регрессионный анализ с теми факторами, для которых уже установлена связь с величи-
£
Рис. 2. Динамика промыслового запаса трески Западно-Беринговоморской зоны, рассчитанная методом ВПА и несколькими прогностическими уравнениями
Fig. 2. Dynamics of Pacific Cod fishery stock in the Western-Bering zone was calculated with VP A method and several forecast equations
em-.
200
100
o-l—,-,—,—,—,—,—,—,—,—,—,-,—,-,—,—,—,—,—,—,—,-,—,—
19012 19Ш 19Э1 1906 1900 19T 190B 1900 1990 1991 19912 1990 199i 1996 1990 199Г 1990 1999 2000 2001 ЯХЕ 20CQ Я» 2006
Гчд
-бгНШ па ЕПА-с ргр лщн в ri гост с Ом гс « ч ш ря (■ фс цап ь-пр г j
......бгНЮ ЕЭ ВПА-^ч Ш ЛС,!Н ы гас г н Сил ГС « Ч "■« рч Г в р □■ а П [ЕЛ с)
— " бгНЦО па ЕП'Ъ-счм кв пара m гас г м Ощ гс «а ч wa рч
......бгНЮ пэ ВПА
Рис. 3. Динамика общей биомассы трески Западно-Беринговоморской зоны, рассчитанная методом ВПА и несколькими прогностическими уравнениями
Fig. 3. Dynamics of Pacific Cod total biomass in the Western-Bering zone was calculated with VPA method and several forecast equations
:j'C
230
200-
1992193019911995 19301997193919991990 199119921990199H99S 19901997199919992000 200120022000200* 2005
пращатасЕПД
npawaiQC ВПА-чнсла илыфа
пранлгас ЁПА-^чца лфавлгасгн Омдгс<а'а маря(^сибро-ап|кль)
— - npauaiQC ЁПА-средмэд леда Dii гасг ь Owa гс<а>а иаря(фсв|нла-шрм
¿-ллчелчын -флльгр (npcwa>nc ЁПА-^чча лщ]ав|1гасг|10шагс<а1а чаряСреоарь-апрель!)
ной промзапаса трески. Каждое из полученных уравнений регрессии включает два "независимых" предиктора из указанных: числа Вольфа (Х1), суммарная общая ледовитость Охотского моря (Х2), суммарная ледовитость Охотского моря в январе—апреле (Х3), — и позволяет прогнозировать промзапас трески с 4-летней заблаговременностью (рис. 4):
Y = 0,452555 Х1 + 0,033645 Х2 - 61,4206;
Y = 0,382929 Х1 + 0,271027 Х3 - 62,3016.
Для вышеприведенных уравнений коэффициент корреляции составил соответственно 0,86 и 0,89.
из
30-
0-1-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-.
19Э2 19ЭЗ 1931 193S 1930 1937 1933 1939 1990 1991 1992 1993 199i 199S 1990 1997 1993 1999 2000 200 1 200 2 2003 200i 200S
Год
-Г^юмзапас В ПАпо числа Вольфа-гецчма ледонитости Охотского моря
- - ■ Г^омзэпэс ВПАпо пела Вольф а-ю\мма лйдоеятости Охотского моря (январь-афель) • Г^омзапас, ВПА
Рис. 4. Динамика промыслового запаса трески Западно-Беринговоморской зоны, рассчитанная методом ВПА и прогностическими уравнениями, включающими в себя два "независимых" предиктора
Fig. 4. Dynamics of Pacific Cod fishery stock in the Western-Bering zone was calculated with VPA method and forecast equations which ones inclusive two independent abiotic factors
Полученные зависимости позволяют не только прогнозировать изменения промыслового запаса трески с лагом в 4 года, но и получить величину пополнения трески с такой же заблаговременностью путем их подстановки в полученное ранее уравнение связи "запас—пополнение" (рис. 5).
Таким образом, использование уравнений регрессии, отражающих зависимость величины промзапаса и биомассы от ряда абиотических факторов, предоставляет возможность прогнозировать изменения запаса трески северо-западной части Берингова моря с лагом в 4 года. Анализируя полученные результаты, можно предположить, что в настоящее время в данном районе намечается рост запасов трески. При сохранении интенсивности промысла на уровне 19992001 гг. биомасса промзапаса трески в ближайшие годы будет находиться в пределах 150-200 тыс. т, а ожидаемая величина пополнения должна превышать среднемноголетней уровень.
