CC BY
19
УДК 551.46:639.24
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОМЫСЛОВЫХ СКОПЛЕНИЙ СТАВРИДЫ В ЮЖНОЙ ЧАСТИ ТИХОГО ОКЕАНА В СВЯЗИ С ОКЕАНОЛОГИЧЕСКИМИ
УСЛОВИЯМИ
М. С. Федотов, П. П. Чернышков
DISTRIBUTION OF EXPLOITABLE CONCENTRATIONS OF HORSE MACKREL IN THE SOUTH PACIFIC IN CONNECTION WITH OCEANOLOGICAL
CONDITIONS
M. S. Fedotov, P. P. Chernyshkov
Исследованы возможности использования спутниковых альтиметрических измерений уровня океана для прогнозирования акваторий со скоплениями ставриды промыслового характера в южной части Тихого океана. Выполнен совместный анализ данных по распределению промысловых скоплений ставриды и параметров океанологических процессов, влияющих на формирование этих скоплений. Для характеристики их географического распределения использованы результаты работы крупнотоннажных траулеров и научно-поисковых судов бывшего СССР, которые вели круглогодичный широкомасштабный промысел ставриды в этом районе с 1979 по 1991 гг. После предварительной обработки и анализа данные промысла представлялись в виде обобщенных за месяц промысловых планшетов - карт. Географическое положение групп успешно работающих траулеров интерпретировалось как положение наиболее плотных скоплений ставриды. Параметры океанологических условий определялись по результатам спутниковых альтиметрических измерений высоты уровенной поверхности океана, реконструированных для периода ведения промысла. Реконструкция выполнялась с использованием циклостационированных главных компонент фактических полей уровенной поверхности океана за 1993-2010 гг. и мареографных измерений уровня океана на прибрежных рейдовых станциях. Качество реконструкции оценивалось путем сравнения ее результатов с глобальным индексом состояния системы «океан-атмосфера», который вычислялся на основе параметров другой физической природы. Сопоставление показало вполне удовлетворительное совпадение фактических и реконструированных параметров. Установлены закономерности влияния мезомасштабной динамики вод на основные параметры промысла ставриды: распределение промысловых скоплений и уловы на промысловое усилие. Методом множественной линейной регрессии получены статистические модели, позволяющие разрабатывать рекомендации по оптимальной расстановке промыслового флота и прогнозировать ожидаемые уловы ставриды с заблаговременностью 1 -3 мес. Кроме того, эти модели позволяют планировать работу транспортного флота по вывозу рыбопродукции.
южная часть Тихого океана, ставрида, океанологические условия, альтиметрические измерения, мезомасштабная динамика вод, распределение промысловых скоплений
The possibilities of using satellite altimetric measurements of the ocean level to predict water areas with accumulations of commercial horse mackerel in the South Pacific are investigated. A joint analysis of data on the distribution of exploitable concentrations of horse mackerel and parameters of oceanological processes that influence the formation of these concentrations has been performed. To characterize the concentrations of horse mackerel and their geographical distribution, the results of the large-tonnage trawlers and research vessels of the former USSR, which conducted year-round large-scale fishing of horse mackerel in this area from 1979 to 1991, have been used. After preliminary processing and analysis, the fishing results have been presented in the form of monthly fishing tablets - cards. The geographical position of the groups of successfully operating trawlers has been interpreted as the position of the densest concentrations of horse mackerel. The parameters of oceanological conditions have been determined by the results of satellite altimetric measurements of the height of the level surface of the ocean, reconstructed for the period of fishing. Reconstruction has been carried out using cyclostationary main components of the actual fields of the ocean level surface for 1993-2010 and mareography measurements of the ocean level at coastal raid stations. The quality of reconstruction has been evaluated by comparing its results with the global index of the state of the ocean-atmosphere system, which was calculated on the basis of parameters of a different physical nature. Comparison has showed a completely satisfactory agreement between the actual and reconstructed parameters. The following regularities of the influence of mesoscale water dynamics on the main parameters of horse mackerel fishing have been discovered: distribution of exploitable concentrations and catches on fishing effort. Using the method of multiple linear regression, statistical models have been obtained that allow developing recommendations on the optimal placement of the fishing fleet and predicting the expected catches of horse mackerel with a lead time of 1-3 months. In addition, these models allow you to plan the work of the transport fleet for the export of fish products.
