Раздел 1. Основные проблемы, понятия и показатели теории запасов и управления рыболовством глава 1. Общие проблемы оценки запасов и управления запасами промысловых рыб

1.1. Состояние исследований запасов и управления запасами промысловых рыб

1.1.1. Впервые на состояние запасов промысловых рыб и необходимость их охраны обратили внимание несколько столетий назад. Так, в Англии в XII-ХIIIвеке ввели запрет на лов некоторых рыб в нерестовый период орудиями с мелкой ячеей. СXV-XVIвека стали ограничивать промысел китов.

Первые научные исследования запасов промысловых рыб совпадают с уменьшением уловов из-за интенсивного промысла в некоторых водоёмах России, в Северном море и т.д.

Так, русские ученые К.М. Бэр и Н.А. Данилевский в 70-е годы ХIХ века обследовали промысел Каспийского, Азовского, Чёрного, Балтийского, Баренцева, Белого морей и Чудского озера. Они установили, что для поддержания запасов во внутренних водоёмах необходимо:

• создавать благоприятные условия для не­реста рыб и роста мальков в местах размножения;

• пропускать к местам нереста достаточное количество производителей;

• способствовать росту молоди рыб.

Они же составили первый проект правил рыболовства во внутренних водоёмах России.

К.М. Бэр, Н.А. Данилевский и многие другие учёные того времени считали, что в открытых морях рыболовство не влияет на запасы и не требует регулирования. Немецкий учёный Гейнке в конце ХIХ века выдвинул идею о постоянстве запасов рыб. Однако он допускал, что интенсивный промысел может привести к снижению уловов и неблагоприятному изменению состава запасов рыб.

В 90-е годы ХIХ века совершенствование тралового лова привело к ухудшению запасов рыб в Северном море. В результате появились популярные в те годы теории размножения и разрежения для объяснения причин этого явления и определения путей восстановления запасов.

В соответствии с теорией размножения запасы рыб находятся на достаточном уровне, если рыба до вылова хотя бы раз отнерестилась. Для этого можно, например, ввести минимальный промысловый размер рыбы и минимальный размера ячеи.

В соответствии с теорией разрежения датского ученого Петерсена численность и плотность стада не должны мешать росту рыб. Однако разрежение выгодно до определённой величины. Чрезмерное уменьшение численности стада, по его мнению, делает промысел нерентабельным.

Примерно таких же взглядов придерживался русский учёный В.А. Кевдин. Он считал, что пока прирост биомассы рыб восполняет уловы, промысел безвреден.

Норвежский учёный Иорт полагал, что состояние запасов зависит не только от интенсивности промысла, но и от урожайности поколений. Он считал также, что с увеличением численности запасов темп роста стада может снижаться и что максимальному темпу прироста стада соответствует оптимальный улов.

1.1.2. Почти до конца ХIХ века исследования запасов и рыболовства имели преимущественно качественный характер. Они сводились к оценке изменений стада рыб, определению причин изменений и к общим рекомендациям по поддержанию запасов.

Первые попытки количественной оценки запасов относятся к 80-м годам ХIХ века, когда немецкие учёные Гензен и Апштейн предложили оценивать запасы рыб по количеству выметанной икры, а Петерсен - методом мечения. Несколько позже И.И. Месяцев, В.Н. Майский и др. разработали способ определения запасов рыб в водоеме известных размеров по уловам на участках известной площади.

С 20-х годов ХХ века для оценки запасов стали использовать биостатистический метод А.Н. Державина. Он основан на анализе многолетней статистики численности и возрастного состава уловов. Позже метод усовершенствовали Н.Л. Чугунов, Е.Г. Бойко, Г.Н. Монастырский, Т.Ф. Дементьева и применили его для оценки запасов некоторых рыб внутренних водоёмов.

В 1949г. Фрай развил биостатистический метод, добавив к оценке возрастной структуры уловов анализ промыслового усилия.

1.1.3. В конце 40-х годов прошлого века разработаны методы оценки запасов с использованием минимальной биопромысловой статистики – по улову и промысловому усилию. Разновидности таких методов принадлежат Лесли, Делари, Бивертону и Холту, Чепмену, Аллену, Р.Г. Бородину и др. Методы не требуют знания возрастного или размерного состава уловов. Но они часто менее точны, чем другие методы количественной оценки запасов.

1.1.4. Рассмотренные эмпирические и биостатистические методы, методы биопромысловой статистики могут давать удовлетворительные результаты. Однако они требуют многолетнего сбора обширного статистического материала. Полученные результаты носят частный характер и не всегда поддаются анализу и обобщению. Вот почему наряду с этими методами развивались методы математического моделирования теории рыболовства.

Приоритет в разработке таких методов принадлежит русскому ученому Ф.И. Баранову. Свыше 80-ти лет назад он предложил формальную теорию жизни рыб и соответствующие математические модели. Такие модели устанавливают влияние промысла на запасы рыб при уравновешенном состоянии запасов, промысла и постоянных условиях внешней среды. Помимо этого Ф.И. Баранов впервые приближенно оценил связь между интенсивностью лова и интенсивностью вылова, получил приближенную зависимость между допустимым уловом, интенсивностью промысла и кормовой базой водоема и т.д.

