Юрий александрович рациональная эксплуатация запаса северо-восточной арктической трески с использованием целевых биологических ориентиров
На правах рукописи
УДК 597.562-152.6.08(268.45) КОВАЛЕВ Юрий Александрович РАЦИОНАЛЬНАЯ ЭКСПЛУАТАЦИЯ ЗАПАСА СЕВЕРО-ВОСТОЧНОЙ АРКТИЧЕСКОЙ ТРЕСКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦЕЛЕВЫХ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОРИЕНТИРОВ Специальность 03.02.14 – биологические ресурсы
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание учёной степени кандидата биологических наук
Москва – 2013
Работа выполнена в Полярном научно-исследовательском институте морского рыбного хозяйства и океанографии им. Н.М. Книповича (ФГУП «ПИНРО», г. Мурманск)
Научный консультант: доктор биологических наук Ярагина Наталья Анатольевна старший научн. сотр.
ФГУП «ПИНРО»
Официальные оппоненты: доктор технических наук Васильев Дмитрий Александрович главный научн. сотр.
ФГУП «ВНИРО» кандидат биологических наук Бобырев Александр Евгеньевич старший научн. сотр.
ФГБУН "Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н.Северцова РАН"
Ведущая организация: Атлантический научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии (ФГУП «АтлантНИРО», г. Калининград)
Защита состоится 29 марта 2013 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 307.004.01 при Всероссийском научно исследовательском институте рыбного хозяйства и океанографии (ФГУП «ВНИРО») по адресу: 107140, Москва, ул. Верхняя Красносельская, д.17.
Факс 8-499-264-91-76, электронный адрес [email protected]
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВНИРО.
Автореферат разослан «15» февраля 2013 г.
Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат биологических наук Седова М.А.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Современное морское рыболовство всё чаще сталкивается с проблемами, обусловленными слишком высокой степенью эксплуатации объектов промысла. Количество единиц запасов, состояние которых характеризуется как «перелов», постоянно растёт. По данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединённых Наций (ФАО), в 1997 г. для 40% запасов промысловых рыб было возможно увеличение вылова, а 60% считались переловленными или эксплуатирующимися на максимально возможном уровне (FAO, 1997), в 2008 г.
это соотношение составляло уже 15к 85 %, соответственно (FAO, 2010).
Проблема перелова в полной мере касается традиционного и очень важного для Российской Федерации района промысла – Баренцева моря, в котором регулирование рыболовства осуществляется Смешанной Российско Норвежской Комиссией по рыболовству (СРНК). Наращивание здесь интенсивного промысла во второй половине 20-го века привело к существенному снижению численности ряда промысловых видов, а некоторые поставило на грань коллапса. Запас трески, основного промыслового вида Норвежско-Баренцевоморского региона, большую часть исследуемого периода (1946-2010 гг.) также эксплуатировался на уровне выше оптимального (Третьяк, 2003;
Ковалёв, Древетняк, 2011) и существенно сократился к началу 1980-х годов под воздействием возросшего пресса промысла.
В 2002 г. на Йоханнесбургском Саммите ООН (Всемирный саммит…, 2002) была принята декларация по устойчивому развитию и сформирован план выполнения решений, согласно которому в частности необходимо «к 2015, поддерживать или восстановить истощенные запасы до уровня, обеспечивающего максимально устойчивый улов». Во исполнение достигнутых международных соглашений Россия и Норвегия в рамках СРНК ведут работу по установлению уровней эксплуатации, обеспечивающих максимальный долгосрочный вылов наиболее важных промысловых объектов Баренцева моря (Протокол 32-й сессии СРНК). В связи с этим оценка оптимальных уровней эксплуатации важнейшего в экономическом отношении объекта промысла в Баренцевом море – северо-восточной арктической (СВА) трески – приобретает особую актуальность.
Цель работы: разработать теоретические основы регулирования промысла СВА трески для получения её максимального долгосрочного вылова без нанесения ущерба воспроизводительной способности популяции. Для достижения данной цели было поставлены следующие задачи:
- проанализировать динамику запаса и промысла СВА трески за период 1946-2010 гг.;
- исследовать изменчивость биологических параметров популяции трески в зависимости от изменения её плотности под воздействием промысла;
- выполнить оценку и анализ биологических ориентиров, которые могут быть использованы при регулировании промысла трески, направленного на максимизацию её вылова;
- разработать математическую модель динамики численности и промысла трески и выполнить модельный анализ эффективности использования разных уровней эксплуатации;
- выбрать целевые ориентиры для управления запасом трески, обеспечивающие максимизацию среднегодового вылова при эксплуатации запаса в безопасных биологических пределах, и рекомендовать их для практического использования.
Основные положения, выносимые на защиту:
- интенсивный промысел СВА трески во второй половине 20-го века привёл к существенному уменьшению численности популяции, что, в свою очередь, привело к значительному увеличению темпов роста и скорости полового созревания, росту смертности молоди по причине каннибализма и в конечном итоге – изменению продуктивности популяции;
- оценку биологических ориентиров, обеспечивающих оптимизацию промысла трески, необходимо выполнять с использованием математической модели, учитывающей зависимость параметров популяции от интенсивности промысла.
Научная новизна. Проанализировано воздействие промысла на величину запаса северо-восточной арктической трески. Рассмотрено его опосредованное воздействие через изменение плотности популяции на ее биологические параметры. Разработана имитационная модель системы запас промысел трески, учитывающая найденные закономерности и позволяющая выполнить оценку влияния различных режимов эксплуатации на объём вылова и состояние популяции. Определён оптимальный (по критерию максимального вылова) уровень эксплуатации запаса трески и выработаны рекомендации, способствующие рациональному ведению промысла.