South Pacific, horse mackerel, oceanological conditions. altimeric measurements, mesoscale water dynamics, distribution of exploitable concentrations
ВВЕДЕНИЕ
Стратегией развития рыбохозяйственного комплекса Российской Федерации до 2030 г. предусматривается увеличение годового вылова до 5.5 млн т [1]. Такое увеличение может быть достигнуто за счет использования биологических ресурсов в океанических районах промысла за пределами собственной ИЭЗ, одним из которых является южная часть Тихого океана [2].
Район промысла ставриды Trachurus murphyi в южной части Тихого океана (ЮТО) был открыт в 1978 г. отечественными учеными и рыбаками [3]. В период с 1979 по 1991 гг. рыбодобывающим флотом СССР в восточной части ЮТО (87-й район по классификации ФАО) велся круглогодичный промысел с выловом около 1 млн т в год. Одновременно выполнялись интенсивные экспедиционные
исследования биологии, распределения и условий обитания главного объекта промысла - ставриды. Только калининградскими организациями Управлением «Запрыбпромразведка» и Атлантическим научно-исследовательским институтом рыбного хозяйства и океанографии (АтлантНИРО) были выполнены 134 научно-поисковых и 40 научно-исследовательских экспедиций. В 1992 г. отечественный промысел ставриды в ЮТО был прекращен по причинам, не связанным с состоянием промысловой базы. В 2002-2003 и 2009-2010 гг. в восточную часть ЮТО проведены две экспедиции АтлантНИРО, результаты которых в основном подтвердили существование промысловых запасов ставриды [4].
В результате всех экспедиционных работ отечественными учеными было сделано крупное открытие в области биологии океана - существование метапопуляции ставриды, располагающейся в южной части Тихого океана от берегов Южной Америки до Новой Зеландии. В 2014-2015 гг. это открытие было теоретически подтверждено работами зарубежных ученых [5-6]. Кроме того, создана не имеющая аналогов в истории мирового океанического промысла массовых пелагических рыб база знаний по распределению промысловых скоплений и биологическим характеристикам ставриды с месячной дискретностью с 1979 по 1991 гг. [7]. Результаты промыслово-океанологических исследований обобщены в соответствующем разделе двухтомной монографии [8]. Таким образом, в настоящее время запасы ставриды ЮТО могут рассматриваться как реальный резерв увеличения российского вылова за пределами собственной исключительной экономической зоны.
Расстановка добывающего флота и организация его эффективной работы в обширном по площади районе ЮТО невозможны без своевременного обнаружения наиболее плотных скоплений ставриды. В настоящее время, в отсутствие судов оперативной промысловой разведки, для этого необходимо использовать какие-либо ориентиры в условиях среды обитания промысловых гидробионтов, т.е. параметры океанологических условий.
Предыдущими исследованиями [8] установлено, что наиболее плотные скопления ставриды приурочены к неоднородностям в слое ее обитания: локальным океаническим фронтам и генерируемым этими фронтами мезомасштабным вихрям. Эти неоднородности в структуре вод существенно зависят от динамики атмосферы, и к настоящему времени уже предпринимались успешные попытки исследовать влияние атмосферных процессов на динамику поверхностных течений [9], а также выявить связи между обобщенными параметрами атмосферной циркуляции с распределением промысловых скоплений ставриды ЮТО [10-11] .
С 1992 г. в распоряжении исследователей появились спутниковые измерения высоты уровенной поверхности океана (альтиметрические измерения), которые предоставляют возможности обнаружения и прогноза перемещения мезомасштабных вихрей [12]. Сопоставление данных с показателями среднемесячных распределений даст возможность для возобновления эффективного российского промысла этого ценного объекта в ЮТО.
Цель настоящей статьи - изучить распределения промысловых скоплений ставриды в связи с мезомасштабными океанологическими процессами и создать
на этой основе статистические модели для разработки промысловых прогнозов и рекомендаций.
