РЕГУЛИРОВАНИЕ ПРОМЫСЛОВОГО УСИЛИЯ ПРИ ЛОВЕ КАМЧАТСКОГО КРАБА НА ШЕЛЬФЕ ЗАПАДНОЙ КАМЧАТКИ

Приводится оценка основных показателей промысла камчатского краба в 2013–2020 гг. в Камчатско-Курильской рыбопромысловой подзоне. За исследованный период число судов на промысле выросло в 2,4 раза. Соответственно, выросло суммарное промысловое усилие — число судо-суток промысла. С 2019 г., при его продолжающемся росте началось снижение интегральных показателей производительности лова (т краба, выловленного за судо-сутки промысла). Снижение производительности в 2020 г. отмечено, как по первичным данным промысловой статистики, так и по стандартизированным индексам, которые показали ее падение в 2020 г. почти в 2 раза по сравнению с наилучшим годом (2016 г.). Резкое увеличение промыслового усилия в 2020 г. привело к тому, что интегральные показатели производительности впервые упали ниже значений минимальных суточных уловов на одно судно, установленных приказом Росрыболовства для Камчатско-Курильской подзоны в объеме 4 т.

1. Артеменков Д.В. К возможности применения биоэкономического подхода в оценке промысла северо-восточной арктической трески (Gadus morhua) // V Научно-практическая конференция молодых ученых с международным участием: Современные проблемы и перспективы развития рыбохозяйственного комплекса. Москва. ФГБНУ «ВНИРО», 2017. С. 13–17.

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

3. Бабаян В.К., Бобырев А.Е., Булгакова Т.И. и др. Методические рекомендации по оценке запасов приоритетных видов водных биологических ресурсов. М.: Изд-во ВНИРО, 2018. 312 с.

4. Баканев С.В. Стандартизация производительности промысла камчатского краба в российских водах Баренцева моря в 2010–2018 гг. С помощью обобщенной линейной модели // Вопр. рыболовства. 2019. Т. 20. № 3. С. 363–373.

5. Бородин Р.Г., Ефимов Ю.Н., Васильев Д.А. Биоэкономическая оптимизация промыслового использования морских биоресурсов // Труды ВНИРО. 2014. Т. 149. С. 25–32.

6. Булгакова Т.И. Регулирование многовидового рыболовства на основе математического моделирования. М.: Изд-во ВНИРО, 2009. 252 с.

7. Буяновский А.И. Использование промысловой статистики для оценки динамики запаса краба-стригуна бэрда // Вопр. рыболовства. 2019. Т. 20. № 4. С. 497–512.

8. Буяновский А.И., Алексеев Д.О. Промысловая статистика как индикатор состояния запаса промысловых беспозвоночных // Вопр. рыболовства. 2017. Т. 18. № 3. С. 368–382.

9. Виноградов Л. Г. О механизме воспроизводства запасов камчатского краба (Paralithodes camtschatica) в Охотском море у западного побережья Камчатки // Труды ВНИРО. Проблемы промысловой гидробиологии. 1969. Т. 65. С. 337–344.

10. Долженков В.Н., Кобликов В.Н. Современное состояние западнокамчатской популяции камчатского краба и перспективы ее промыслового освоения // VII Всероссийская конференция по промысловым беспозвоночным. М.: Изд. ВНИРО, 2006. С. 73–75.

11. Иванов П.Ю. Определение фактического вылова камчатского краба Paralithodes camtschaticus у Западной Камчатки в свете нового подхода к оценке состояния его запаса и обоснования ОДУ // Исследования водных биологических ресурсов Камчатки и северо-западной части Тихого океана. 2016. Вып. 43. С. 41–50.

12. Ильин О.И., Иванов П.Ю. Об одном модельном подходе к оценке состояния запасов камчатского краба Paralithodes camtschaticus западнокамчатского шельфа // Известия ТИНРО. 2015. Т. 182. С. 38–47.

13. Лысенко В.Н. Межгодовые изменения численности западнокамчатской популяции камчатского краба Paralithodes camtschaticus // Труды ВНИРО. 2007. С. 84–90.

14. Мирошников В. В., Буяновский А. И. Исследование краба-стригуна красного Chionoecetes japonicus (Decapoda, Majidae) в Японском море 3. Состояние и перспективы промысла // Вопр. рыболовства. 2015. Т. 16. № 2. С. 207–219.

15. Михайлов А.И. Вопросы диагностики моделей динамики численности промысловых гидробионтов // Вопр. рыболовства. 2019. Т. 20. № 2. С. 183–191.

16. Моисеев С.И., Моисеева С.А. Особенности современного промысла камчатского краба на шельфе Западной Камчатки // VIII Всероссийская научная конференция. Сборник материалов. Калининград; КГТУ, 2015. С. 77–79.

17. Приказ Министерства сельского хозяйства РФ от 23.05.2019 N 267 «Об утверждении правил рыболовства для Дальневосточного рыбохозяйственного бассейна».

18. Родин В.Е. Пространственная и функциональная структура популяций камчатского краба. // Известия ТИНРО. 1985. Т. 110. С. 86–97.

19. Состояние промысловых ресурсов Дальневосточного рыбохозяйственного бассейна. Материалы к прогнозу общего вылова гидробионтов в 2020 г. / Под ред. Болдырев В.З., Жигалин А.Ю., Дударев С.П., Солодовников С.А. ТИНРО, 2020. 180 с.

20. ЦСМС Центра системы мониторинга рыболовства и связи. Судовые суточные донесения (Electronic resource). URL: http://cfmc.ru/ (дата обращения: 15.11.2020 г.).

21. Цыгир В.В. Российский краб на рынках Японии и США. Камчатский краб-2004 (путинный прогноз) // Издательский центр ТИНРО-центра, 2004. С. 58–65.

22. Цыгир В.В. Российский краб на рынках Японии и США. Камчатский краб-2005 (путинный прогноз) // Издательский центр ТИНРО-центра, 2005. С. 68–77.

23. Шунтов В.П. Биологические ресурсы Охотского моря // Агропромиздат, 1985. 224 с.

24. Clark C.W. Bioeconomic modelling and fisheries management // J. Wilej and Sons, 1986. 389 p.

25. Csirke J., Sharp G.D. Reports of the expert consultation to examine changes in abundance and species composition of neritic fish resources // FAO Fisheries Report. 1984. № 291. 102 p.

26. Gordon H.S. An economic approach to the optimum utilization of fishery resources // J. Fish. Res. Bd. Soc. 1953. V. 10. № 7. P. 442–457.

27. Gulland J.A. Science and fishery management // Exp.du J. du Conseil International Pour L’Exploration de La Mer. 1971. V. 33. № 3. P. 1–11.

28. Hilborn R., Walters C.J. Quantitative Fisheries Stock Assessment: Choice, Dynamics, and Uncertainty // Chapman and Hall, 1992. 570 p.

29. Maunder M.N., Punt A.E. Standardizing catch and effort data: a review of recent approaches // Fish. Res. 2004. V. 70. № 2–3. P. 141–159.

30. McCullagh P., Nelder J.A. Generalized Linear Models // Chapman & Hall, 1989. 511 p.

31. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. (http://www.R-project.org). 2013.

32. Schaefer M.B. Some considerations of population dynamics and economics in relation to the management of the commercial marine fisheries // J. Fish. Res. Bd. Canada. 1957. V. 14. № 5. P. 15–25.