Практическая значимость. Результаты исследований с 2004 г.
используются ПИНРО при составлении годовых прогнозов сырьевой базы промысла трески в Баренцевом море и ежегодной оценке величины её общего допустимого улова (ОДУ). С 2006 г. рассчитанные в модели оценки промысловой смертности, соответствующей максимальному долгосрочному улову, используются в Международном совете по исследованию моря (ИКЕС) при выработке рекомендаций по вылову трески Баренцева моря.
Результаты работы использованы ИКЕС в 2004, 2005 и 2010 гг. при проведении экспертизы правил регулирования вылова СВА трески, принятых СРНК по рыболовству. По результатам экспертизы правила регулирования вылова были уточнены и признаны соответствующими предосторожному подходу. Эффективность предлагаемого уровня эксплуатации подтверждена практикой промысла, так как обеспечила существенное увеличение запаса и ОДУ трески (протокол 42-й сессии СРНК).
Апробация работы. Отдельные положения диссертации были представлены на Отчетной сессии ПИНРО и СевПИНРО по итогам научно исследовательских работ в 2001-2002 гг. (г. Мурманск, апрель 2003 г.), на Международной научно-практической конференции «Повышение эффективности использования водных биологических ресурсов Мирового океана» (г. Москва, 9-10 ноября 2005 г.) и 1-й Международной конференции «Повышение эффективности использования водных биологических ресурсов» (г. Москва, 1-2 ноября 2006 г.), на 11-м Российско-Норвежском симпозиуме “Ecosystem Dynamics and Optimal Long Term Harvest in the Barents Sea Fisheries” (г. Мурманск, 15-17 августа 2005 г.), на международной выставке «Эволюция стратегии эксплуатации живых ресурсов Баренцева и Норвежского морей» (г.
Мурманск, 2007 г.), а также на Исследовательской группе ИКЕС по оценке ориентиров трески в 2003 г. и Рабочих группах ИКЕС: по арктическому рыболовству 2004, 2005, 2010 гг., по методам оценки запасов в 2007 г.
Публикации. По теме исследования опубликовано 15 работ, в том числе 5 – в изданиях из списка, рекомендованного ВАК.
Структура и объем диссертации. Рукопись объёмом 117 стр. состоит из введения, 4 глав и выводов, содержит 9 таблиц, 35 рисунков и список литературы из 117 наименований.
Личный вклад. С 1987 по 1998 г. автор принимал участие в 17 научных и научно-промысловых рейсах, в качестве инженера научной группы и начальника рейса собирал, обрабатывал и анализировал материал по биологии трески в различных районах Баренцева моря, изучал сезонную и межгодовую динамику промысла. В 1999-2003 гг. автор участвовал в Рабочей группе ИКЕС по арктическому рыболовству в качестве одного из экспертов по оценке запаса трески, в 2004-2009 гг. был председателем этой группы ИКЕС, а с 2010 г. по 2012 г. – координатором запаса трески. Оценки, выполняемые на этой Рабочей группе, являются основой для рекомендаций ИКЕС по регулированию промысла трески Баренцева моря. В 2003 г. под председательством автора Исследовательской группой ИКЕС по оценке биологических ориентиров СВА трески был выполнен пересмотр методических подходов к оценке ориентиров, определяемых в рамках предосторожного подхода и используемых при регулировании промысла, и проведена корректировка их значений (ICES 2003a). При участии автора и на основе предложенной им математической модели динамики численности и промысла трески была проведена работа по экспертизе правила регулирования вылова трески (ICES, 2004, 2005, 2010a), принятого СРНК и используемого для расчёта ОДУ в настоящее время. С использованием разработанной модели были выполнены оценки уровней эксплуатации запаса трески, обеспечивающих максимизацию её вылова (Kovalev and Bogstad, 2005;
Ковалёв, 2006). Автор участвовал в работе СРНК, в том числе в рабочих группах этой организации, определяющих оптимальные уровни эксплуатации трески и других промысловых видов Баренцева моря, и в группе по введению единых технических мер регулирования тралового промысла. В результате работы групп СРНК были введены единые технические меры на траловом промысле в Баренцевом море.
Благодарности. Автор искренне признателен всем сотрудникам Полярного института, помогавшим в подготовке работы: Ярагиной Н.А., Коржеву В.А., Третьяку В.Л., Зуйковой Н.В., Долгову А.В., Соколову К.М. и Шевелёву М.С.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Глава 1. Материал и методика В работе использованы данные по биологии, динамике численности трески, промысловой смертности и вылову из отчета Рабочей группы ИКЕС по арктическому рыболовству за период 1946-2010 гг. (ICES, 2011).
Приведены определения и методы расчёта биологических ориентиров, традиционно используемых при решении задачи получения максимального улова: F0.1, Fmax и Fmsy (Бабаян, 2000;
Хилборн и Уолтерс, 2001). Приведено новое определение ориентира Fmsy в интерпретации ИКЕС, где под максимальным устойчивым уловом понимается среднемноголетний вылов, полученный при использовании постоянной промысловой смертности (ICES 2010b). В отличие от «традиционного» подхода условие равновесного состояния системы «запас-промысел» не обязательно, модель запаса может быть динамической, учитывающей факторы плотности популяции и изменения ежегодного вылова.
Концептуально описана модель динамики популяции и промысла трески (Ковалёв и Коржев 2001, 2002а, 2002б;
Kovalev and Bogstad, 2005;
Ковалёв, 2006), структура и уравнения которой приведены в 4 главе.