Идеи Ф.И. Баранова развили многие ученые. Так, Томпсон и Белл разработали основы продуктивности запасов с учетом интенсивности промысла. Бивертон и Холт уточнили уравнение Ф.И. Баранова для оценки улова на единицу пополнения промыслового стада, получили математические модели сложных структур популяций рыб, для некоторых нестационарных режимов их эксплуатации и т.д.

Модели Баранова-Бивертона-Холта на основе дифференциальных уравнений позже модифицировали Рикер, Шеффер, Грехем, Яманака, Чепмен, Палохеймо и другие авторы.

Перечисленные уравнения с описанием уравновешенного состояния запасов и промысла принято относить к классу аналитических моделей.

1.1.5. Параллельно с дифференциальными уравнениями в теории рыболовства стали применять дискретные (конечно-разностные) уравнения. Такие модели разработали Г.В. Никольский, Рикер, Ларкин, Хоустон, Катти, Клайден, Летт, В.В. Меншуткин, В.К. Бабаян, Р.Г. Бородин и др. Дискретные модели служат для решения большего числа задач, в т.ч. при неуравновешенном состоянии запасов и промысла.

1.1.6. Развитием биостатистических методов теории рыболовства, перечисленных в 1.1.2, является метод виртуальных популяций (MVP). Для его реализации в 70-х годах прошлого века Мерфи и Галланд дополнили биостатистические методы зависимостями Ф.И. Баранова из формальной теории жизни рыб. Впоследствии появилось большое число модификаций этих методов для последовательного восстановления численности поколений промыслового стада.

Так, в 1972г. Поуп разработал упрощённый вариант метода виртуальных популяций (VPA). Он назвал его когортным анализом, понимая под когортой отдельное поколение. В отличие от исходного методаVPAкогортный анализ упрощает промежуточные расчеты.

В 1981г. Джонс предложил разновидность метода когортного анализа, который он назвал методом размерных когорт. В отличие от когортного анализа Поупа этот метод основан на оценке размерного, а не возрастного состава улова и не нуждается в сложной процедуре настройки.

Впоследствии были разработаны несколько вариантов сепарабельного виртуально популяционного анализа SVPAс учетом распределения промысловой смертности по возрастным группам. В этих вариантах процедура настройки входит в общую расчетную схему. Существенный вклад в развитиеSVPAвнес Д. А. Васильев.

1.1.7. В 50-е годы прошлого века появились первые продукционные модели. Они предполагают, что рост численности популяции уравновешивается потерями от естественной и промысловой смертности. В зависимости от исходных допущений получены различные продукционные математические модели для уравновешенного состояния запасов - Шеффера, Фокса, Пелла-Томлинсона, Шепарда и др. Позже были разработаны продукционные модели, учитывающие селективность рыболовства, а также динамические версии продукционных моделей. Последние из них используют для оценки не только уравновешенного состояния запасов, но и при переходе запаса с одного равновесного состояния в другое.

1.1.8. Также в 50-е годы прошлого века были разработаны первые модели «запас-пополнение». Большая часть моделей связывает численность пополнения промыслового стада с величиной промыслового запаса. Наиболее известные детерминированные математические модели «запас-пополнение» принадлежат Рикеру, Бивертону-Холту, Кушингу, Шепарду, Чепмену, Е.А. Криксунову и Н.А. Снеткову и др. Позже появились статистические методы оценки системы «запас-пополнение». Они учитываю случайный характер процессов в этой системе.

1.1.9. Различные классы моделей теории рыболовства, рассмотренные выше, не содержат противоречий, и их можно объединять в различные комбинированные модели. Так, известны комбинированные модели Бивертона-Холта и Силлимана с объединением аналитических моделей и моделей «запас-пополнение»; комбинированная модель Шепарда на основе продукционных моделей и моделей «запас-пополнение»; комбинированная модель Деризо, которая объединяет аналитические и продукционные модели и т.д.

В.К. Бабаян и др. предложили не объединять модели различных классов в общую модель, а использовать их в виде алгоритма расчетной процедуры. В этом случае частные модели используют в виде отдельных блоков.

1.1.10. На первом этапе развития теоретических основ рыболовства чаще рассматривали проблемы оценки запасов. Начиная с 50-х годов прошлого века, значительно больше внимания уделяют регулированию интенсивности рыболовства.

Для регулирования интенсивности рыболовства можно использовать различные методы и математические модели, упомянутые выше - аналитические, когортного анализа, продукционные, запас-пополнение, комбинированные и т.д. При использовании эти методов для регулирования рыболовства применяют различные критерии регулирования.

Одним из первых предложен критерий максимального стабильного (уравновешенного) улова MSY. Он соответствует вершине кривой уравновешенного улова в функции коэффициента промысловой смертности. Не менее известен критерий стабильной максимальной добычи на единицу пополнения MSY/R.