ИШОЛЬЗУЕМЫЕ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЙ
В качестве эмпирической основы исследования использованы:
- данные по географическому распределению и плотности промысловых скоплений из промысловых атласов по району юго-восточной части Тихого океана за 1979-1991 гг. [7];
- среднемесячные поля высоты уровенной поверхности океана по результатам проекта AVISO [12].
Для анализа эмпирических данных прменялись методы многомерного статистического анализа [13].
На первом этапе был выполнен предварительный анализ результатов промысла с целью выбора параметров, которые наиболее полно характеризуют распределение промысловых скоплений в каждом месяце. Положение скоплений промыслового характера определялось по результатам успешной работы групп крупнотоннажных траулеров. Из всего массива данных с 1979 по 1991 гг. были сформированы ряды среднемесячных координат наиболее успешно работающих групп флота и параметров производительности промысла:
- самое северное положение успешно работающего добывающего флота;
- самое южное положение успешно работающего добывающего флота:
- самое западное положение успешно работающего добывающего флота;
- производительность промысла траулеров типа БАТМ, как наиболее многочисленного типа из числа работающих на промысле ставриды траулеров (тонны на судо-сутки лова).
Эти параметры достоверно и достаточно полно определяют особенности развития промысловой обстановки в каждом месяца года, а также особенности внутригодового и межгодового развития промысла. Совокупность этих параметров широко применялась в практике научного обеспечения оптимального маневрирования промысловым флотом на промысле ставриды в ЮТО в 1979-1991 гг. Кроме того, эти параметры использовались также в планировании расстановки транспортных судов, обеспечивающих вывоз рыбопродукции и снабжение траулеров горюче-смазочными материалами.
Для параметризации условий среды обитания, влияющих на формирование скоплений ставриды промыслового характера в конкретный месяц каждого года, были использованы поля аномалий уровенной поверхности океана по альтиметрическим измерениям в предыдущие 1 -3 мес. В связи с тем, что результаты спутниковых измерений высоты уровенной поверхности океана (альтиметрические измерения) существуют, начиная с 1992 г., для получения таких рядов необходима была реконструкция полей уровня океана на репрезентативной и физически понятной основе для периода с 1970 по 1991 гг.
В последние годы зарубежными учеными были опубликованы статьи, доказывающие реальную возможность такой реконструкции. В работе [14] теоретически обоснована возможность реконструкции геофизических и климатических полей на основе анализа имеющихся данных. При этом для разложения полей по естественным ортогональным функциям использовался метод так называемых циклостационарных главных компонент изучаемых полей
(ЦГК). Суть метода анализа полей с использованием ЦГК состоит в том, что, предполагая наличие в анализируемых рядах определенных скрытых периодичностей, задается так называемый "вложенный период" d и значения нагрузок каждой главной компоненты получаются в рамках заданного периода. В нашем случае данные имеют месячную дискретность, а период d равен одному году, и для каждой главной компоненты получается двенадцать факторных нагрузок (по одной для каждого месяца). Если на выходе стандартного метода главных компонент получался двумерный массив нагрузок для каждой из них (ось Х - номер ГК, ось У - номер исходного временного ряда), то на выходе метода циклостационарных главных компонент (ЦГК) получаем трехмерный массив нагрузок главных компонент: ось Х - номер месяца, ось У - номер исходного временного ряда, ось Z - номер главной компоненты. Использование вместо обычных ГК ЦГК позволяет более надежно оценивать внутреннюю структуру изменчивости исходных рядов. Хорошей аналогией этого подхода служит использование при анализе одномерных рядов вместо анализа Фурье вейвлет-анализа.
В работе [15] приводятся конкретные результаты реконструкции полей уровенной поверхности океана с использованием ЦГК в районе юго-восточной части Тихого океана.
Для реконструкции использовались данные спутниковой альтиметрии за 18 лет с 1993 по 2010 гг. и данные мареографных измерений уровня за 60 лет, начиная с 1950 года. В результате достаточной сложной вычислительной процедуры был получен массив реконструированных полей уровенной поверхности океана с января 1950 по июнь 2009 гг. Эти результаты вполне удовлетворительно совпадают с результатами реальных альтиметрических измерений, которые не использовались в процессе реконструкции.
