Запас и улов минтая в дальневосточных морях России с 60 х годов 20 века по наше время

Иными словами, для ее реализации требуется лишь минимальныйнабор промысловых данных. Рассматривается один изолированный вид с биомассой Р = P (t), где t — это время, под Р может пониматься как биомасса общей, так и промысловой или нерестовой части популяции. Исходное уравнение модели имеет вид: (3.1), Изменения биомассы предполагаются непрерывными во времени, а их скорость пропорциональна Р. Постоянные параметры: А и В, определяются внутренними свойствами популяции. При отсутствии промысла биомасса возрастает с течением времени по логистическому закону, стремясь к своей предельной величине определяемой соотношением параметров А/В.Вклад промысла в убыль популяции определяется последним членом в уравнении (4.1). ПосколькуdP/dt является мгновенной скоростью изменения биомассы, то выражениеqfPможно рассматривать, как вылов в единицу времени, подf понимается мгновенное промысловое усилие, q- это, так называемый, коэффициент улавливаемости. Обычно, в реальных расчетах используют промысловые данные за год, тогда вместо производной по времени рассматривают изменение биомассы.

Р, приходящееся на 1 год, в качестве улова в единицу времени используют годовой улов, а вместо мгновенного промыслового усилия — накопленное за год. Зная значения.

А и В и величину запаса, можно с помощью уравнения (3.1) оценить запас на некоторый будущий момент при отсутствии промысла, а если к тому же известен коэффициентq и задана величина промыслового усилия, то можно оценить величину улова и дальнейшее изменение запаса при определённом уровне промысла. Уравнение модели Шеферапреобразуем в виде:(3.2)где U — улов за год; U=CP (3.3)иС представляет собой коэффициент промыслового изъятия. Если определены коэффициенты А, В, и известен годовой уловCP в уравнении (4.2), то решение задачи прогноза становится возможным. Для нахождения коэффициентов, А и В применяется метод наименьших квадратов [1]. Дифференциальное уравнение Шефера в виде (4.2) приведем к дискретному виду, считая шаг по времени равным одному году. Проведем ряд преобразований этого уравнения, и применяем метод наименьших квадратов, действуем по следующему алгоритму.(3.4)(3.5)(3.6)(3.7)(3.8)(3.9)(3.10)(3.11)Из формулы (3.9) получаем для коэффициента А:(3.12)Из формулы (3.11) получаем для коэффициента В:(3.13)Подставив (3.12) в (3.13), получаем выражение для B:(3.14)Таким образом, имея исходные данные в виде промысловой информации за несколько лет, и оценив величины коэффициентов А, В, можно превратить уравнение (3.1) в инструмент прогнозирования, для этого необходимо проинтегрировать уравнение (3.2). Решение находится в виде табличного интеграла:(3.15)Тогда, как уже говорилось выше, зная значения коэффициентов А, В, и предполагая некоторый вылов С, можно будет использовать уравнение (3.15) для оценки биомассы популяции на последующий период.

2.2. Анализ динамики запасов и уловов минтая Берингова и Охотского морей и возможность краткосрочного прогнозирования их состояния с помощью модели Шефера, при дифференцированных уровнях изъятия.

Активный промысел минтая в Северной.

Пацифике, в том числе и Беринговом море, начался в конце 1950;х годов и бурно развивался (рис. 9). В начале 1960;х годов наиболее интенсивный лов был приурочен к шельфовой зоне юго-восточной части моря, где промысел вели несколько государств. Первый исторический пик вылова был отмечен в 1972 году — 1,9 млн. тонн, в дальнейшем отмечалось некоторое снижение годовых уловов [16]. Рис.

9. Многолетняя динамика суммарных уловов минтая в Беринговом море. Указан среднемноголетний уровень вылова. Вторая половина 1970;х годов была ознаменована появлением 200-мильных Исключительных Экономических Зон (ИЭЗ).Результатом явилось постепенное вытеснение рыбаков иностранных государств из ИЭЗ США. Итогом стало освоение промысловым отечественным флотом нового района промысла минтая- Наваринского, в то же время в юго-восточной части Берингова моря промысел также сохранялся. Если в середине 1970;х годовые уловы на наваринском шельфе не превышали0,1 млн. т, то в 1981 г. был достигнут исторический максимум -0,9 млн. т. С того времени.

