Ревизия биологических ориентиров камчатского краба и краба-стригуна опилио в российских водах Баренцева моря: учет пространственной неоднородности, акклиматизационной природы и неопределенности оценок

Представлены результаты ревизии биологических ориентиров управления запасами камчатского краба (Paralithodes camtschaticus) и краба-стригуна опилио (Chionoecetes opilio) в российской исключительной экономической зоне Баренцева моря. Работа выполнена на основе официальных рядов вылова и индексов относительной численности за период 1994–2025 гг. (для камчатского краба) и 2004–2025 гг. (для краба-стригуна опилио). С применением байесовской стохастической продукционной модели Шефера, реализованной в пакете JABBA, выполнены ретроспективная оценка динамики запасов, анализ чувствительности к априорным распределениям параметров и прогнозное моделирование при различных сценариях изъятия. Особое внимание уделено методологическим проблемам, возникающим при оценке акклиматизированных запасов: невыполнению условия о начальном равновесном состоянии, недостаточному контрасту временных рядов, необходимости различения глобальной и эффективной емкости среды. Установлено, что наблюдаемое с 2020 г. снижение промысловой биомассы обоих видов отражает завершение фазы акклиматизационной вспышки и переход к новому динамическому равновесию. Получены новые оценки референтных точек: для камчатского краба MSY = 13,7 тыс. т, B_tr= 91 тыс. т, B_lim = 27 тыс. т, F_tr= 0,15; для краба-стригуна опилио MSY = 17,7 тыс. т, B_tr = 116 тыс. т, B_lim = 35 тыс. т, F_tr = 0,15. Прогнозные сценарии до 2035 г. показывают, что превышение годового вылова 14 тыс. т для камчатского краба и 18 тыс. т для краба-стригуна опилио сопровождается ростом риска падения запаса ниже целевого ориентира. Наилучший баланс между уровнем изъятия и сохранением запаса обеспечивает динамическое правило регулирования промысла с обратной связью по биомассе.

1. Анисимова Н.А. К вопросу об акклиматизации камчатского краба в Баренцевом море // Камчатский краб в Баренцевом море. 2-е изд., перераб. и доп. Мурманск: ПИНРО, 2003. С. 10–22.

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

3. Баканев С.В. Результаты применения стохастической когортной модели CSA для оценки запаса камчатского краба Paralithodes camtschaticus в Баренцевом море // Вопр. рыболовства. 2008. Т. 9. № 2(34). С. 294–306.

4. Баканев С.В. Динамика популяции камчатского краба в Баренцевом море: Автореф. дис. … канд. биол. наук. Мурманск: ПИНРО, 2011. 24 с.

5. Баканев С.В. Оценка правила регулирования промысла камчатского краба (Paralithodes camtschaticus) в российских водах Баренцева моря // Тр. ВНИРО. 2016. Т. 163. С. 25–35.

6. 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.

7. Баканев С.В. Пространственно-временной анализ динамики запаса камчатского краба в Баренцевом море с использованием sdm методов // Вопр. рыболовства. 2025. Т. 26. № 4. С. 113–126. DOI: 10.36038/0234-2774-2025-26-4-113-126.

8. Буяновский А.И., Бизиков В.А., Баканев С.В. и др. Методы оценки запасов крабов и крабоидов с рекомендациями по их применению. М.: ВНИРО, 2023. 244 с.

9. Карпевич А.Ф. Акклиматизация гидробионтов и научные основы аквакультуры. Избранные труды. Т. 2. Памятники исторической мысли: М., 1998. 870 с.

10. Правила регулирования промысла приоритетных видов крабов и крабоидов: утв. приказом ФГБНУ «ВНИРО» от 10.04.2023 № 81. М.: ВНИРО, 2023.

11. Приказ Росрыболовства от 06.02.2015 № 104 «О представлении материалов, обосновывающих общие допустимые уловы водных биологических ресурсов…». М.: Росрыболовст во, 2015.

12. Стесько А.В. О перспективах использования запаса камчатского краба в территориальных водах России в Баренцевом море // Тр. ВНИРО. 2024. Т. 196. С. 5–18. DOI: 10.36038/2307-3497-2024-196-5-18.