Созданный в результате этой процедуры массив полей данных аномалий уровня океана позволяет формировать ряды аномалий уровня с месячной дискретностью во времени и пространственным разрешением 30 морских миль (около 50 км). Данные размещены в свободном доступе на международном инфрмационном портале по физической океанографии https://podaac.jpl.nasa.gov
Для оценки точности реконструкции уровенной поверхности океана было выполнено сопоставление ее результатов с индексом MEI (Multivariate ENSO index). MEI имеет другую физическую природу и определяется как первая главная компонента разложения по естественным ортогональным функциям матрицы из шести различных параметров: атмосферного давления на уровне моря, зональных и меридиональных компонентов приводного ветра, температуры поверхности моря, приземного воздуха и облачности (рис. 1).
19SD 1960 1970 1930 19AD HOD 2010
Tear
Рис. 1. Сравнение временной изменчивости индекса MEI (черная кривая) с изменчивостью временных рядов двух первых циклостационированных главных компонент Красная кривая - ЦГК, рассчитанная по фактическим альтиметрическим данным, ЦГК, Синяя кривая - ЦГК, полученная на основе реконструированных полей [15] Fig. 1. Comparison of the temporal variability of the MEI index (black curve) with the variability of the time series of the first two cyclically stationary principal components.
The red curve is the CGC calculated from the actual altimetry data, CGC. The blue curve is the CGC obtained from the reconstructed fields [15]
По результатам сравнения можно заключить, что первая главная компонента реконструированного массива полей уровня океана (синяя кривая), полученная на основе объективно существующих природных процессов, достоверно отражает наблюдавшиеся изменения процессов другой физической природы, которые использовались для вычисления индекса MEI. С учетом пространственно-временных масштабов изменений плотности и распределения промысловых скоплений ставриды в ЮТО использование массива реконструированных полей уровенной поверхности для периода с 1979 по 1991 гг. представляется обоснованным для исследования влияния мезомасштабной динамики волн на распределение промысловых скоплений.
Ряды среднемесячных значений аномалий уровня океана для совместного с параметрами распределения и плотности скоплений ставриды статистического анализа формировались для 24 точек восточной части ЮТО (рис. 2). Далее реализовывалась процедура множественной линейной регрессии (МЛР). В качестве независимой переменной (предиктанта) применялись основные параметры, характеризующие промысловую обстановку в исследуемом районе.
Анализ ретроспективных материалов по динамике промысла ставриды в ЮТО в 1979-1991 гг. показал, что существенные измерения в промысловой обстановке происходили с периодами, близкие к трем месяцам, после этого был необходим маневр промысловым флотом для определения оптимальной расстановки добывающих и транспортных судов.
Поэтому в качестве предикторов использовались аномалии реконструированного уровня океана в узлах регулярной сетки со сдвигом во времени на 1-3 мес., предполагая, что изменения высоты уровенной поверхности
океана не сразу, а лишь через некоторое время повлияют на распределение ставриды.
юш
/
— 1 2 3 4 5 6 К
+ + + + + + 1
7 8 9 10 11 12 )
+ + + + + + Д
13 14 15 16 17 18
+ + + + + + ЛчГ
19 20 21 22 23 24 у/
+ + + + + + £
I I I I I I I I
-110° -100° -90° -80° -70° ЗД
Рис. 2. Расположение 24 точек, значения аномалий высоты уровенной поверхности океана, в которых были использованы для расчетов Fig. 2. Location of 24 points, the values of the anomalies of the height of the level surface of the ocean at which have been used for calculations
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ Совместный анализ реконструированной альтиметрии и распределения промысловых скоплений позволил получить следующие результаты обобщающего плана. В акваториях квазистационарных отрицательных аномалий уровня океана промысловых скоплений не отмечалось. Только с появлением в поле уровня океана локальных фронтальных зон, ориентированных с запада на восток, начиналось формирование скоплений ставриды промыслового характера. Если наблюдалась тенденция к увеличению площади зоны отрицательной аномалии в акватории от центра района до границы исключительной экономической зоны (ИЭЗ) Чили, флот начинал сдвигаться на запад, в основном находясь на небольших участках с положительной аномалией.
