К ОЦЕНКЕ И ПРОГНОЗУ СОСТОЯНИЯ ЗАПАСА СЕВЕРНОЙ КРЕВЕТКИ PANDALUS EOUS MAKAROV, 1935 У ЮГО-ЗАПАДНОЙ КАМЧАТКИ
https://doi.org/10.15853/2072-8212.2019.55.72-91
Аннотация
В настоящей работе при некоторых предположениях относительно роста северной креветки предпринимается попытка методом расщепления смеси распределений определить ее возрастной состав по размерной структуре. Оцениваются средняя длина, средняя масса и доля особей промыслового размера северной креветки по возрастным группам. Полученные результаты используются для моделирования динамики и последующего вероятностного прогноза промыслового запаса и возможного вылова северной креветки у юго-западного побережья Камчатки. Для оценки запасов применяются продукционная модель Шефера, статистическая когортная модель и модель динамики функциональных групп типа «CSA».
Об авторах
О. И. Ильин
Камчатский филиал Всероссийского научно-исследовательского
института рыбного хозяйства и океанографии («КамчатНИРО»)
Россия
Россия
О. Г. Михайлова
Камчатский филиал Всероссийского научно-исследовательского
института рыбного хозяйства и океанографии («КамчатНИРО»)
Россия
Россия
Список литературы
1. Бабаян В.К. 2000. Предосторожный подход к оценке общего допустимого улова (ОДУ). Анализ и рекомендации по применению. М.: ВНИРО.192 с.
2. Базара М., Шетти К. 1982. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы. М.: Мир. 583 с.
3. Баканев С.В. 2016. Методы оценки ориентировуправления запасом камчатского краба в Баренцевом море // Тр. ВНИРО. Т. 161. С. 16–26.
4. Броневский А.М., Сахапов Э.И. 1991. Метод разделения смеси распределений в исследовании популяции животных. Владивосток: ИБМ ДВО РАН.18 с. Деп. в ВИНИТИ. № 4866-В91.
5. Буяновский А.И. 2012. Прогноз потенциального вылова прибрежных беспозвоночных при затруднении с оценкой запаса. Методические рекомендации. М.: ВНИРО. 222 с.
6. Иванов Б.Г. 2004. Изучение экосистем рыбохозяйственных водоемов, сбор и обработка данных о водных биологических ресурсах, техника и технология их добычи и переработки. Вып. 2. Метод.пособие по промыслово-биологическим исследованиям морских креветок (съемки запасов и полевые анализы). М.: ВНИРО. 110 с.
7. Ильин О.И., Иванов П.Ю. 2015. Об одном модельном подходе к оценке состояния запасов камчатского краба Paralithodes camtschaticus западнокамчатского шельфа // Изв. ТИНРО. Т. 182. С. 38–47.
8. Ильин О.И., Иванов П.Ю. 2018. К оценке состояния запасов краба-стригуна бэрди Камчатско-Курильской подзоны // Исслед. водн. биол. Ресурсов Камчатки и сев.-зап. части Тихого океана. Вып. 50. С. 27–33.
9. Погнозирование ОДУ восточнокамчатского минтая (Theragra chalcogramma) на основе предосторожного подхода // Тр. ВНИРО.Т. 151. С. 62–74.
10. Максименко В.П., Лысенко В.Н. 2002. Оценка промыслового запаса и возможного вылова синего краба северо-восточной части Охотского моря методом виртуально-популяционного анализа // Исслед. водн. биол. ресурсов Камчатки и сев.-зап. части Тихого океана. Вып. 6. С. 131–134.
11. Михайлова О.Г., Гайдаев В.Э. 2013. Новые данные о возрасте северной креветки Pandalus borealis у берегов Юго-Западной Камчатки // Изв. ТИНРО. Т. 174. С. 173–181.
12. Михеев А.А. 2011. Возрастная детерминация размерного состава улова на основе разделения смеси вероятностных распределений // Исслед. водн. биол. ресурсов Камчатки и сев.-зап. части Тихого океана. Вып. 22. С. 79–92.
13. Низяев С.А., Букин С.Д., Клитин А.К., Первеева Е.Р., Абрамова Е.В., Крутченко А.А. 2006. Пособие по изучению промысловых ракообразных дальневосточных морей России. Южно-Сахалинск: СахНИРО. 114 с.
14. Соколов _В.И. 1999. Мировой промысел креветок. Перспективы России // Рыбное хозяйство. № 6. С. 24–27.
15. Basson M., Rosenberg A., Beddington J.R. 1988. The accuracy and reliability of two new methods for estimating growth parameters from length-frequency data // J. Cons. Int. Explor. Mer. Vol. 44. P. 277–285.
16. Bertalanffy L. von. 1938. A Quantitative Theory Of Organic Growth // Human Biology. Vol. 10. № 1. P. 181–213.
17. Bhattacharya C.G. 1967. A simple method of resolution of a distribution into gaussian components. Biometrics. Vol. 23. P. 115–135.