Наваринский район остается одной из важнейших акваторий, на которой осуществляется промысел минтая.

В 1988 и 1996 гг. отечественный вылов здесь достигал — 0,85 и 0,75 млн. т, соответственно. Уникальной является история эксплуатацииминтаевых ресурсов в Алеутской котловине. Появление здесь японских рыбаков из ИЭЗ США, произошедшее в 1980;х годах, привело к открытию нового района промысла, находящегося за пределами юрисдикции США и РФ (анклав). В 1986 г.

был открыт еще один новый район лова минтая — в Командорской котловине. Особенностью промысла в этих двух последних районах (над значительными глубинами) был бурный рост и последующее катастрофическое снижение годовых уловов. Всего за 5 лет вылов резко вырос с 0,2 до 1,4 млн. т, а через 3 года после достижения максимума, он практически прекратился, и в настоящий момент данные районы уже не имеют такого промыслового значения. Максимальные суммарные уловы во всем Беринговом море — до 4 млн. т, были достигнуты в.

1987;1990 гг., за счет интенсивной эксплуатации всех промысловых подрайонов. Затем в течение 1990;х гг. уловы уменьшились, но оставались на относительно стабильном уровне в 1,7−2,0 млн. т., близком к среднемноголетнему.

Хотя в отдельных районах были приняты меры по ограничению промысла, суммарные уловы в последнее пятнадцать лет варьировали в пределах от 1,2 до 2,3 млн. т. В целом рыболовства минтая на данном этапе можно охарактеризовать как сложившееся и стабильное. При относительно небольших изменениях, общий годовой вылов во всех районах промысла был близким к среднемноголетнему уровню в 1,9 млн. т, из которых в российских водах ежегодно вылавливалось от 0,4 до 0,9 млн. т, а остальное — в ИЭЗ США [БМП, 2017].

На рис. 10 представлена динамика общего запаса минтая Берингова моря, с учетом всех районов его массового промысла, полученная нами из опубликованных источников [14, 16, 17, 19], в сопоставлении с ретроспективной оценкой биомассы, рассчитанной по продукционной модели Шефера (см. раздел. 3.1). Кроме того, в предположении, что в 2018;2021 гг. вылов минтая может составить 10; 15; 20 и 30% от величины общего запаса, были рассчитаны четыре вероятных сценария динамики его общей биомассы на данный прогнозный период (рис.

10). Рис.

10. Многолетняя динамика общего запаса минтая Берингова моря по фактическим значениям (черная линия) и по оценке продукционной моделью Шефера (серая линия). На 2018;2021 гг. представлены прогнозные значения общей биомассы, при различных уровнях изъятия из запаса С (%). Красным цветом выделен прогноз при С=30%.Оценки коэффициентов А, и В, используемые при моделировании динамики общей биомассы минтая Берингова моря и нерестовой биомассы минтая Охотского моря представлены в таблице 1. Таблица 1.Параметры модели Шефера, используемые в работе при оценках запасов по модели Шефера.

Параметры модели Шефера (А)Параметры модели Шефера (В)Минтай Берингово море0,2410,006Минтай Охотское море0,2730,010Для проверки работоспособности модели Шефера значения запаса были восстановлены «пошагово» с рассчитанными постоянными коэффициентами, А и В, и при известных уловах. Восстановленные значения отличаются от фактических не более, чем на 10−15% (рис. 10 и 12: графики черного цвета — фактические значения, серого — восстановленные). Как можно видеть, основные черты динамики запасов по модельным расчетам имеют сходный характер с фактическими. Как можно видеть изрис. 10 в 1960;1970;е годы происходил поступательный рост запасов минтая Берингова моря, однако известно, что в это время только происходило распространение промысла на новые районы, поэтому оценка запаса в этот период, вероятно, могла быть занижена. В конце 1970;х годов наблюдался небольшой спад в биомассе запаса, а затем в следующее десятилетие значительное увеличение. Абсолютный максимум, видимо, был достигнут в 1989 г., когда суммарный общий запас оценивался на уровне 35 млн.