10-
o-l-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,
10il 1SJJ 1S34 1S36 1И7 1S34 1S3S 1ИО 1Ю1 1SS2 1»1 1SS4- 1SK 1SS6 1SST 1ЮЗ 1S» 2MO 2001 2002 2Яй 1 2M4 2ЖИ
Гад
—I— Emowjccj З-годашкоа, НПА
_ _ . E^CWJCCJ З-годашкоа.рчассЧ'ТЛ'рл? povFdni'Cf'i'ia ев?* porori'Ct'i'C—^jnjc
-EIICWJCCJ З-годашкоа.рчассЧ'ТЛ'рл? povFdni'Cf'i'ia pcrwi'cf'i't—^JPJC ■: »'срогь^ял'рсрчассч'тл'рсгоррсь'ыспоаого^лчи
Рис. 5. Динамика биомассы 3-годовиков трески Западно-Беринговоморской зоны, рассчитанная методом ВПА и по уравнениям пополнение—запас
Fig. 5. Dynamics of Pacific Cod 3 year class biomass in the Western-Bering zone was calculated with VPA method and equations of dependence of recruitment on parent stock
Литература
Андрияшев А.П. Географическое распространение морских промысловых рыб Берингова моря и связанные с этим вопросы // Исслед. морей СССР. — 1935. — Вып. 22. — С. 135-145.
Андрияшев А.П. К познанию ихтиофауны Берингова и Чукотского морей // Исслед. морей СССР. — 1937. — Вып. 25. — С. 292-355.
Бабаян В.К., Булгакова Т.И., Бородин Р.Г., Ефимов Ю.Н. Применение математических методов и моделей для оценки запасов рыб: Методические рекомендации. — М.: ВНИРО, 1984. — 154 с.
Борец Л.А. Донные ихтиоцены российского шельфа дальневосточных морей: состав, структура, элементы функционирования и промысловое значение. — Владивосток: ТИНРО-центр, 1997. — 217 с.
Вершинин В.Г. Биология и промысел анадырско-наваринской трески // Исслед. по биол. рыб и промысл. океанографии. — Владивосток: ТИНРО, 1976. — Вып. 7. — С. 122-128.
Вершинин В.Г. Состояние запаса трески в Анадырско-Наваринском районе // Рыб. хоз-во. — 1981. — № 3. — С. 39.
Вершинин В.Г. К вопросу о возможности прогнозирования численности поколений трески северо-западной части Берингова моря по ледовитости // Тез. докл. науч.-практ. конф. по методам промысл. прогнозир. — Мурманск: ПИНРО, 1983. — С. 27.
Вершинин В.Г. Биология и промысел трески северо-западной части Тихого океана: Автореф. дис. ... канд. биол. наук. — Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1984. — 21 с.
Вершинин В.Г. О биологии и современном состоянии запасов трески северной части Берингова моря // Биологические ресурсы Арктики и Антарктики. — М.: Наука, 1987. — С. 207-224.
Жукинский В.Н. Влияние абиотических факторов на разнокачественность и жизнеспособность рыб в раннем онтогенезе. — М.: Агропромиздат, 1974. — 248 с.
Заочный А.Н. Роль атмосферной циркуляции в формировании термического режима шельфовых вод Камчатки // Динамика численности промысловых животных дальневосточных морей. — Владивосток: ТИНРО, 1986. — С. 17-23.
Савин А.Б. Тихоокеанская треска // Гидрометеорология и гидрохимия морей. — Т. 10: Берингово море. Вып. 2: Гидрохимические условия и океанологические основы формирования биологической продуктивности. — СПб.: Гидрометеоиздат, 2001. — С. 192-199.
Тепнин О.Б. Стандартный Авачинский разрез как показатель термического состояния тихоокеанских вод, прилегающих к восточному побережью Камчатки // Тез. докл. 12-й Междунар. конф. по промысл. океанологии. — Калининград: АтлантНИРО, 2002. — С. 238.
Терентьев Д.А., Тепнин О.Б., Четвергов А.В. Влияние абиотических факторов на динамику запаса западнокамчатской наваги Eleginus gracilis Tilesius (Gadidae) // Исслед. водных биол. ресурсов Камчатки и северо-западной части Тихого океана: Сб. науч. тр. — Петропавловск-Камчатский: КамчатНИРО, 2002. — Вып. 6. — С. 116-119.
Тюрин П.В. "Нормальные" кривые переживания и темпов естественной смертности рыб как основа регулирования рыболовства // Изв. ГосНИОРХа. — 1972. — Т. 71. — С. 71-127.
Шунтов В.П., Борец Л.А., Дулепова Е.П. Некоторые результаты экосистем-ных исследований биологических ресурсов дальневосточных морей // Изв. ТИНРО. — 1998. — Т. 111. — С. 3-26.
Хилборн Р., Уолтере К. Количественные методы оценки рыбных запасов. Выбор, динамика и неопределенность. Избранные главы / Пер. с англ. В.П.Максименко; под ред. В.С.Левина. — СПб.: Политехника, 2001. — 228 с.
Поступила в редакцию 4.03.04 г.