В большинстве рассматриваемых промысловых ситуаций в распределении промысловых скоплений отмечается их приуроченность к экстремумам в полях аномалий уровня, ассоциируемым с вихрями и локальными фронтальными зонами.
Использование спутниковых альтиметрических измерений высоты уровенной поверхности океана для диагноза и прогноза особенностей распределения ставриды в ЮТО представляется весьма перспективным. Более того, по результатам дальнейшего, более детального исследования наблюдавшихся в ретроспективе промысловых ситуаций возможно понимание механизмов происходящих изменений, включая избыточное количество судов, промышляющих на одном скоплении.
Были получены четыре уравнения МЛР для четырех наиболее важных параметров промысловой обстановки. В качестве показателей достоверности и практической значимости моделей МЛР для каждого уравнения использовались: коэффициент множественной корреляции (R), коэффициент детерминации (скорректированный коэффициент корреляции R2adj) и критерий Фишера (F) на уровне значимости а=0.05.
Элемент sshaNX в полученных уравнениях означает значение аномалии уровенной поверхности океана в точке с номером N и со сдвигом по времени на x месяцев назад. Сдвиг по времени обусловлен тем, что изменения в динамике поверхностных вод проявляются в распределении промысловых скоплений через некоторое время. Расчеты производились со сдвигом до трех месяцев для выявления наиболее выраженной зависимости.
1. Модель для минимальной широты промысла (самая северная граница распределения промысловых скоплений) зависит от аномалий уровенной поверхности океана в семи точках с заблаговременностью до трех месяцев.
Итоговое уравнение регрессии имеет семь элементов.
Y = 35,96+0,6*ssha42+0,68* ssha61+0,71*ssha93-1,31*ssha102-0,71*ssha141--0,41*ssha153+1,4*ssha172
В точках 6 и 14 аномалии уровня океана берутся со сдвигом один месяц назад, 4, 10, 17 значения берутся со сдвигом два месяца назад, в точках 9 и 15 со сдвигом три месяца назад. Коэффициент множественной регрессии составляет 0,87. R2adj= 0.76.
Критерий Фишера F = 20.76 значительно превышает табличное значение (Ртабл ~ 3.92), что говорит о статистической значимости полученного уравнения.
2. Модель для максимальной широты промысла (самая южная граница распределения промысловых скоплений).
Итоговое уравнение регрессии имеет шесть элементов. Y=42,175-0,13*ssha41-0,65*ssha93-0,8*ssha102+0,04*ssha152+1,07*ssha182--1,17*ssha242,
где: ssha - значение аномалии высоты уровенной поверхности океана в заданной точке промысла со сдвигом от одного до трех месяцев. Ssha41 означает аномалию высоты в точке 4 со сдвигом один месяц. Коэффициент множественной регрессии для данного уравнения составляет 0,74. При этом модель характеризуется более низким по сравнению с предыдущим уравнением R2adj= 0.55. Анализ остатков показал нормальное распределение, некоррелированность с регрессорами и рассчитанными значениями Y, а также равенство нулю их среднего.
Рассчитанный для данной модели F = 19.84 значительно превышает табличное значение Ртабл (Ртабл~3.92), что говорит о статистической значимости полученного уравнения.
3. Модель для максимальной долготы распределения промысловых скоплений (самое западное расположение промыслового флота).
Было получено уравнение регрессии с семью элементами:
Y=88,897+0,74*ssha4o-2,4*ssha62-0,48*ssha102+0,69*ssha152+2,94*ssha182--1,53* ssha222-4,04* ssha242 ■
R=0.86, R2adj= 0.74. Рассчитанный
для данной модели F = 19.35 значительно превышает табличное значение Ртабл (Ртабл~3.92), что говорит о статистической значимости полученного уравнения. При этом модель характеризуется относительно высоким коэффициентом корреляции.
