Регулирование многовидового рыболовства на основе математического моделирования (стр. 48 )

Входная информация модели:

Агрегированные уловы всех 14 видов и стандартизированное промысловое усилие по 6 промыслам (в количестве дней промысла) по годам с 1982 г. по 1988 г.

Выгрузки в тоннах (и в долях) для каждого из 15 видов и по 6 промыслам для 1987 г.

Для каждого вида: коэффициент естественной смертности, масса особи в улове, в выбросах и в запасе (W, WD, WS) по возрастам и темп половозрелости, параметры функции запас-пополнение, параметры зависимости цены одной тонны рыбы каждого вида от величины выгрузок.

Коэффициенты улавливаемости q по видам и промыслам и коэффициенты промысловой смертности по видам Fs рассчитаны на основе данных 1987 г. Коэффициенты q рассчитаны делением парциального Fs, относящегося к каждому типу промысла, на величину стандартизированного усилия этого промысла. Коэффициенты PR (по видам, возрастам и флотам) рассчитаны по соотношениям длина-возраст и размерам ячеи. Коэффициенты выбросов PD оценены по характеристикам селективности ОЛ с использованием разрешенного минимального размера рыб данного вида в выгрузках.

Компьютерная программа проводит расчеты общего вылова в районе и общей стоимости вылова при разных комбинациях распределения усилия между двумя крупными категориями флотов, крупноячейного и мелкоячейного. При этом делается упрощающее предположение, что внутри каждой крупной категории флотов соотношения усилий трех разных промыслов неизменны. Результаты моделирования представляются в виде поверхности – зависимости агрегированных уловов (или стоимости общих уловов) от двух переменных – промыслового усилия каждой из двух категорий промысла – крупноячейного и мелкоячейного. Гибкие цены, зависящие от величины выгрузок (выбрана зависимость, подобная уравнению (7-9)), приводят к стабилизации поверхности общей стоимости выгрузок даже при значительном изменении биомассы некоторых видов.

В указанных выше моделях сделана попытка учесть влияние выбросов рыб непромысловых размеров. В реальном промысле величины выбросов определяются с большой ошибкой, тем более что часто количество выловленной рыбы оценивается неверно из-за перелова разрешенных квот, несообщенного вылова и браконьерства. Вопрос выживания выброшенной рыбы тоже требует дальнейших исследований. С проблемой неточного определения величины вылова нам с коллегами пришлось столкнуться на Рабочей Группе ИКЕС по Арктическому рыболовству, где фактический вылов трески и пикши оценивается неоднозначно из-за отсутствия согласованности при определении величины несообщенных уловов специалистами России и Норвегии (см. разделы 7. 2 и 7.3.1). Еще острее возникает та же проблема при оценке фактического вылова осетровых рыб Каспийского моря, где браконьерский и несообщенный вылов во много раз превышают фактический. Поскольку выработка эффективных, научно обоснованных рекомендаций по сохранению и восстановлению запасов каспийских осетровых не может быть выполнена без предварительной оценки объемов неучтенного вылова, специалисты ВНИРО (включая автора) в сотрудничестве с сотрудниками КаспНИРХ разработали специальные методы определения неучтенного вылова. Это позволило получить более реальные оценки запаса русского осетра (Бабаян, Булгакова и др., 2006а; 2006б; 2006в; 2008). Эти методы представляют собой моделирование, основанное на информации правоохранительных органов по изъятию браконьерских орудий лова и на данных контрольного лова, который проводился орудиями лова, аналогичными браконьерским.

Начиная с 2006 г. в рамках ИКЕС ежегодно собирается рабочая группа по регулированию смешанного промысла (WGMiхMan). Предлагаемые этой группой модели реализуют промежуточные алгоритмы между одновидовым и экосистемным подходами к регулированию промысла. Один пример модели, разработанной для реализации такого алгоритма – MTAC (Vinther et al., 2004). Программа MTAC рассчитывает ОДУ для каждого промыслового вида с учетом смешанного характера промысла таким образом, чтобы как можно точнее выполнить установленный критерий регулирования, который в частности может быть представлен и одновидовым целевым БО. При этом делается попытка разрешить конфликт, возникающий, когда приходится уменьшать вылов только некоторых видов из всех вылавливаемых. Пусть Cif – вылов i-го вида f-ым флотом. Результаты расчетов существенно зависят от политического выбора: уменьшить усилие всех флотов в равной степени (1), или пропорционально доле улова данного вида внутри общего улова флота –(2) или пропорционально доле улова вида, получаемого данным флотом от общего улова вида, равной (3). Должно быть также принято политическое решение о приоритете вылова каждого вида. Недостаток этой программы состоит в том, что она использует предположение о постоянном составе уловов, а ее решение может не соответствовать предосторожному подходу (Kraak, 2004). Кроме того, нельзя использовать эту программу для рекомендаций по флотам, если данные неполны и если существует несообщенный вылов, тем более что флот, который имеет несообщенный вылов, в результате может получить преимущества перед флотом, который выдает верные цифры улова.