Теснота связи между показателями определялась при помощи корреляционного анализа (Гмурман, 2004). Аппроксимация приводимых в работе зависимостей математическими функциями, статистические расчёты и моделирование динамики численности популяции трески выполнены с помощью программных средств Excel. Программирование модели выполнено на языке Visual Basic.
Глава 2. Промысел трески и его влияние на популяцию Динамика запаса и вылова в 1946-2010 гг.
Биомасса промыслового запаса северо-восточной арктической трески в 1946-2010 гг. демонстрировала значительные межгодовые колебания, изменяясь в пределах от 4,2 млн т в 1946 г. до 0,7 млн т в 1983 г. (рис. 1).
Рис. 1. Динамика биомассы промыслового запаса СВА трески в возрасте 3 года и старше и коэффициента промысловой смертности трески F в возрасте 5-10 лет в 1946-2010 гг.
Тренд снижения запаса, отмеченный в 1946-1980 гг., напрямую связан с увеличением промысловой смертности трески F, которая возросла с 0,19 в г. до величин, близких к 1,0, что соответствует ежегодному изъятию свыше 60 % особей в возрастных группах, имеющих промысловую значимость.
Кратковременное значительное снижение промысловой нагрузки, предпринятое по решению СРНК, привело в начале 1990-х годов к быстрому росту биомассы запаса. Такая же ситуация наблюдалась в 1966-1968 гг. после резкого снижения промысловой смертности от 1963 к 1966 г. и отмечается в последние несколько лет, когда регулирование промысла трески стало более рациональным.
В рассматриваемый период ежегодный вылов трески всего пять раз превышал 1 млн т, достигнув максимума в 1956 г. (1,34 млн т). С середины 1970-х годов уловы трески существенно сократились до минимальной величины 212 тыс. т в 1999 г.
Интенсивность эксплуатации запаса трески является определяющим фактором, влияющим на её численность и биомассу в долгосрочном аспекте, что при постоянстве ареала изменяет плотность её распределения.
Принимая во внимание допущенные в прошлом просчёты в регулировании промысла, СРНК в 2001 г. приступила к разработке стратегии управления, которая была оформлена в документе «Положение об основных принципах и критериях долгосрочного, устойчивого управления живыми ресурсами Баренцева и Норвежского морей» (Протокол 31-й сессии СРНК). На основании данного «Положения» в 2003 г. были сформулированы правила принятия решения по оценке величин ОДУ трески и пикши (Протокол 32-й сессии СРНК, 2003 г.;
Шибанов и др., 2005). Правило регулирования вылова трески прошло научную экспертизу ИКЕС, которая подтвердила, что его применение обеспечивает сохранение биомассы нерестового запаса трески на безопасном уровне с высокой вероятностью (ICES, 2004, 2005, 2010a). После введения правила в практику регулирования управление запасом стало более устойчивым, а межгодовые колебания вылова существенно снизились.
Изменение биологических параметров в зависимости от плотности популяции Изменение средней массы. Темп роста трески за последние 60 лет испытывал значительные колебания (рис. 2). Для возрастных групп, начиная с лет, отмечено увеличение средней массы одновозрастных особей в период 1946-1985 гг. и её стабилизация в последние годы (1986-2010 гг.).
Статистически значимой эта тенденция становится для возрастных групп старше 5 лет. Наиболее четкие тренды ускорения темпа роста отмечались у трески в возрасте 9-12 лет.
А возр. 12, r 2 = 0. возр. 11, r 2 = 0. Средняя масса, кг возр. 10, r 2 = 0. возр. 9, r 2 = 0. возр. 8, r 2 = 0. возр. 7, r 2 = 0. возр. 6, r 2 = 0. 2 возр. 5, r 2 = 0. возр. 4, r 2 = 0. возр. 3, r 2 = 0. 1946 1951 1956 1961 1966 1971 1976 Год Б возр. 11, r 2 = 0. Средняя масса, кг возр. 10, r 2 = 0. возр. 9, r 2 = 0. возр. 8, r = 0. возр. 7, r 2 = 0. r возр. 6, = 0. 2 возр. 5, r = 0. возр. 4, r2 = 0. 0 возр. 3, r = 0. 1986 1991 1996 2001 Год Рис. 2. Изменчивость средней массы трески в возрасте от 3 до 12 лет в 1946-1985 гг. (А) и в 1986- 2010 гг. (Б), r2 – коэффициент детерминации линейных трендов Отмеченные тенденции в темпах весового роста трески совпадают с изменением плотности ее популяции и могут быть объяснены ослаблением пищевой конкуренции и повышением интенсивности ее питания. Зависимость средней массы особей от общей биомассы запаса в предшествующий год показана на примере возрастной группы 11 лет (рис. 3).
R = 0. Cредняя масса 11-леток в запасе, кг 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 Биомасса запаса в предшествующий год, тыс. т Рис. 3. Изменение средней массы трески в возрасте 11 лет в 1946-2010 гг. по отношению к биомассе промыслового запаса в предшествующий год Изменение скорости полового созревания. Возраст 50 %-ного созревания трески испытывал значительные изменения в пределах от 10,82 лет в 1958 г. до 6,18 лет в 1992 г. (рис. 4). При этом в изменчивости возраста 50 %-ного созревания также можно выделить два периода: с конца 1940-х годов до начала 1980-х годов, когда прослеживался четкий тренд уменьшения возраста полового созревания трески и после 1980 г., когда тренд на снижение данного параметра не отмечался.