4. Модель прогноза вылова на промысловое усилие. Предполагается прямая зависимость между выловом на судо-сутки лова и плотностью облавливаемого скопления, которая, в свою очередь, зависит от градиентов в
поле уровня Мирового океана и интенсивности развития мезомасштабных вихрей и локальных фронтальных зон.
Уравнение регрессии для вылова на промысловое усилие имеет пять элементов.
Y=55,65+1,96*ssha31+3,25*ssha51-1,79*ssha121+0,003*ssha133+4,36*ssha221.
Максимальный коэффициент парной корреляции имеет максимальное значение при сдвиге в один месяц в точках 3, 5, 12, и 22, при сдвиге в два месяца -в точке 13.
о
R=0.7, R2adj= 0.49. Критерий Фишера F = 18.87 значительно превышает табличное значение Ртабл (Ртабл~3.92), что говорит о статистической значимости полученного уравнения.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ
Для выявления закономерностей распределения промысловых скоплений ставриды в южной части Тихого океана в период отсутствия спутниковых измерений впервые использованы поля уровня океана, реконструированные на основе метода циклостационированных ортогональных функций и мареографных измерений.
Экспериментально подтверждена гипотеза об определяющем влиянии мезомасштабной динамики вод на сезонные измерения промысловой обстановки на промысле ставриды.
Методом множественной линейной регрессии получены четыре статистические модели для важнейших параметров состояния сырьевой базы рыболовства в обширной акватории юга Тихого океана, располагающейся в полосе южных широт от 25 до 45° ю. ш. и от исключительной экономической зоны Чили до 110° з. д.
Эти модели предоставляют возможность прогнозирования важных параметров распределения промысловых скоплений и ожидаемой производительности вылова для организации и ведения широкомасштабного круглогодичного промысла ставриды в южной части Тихого океана группой крупнотоннажных траулеров.
Показана возможность использования современной океанологической информации (альтиметрические измерения высоты уровенной поверхности Мирового океана), получаемой с использованием искусственных спутников Земли, для научного обеспечения рыболовства в обширных по площади океанических районах промысла.
Продолжение работ состоит в исследовании функциональной структуры ареала метапопуляции ставриды Trachurus murphyi в южной части Тихого океана с использованием реконструированных полей уровенной поверхности океана для создания научной основы возобновления российского промысла и увеличения вылова в южной части Тихого океана за пределами исключительных экономических зон прибрежных государств.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Савчук, П. С. Концепция развития рыбохозяйственного комплекса Российской Федерации до 2030 года / П. С. Савчук // Рыболовство в Арктике:
современные вызовы, международные практики, перспективы: IV междунар. конф. (22-23 марта 2017 г.): материалы. - Мурманск, 2017. - С. 1-7.
2. Елизаров, А. А. Перуанская ставрида (Trachurus murphyi) в открытых водах южной части Тихого океана / А. А. Елизаров, А. С. Гречина, Б. Н. Котенев, // Вопросы ихтиологии. - 1992. - Т. 32, Вып. 6. - С. 57-74.
3. Чернышков, П. П. 30 лет со времени открытия и освоения ресурсов пелагических рыб в южной части Тихого океана / П. П. Чернышков, Н. Н. Дерябин // Рыбное хозяйство. - 2008. - № 5. - С. 30-33.
4. Чухлебов, Г. Е. Научно-поисковая экспедиция НИС «Атлантида» в юго-восточной части Тихого океана / Г. Е. Чухлебов, К. В. Каширин, П. П. Чернышков // Рыбное хозяйство. - 2004. - № 2. - С. 18-21.
5. Niels T. Hintzen, Ad Corten, François Gerlotto et all. Hydrography and Jack mackerel stock in the South Pacific - Final report Studies for European Commission Directorate-General for Maritime Affairs and Fisheries/IMARES - Institute for Marine Resources & Ecosystem 2014, 68 p
6. The concept of "Pelagicmetapopulation" as exemplified by the case of Jack mackerel Trachurus murphyi in the South Pacific Ocean//SPRFMO, Meeting of Scientific Comitee, 2016, 10-16 October, The Hagues, Kingdom of the Netherlsnds.