т. Однако впоследствии на фоне естественного снижения численности минтая, и интенсифицировавшейся в связи с этим промысловой нагрузки, к середине 1990;х годов, произошел почти двукратный спад биомассы общего запаса., до уровня 15 млн. т. После этого, вплоть до последнего времени, наступил достаточно продолжительный период постепенного увеличения численности и биомассы, до уровня 20−25 млн.

т. При среднемноголетней величине вылова на уровне около 2,0 млн. т, фактический современный уровень промысловой нагрузки на запас может быть оценен на уровне близком к 10%.Оценивая результаты моделирования биомассы общего запаса минтая Берингова моря «вперед» с некоторой заблаговременностью с помощью продукционной модели Шефера (см. рис.

10), следует заметить, что наиболее благоприятным режимом управления промыслом, видимо, является такой уровень нагрузки на запас, когда величина изъятия на превышает 10−15% от общей биомассы. В этом случае продукционные возможности запаса способны компенсировать убыль от промысла и естественных причин, сохраняя общую биомассу на уровне, близком к равновесному состоянию. При возрастании промысловой нагрузки до 20, и, тем более, до 30%, происходит резкое снижение общей биомассы, что свидетельствует о том, что продукционные возможности запаса существенно ниже уровня эксплуатации. Длительное сохранение такого режима управление способно привести к деградации ресурса и потере его промысловой значимости. В многолетнем аспекте динамика промысла минтая в Охотском море была сходной с таковой в Беринговом (рис.

11). Рис. 11. Многолетняя динамика суммарных уловов минтая в Охотском море. Указан среднемноголетний уровень вылова. Начало промысла минтая в Охотском море относится к 1950;х гг., когда его добывали сначала японские и корейские, а с 1963 г. — и отечественные рыбаки [.

ОМП, 2018]. Основным районом промысла в начальный период был западно-камчатский шельф, причем до 1984 г. — исключительно район, лежащий к югу от 54-ой параллели.

На северо-охотоморском шельфе промысел минтая был начат в 1977 г. До 1984 г. здесь вылавливали от 0,2 до 100 тыс. т или не более 17,2% общего вылова по всему морю.

С 1985 г. значение этого района резко возросло. Максимальный вылов в 847,6 тыс. т был зарегистрирован в 1995 г. В 1990;х гг.

активный промысел минтая велся в анклаве (центральной части Охотского моря). В 1992 г. здесь было добыто около 693 тыс. т. За всю историю промысла минтая в северной части Охотского моря рекордный вылов был зарегистрирован в 1997 г., и составил 1,93 млн. т,.

Затем, из-за резкого снижения запасов, к 2004 г. он сократился более чем в 5 раз. С 2005 г.

вылов вновь увеличивался и в 2010 г. достиг 0,99 млн.

т, что соответствует среднемноголетнему уровню. В 2015;1017 гг. вылов также оставался на стабильном уровне и был близок к 1,0 млн. т. На рис. 12.

представлена динамика нерестового запаса минтая Охотского моря, с учетом всех районов его массового промысла, полученная нами из опубликованных источников [18], в сопоставлении с ретроспективной оценкой биомассы, рассчитанной по продукционной модели Шефера. Кроме того, также как и для Берингова моря, в предположении, что в 2018;2021 гг. вылов минтая может составить 10; 15; 20 и 30% от величины общего запаса, были рассчитаны четыре вероятных сценария динамики его общей биомассы на данный прогнозный период.

Рис.