В 1973г. впервые было введено понятие «общий допустимый улов» (ОДУ) для ежегодного квотирования улова по каждому виду запаса и району промысла. ОДУ также опирается на критерии регулирования. Но допустимый улов регулируют так, чтобы избежать риска перелова.

В последние годы появились новые критерии регулирования, как по интенсивности рыболовства, так и по биомассе запаса. Чаще применяют одновременно несколько критериев регулирования (целевых ориентиров), в том числе экономические критерии регулирования и т.д.

1.1.11. К основным показателям и критериям регулирования селективности рыболовства относятся минимальный размер ячеи; промысловая мера на рыбу; допустимый прилов рыб непромысловых размеров; некоторые показатели видового и размерного состава улова и т.д.

Длительное время селективность орудий лова в основном изучали экспериментально. Результаты исследований селективности этого этапа обобщены в работах А.И. Трещева. При эмпирическом изучении селективность сложно регулировать, а регламентирующие лов показатели селективности вынуждены устанавливать на длительное время.

В 80-е годы прошлого века А.В. Мельников разработал теорию управления селективностью рыболовства. В основу теории положены математические модели для оценки селективных свойств и селективности орудий лова и промысла. Такие уравнения позволяют решать самые разнообразные задачи организации, регулирования, контроля и прогнозирования селективности. При этом можно учитывать различные виды селективности орудий лова и промысла, разнообразные требования к селективности и ограничения на селективность при одновидовом и многовидовом промысле и т.д.

1.1.12. Популяции рыб можно рассматривать как сложные (с биологическим объектом) кибернетические системы с высокой степенью неопределенности протекающих в них процессов. В 1988 году А. В. Мельников рассмотрел общие принципы и методы управления запасами рыб и рыболовством на кибернетической основе. Идеи и методы кибернетического подхода к проблемам рыболовства и другим рыбохозяйственным проблемам развиты В.Н. Мельниковым в 1990г., В.Н. Мельниковым и А.В. Мельниковым в монографии «Рыбохозяйственная кибернетика» 1998г. Важным преимуществом метода управления рыболовством является общенаучный подход к решению задач рыбного хозяйства.

1.1.13. С 1995 года развивается концепция предосторожного подхода к управлению рыболовством. Эта концепция предусматривает такое использование запасов, которое обеспечивает биологическую безопасность промысловых объектов в условиях неопределенности. Подробному изложению идей и методов предосторожного подхода посвящена монография В.К. Бабаяна «Предосторожный подход к оценке общего допустимого улова», опубликованная в 2000г.

1.1.14. Современная теория оценки запасов и регулирования рыболовства основана, главным образом, на изучении изолированных популяций отдельных промысловых рыб. Иногда в теории изолированных популяций в неявном виде просматривается экосистемный подход. В этом случае учитывают также некоторые межвидовые отношения рыб, кормовую базу и условия внешней среды водоемов.

Одновременно в теории рыболовства развивается и собственно экосистемный подход. Идеи экосистемного подхода на эмпирической основе заложены в работах Г.Н. Монастырского, Г.В. Никольского, Т.Ф. Дементьевой, В.В. Меншуткина, Л.С. Бердичевского, Е. М. Малкина и других. Элементы экосистемной теории рыболовства с использованием математического моделирования намечены в работах Левасту, Ларкина, Андерсена, Урсина, Радовича, В.В. Меншуткина, В.К. Бабаяна, Т.И. Булгаковой и др.

1.1.16. Из краткого обзора следует, что в результате выполненных исследований заложены основы рационального рыболовства, предложены многочисленные методы и способы оценки запасов и управления рыболовством.

Вместе с тем развитие рационального рыболовства сдерживает:

• ухудшение промысловой обстановки, в т.ч. из-за недостатков существующих методов и способов оценки запасов и управления запасами;

• несоблюдение во многих случаях известных требований рационального рыболовства;

• ухудшение экологической обстановки в промысловых водоемах;

• широкое развитие в некоторых промысловых водоемах браконьерства;

• снижение в ряде случаев по разным причинам доступности объектов лова;

• слабое развитие теории рыболовства при многовидовом промысле;

• недостаточное развитие экосистемных методов теории рыболовства;

• недостаточное применение полуэмпирических моделей и методов, которые наиболее подходят для решения задач теории рыболовства;

• недоучет случайного характера процессов в системах управления ловом и недостаточное применение в связи с этим теории случайных процессов;

• отсутствие работ с применением в теории рыболовства идей и методов нестохастических процессов с природной и поведенческой неопределенностью;

• слабое развитие информационной составляющей теории рыболовства;

• сокращение объема экспериментальных исследований, предназначенных для эффективного использования современной теории рыболовства;

• недостаточная практическая направленность теории рыболовства;

• неполная адаптация исследований к современному состоянию промышленного рыболовства, к возможностям получения достаточной и достоверной информации для решения задач в этой области;

• излишнее усложнение и громоздкость современных основ теории рыболовства, не всегда доступной для понимания специалистов и студентов и требующей большой исходной информации высокого качества;

• недостаточное количество специалистов, подготовленных к решению задач рационального рыболовства и т.д.