7. Промысловые атласы юго-восточной части Тихого океана за 1983-1991 гг. - Калининград: Управление «Запрыбпромразведка», 1984-1992.
8. Промыслово-океанологические исследования АтлантНИРО и «Запрыбпромразведки»: монография: в 2-х т. / под ред. д.г.н. В. Н. Яковлева. -Калининград: Изд-во АтлантНИРО, 2002. - 526 с.
9. Тимохин, Е. Н. Изменчивость атмосферной циркуляции над южной частью Тихого океана и ее связь с океанической поверхностной циркуляцией / Е. Н. Тимохин // Вопросы промысловой океанологии. - 2007. - Вып. 4, №2. -С. 192-205.
10. Федотов, М. С. Сезонные и межгодовые изменения распределения промысловых скоплений ставриды в южной части Тихого океана в связи с атмосферными процессами / М. С. Федотов // Водные биоресурсы, аквакультура и экология водоёмов: IV Балтийский морской форум: труды. - 2016. - С. 63-66.
11. Федотов, М. С. Распределение промысловых скоплений ставриды в южной части Тихого океана в связи с атмосферными процессами / М. С. Федотов, П. С. Петкилев // Вопросы промысловой океанологии. - 2017. - Т. 169. -С. 30-36.
12. Satellite Altimetry Data AVISO [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.aviso.altimetry.fr/en/my-aviso.html
13. Малинин, В. Н. Статистические методы анализа гидрометеорологической информации / В. Н. Малинин. - Санкт-Петербург: Изд-во РГГМУ, 2008. - 406 с.
14. Kim K-Y, Hamlington B, Na H. Theoretical foundation of cyclostationary EOF analysis for geophysical and climatic variables: Concepts and examples. Earth-Science Reviews, 2015 http://dx.doi.org/10.1016/j.earscirev.2015.06.03
15. B. D. Hamlington, R. R. Leben, M. W. Strassburg and K.-Y. Kim Cyclostationary empirical orthogonal function sea-level reconstruction// Geoscience Data Journal, 2014, 1: p. 13-19.
Haynubiu wypnan «H3eecmuH KfTY», № 55, 2019 г.
REFERENCES
1. Savchuk P. S. Konceptsiya razvitiya rybokhozyaystvennogo kompleksa Rossiyskoy Federatsii do 2030 goda [The concept of the development of the fisheries complex of the Russian Federation until 2030]. Materialy IV mezhdunarodnoy konferentsii "Rybolovstvo v Arktike: sovremennye vyzovy, mezhdunarodnye praktiki, perspektivy" [Proc. IV Int. Conference "Arctic Fisheries: Modern Challenges, International Practices, Prospects"]. Murmansk, 2017, pp. 22-23.
2. Elizarov A. A., Grechina A. S., Kotenev B. N., Kuznetsov A. I. Peruanskaya stavrida (Trachurus murphyi) v otkrytykh vodakh yuzhnoy chasti Tikhogo okeana [Peruance scabi (Trachurus murphyi) in the open waters of the South Pacific]. Voprosy ikhtiologii, 1992, vol. 32, iss. 6, pp. 57-74.
3. Chernyshkov P. P., Deryabin N. N. 30 let so vremeni otkrytiya i osvoeniya resursov pelagicheskikh ryb v yuzhnoy chasti Tikhogo okeana [30 years since the discovery and development of the resources of pelagic fish in the South Pacific]. Rybnoe khozyaystvo, 2008, no. 5, pp. 30-33.
4. Chukhlebov G. E., Kashirin K. V., Chernyshkov P. P. Nauchno-poiskovaya ekspeditsiya NIS "Atlantida" v yugo-vostochnuyu chast Tikhigo okeana [The Scientific Search Engine expedition of the NIS "Atlantis" in the southeastern Pacific Ocean]. Rybnoe khozyaystvo, 2004, no. 2, pp. 18-21.
5. Niels T. Hintzen, Ad Corten, François Gerlotto et all. Hydrography and Jack mackerel stock in the South Pacific - Final report Studies for European Commission Directorate-General for Maritime Affairs and Fisheries/IMARES - Institute for Marine Resources & Ecosystem 2014, 68 p.