12. Многолетняя динамика нерестового запаса минтая Охотского моря по фактическим значениям (черная линия) и по оценке продукционной моделью Шефера (серая линия). На 2018;2021 гг. представлены прогнозные значения общей биомассы, при различных уровнях изъятия из запаса С (%). Красным цветом выделен прогноз при С=30%.Отметим, что в случае с беринговоморским минтая мы имели дело с биомассой общего запаса, а в Охотском море (из-за доступности в печати) для анализа был выбран нерестовый запас, поэтому абсолютные значения заметно отличаются. Характер многолетней динамики нерестовой биомассы во многом напоминает таковой, отмеченный нами для беринговоморского минтая. В 1960;1970;х годах, наблюдался постепенный рост, в конце 1970;х годов незначительное снижение с последующим резким увеличением и выходом на максимальные значения в середине 1980;х годов. Период высокой численности минтая Охотского моря продолжался несколько дольше, чем в Беринговом море — вплоть до второй половина 1990;х годов, однако и в предыдущем случае, на первую половину 2000;х пришелся локальный минимум, с последующим постепенным ростом нерестового запаса вплоть до последних лет. Также как и для минтая Берингова моря, восстановленные по продукционной модели значения нерестового запаса охотоморского минтая отличаются от фактических не более, чем на 10−15% (рис. 12: графики черного цвета — фактические значения, серого — восстановленные).Как можно видеть, основные черты динамики запасов по модельным расчетам имеют сходный характер с фактическими. Что касается моделирования биомассы нерестового запаса минтая Охотского моря «вперед» с некоторой заблаговременностью с помощью продукционной модели Шефера (см. рис.

12), то можно отметить, что продукционные возможности этих двух крупных группировок, видимо, отличаются. Диапазон благоприятных режимов управления промыслом минтая в Охотском море несколько шире, и в этом случае отрицательный тренд в динамике нерестового запаса не проявляется при прогнозировании даже при увеличении нагрузки до 20%.Однако, и в этом случае, при возрастании уровня эксплуатации до 30%, происходит резкое снижение численности и биомассы производителей. Длительное сохранение такого режима управление в многолетнем аспекте также увеличивает риски утраты запаса и стагнации рыболовства на данной акватории. Подводя краткие итоги разделу, следует заметить, что в результате проведенного анализа была показана возможность использования динамической продукционной модели Шефера, как для ретроспективной оценки запасов минтая Охотского и Берингова морей, так и для краткосрочного прогнозирования, при определенных предположениях о возможной величине вылова. В последнем случае появляется возможность для выбора оптимального режима управлением промыслом минтая, с целью минимизации рисков для потери устойчивого состояния его запасов.

3. Использование методов спектрального анализа для прогнозирования динамики запасов минтая Берингова и Охотского морей Методы моделирования и оценки промысловой биомассы, рассмотренные в предыдущем разделе, дают возможность осуществлять краткосрочное прогнозирование состояния запасов водных биоресурсов, позволяя обосновывать оптимальные режимы регулирования их промысла. Однако их применение, для большинства промысловых популяций, на среднеи долгосрочную перспективу в значительной мере ограничено из-за существенной неопределенности в оценках возможного пополнения. В сущности, лишь для небольшого набора запасов имеются достоверные, статистически обусловленные связи «запас-пополнение» [41], позволяющие упростить прогнозирование. Собственно же механизмы формирования урожайности поколений для многих промысловых объектов, остаются малоисследованными и по сей день. Вместе с тем, для решения целого ряда задач стратегического планирования развития рыболовства, необходимо иметь представления о возможном уровне запасов основных промысловых объектов именно на отдаленную перспективу.