18. Collie J.S., Kruse G.H. 1998. Estimating king crab (Paralithodes camtschaticus) abundance from commercial catch and research survey data. In: Jamieson G.S., Campbell A. (Eds.), Proceedings of the North Pacific Symposium on Invertebrate Stock Assessment and Management. Can. Spec. Publ. Fish. Aquat. Sci. Vol. 125. P. 73–83.
19. Collie J.S., Sissenwine M.P. 1983. Estimating population size from relative abundance data measured with error. Can. J. Fish. Aquat. Sci. Vol. 40. P. 1871–1879.
20. Doubleday W.G. 1976. A Least Squares Approach to analyzing catch at age data // ICNAF, Res. Bull. № 12. P. 69–81.
21. Fletcher R.I. 1978.Time-dependent solutions and efficient parameters for stock production models // U.S. Fish Bull. Vol. 76. P. 377–388.
22. Gayanilo F.C., Jr., Sparre P., Pauly D. 2005. FAOICLARM stock assessment tools II. User’s guide. Computerized Information Series. Fisheries. № 8. Rome: FAO. 168 р.
23. Harding J.P. 1949. The use of probability paper for the graphical analysis of polymodal frequency distributions // J. Mar. Biol. Ass. U. K. Vol. 28. № 1.P. 141–153.
24. Koeller P., Fuentes-Yaco C., Covey M., King M. 2011. The last traffic light on the Scotian Shelf: shrimp 2009–2010 / Research document (Canadian Science Advisory Secretariat). 2011/061. 84 p.
25. McCullagh P., Nelder J.A. 1989. Generalized Linear Models. 2nd Edition, Chapman and Hall, London. 532 p.
26. Prager M.H. 1994. A suite of extensions to a nonequilibrium surplus-production model. Fishery Bulletin. № 92. P. 374–389.
27. Reference points for fisheries management: their potential application to straddling and highly migratory resources. 1993. FAO Fish. Circ. 864. 52 p.
28. Report of the workshop to finalize the ICES data-limited stock (DLS) methodologies documentation in an operational form for the 2013 advice season and to make recommendations on target categories for data limited stocks (WKLIFE2). 2012. ICES CM 2012/ ACOM:79.
29. Schaefer M.B. 1954. Some aspects of dynamics of populations important to the management of commercial marine fisheries // Int. Amer. Trop. Tuna Comm. Bull. Vol. 1. P. 27–56.
30. Schaefer M.B. 1957. A study of the dynamics of the fishery for yellowfin tuna in the eastern tropical Pacific Ocean // Int. Amer. Trop. Tuna Comm. Bull. Vol. 2. P. 247–268.
31. Schnute J., Fournier D. 1980. A new approach to length frequency analysis: growth structure // Can. J. Fish. Aquat. Sci. Vol. 37. P. 1337–1351.
32. Shepherd J.G. 1987. A weakly parametric method for the analysis of length composition data / Length-based methods in fisheries research. Manila, Philippines; Safat, Kuwait: ICLARM; KISR. P. 113–120.
33. Tanaka E., Tanaka S. 1990. A method for estimating age-composition from length-frequency by using stochastic growth equation // Nippon Suisan Gakkaishi. Vol. 56 (8). P. 1209–1218.
34. Vasilets P.M. 2015. FMS analyst – computer program for processing data from Russian Fishery Monitoring System. DOI: 10.13140/RG.2.1.5186.0962.
35. Zheng J., Kruse J.H., Murphy M.C. 1998. A lengthbased approach to estimate population abundance of Tanner crab, Chionoecetes bairdi, in Bristol Bay, Alaska // In: Proceeding of the North Pacific Symposium on Invertebrate Stock Assessment and Management. Edited by G.S. Jamieson and A. Campbell. Can. Spec. Publ. Fish. Aquat. Sci. Vol. 125. P. 97–105.
Рецензия
Для цитирования:
Ильин О.И., Михайлова О.Г. К ОЦЕНКЕ И ПРОГНОЗУ СОСТОЯНИЯ ЗАПАСА СЕВЕРНОЙ КРЕВЕТКИ PANDALUS EOUS MAKAROV, 1935 У ЮГО-ЗАПАДНОЙ КАМЧАТКИ. Исследования водных биологических ресурсов Камчатки и северо-западной части Тихого океана. 2019;(55):72-91. https://doi.org/10.15853/2072-8212.2019.55.72-91
For citation:
Ilyin O.I., Mikhaylova O.G. ON STOCK ASSESSMENT AND FORECASTING THE STOCK ABUNDANCE OF NORTH SHRIMP PANDALUS EOUS MAKAROV, 1935 NEAR SOUTH-WESTERN KAMCHATKA. The researches of the aquatic biological resources of Kamchatka and the North-West Part of the Pacific Ocean. 2019;(55):72-91. (In Russ.) https://doi.org/10.15853/2072-8212.2019.55.72-91
Просмотров:
294
Послать статью по эл. почте 