Модель Fcube (Ulrich et al., 2008) исследует несколько разных сценариев для оценки потенциальных уловов, получаемых разными промысловыми системами. Например, в одном из таких сценариев промысел должен остановиться, как только ОДУ по одному виду будет реализован, во втором сценарии промысел заканчивается, когда реализованы все ОДУ, а третий – промежуточный. Регулирование согласно этим моделям следует вести не только по биомассе, которую разрешено выловить тому или иному флоту, но и по величине промыслового усилия, разрешенного применить каждому из флотов. Эти модели рассматриваются главным образом на примере Северного моря, в котором очень сложна трофическая структура сообщества и где работает флот многих стран и разных типов.

7.5. Основные выводы главы 7

В главе рассмотрены различные аспекты экосистемного подхода к оценке запасов и регулированию промысла.

· Для решения проблемы регулирования многовидового промысла для конкретного сообщества прежде всего необходимо корректно сформулировать цель управления.

· Пренебрежение межвидовыми отношениями в сообществе ведет к искажению оценок зависимостей запас-пополнение и улова на рекрута, которые лежат в основе определения ориентиров управления. Поиск БО в многовидовом случае сильно усложнен, точечные граничные БО следует заменять границами допустимой области управления.

·  В каждой частной ситуации чаще всего приходится ограничиваться включением в модель оценки запаса или прогнозирования только наиболее важных факторов среды. В качестве примера приведена модель пополнения северо-восточной арктической трески, принимающая в расчет влияние каннибализма, популяционной плодовитости трески и индекса установившегося притока атлантических вод. Эта модель может использоваться и для прогнозов пополнения и для реализации сценарных моделей, разработанных для тестирования разных ПР.

·  Предложен метод построения сценарных моделей динамики запаса для тестирования ПР, основанный на информации за длительный ретроспективный период, для которого многие модельные параметры и условия среды уже известны. Такие модели позволяют получать ответ на вопрос "что, если...", дают возможность имитировать разные сценарии управления и получать выводы о целесообразности использовании того или другого ПР. Для запасов трески и сельди даются конкретные рекомендации по выбору параметров ПР.

·  Включение факторов среды в оценку популяционных параметров позволяет уменьшить неопределенность в зашумленных оценках запаса и объяснить некоторые функциональные зависимости. Включение этих факторов в прогноз запаса позволяет улучшить прогнозирование, только если есть возможность прогнозировать изменение этих факторов.

·  Состояние ЭС иногда можно оценить с помощью экосистемных индикаторов (Shin et el., 1999), но выяснение того, какие именно индикаторы отражают изменения в структуре исследуемой ЭС, представляет собой дополнительную и непростую задачу.

·  При выработке стратегии регулирования эксплуатации промыслового сообщества необходимо учитывать как многовидовые отношения, так и смешанный характер промысла, в данной главе приводится краткий анализ существующих моделей смешанного промысла.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В книге описаны различные подходы к анализу многовидовых систем запас-промысел, разработаны и исследованы математические многовидовые модели разной сложности, предложены новые методы подготовки входной информации для многовидового моделирования, рассмотрены многовидовые аспекты регулирования промысла. Основные результаты, полученные автором, заключаются в следующем:

1. Исследованы на устойчивость к внешним возмущениям простые модели сложных ЭС с разными трофическими отношениями между видами, это позволило получить ряд теоретических выводов о влиянии разных биологических процессов внутри популяции и взаимодействий между популяциями на стабильность сообщества и динамику его компонент, поскольку устойчивость модели – один из показателей ее адекватности (необходимый, но не достаточный) исследуемой ЭС :

• модель биогеоценоза является более устойчивой к внешним возмущениям, чем модель биоценоза, а именно – обратная связь в системе в виде потоков вещества на косную компоненту (биогены в морской ЭС или количество гумуса в почве для наземного сообщества) стабилизирует динамику сообщества, и его устойчивое равновесие может существовать при любом количестве видов; стабизирует динамику сообщества и ограниченный приток вещества или солнечной энергии, необходимых для продуцентов; стабизирует динамику и существование внутривидовой конкуренции;

• временные задержки при круговороте вещества (время разложения вещества, поступающего со всех трофических уровней на нижнее звено трофической цепи, до биогенов, потребляемых первым трофическим уровнем) приводят к сдвигу по фазе колебаний численности разных трофических уровней.

2. С помощью простых моделей промыслового сообщества двух видов получены следующие теоретические выводы и результаты: