Регулирование многовидового рыболовства на основе математического моделирования (стр. 49 )

• трофические отношения между видами резко сужают область допустимого управления в координатах коэффициентов промысловой смертности видов;

• в двухвидовой модели хищник-жертва максимум вылова популяции жертв достигается на границе области допустимого управления сообществом, на которой популяция хищников исчезает;

• пренебрежение конкурентами данного вида приводит к завышению рекомендаций по величине его ОДУ; для увеличения возможного вылова одной из конкурирующих популяций следует вылавливать и ее конкурента;

• разработанные автором алгоритмы дают возможность найти оптимальную (целевую) точку внутри допустимой области управления для разных критериев эксплуатации сообщества, в том числе для экономического.

3. Разработанная нами (Булгакова, Кизнером, 1986,1987) динамическая продукционная модель двух промысловых видов, исходными данными которой служит только промысловая информация, способна описывать промысловые сообщества двух, трех и более видов с различными типами внутри - и межвидовых отношений и при смешанном характере промысла. На примере реального промысла ставриды и хека ЮВА в I974-I983 гг. проиллюстрирована специально разработанная процедура настройки модели, проведены расчеты по фактическим данным, получены некоторые рекомендации по регулированию промысла. Например, показано, что если годовой улов каждого вида сообщества постоянен и выбран равным улову в оптимальной точке, это приводит к неустойчивости системы. Если же для перехода системы в ее оптимальное состояние изымать постоянную долю биомассы каждого вида, переходный период получается длинный, но система устойчива к такому воздействию. Приведена и более эффективная схема перехода к оптимальному состоянию системы запас-промысел. Следует отметить, что модели этого типа справедливы только при условии, что улов на единицу промыслового усилия является индексом промыслового запаса для всех компонент сообщества.

4. Многовидовая когортная модель MSVPA, позволяющая исследовать довольно сложную структуру сообщества взаимодействующих видов, адаптирована к конкретному сообществу четырех видов Баренцева моря. Результаты работы позволяют сделать следующие выводы:

• Разработанные алгоритмы компьютерной обработки данных в том числе позволяют определить возраст хищников и возраста жертв в каждом желудке, что удалось сделать и в ряде случаев, когда жертвы были частично переварены (дополнительно использованы размерно-возрастные ключи и рассчитаны коэффициенты реконструкции массы жертв при разной степени переваривания).

• Методология кригинга, апробированная нами для работы с БД по питанию, оказалась эффективной для учета неоднородного распределения хищников по ареалу. Эта методология впервые была применена и к двумерным массивам с координатами времени{возраст хищника, год} или {возраст жертвы, возраст хищника} для экстраполяции и заполнения пробелов в данных.

• Новый метод настройки модели MSVPA – последовательное применение одновидовых моделей класса ISVPA и MSVPA – является эффективным для видов, у которых только особи младших возрастов подвержены хищничеству.

• Результаты исследования динамики промыслового сообщества Баренцева моря по MSVPA показали, как велико влияние многовидовых отношений на динамику популяций. Например, в среднем треска съедает в год около 1 млн т мойвы, в некоторые годы – до 3 млн т., от 200 до 400 тыс. т креветки, при этом смертность мойвы и креветки от хищничества часто намного превышает ее промысловую смертность. Каннибализм является мощным фактором, регулирующим численность поколений трески (только в 1996 г. съедено 200 тыс. т. ее молоди).

• В Баренцевом море (в отличие от Северного и Балтийского морей, для которых тоже применялась модель MSVPA) велика изменчивость состава пищи трески, потому для получения реальной картины динамики популяций в ЭС следует собирать данные по питанию в течение длинного ряда лет, включающего годы подъема и падения численности как хищников, так и основных объектов их питания.

• На примере мойвы, которая является важным источником питания не только трески, но и многих других видов рыб, а также млекопитающих и птиц этого региона, показано, что современный крупномасштабный промысел популяций, которые относятся к нижним трофическим уровням, может отрицательно повлиять на многие компоненты ЭС.

5. Для выбора правила регулирования многовидового сообщества и его эффективного использования необходимы следующие этапы работы:

·  Определить область допустимого управления сообществом в координатах коэффициентов промысловой смертности включенных в модель видов вместо точечных граничных БО, принимаемых при регулировании одновидовых запасов. При определении границ этой области необходимо учитывать влияние хищников, имея в виду не только количество потребляемой хищниками пищи, но и необходимую плотность видов-жертв для обеспечения благополучного существования и воспроизводства хищников в ЭС.

·  Выбрать критерий управления (вид целевой функции) сообществом. Критерий MSY в многовидовом случае теряет смысл, поскольку максимальный вылов разных компонентов сообщества достигается в разных точках области допустимого управления.