13. Baumgartner T.R., Soutar A., Ferreira-Bartrina V. Reconstruction of the history of Pacific sardine and Northern Pacific anchovy populations over the past two millennia from sediments of the Santa Barbara basin // California Cooperative Oceanic Fisheries Investigations Reports. 1992. V. 33. P. 24–40.

14. Congdon P. Bayesian Statistical Modelling. Chichester: Wiley, 2001. 556 p.

15. Cury P., Bakun A., Crawford R.J.M. et al. Small pelagics in upwelling systems: patterns of interaction and structural changes in «wasp-waist» ecosystems // ICES Journal of Marine Science. 2000. V. 57. P. 603–618.

16. Eriksen E., Gjøsæter H., Prozorkevich D. et al. From single species surveys towards monitoring of the Barents Sea ecosystem // Progress in Oceanography. 2018. V. 166. P. 4–14.

17. Gelman A., Rubin D.B. Inference from iterative simulation using multiple sequences // Statistical Science. 1992. V. 7. № 4. P. 457–472.

18. Gilks W.R., Richardson S., Spiegelhalter D.J. Markov Chain Monte Carlo in Practice. London: Chapman and Hall, 1996. 486 p.

19. Haddon M. Using R for Modelling and Quantitative Methods in Fisheries. Boca Raton: CRC Press, 2020. 337 p.

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

21. Hjelset A.M., Danielsen H.E.H., Jenssen M. et al. Snøkrabbe på norsk sokkel i Barentshavet – Status og rådgivning for 2025 // Rapport fra havforskningen. 2024. № 2024-44. 32 s.

22. Hjelset A.M., Zimmermann F., Ono K. et al. Kongekrabbe i norsk sone – Status og rådgivning for 2026 // Rapport fra havforskningen. 2025. №. 2025-75. 39 s.

23. ICES. ICES fisheries management reference points for category 1 and 2 stocks. Technical Guidelines // Report of the ICES Advisory Committee, 2021. ICES Advice 2021, Section 16.4.3.1. 2021. DOI: 10.17895/ices.advice.7891.

24. ICES. Eleventh workshop on the development of quantitative assessment methodologies based on LIFE-history traits, exploitation characteristics, and other relevant parameters for data-limited stocks (WKLIFE XI) // ICES Scientific Reports. 2023. V. 5. № 21.

25. Kokkalis A., Berg C.W., Kapur M.S. et al. Good practices for surplus production models // Fisheries Research. 2024. V. 275. Art. 107010. DOI: 10.1016/j.fishres.2024.107010.

26. McAllister M.K., Kirkwood G.P. Bayesian stock assessment: a review and example application using the logistic model // ICES Journal of Marine Science. 1998. V. 55. № 6. P. 1031–1060.

27. Pedersen M.W., Berg C.W. A stochastic surplus production model in continuous time // Fish and Fisheries. 2017. V. 18. № 2. P. 226–243.

28. Pella J.J., Tomlinson P.K. A generalized stock production model // Bulletin of the Inter-American Tropical Tuna Commission. 1969. V. 13. № 3. P. 421–496.

29. Schaefer M.B. Some aspects of the dynamics of populations important to the management of the commercial marine fisheries // Bulletin of the Inter-American Tropical Tuna Commission. 1954. V. 1. № 2. P. 27–56.

30. Spiegelhalter D.J., Thomas A., Best N.G. WinBUGS Version 1.3 User Manual. Cambridge: MRC Biostatistics Unit, 2000. 59 p.

31. Stergiou K.I., Tsikliras A.C. Fishing down, fishing through and fishing up: fundamental process versus technical details // Marine Ecology Progress Series. 2011. V. 441. P. 295–301. DOI: 10.3354/meps09377.

32. Sundet J.H., Hoel A.H. The Norwegian management of an introduced species: the Arctic red king crab fishery // Marine Policy. 2016. V. 72. P. 123–128. DOI: 10.1016/j.marpol.2016.06.021.

33. Winker H., Carvalho F., Kapur M. JABBA: Just Another Bayesian Biomass Assessment // Fisheries Research. 2018. V. 204. P. 275–288. DOI: 10.1016/j.fishres.2018.03.010.

34. Zheng J., Murphy M.C., Kruse G.H. A lengthbased approach to estimating population abundance of early juvenile red king crab (Paralithodes camtschaticus) in Bristol Bay, Alaska // Canadian Special Publication of Fisheries and Aquatic Sciences. 1997. V. 125. P. 167–174.