R = 0. Возраст 50 % половозрелости R2 = 0. 1946 1951 1956 1961 1966 1971 1976 1981 1986 1991 1996 2001 Год Рис. 4. Динамика среднего возраста 50%-ного созревания трески в 1946-2010 гг. и тенденции в его изменчивости Объяснением такой динамики скорости созревания может служить изменчивость общей биомассы запаса, т.е. влияние плотности популяции, которая в этот период изменялась весьма существенно (см. рис. 1). Подобное снижение возраста созревания в популяциях промысловых рыб при возрастании интенсивности их эксплуатации отмечалось многими исследователями (Пономаренко и др., 2003;
Ковалёв, Ярагина, 2009;
Festa Bianchet et al., 1998;
Grift et al., 2003;
Hutchings, 2005). Сопоставление возраста 50%-ного созревания с биомассой запаса с лагом -2 года показывает значимую положительную связь между ними (r2=0,56), т.е. чем выше запас, тем позднее созревают составляющие его особи.
Согласно теоретическим представлениям (Баранов, 1918;
Никольский, 1963;
Ware, 1980), при разрежении популяции увеличивается количество пищи, приходящейся на одну особь, что образует излишек энергии, который идет на повышение роста рыб и вслед за этим – на ускорение темпа полового созревания особей. И наоборот, повышенная плотность популяции в конечном итоге ведет к недостатку пищи, снижению темпа роста и полового созревания рыб. Долгопериодные изменения среднего размера и возраста созревания были отмечены для многих промысловых видов рыб (Beacham, 1983;
Cardinale and Modin, 1999;
Chen and Mello, 1999;
Hunt, 1996;
Oosthuizen and Daan, 1974;
Jrgensen, 1990;
Пономаренко, Ярагина, 1995;
Taggart et al., 1994;
Trippel et al., 1997b;
Wiles and May, 1968). Такие изменения биологических параметров связывались авторами с усилением уровня эксплуатации, за которым следовал эффект зависимости от плотности и/или вероятные генетические изменения в популяции. Однако роль генетических и негенетических факторов в объяснении этих изменений остается практически неизвестной.
Если данные изменения зависят от плотности популяции, то они обратимы при регулировании промысла, направленном на снижение промысловой смертности и, соответственно, на увеличение биомассы/плотности запаса. Ответ популяции будет выражаться в замедлении темпа роста и полового созревания. Поэтому планируя оптимизацию вылова и переход к регулированию промысла, направленному на повышение продуктивности запаса и получение максимального среднегодового улова, необходимо учитывать выявленную зависимость биологических показателей трески Баренцева моря от плотности популяции и, следовательно, от интенсивности ее эксплуатации.
Глава 3. Оценка максимального устойчивого улова трески с использованием функции улова на рекрута Влияние изменений биологических параметров популяции трески на значения ориентиров F0.1 и Fmах. Значения ориентиров F0.1 и Fmах зависят от параметров, используемых в функции улова-на-рекрута (YPR), поэтому принятые допущения о величине естественной смертности трески, оценки уровня каннибализма молоди, средняя масса в каждой возрастной группе, определяемые темпом весового роста, и распределение промысловой смертности по возрастам будут влиять на значения данных ориентиров.
Проверка чувствительности ориентиров к исходным данным проводилась при изменении значений одного из параметров и использовании средних значений за весь период наблюдения для остальных.
Влияние естественной смертности. При оценке запаса СВА трески принято допущение о постоянной величине её естественной смертности, равной 0,2 для всех возрастных групп (ICES, 2011). Дополнительно естественная смертность молоди (3-6 лет) по причине каннибализма оценивается на основе фактических ежегодных данных по составу питания трески и прибавляется к 0,2. Показано, что данная процедура повышает качество оценки запаса (Ковалёв, Коржев, 2004). При тестировании чувствительности модели к допущению о величине естественной смертности были выполнены расчёты при следующих предположениях:
- естественная смертность М равна 0,1/0,2/0,3 для всех возрастов;
- естественная смертность М=0,2 для всех возрастов, кроме «плюс группы» (возраст 13 лет и старше), для которой она принимала значения от 0, до 1,0 с шагом 0,2;
- естественная смертность М=0,2, а дополнительная смертность молоди по причине каннибализма принимает значения в диапазоне от минимального до максимального наблюдённого.
Анализ зависимостей YPR от промысловой смертности, построенных для различных уровней естественной смертности, не зависящей от возраста, показал, что при повышении уровня естественной смертности значения функции YPR снижаются (рис. 5). Значения же ориентиров F0.1 и Fmах смещаются вправо по кривой YPR, т.е. возрастают (таблица 1). Максимум кривой YPR при увеличении естественной смертности становится всё более слабо выраженным, а при М=0,3 почти не заметен. Следовательно, для запасов с высоким уровнем естественной смертности ориентир Fmах становится непригодным для практического использования, что соответствует наблюдениям других авторов и теоретическим представлениям (Ricker, 1975;
Sinclair, 1997;
Grabowski and Chen, 2004).
3. M=0. 2.5 M=0. M=0. 2.0 M = сред.
Улов на рекрута, YPR 1. 1. 0. 0. 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1. F Рис. 5. Зависимость улова на рекрута СВА трески от промысловой смертности F при различных предположениях об уровне естественной смертности M (пунктирной линией представлен вариант, в котором смертность равна средней за период 1984-2010 гг.) Таблица 1. Оценки ориентиров F0.1 и Fmах СВА трески при различных предположениях об уровне естественной смертности ориентир М для всех возрастов М= сред. за М для возраста 13+ 1984-2010 гг.