6. The concept of "Pelagicmetapopulation" as exemplified by the case of Jack mackerel Trachurus murphyi in the South Pacific Ocean. SPRFMO, Meeting of Scientific Comitee, 2016, 10-16 October, The Hagues, Kingdom of the Netherlsnds.
7. Promyslovye atlasy yugo-vostochnoy chasti Tikhogo okeana za 1983-1991 gg [Fisheries atlases of the southeastern Pacific Ocean for 1983-1991]. Kaliningrad, Upravlenie "Zaprybpromrazvedka", 1984-1992.
8. Yakovlev V. N. Promyslovo-okeanologicheskie issledovaniya AtlantNIRO i "Zaprybpromrazvedki" [Fisheries and Oceanological Studies of AtlantNIRO and "Zaprybpromrazvedka"]. Kaliningrad, izd-vo AtlantNIRO , 2002, 526 p.
9. Timokhin E. N. Izmenchivost atmosfernoy tsirkulyatsii nad yuzhnoy chasfyu Tikhogo okeana i ee svyaz' s okeanicheskoy poverkhnostnoy tsirkulyatsiey [Variability of the atmospheric circulation over the South Pacific and its relationship with the oceanic surface circulation]. Voprosy promyslovoy okeanologii, 2007, iss. 4, no. 2, pp. 192-205 p.
10. Fedotov M. S. Sezonnye i mezhgodovye izmeneniya raspredeleniya promyslovykh skopleniy stavridy v yuzhnoy chasti Tikhogo okeana v svyazi s atmosfernymi protsessami [Seasonal and interannual changes in the distribution of field accumulations of horse mackerel in the South Pacific due to atmospheric processes]. Trudy IV Baltiyskogo morskogo foruma "Vodnye bioresursy, akvakul'tura i ekologiya vodoemov" [Proceedings of IV Baltic Maritime Forum "Aquatic bioresources, aquaculture and ecology of water reservoirs"]. Kaliningrad, 2016, pp. 63-66.
11. Fedotov M. S., Petkilev P. S. Raspredelienie promyslovykh skopleniy stavridy v yuzhnoy chasti Tikhogo okeana v svyazi s atmosfernymi protsessami
[Distribution of commercial concentrations of horse mackerel in the South Pacific due to atmospheric processes]. Voprosy promyslovoy okeanologii, 2017, vol. 169, pp. 30-36.
12. Sputnikovaya al'timetria AVISO [AVISO satellite altimetry], available at: https://www.aviso.altimetry.fr/en/my-aviso.html (Accessed 20 May 20019).
13. Malinin V. N. Statisticheskie metody analiza gidrometeorologicheskoy informatsii [Statistical methods for analyzing hydrometeorological information]. Saint-Petersburg, izd. RGGMU, 2008, 406 p.
14. Kim K-Y, Hamlingron B, Na. H. Theoretical foundation of cyclostationary EOF analysis for geophysical and climatic variables: Concepts and examples. Earth-Science Reviews, 2015, http://dx.doi.org/10.1016Zj.earscirev.2015.06.03.
15. B. D. Hamlington, R. R. Leben, M. W. Strassburg and K.-Y. Kim Cyclostationary empirical orthogonal function sea-level reconstruction. Geoscience Data Journal, 2014, pp.13-19.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Федотов Максим Сергеевич - Калининградский государственный технический университет; заведующий лабораторией кафедры ихтиологии и экологии; E-mail: maksim.fedotov@klgtu.ru
Fedotov Maxim Sergeevich - Kaliningrad State Technical University; Head of the Laboratory of the Department of Ichthyology and Ecology; E-mail: maksim.fedotov@klgtu.ru
Чернышков Павел Петрович - Калининградский государственный технический университет; доктор географических наук, профессор кафедры ихтиологии и экологии; E-mail: pavel.chernyshkov@klgtu.ru
Chernyshkov Pavel Petrovich - Kaliningrad State Technical University; DSc in Geography, Professor of the Department of Ichthyology and Ecology; E-mail: pavel.chernyshkov@klgtu.ru