·  Внутри допустимой области найти точку, в которой целевая функция принимает оптимальное значение.

·  Для каждого вида сообщества провести прогнозные оценки запасов, учитывая факторы среды, наиболее сильно влияющие на динамику запасов, и межвидовые отношения.

·  Для каждого вида сообщества рассчитать величину ОДУ в оптимальной точке области допустимого управления.

·  При смешанном характере промысла найти распределение промыслового усилия между промысловыми комплексами, позволяющее как можно ближе подойти к оптимальной точке управления.

6. При работа с экосистемной и многовидовой моделью оценки запаса и для прогнозирования динамики конкретного сообщества следует ограничиваться включением в модель только наиболее важных факторов. Включение многих факторов может привести к ситуации, когда ценность моделирования при большой неопределенности параметров низка.

7. Модель пополнения трески СВА учитывает влияние каннибализма, популяционной плодовитости трески и индекса установившегося притока атлантических вод и позволяет объяснить около 75 % изменчивости пополнения. Эту модель можно использовать для прогнозов и реализации сценарных моделей при тестировании ПР.

8. Предлагаемые стохастические сценарные модели для трески и сельди СВА, основанные на ретроспективных расчетов запаса и модели пополнения, позволяют оценивать эффективность разных ПР.

В целом многовидовое моделирование в настоящее время является исключительно бурно развивающимся направлением. В связи с отсутствием достаточно надежной информационной основы, в практике регулирования промысла редко используются сложные модели экосистемного уровня, а также модели с чрезмерно большим количеством трофических звеньев. В качестве редкого исключения следует отметить разработанный T. Левасту (Laevastu and Favorite, 1978) комплекс динамических моделей морских экосистем. Из современных вариантов комплексных многовидовых моделей, учитывающих не только биологические взаимодействия, но и пространственные, поведенческие аспекты (например, миграции) следует отметить исландскую модель BARMICON (Stefansson and Palsson, 1995) и серию норвежских биологических и биоэкономических моделей (Рёдсет, 2002).

Список литературы.

1.  , Хайлов вопросы математического моделирования эколого-биохимических систем // Биофизические аспекты загрязнения биосферы. – 1973. М.: Наука.– С. 6-8.

2.  Алексеев устойчивость биоценозов// Водные ресурсы. –1973а. № 3. – C. 156-166

3.  О роли консументов в формировании разнообразия видов в биогеоценозах// Журнал общей биологии. –1973б. т.34. – C. 451-458.

4.  Алексеев системы «хищник-жертва» // Кибернетические подходы к биологии. – 1973в. Новосибирск: – C.127-143.

5.  и Костин простейших биогеоценозов к случайным внешним воздействиям// Биологические системы в земледелии и лесоводстве. – 1973. М.: Наука. – C. 105-113.

6.  , , Челноков вероятности потери меток и влияние мечения на выживание морских котиков// Рыбное хозяйство. – 1976. №8.– С. 31-33.

7.  , , Челноков оценки некоторых параметров популяции морских котиков по материалам мечения// Труды ВНИРО. –1978. Том 128. М.: ОНТИ ВНИРО.– C. 23-32.

8.  Андреев анализ кривых воспроизводства рыб // Труды ВНИРО. – 1969. Том 67, вып.1. М.: Изд-во Пищевая пром-сть.– С. 32-48.

9.  Бабаян максимального вылова при многовидовом составе уловов// Рыбное хозяйство. –1981. Вып.2. – с. 45-46.

10.  1985. Методические рекомендации по применению современных методов оценки общего допустимого улова (ОДУ). –М.: Изд-во ВНИРО. –57 с.

11.  Бабаян подход к оценке общего допустимого улова (ОДУ). Анализ и рекомендации по применению.– 2000.М.: Изд-во ВНИРО.–192 с.

12.  , , 1984. Применение математических методов и моделей для оценки запасов рыб: методические рекомендации. – М.: Изд-во ВНИРО.–155 с.

13.  , , Васильев подход к оценке неучтенного вылова каспийских осетровых// Материалы Международной научно-практической конференции "Комплексный подход к проблеме сохранения и восстановления биоресурсов Каспийского бассейна", (13-16 окт.2008 г. Астрахань). –2008. Астрахань: Изд-во КаспНИРХ.– С. 36-40.

14.  , , Котенев подход к обоснованию ОДУ каспийских осетровых в современных условиях //Труды междунар. форума по проблемам науки, техники и образования под ред. и . – 2006а. Том 2. М.: – C. 138-140.

15.  , , Ходоревская подход к оценке запасов и ОДУ каспийских осетровых// Материалы междунар. конфер. «Современное состояние и пути совершенствования научных исследований в Каспийском бассейне», 16-18 мая 2006. – 2006б. Астрахань:Изд-во КаспНИРХ. – С. 89-96.