Например, от предполагаемых спадов и подъемов численности наиболее массовых объектов лова может зависеть конечное решение о долгосрочном инвестировании средств в строительство промыслового флота или рыбоперерабатывающих береговых мощностей. В этой связи, в историческом аспекте, сложился несколько иной методический подход к оценке долгопериодной динамики запасов промысловых объектов, основанный на связи рыбопродуктивности отдельных крупных регионов с долголетними циклическими изменениями климата Земли. По мере развития рыболовства, люди довольно давно обратили внимание, что уловы массовых объектов промысла подвержены многолетним циклическим изменениям с определенной периодичностью и не всегда эти флуктуации увязывались с промыслом. За последние два столетия список таких промысловых объектов достаточно расширился, и подобные периодические колебания отмечались для тихоокеанских сардин и лососей, анчоусов, сельдей и трески из различных районов промысла [14]. Современные отечественные представления о связи флуктуаций запасов и уловов промысловых объектов с климатическими изменениями восходят к гипотезе Г. К. Ижевского, сформулированной им в ряде публикаций в начале 1960;х годов [43], в которых им обосновывалась связь колебаний численности атлантических рыб (сельди, тески и других) с многолетней динамикой приливных явлений, интенсивности течений в Северной Атлантике, поступлением тепла в арктические области и многолетним ходом температуры. В последствии другими исследователями был найден целый ряд аналогичных примеров и для других популяций промысловых рыб из разных районов Мирового Океана. Из отечественных публикаций последних лет, наиболее полно накопленная информация по данному вопросу обобщена в монографии Л. Б. Кляшторина и А. А. Любушина [14], на основе которой и представлен настоящий обзор. В ней, в частности, на основе информации о многолетних изменениях климатических показателей и запасов ряда массовых объектов промысла за последние 1500 лет показана сопряженность долгопериодных флуктуаций климата и рыбопродуктивности ряда районов и разработана стохастическая модель, позволяющая прогнозировать вероятную динамику численности для ряда промысловых популяций с перспективой на 50−100 лет. Здесь, видимо, следует оговорить, что указанная монография один их немногих примеров современных исследований в данном направлении, в которых отражена конкретная реализация долгопериодного моделирования состояния запасов рыб в их связи с климатическими изменениями. В отличие от методик когортного и продукционного оценивания запасов, методология «длинного» прогнозирования к настоящему моменту еще до конца не сформирована, поэтому отсутствует и современное программное обеспечение, позволяющее, при имеющемся наборе данных по запасам и уловам, выполнять прогнозирование «вперед» с определенной заблаговременностью. В этой связи, выполненный нами последующий анализ возможных изменений в динамике запасов минтая Охотского и Берингова морей носит качественный характер и основан на результатах по долгпериодным изменениям климатических индексов в Северной Пацифике изложенный в указанной монографии Л. Б. Кляшторина и А. А. Любушина [14].

В основе, описанной в монографии методики прогнозирования, лежит анализ спектров доминирующих периодических колебаний климатических показателей, запасов и уловов рыбных объектов на максимально возможном временном интервале. Для примера на рис. 13 представлены результаты спектрального анализа периодических изменений температуры за последние 1,5 тыс. лет, воссозданные по гренландским ледовым кернам. По мнению Л. Б. Кляшторина и А. А. Любушина, «высокочастотные» части спектров, которые отражают колебания климатических индексов продолжительностью менее 20-ти лет, большого значения для долгопериодного анализа не имеют, а наибольший интерес представляет диапазон от 20 до 100 лет. В монографии на основе анализа разнообразных климатических показателей, а также динамики запасов и уловов достаточно большого количества видов рыб показано, что наиболее хорошо выраженным периодом циклических изменений является интервал в 55−60 лет [14]. Для минтая Берингова моря в монографии показана достоверная связь биомассы общего запаса с динамикой свободной ото льда площади моря в зимний период и температурой поверхности океана (индекс PDO). Рис. 13.

Результаты спектрального анализа динамики температуры по гренландским ледовым кернам за последние 1,5 тыс. лет (по данным Л. Б. Кляшторина и А. А. Любушина [14]).Идея долгопериодного прогнозирования, изложенного в работе, как раз основывается на корреляции между продуктивностью конкретных популяций и климатических изменений, периодичность которых выявляется методами спектрального анализа. В основе построения прогностической модели лежит построение параметрического тренда временного ряда. При этом, для климатических временных рядов, из-за существования у них выраженных гармонических составляющих возможно выполнение «дальнего» прогноза, за счет использования циклического тренда с периодом 20−100 лет.

