Assessment of the bream Abramis brama (cyprinidae) stock of the Nizhnekamsk reservoir with limited data available
https://doi.org/10.36038/0234-2774-2023-24-4-45-56
Abstract
An analytical assessment of the state of the bream stock in the Nizhnekamsk reservoir was carried out using the method for stocks with limited data – CMSY (Catch-based method). The results obtained indicate sufficient reliability of the use of this model for the bream stock, based on data from official catch statistics of this species. The calculations showed that during the history of exploitation of this population, fishing was carried out mainly in a zone biologically safe for the stock. Since 2017, the catch of bream has increased sharply and currently the fishing volumes are at their maximum values for all the years of the reservoir’s existence. The indicators of current estimates of the stock biomass and fishing mortality exceed their target guidelines and indicate that at the moment the biomass of the bream stock of the Nizhnekamsk reservoir is already in a biologically unsafe zone, and fishing mortality is twice the level of target exploitation.
About the Authors
Yu. A. Severov
Tatar branch of the Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography
Russian Federation
Russian Federation
Kazan, 420029
K. V. Maidanov
Tatar branch of the Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography
Russian Federation
Russian Federation
Kazan, 420029
K. A. Shevchuk
Tatar branch of the Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography
Russian Federation
Russian Federation
Kazan, 420029
References
1. Бартош Н.А. Состояние рыбных ресурсов в Нижнекамском и Куйбышевском водохранилищах в начале XXI столетия: монография. Казань: Отечество, 2006. 181 с.
2. Ветчанин В.И. Плодовитость промысловых рыб Нижнекамского водохранилища // Сборник научных трудов Тат.отд.ГосНИОРХ. 2013. Вып. 13. С. 219–244.
3. Жердев Н.А., Пятинский М.М., Козоброд И.Д. Многолетняя динамика состояния запаса тарани по результатам моделирования CMSY с ограниченными данными (1999–2019) в Азовском море (воды России) // Рыбн. хозяйство. 2020. № 6. С. 88–94.
4. Козоброд И.Д., Пятинский М.М., Рыбаков И.В. Моделирование запаса черноморско-азовской проходной сельди в условиях низкой информационной обеспеченности (2004–2020 гг.) // Рыбн. хозяйство. 2022. № 1. С. 55–63.
5. Кузнецов В.А., Кузнецов В.В., Аверьянов Д.А. Размерно-возрастная характеристика популяции леща Нижнекамского водохранилища // Сб. науч. тр. Всероссийской конференции. 12–14 ноября 2007 г. Ульяновск, 2007. С. 60–64.
6. Махотин Ю.М. Нижнекамское водохранилище как среда обитания ихтиофауны // Сб. науч. тр. ГосНИОРХ. 1985. Вып. 240. С. 100–107.
7. Приказ Федерального агентства по рыболовству № 104 от 06.02.2015 г «О предоставлении материалов, обосновывающих общие допустимые уловы водных биологических ресурсов во внутренних водах Российской Федерации, в том числе во внутренних морских водах Российской Федерации, а также в территориальном море Российской Федерации, на континентальном шельфе Российской Федерации, в Азовском и Каспийском морях, а также внесении в них изменений» (в ред. Приказа Росрыболовства от 04.04.2016 г. № 237).
8. Пятинский М.М. Моделирование динамики промысловой популяции в условиях недостаточности информационного обеспечения моделью CMSY на примере Черноморского шпрота в водах России // Рыбн. хозяйство. № 3. 2021. С. 76– 82.
9. Сечин Ю.Т. Биоресурсные исследования на внутренних водоёмах: монография. Калуга: Издательство научной литературы «Эйдос», 2010. 204 с.
10. Тележникова Т.А., Северов Ю.А. Оценка состояния популяции леща Нижнекамского водохранилища по результатам учётных съёмок в 2017 г. Волга и её жизнь: Сб. тез. докл. Всероссийской конференции / Ин-т биологии внутр. вод им. И.Д. Папанина РАН, Борок, 22– 26 октября 2018 г. Ярославль, 2018. 133 с.
11. Чередников С.Ю., Пятинский М.М., Козоброд И.Д. Многолетняя динамика состояния запаса леща по результатам моделирования CMSY с ограниченными данными (2002– 2020 гг.) в Азовском море (воды России) // Водные биоресурсы и среда обитания. 2021. Т. 4. № 2. С. 66–79.
12. Шибаев С.В. Промысловая ихтиология: монография. Калининград: ООО «Аксиос», 2014. 535 с.
13. Caddy J.F. Deciding on precautionary management measures for a stock based on a suite of limit reference points (LRPs) as a basis for a multi-LRP harvest law NAFO // Sci. Council Studies. 1999. V. 32. P. 55–68.
14. Froese R, Demirel N, Coro G, et.al. Estimating fisheries reference points from catch and resilience // Fish and Fisheries, 2017. V. 18. №. 3. Р. 506–526.
15. Mohn R. The retrospective problem in sequential population analysis: An investigation using cod fi sherry and simulated data // ICES Journal of Marine Science. 1999. V. 56. Issue 4. P. 473–488.
16. Punt A.E., Smith A.D., Smith D.C et.al. Selecting relative abundance proxies for BMSY and B MEY // ICES Jo. Marine Science. 2014. V. 71. №. 3. P. 469–483.
Review
For citations:
Severov Yu.A., Maidanov K.V., Shevchuk K.A. Assessment of the bream Abramis brama (cyprinidae) stock of the Nizhnekamsk reservoir with limited data available. Problems of Fisheries. 2023;24(4):45-56. (In Russ.) https://doi.org/10.36038/0234-2774-2023-24-4-45-56
Email this article 