0,1 0,2 0,3 0,4 0,6 0,8 1, Fmax 0,13 0,22 0,42 0,23 0,26 0,27 0,28 0, F01 0,08 0,12 0,19 0,12 0,15 0,17 0,17 0, Как видно из таблицы 1, изменение уровня естественной смертности плюс группы при М=0,2 для всех остальных возрастов очень незначительно изменило вид кривой YPR. Значения ориентиров несколько возросли при увеличении смертности плюс группы с 0,2 до 0,4, и дальнейшее их увеличение было незначительным.
Влияние различных уровней каннибализма, естественной смертности молоди трески в возрасте 3-6 лет, на оценки ориентиров исследовалось при предположении, что смертность равна минимальным или максимальным наблюдённым значениям, а также 33 и 66 % от максимальных.
Величина улова на рекрута существенно возрастает при снижении уровня каннибализма во всём диапазоне изменения промысловой смертности.
Положение же максимума кривой YPR практически не изменяется и ориентир F0.1 для всех рассчитанных вариантов равен 0,12, а ориентир Fmах равен 0,22 для минимального уровня каннибализма и 0,23 для всех остальных. Следовательно, при возрастании уровня естественной смертности молоди уровень относительной продукции популяции изменяется существенно, а максимум улова достигается при одной и той же интенсивности эксплуатации. Однако следует заметить, что для запаса трески установлена зависимость уровня каннибализма от плотности популяции (Ковалёв, 2004), и, поскольку плотность популяции в свою очередь зависит от уровня эксплуатации, ни один из исследованных вариантов не соответствует действительной динамике продуктивности при изменении промысловой смертности.
Влияние темпа весового роста. Изменчивость темпов роста различных поколений трески приводит к существенной изменчивости средней массы в каждой возрастной группе. Проверка влияния данного параметра на вид графика функции YPR и значения ориентиров выполнена при разных значениях средней массы, изменяющейся в диапазоне от минимального до максимального наблюдённого значения. Как и в случае с тестированием различных уровней каннибализма, оценки улова на рекрута существенно отличались для разных вариантов, а значения ориентиров F0.1 и Fmах были очень близки (рис. 6).
Значения F, соответствующие максимуму функции, увеличивались с 0,23 до 0,25 при возрастании темпов роста, а значения F0.1 изменялись в ещё меньшей степени – от 0,12 до 0,13.
1. 1. 1. 1. Улов на рекрута, YPR 1. 0. 0. W min 0. W 33 % max W 66 % max 0. W max 0. 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1. F Рис. 6. Зависимость улова на рекрута СВА трески от промысловой смертности при различных предположениях о темпах весового роста (средняя масса в каждой возрастной группе равна минимальной или максимальной наблюдённой за период 1946-2010 гг., либо промежуточным значениям) Предположение о влиянии плотности популяции на темп роста рыбы приводит к тем же выводам, что были сделаны при исследовании влияния каннибализма на YPR, о том, что игнорирование этого обстоятельства не позволяет получить корректные оценки зависимости продуктивности запаса от уровня эксплуатации.
Оценка значений ориентиров Fmax и F0.1. С учётом результатов проведённого исследования чувствительности биологических ориентиров F 0.1 и Fmах к параметрам популяции, были рассчитаны их значения – 0,12 и 0,23, соответственно – с использованием данных за весь период наблюдения. Если использовать эти ориентиры в качестве целевых для данного запаса, то они дают сравнительно небольшой допустимый уровень эксплуатации. Так, в случае использования ориентира F0.1 ежегодный улов не должен превышать величины 11,6 % от промыслового запаса. Фактический же уровень изъятия в исследуемый период по оценкам Рабочей группы ИКЕС по арктическому рыболовству колебался в диапазоне от 18 до 63 %, составив в среднем 45 %.
Несмотря на то, что в прошлом интенсивность эксплуатации популяции трески Баренцева моря оценивалась как чрезмерно большая (Третьяк, 2003;
Ковалёв, Древетняк, 2011), маловероятно, что уровень изъятия, обеспечивающий её максимально возможный вылов, будет соответствовать F0.1 (0,12) или Fmах (0,23).
Проведённый анализ влияния исходных данных на значения ориентиров СВА трески в данном случае продемонстрировал непригодность для практического использования подхода, основанного на зависимости YPR от промысловой смертности. Значения ориентиров некорректны в случаях, если параметры популяции изменяются при изменении промысловой смертности.
Кроме того, функция YPR оценивает изменение относительной продукции и не учитывает возможной изменчивости пополнения при изменении промысловой нагрузки, т.е. не позволяет оценить зависимость от F абсолютной продукции, которая, собственно говоря, и является основной целью оптимизации (Wohler and Cordo, 1999).
Заключение о влиянии плотности популяции на рост и созревание трески ставит под сомнение результаты предшествующих исследований по определению уровней эксплуатации, обеспечивающих максимальный устойчивый улов, не учитывающих данное свойство популяции (Борисов и Калихман, 1991;
Третьяк, 2003). Для получения более корректных оценок целевых ориентиров, пригодных для управления запасом трески, необходимо определять их в модели, учитывающей влияние плотности популяции на её биологические параметры.
Глава 4. Оценка максимального устойчивого улова трески с использованием модели динамики популяции Модель динамики популяции и промысла трески Для оценки целевого ориентира управления была реализована модель динамики численности и промысла трески, учитывающая влияние плотности/численности популяции на её биологические параметры. Расчёт общей биомассы запаса, биомассы половозрелых рыб, массы улова и моделирование динамики численности трески были выполнены с применением уравнений, используемых в методе ВПА (Виртуальный Популяционный Анализ;
Darby and Flatman, 1994). Динамика отдельных параметров популяции, таких как величина пополнения, темп весового роста и т.п., описывались с помощью выявленных зависимостей (глава 3). Промысел моделировался при условии сохранения промысловой смертности на заданном уровне в течение всего периода.