Главная проблема метода сводится к определению этого циклического периода, которая, как уже было сказано выше, решается на основе спектрального анализа. Упрощенное описание работы «климатической» модели прогноза, предложенной Л. Б. Кляшториным и А. А. Любушиным [14], на основе фактических статистических рядов годовых выловов промысловых рыб можно представить следующим образом. Оценка периодичности тренда для рядов уловов осуществлялась либо на основе выявленных ранее периодов изменений климатических показателей, либо определялась непосредственно по анализируемому ряду путем минимизации дисперсии остатков.Рис. 14. Возможная динамика уловов минтая на период до 2020 г. (по Л. Б. Кляшторину и А. А. Любушину [14]. Определенный одним из перечисленных способов тренд экстраполировали «вперед» на величину среднего периода основных климатических временных рядов (на 55 лет).На рис.

14 представлен, рассчитанный Л. Б. Кляшториным и А. А. Любушиным вероятный прогноз динамики общих (суммарных по всем районам Северной Пацифики) уловов минтая на период до 2050 г. Как сообщают сами авторы, на период выполнения расчетов (начало 2000;х годов), достоверный статистический ряд его общих уловов минтая насчитывал не более 50-ти лет. По выводам авторов, согласно прогнозной модели, предполагалось, что общая биомасса минтая будет снижаться примерно до 2010 г., после чего ожидался рост. Амплитуду возможных долгопериодных флуктуаций общей биомассы авторы оценивали приближенной величиной в 2−3 раза. Сопоставляя сделанные Л. Б. Кляшториным и А. А. Любушиным выводы, с фактическими результатами по оценке запасов минтая Охотского и Берингова морей, представленными нами в Разделе 3.2, следует заметить, что в основных чертах своего прогноза авторы пока оказались правы. И в охотоморском и в беринговоморском запасах минтая на период конца 1990;х — перовой половины 2000;х годов пришелся резкий спад запасов и уловов, после чего наметился их постепенный устойчивый рост, продолжающийся и до настоящего времени. Таким образом, существующие наработки по развитию методик долгосрочного прогнозирования на основе спектрального анализа климатических и биостатистических рядов, видимо, представляют перспективный инструмент для решения задач планирования развития рыбохозяйственной отрасли и ориентации рыбной промышленности на добычу тех, или иных видов биологических ресурсов.

Заключение

Минтай является самым массовым представителей семейства Тресковых в Северной Пацифике, широко распространенным во всех дальневосточных морях. Экологически являясь очень пластичным видом, минтай играет ведущую роль в нектонных сообществах Берингова и Охотского морей, на современном этапе обеспечивая поле половины годовых уловов на Дальневосточном бассейне. — За, более чем 50-летнюю историю эксплуатации ресурсов минтая Берингова и Охотского морей методология оценки их запасов и управления промыслом достаточно устоялась.

Эффективность прогнозирования достигается комбинированием методов прямого учета и когортного моделирования. Продукционные модели также используются в практике, но, в большей степени, для решения задач регулирования промысла.

Динамика изменений запасов минтая в Охотском и Беринговом морях развивалась сходным образом. На период 1960;1079-х годов пришелся период низкого уровня запасов, после чего последовал их резкий рост, сопровождавшийся масштабным увеличением вылова. Пик биомассы пришелся на вторую половину 1980;х годов, после чего наступил период постепенного снижения. Очередной минимум запасов и уловов наблюдался в начале 2000;х годов и, вплоть до настоящего момента происходит постепенное увеличение ресурсов минтая Берингова и Охотского морей.

Показана возможность использования продукционной модели Шефера, для оценки запасов минтая и краткосрочного прогнозирования при определенных предположениях о возможной величине вылова, что дает возможность для выбора оптимального режима управлением промыслом.

Существующие методики долгосрочного прогнозирования на основе спектрального анализа климатических и биостатистических рядов, представляют перспективный инструмент для решения задач планирования развития рыбохозяйственной отрасли.

Список литературы

1.Стеллер Г. В. Описание земли Камчатки / Пер. с. нем. Г. Г. Генкель и др.; под ред. Б. П. Полевой и др. — Петрпавловск-Камчатский: Камч. печатн. двор. 1999. — 287 с.

2.Моисеев П. А. Рыболовство Японии.

М. «Пищевая пром-ть», 1967 — 199 с.

3.Навозов-Лавров Н. П. Результаты опытного лова трески у восточных берегов Камчатки в 1927 г. // Бюлл. рыбного хозяйства Дальнего Востока. 1928. № 5. С. 4−5.

4.Гордеев В. Д. Состояние и перспективы тралового промысла на Дальнем Востоке// Известия ТИНРО — 1949 — т.29 — с.3−33.

5.Моисеев П. А. Некоторые итоги исследований Беринговоморской научно-промысловой экспедиции // Тр. ВНИРО. 1964. Т.

53. — С.7−29.

6.Балыкин П. А. Состояние и ресурсы рыболовства в западной части Берингова моря. — М.: Изд-во ВНИРО, 2006. — 143 с.

7.Антонов Н. П., Кловач Н. В., Орлов А. М., Датский А. В., Лепская В. А., Кузнецов В. В., Яржомбек А. А., Абрамов А. А., Алексеев Д. О., Моисеев С. И., Евсеева Н. А., Сологуб Д. О. Рыболовство в Дальневосточном рыбохозяйственном бассейне в 2013 г. // Тр. ВНИРО. 2016. — Т.

160. — С.133−211.

8.Булатов О. А. К вопросу о методологии прогнозирования запасов и стратегии промысла минтая // Тр. ВНИРО. 2015. — Т.

157. — С.45−70.

9. Бабаян В. К. Предосторожный подход к оценке общего допустимого улова (ОДУ). Анализ и рекомендации по применению. — М.: Изд. ВНИРО, 2000. — 192 с.

10.Золотов О. Г., Бабаян В. К., Балыкин П. А., Булгакова Т. И., Васильев Д. А. Оценка запасов восточноохотоморского минтая прямыми и альтернативными методами //Проблемы охраны и рационального использования биоресурсов Камчатки / доклады второй Камчатской областной науч.

практ. конференции. Петропавловск-Камчатский, 2000. — С. 20−27.

11.Бабаян В. К., Васильев Д. А., Варкентин А. И., Сергеева Н. П. Методические особенности обоснования ОДУ в условиях неопределенности // Тр.ВНИРО. 2014. — Т.

146. — С.13−36.

12.Смирнов А. В., Авдеев Г. В., Николаев А. В., Швецов В. И. Об оценке запасов минтая инструментальными методами // Тр. ВНИРО, 2006. — Т.

146. — С. 132−152.

13.Ильин О. И., Варкентин А. И., Смирнов А. В. Об одном модельном подходе к оценке состояния запасов минтая Theragracрalcogramma в северной части Охотского моря // Изв. ТИНРО, 2016. — Т. 186. С. 107−117.

14.Кляшторин Л. Б., Любушин А. А. Циклические изменения климата и рыбопродуктивности. М.: ВНИРО, 2005. 235 с.

15.Шибаев С. В. Промысловая ихтиология: Учебник. СПб:"Проспект Науки", 2007. — 400 с.

16.Булатов О. А. Минтай (Theragracрalcogramma) Берингова моря: размножение, запасы и стратегия управления промыслом: Автореф. дис. … д-ра биол. наук. Москва, 2004. — 48 с. 17. Беринговоморская минтаевая путина — 2017 (путинный прогноз). — Владивосток: ТИНРО-Центр, 2017. — 71 с.

18.Охотоморский минтай — 2018 (путинный прогноз). — Владивосток: ТИНРО-Центр, 2017. — 76 с.

19.

http://www.afsc.noaa.gov/refm/stocks/ assessments. htm (дата обращения: 01.

03.2018).

20.Добровольский А. Д., Арсеньев В. С. К вопросу о течениях Берингова моря // Изв. АН СССР. 1959. № 3. — С. 3−9.

21.Гершанович Д. Е. Рельеф и современные осадки беринговоморского шельфа // Тр. ВНИРО. 1962. Т. 46. — С. 164−189.