Зависимость запас-пополнение. Для моделирования пополнения использовалась функция Бивертона-Холта, поскольку она наиболее реалистично описывала динамику пополнения в области средних и больших значений SSB. Для адекватной оценки возможного диапазона изменчивости запаса и улова, а также оценки рисков подрыва запаса имитировалась случайная изменчивость пополнения. При этом из набора отклонений наблюдённых значений пополнения от модели Бивертона-Холта случайным образом выбирались их значения и добавлялись к пополнению, полученному по уравнению (т.е. использовался бутстреп метод. Haddon, 2001;
Орлов, 2002). В рамках стохастической модели расчёты выполнялись на сто лет вперёд и повторялись 10000 раз с разными вариантами генерируемых отклонений функции пополнения. Результаты всех итераций усреднялись, а диапазон изменчивости параметров оценивался по заданным перцентилям.
Средняя масса трески в запасе моделировалась по установленной зависимости её от плотности популяции:
wsa, y сaTSBy 1 a, (1) где wsa,y – средняя масса трески возраста а в году у;
TSBy-1 – общая биомасса запаса трески в начале предшествующего года;
с и – параметры, определяемые для каждой возрастной группы.
Доля половозрелых особей в каждой возрастной группе поколения представлена как:
Mat a 1 e ( aa 50%), (2) где Мata – доля половозрелой рыбы в возрасте a;
a50% – возраст в котором 50% особей половозрелые;
- коэффициент.
Возраст 50 %-ного созревания поколений представлен как линейно зависимый от плотности популяции/биомассы запаса:
a50%( y ) b * TSB( y2) c, (3) где a50%(y) – возраст, в котором 50 % особей поколения года y становятся половозрелыми;
TSB(y-2) – биомасса запаса трески в году y-2;
b и c – коэффициенты.
Для моделирования изменчивости естественной смертности молоди трески (возраст 3-5 лет) от хищничества трески старшего возраста (каннибализм) были использованы линейные зависимости. В качестве индекса численности хищников принята биомасса нерестового запаса с лагом -3 года (Ковалёв, 2004):
M ( a, y ) b * SSB( y3) c, (4) где M(a, y) – естественная смертность трески в возрасте a в году y;
SSB(y-3) – биомасса нерестового запаса трески в году y-3, b и c – коэффициенты.
Тестирование модели на реалистичность и анализ влияния отдельных предикторов на результат Было выполнено тестирование модели на чувствительность результатов расчётов к сделанным допущениям. Результаты, полученные по различным версиям модели, были также проанализированы на предмет реалистичности полученных оценок. Проведено сравнение моделируемых параметров популяции с их наблюдёнными значениями. По результатам тестирования определена финальная версия модели, в которую были включены зависимости каннибализма и темпов весового роста от плотности популяции, а естественная смертность M плюс-группы принята равной 1,0.
Распределение промысловой смертности по возрастам F(age) может оказывать существенное влияние на результат, но сформулировать приемлемую модель для описания изменчивости этих значений не удалось. Они были приняты постоянными и равными среднемноголетним значениям.
Применённый способ моделирования селективности промысла соответствует допущению модели о сохранении современных структуры добывающего флота (соотношения разных промысловых комплексов) и селективности орудий лова.
Результаты тестовых расчётов, выполненных для окончательной версии модели, показали, что чем меньше возраст вступления в промысел, тем более чётко выражен максимум функции зависимости улова от F (рис. 7).
Рис. 7. Зависимость среднего улова трески от уровня промысловой смертности (F) и возраста ее вступления в промысел (расчёты модели в финальной конфигурации) Величина максимального улова возрастает с увеличением возраста вступления в промысел, однако не более чем на 23 %. Риск подрыва запаса (снижения SSB до уровня ниже ориентира предосторожного подхода Blim) при этом уменьшается. Так, если имитируемый полномасштабный промысел трески начинается с возраста 3 года (селективность промысла равна 1,0 для всех возрастов), то при F=0,6 численность моделируемого запаса стремится к нулю.
Если же промысел начинается с возрастных групп старше 7 лет, то даже чрезмерно высокие уровни изъятия не снижают воспроизводительной способности популяции. В то же время можно отметить, что при повышении возраста вступления в промысел старше 6-7 лет увеличение количества промысловых усилий, связанное с увеличением F, не приводит к заметному росту улова.
С практической точки зрения можно считать, что если треска начинает облавливаться с возраста 6-7 лет, её улов будет близким к максимально возможному. Сравнение такой модели селективности промысла с усреднёнными для периодов 1946-2010 гг. и 1984-2010 гг. наблюдёнными значениями распределения промысловой смертности по возрастам показало, что они весьма сходны. Следовательно, фактическую селективность промысла трески можно считать близкой к оптимальной по критерию максимизации вылова.
Оценка максимального улова с использованием модели, учитывающей плотность популяции По оценкам модели, величина максимального долгосрочного улова составила около 730 тыс. т, а соответствующий уровень промысловой смертности F=0,53 (рис. 8). Модельные оценки межгодовых колебаний улова, полученные бутстреп методом, показывают, что улов отдельного года с 95 % ной вероятностью будет находиться в диапазоне от 485 до 1040 тыс. т.