22.Гершанович Д. Е. Рельеф основных рыбопромысловых районов (шельф, материковый склон) и некоторые черты геоморфологии Берингова моря //Тр. ВНИРО. 1963. Т. 48. Вып.

1. — С. 13 — 76.

23.Гидрометеорология и гидрохимия морей. Проект «Моря». Берингово море. Гидрометеорологические условия / М.: Гидрометеоиздат, 1999. Т. Х. Вып. 1, — 300 с.

24.Шунтов В. П. Биология дальневосточных морей России. — Владивосток: ТИНРО-центр, 2001. Т.

1. 580 с.

25.Хен Г. В., Басюк Е. О., Сорокин Ю. Д., Устинова Е. И., Фигуркин А. Л. Термические условия на поверхности Берингова и Охотского морей в начале 21-го века на фоне полувековой изменчивости // Изв. ТИНРО. 2008. Т. 153. — С. 254−263.

26.Свинухов Г. В. Синоптико-статистические методы долгосрочных прогнозов погоды на дальнем Востоке // Тр. ДВНИГМИ. 1977.

Вып 65. — 165 с.

27.Арсеньев В. С. Течения и водные массы Берингова моря. — М.: Наука, 1967. — 135 с.

28.Шунтров В. П. Биологичексие ресурсы Охотского моря. — М.:Агропромиздат, 1985. 224 с.

29.Борец Л. А. Донные ихтиоцены российского шельфа дальневосточных морей: состав, структура, элементы функционирования и промысловое значение. — Владивосток: ТИНРО-центр, 1997. — 217 с.

30.Каталог позвоночных Камчатки и сопредельных морских акваторий.

Петропавловск-Камчатский: Камчатский печатный двор, 2000. 166 с.

31.Фадеев Н. С. Справочник по биологии и промыслу рыб северной части Тихого океана. — Владивосток: ТИНРО-центр, 2005. — 366 с.

32.Рост минтая и размерно-возрастная структура его популяций. Петропавловск-Камчатский: Изд-во Камчат.

НИРО, 2005 — 224 с.

33.Науменко Н. И. Биология и промысел морских сельдей Дальнего Востока. — Петропавловск-Камчатский.: Камчатский печатный двор, 2001. 330 с.

34.Шунтов В. П., Волков А. Ф., Темных О. С., Дулепова Е. П. Минтай в экосистемах дальневосточных морей. Владивосток: ТИНРО. 1993. 426 с.

35.Серобаба И. И. Сведения о популяционной структуре минтая Theragrachalcogramma Берингова моря // Вопр. ихтиологии, 1977. — Т17. Вып.

2. — С.247−260.

36.Темных О. С. Пространственная морфо-экологическая дифференциация минтая в Охотском море: Автореф. дис…

канд.биол. наук. Владивосток. 1990. 20 с.

37. Пушников В. В. Популяционная структура минтая Охотского моря и состояние его запасов. Автореф. дис… канд. биол.

наук. М. 1982. 23 с.

38.Аксютина З. М. Элементы математической оценки результатов наблюдений в биологических и рыбохозяйственных исследованиях. — М. Изд-во «Пищ. пр-сть», 1968. — 289 с.

39.Державин.

А.Н. Севрюга (AcepenserStellatus). Биологический очерк // Изв. бакинской ихтиол. Лаборатории. 1922. Т.

1. — 393 с.

40.Gulland J.A. Estimation of mortality rates. //Annex to rep. Arctic Fish. Working Group // ICES.C.M. 1965. V.

3. — 9 p.

41.Хилборн Р., Уолтерс К. Количественные методы оценки рыбных запасов. Выбор, динамика и неопределенность / Пер. с .англ. Максименко В. П. — Санкт-Петербург: Политехника, 2001. — 228 с.

42.Овсянников Е. Е. Динамика пространственного распределения икры и молоди минтая в северной части Охотского моря: Автореф. дис…

канд.биол. наук. Владивосток. 2011. 20 с.

43.Ижевский Г. М. Системная основа прогнозирования океанологических условий и воспроизводства промысловых рыб: монография. — М.: ВНИРО, 1964. — 165 с.