Рис. 8. Зависимость средних значений улова, общей биомассы запаса (TSB), биомассы нерестового запаса (SSB) и численности пополнения от промысловой смертности (Fbar 5-10), оцениваемая по модели в финальной конфигурации При режиме эксплуатации, обеспечивающем максимум улова, средний запас трески будет находиться на уровне около 2 млн т, средняя величина нерестового запаса составит 510 тыс. т, а численность пополнения – около млн экз.
Снижение промысловой смертности до величины ориентира, определяемого в рамках предосторожного подхода и используемого в правиле регулирования вылова трески СРНК (Fpa=0,4), приводит к уменьшению улова на 4,5 % и увеличению общей биомассы и нерестового запаса на 17 и 42 % соответственно. Другими словами, при таком режиме эксплуатации незначительная потеря улова сопровождается существенным снижением риска подрыва запаса (перелов по пополнению).
Результаты расчётов для исследования риска подрыва запаса показывают, что при промысловой смертности, превышающей 0,7, вероятность снижения SSB ниже критического уровня Blim превышает 5 % (принятый максимально допустимый уровень риска), а при F=0,8 SSB с 50%-ной вероятностью будет ниже этого критического уровня (рис. 9).
1. 0. Сред. SSB 0. 5 % распределения SSB 0. 0. SSB, млн т Bpa 0. 0. 0. Blim 0. 0. 0. 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 1. Fbar 5- Рис. 9. Зависимость биомассы нерестового запаса (SSB) от промысловой смертности (F), оцениваемая по модели в финальной конфигурации, и ориентиры, определяемые в рамках предосторожного подхода (зелёная линия – ориентир Bpa=460 тыс. т, красная – Blim=220 тыс.
т) При уровне промысловой смертности менее F=0,45 SSB будет ниже предосторожного уровня Bpa менее чем в 5 % случаев. Таким образом, появление необходимости экстренного снижения ОДУ, предусмотренного правилом СРНК в соответствии с предосторожным подходом, будет крайне редким. При промысле на уровне Fmsy («динамический» Fmsy в новой интерпретации ИКЕС) равном 0,53, вероятность снижения SSB ниже ориентира Bpa равна 32 %, что означает весьма частое появление необходимости снижения рекомендуемой промысловой смертности для предотвращения перелова по пополнению. Поэтому практическое использование Fmsy в качестве целевого ориентира будет осложнено высокой межгодовой изменчивостью ОДУ.
Рекомендуется в качестве целевого ориентира использовать промысловую смертность F=0,4. Такой режим эксплуатации будет соответствовать предосторожному подходу, риск подрыва запаса будет очень низок, а средний улов – близок к максимально возможному. Кроме того, при таком режиме эксплуатации эффективность промысла будет выше, чем при Fmsy, так как производительность промысла, вследствие поддержания запаса на более высоком уровне, что особенно заметно в старших возрастных группах (SSB на 42 % больше при F=0,4, чем при F=Fmsy), должна быть выше.
Согласно выполненным расчётам, поддержание промысловой смертности на уровне F=0,4 должно привести к повышению естественной смертности молоди трески по причине каннибализма относительно её наблюдённого уровня. По оценкам средних значений коэффициентов естественной смертности в модели, уровень каннибализма будет незначительно выше средних наблюдённых значений при использовании F=0,53 и существенно выше при F=0,4. Тем не менее, несмотря на ожидаемый рост смертности молоди, средний вылов при Fmsy и Fpa будет выше, чем вылов при наблюдённом за последние 20 лет уровне эксплуатации (565 тыс. т при среднем F=0,63).
ВЫВОДЫ 1. Вылов СВА трески в целом за период 1946-2010 гг., как правило, был чрезмерно высоким, что явилось основной причиной существенного снижения запаса, отмеченного в 1980-е годы. Уровень эксплуатации был выше оптимального и не позволял треске реализовать потенциал роста, вследствие чего средний вылов был ниже максимально возможного. Вылов трески является определяющим фактором, влияющим на её численность в долгосрочном аспекте, что при постоянстве ареала изменяет плотность её распределения.
2. Интенсивный промысел трески привел к значительным изменениям в темпах ее роста и скорости полового созревания, зависимости между численностью родительского стада и пополнения и в конечном итоге в продуктивности популяции. Данные изменения зависят от плотности популяции и являются обратимыми. Ответ популяции на снижение пресса промысла выражается в замедлении скорости роста и полового созревания рыбы. При моделировании динамики популяции следует учитывать обнаруженные зависимости биологических параметров от плотности популяции и, следовательно, от интенсивности эксплуатации.
3. Анализ свойств ориентиров Fmax, F0.1 и Fmsy (в его классической интерпретации) показал, что игнорирование зависимости продуктивности запаса от плотности популяции, характерное для данных ориентиров, является грубым допущением, существенно занижающим оценку оптимального уровня промысловой смертности.
4. Наиболее корректные оценки целевых ориентиров могут быть получены с использованием модели динамики численности популяции трески и её промысла, учитывающей выявленные зависимости параметров популяции от её плотности/уровня эксплуатации. В соответствии с модельными расчётами максимальный среднемноголетний улов трески может быть получен при промысловой смертности F=0,53 (Fmsy в новой интерпретации ИКЕС).
Межгодовые колебания улова при таком уровне эксплуатации с 95 %-ной вероятностью будут в диапазоне от 485 до 1040 тыс. т.
5. Выбор целевого ориентира, обеспечивающего максимизацию среднегодового вылова трески при эксплуатации запаса в безопасных биологических пределах, был сделан в пользу Fpa, так как, хотя использование Fmsy (в новой интерпретации ИКЕС) и дает ощутимый положительный эффект, но имеет и существенные недостатки, выражающиеся в значительной межгодовой изменчивости улова и повышенном риске перелова запаса по пополнению. Средний вылов при целевой смертности, равной Fpa, будет заметно выше, чем наблюдённый, и лишь на 4,5 % ниже, чем при Fmsy, тогда как биомасса промыслового и нерестового запасов будет существенно выше – 2,6 и 0,73 млн т соответственно, а риск подрыва запаса ничтожно мал. Кроме того, снижение промысловой смертности с 0,53 до 0,4 и соответствующий рост запаса приведут к повышению производительности промысла и повышению экономической эффективности реализации квот.
ПУБЛИКАЦИИ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России:
Ковалёв Ю.А. Оценка максимального устойчивого улова северо 1.
восточной арктической трески//Вопросы рыболовства. – 2006. – Т. 7, №2 (26).
- С.251-266.
Ковалёв Ю.А., Древетняк К.В. Треска Баренцева моря: от управления 2.
промыслом к управлению запасом//Рыбное хозяйство. – 2011. – Юбилейн.
спецвып. - С.34-36.
Ковалёв Ю.А., Коржев В.А. Модель регулирования промысла лофотено 3.
баренцевоморской трески//Вопросы рыболовства. – 2002. – Т. 3, № 2 (10). – С. 264-276.
Ковалёв Ю.А., Ярагина Н.А. Влияние плотности популяции на скорость 4.
роста, созревания и продуктивность запаса северо-восточной арктической трески GADUS MORHUA MORHUA//Вопросы ихтиологии. – 2009. – Т. 49, №1. - С. 61-70.
Шибанов В.Н., Древетняк К.В., Ковалёв Ю.А., Стратегии долгосрочной, 5.
устойчивой эксплуатации живых ресурсов Баренцева моря//Рыб. хоз-во. – 2006. – №1. – С.38-39.
Другие статьи и материалы конференций:
Ковалёв Ю.А. Прогнозирование коэффициентов естественной смертности 1.
от каннибализма северо-восточной арктической трески.//Тезисы докладов IX Всероссийской конференции по проблемам рыбопромыслового прогнозирования. – Мурманск: Изд-во ПИНРО, 2004. – С.79-81.
Ковалёв Ю.А., Коржев В.А. Воздействие промысла, регулируемого в 2.
соответствии с концепцией предосторожного подхода, на популяцию баренцевоморской трески//Прибрежное рыболовство - XXI век: Тез.
междунар. науч.-практ. конф. (Южно-Сахалинск, 19-21 сентября 2001 г.). – Юж.-Сахалинск: Сахалин. кн. изд-во, 2001. - С. 139.
Ковалёв Ю.А., Коржев В.А. Моделирование промысла баренцевоморской 3.
трески на основе предосторожного подхода//Прибрежное рыболовство - XXI век: Материалы междунар. науч.-практ. конф. – (Юж.-Сахалинск, 19- сентября 2001 г.). – Юж.-Сахалинск: Сахалин. кн. изд-во, 2002. – С.214-223.
Ковалёв Ю.А., Коржев В.А. Влияние учёта каннибализма в модели ВПА 4.
на качество оценки запаса северо-восточной арктической трески//Тезисы докладов IX всероссийской конференции по проблемам рыбопромыслового прогнозирования. – Мурманск: Изд-во ПИНРО, 2004. – С.81-82.
Ковалёв Ю.А., Третьяк В.Л. Об устойчивости биологических 5.
ориентиров промыслового запаса северо-восточной арктической трески в связи с изменением параметров популяции//Тезисы докладов отчетной сессии ПИНРО и СевПИНРО по итогам научно-исследовательских работ в 2001-2002 гг. – Мурманск: Изд-во ПИНРО, 2003. – С.23-24.
Ковалёв Ю.А., Ярагина Н.А. Влияние плотности популяции северо 6.
восточной арктической трески на ее биологические параметры//Тезисы докладов отчетной сессии ПИНРО и СевПИНРО по итогам научно исследовательских работ в 2001-2002 гг. – Мурманск: Изд-во ПИНРО, 2003.
– С.25-26.
Стратегия эксплуатации живых ресурсов Северо-Восточной Атлантики:
7.
от теории к практике. Прищепа Б.Ф., Лепесевич Ю.М., Ковалёв Ю.А., Древетняк К.В.//Повышение эффективности использования водных биологических ресурсов: Материалы первой междунар. науч.-практ. конф.
(Москва, 1-2 ноября 2006 г.);
– М.: Изд-во ВНИРО, 2006. – С.43-45.
Шибанов В.Н., Древетняк К.В., Ковалёв Ю.А., 2005. Разработка новой 8.
стратегии долгосрочной устойчивой эксплуатации живых ресурсов Баренцева моря учёными ПИНРО и БИМИ//Повышение эффективности использования водных биологических ресурсов Мирового океана.
Материалы междунар. науч.-практ. конф. (Москва, 9-10 ноября 2005 г.);
– М.:
Изд-во ВНИРО, 2005. – С.101-102.
9. Kovalev Y., Bogstad B. Evaluation of maximum long-term yield for Northeast Arctic cod//Ecosystem dynamics and optimal long-term harvest in the Barents Sea fisheries: proc. of the 11th Russian-Norwegian Symposium (Murmansk, 15- Aug. 2005)/IMR, PINRO. – Murmansk: PINRO Press, 2005. – P. 138-157.
10. Kovalev Y. Revision of PA reference points for NEA cod//Report of the Arctic Fisheries Working Group//ICES CM 2002/ACFM:18. – 451 pp.