ДИНАМИКА ЗАПАСОВ ШПРОТА В ЧЕРНОМ МОРЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ ЕГО ОСВОЕНИЯ

Аналитическая оценка запаса черноморского шпрота Sprattus sprattus phalericus, локализованного в водах у берегов Крыма и Кавказа, для периода 1994-2019 гг. выполнена на когортной модели XSA в среде R, в реализации FLR. Текущее состояние системы «запас-промысел» шпрота в российских водах Черного моря характеризуется незначительным превышением принятых ориентиров управления по промысловой смертности - F₂₀₁₇-₂₀₁₉/F₀,₁ = 1,08 и E₂₀₁₇-₂₀₁₉= 0,45. Сопоставление полученных в настоящем исследовании результатов с предшествующими оценками на когортных моделях XSA и ICA, позволили получить непрерывный ряд годовых значений крымско-кавказского запаса шпрота в 1951-2019 гг. и распределить их по трем состояниям: «хорошему» (1951, 1973-1981, 1985 - 1989, 1999-2004 гг.), «плохому» (1953-1958, 1963-1971, 1990-1997 и 2006-2019 гг.) и «срединному» (оставшиеся годы). Текущее «плохое» состояние запаса предположительно связано с хищничеством пеламиды, массовые заходы которой из Мраморного моря участились в последние 15 лет и со снижением средней массы 1-3 летнего шпрота. Происходящее изменение климата не дает оснований ожидать благоприятных изменений в состоянии крымско-кавказского запаса шпрота и позволяет сделать заключение об отсутствии резервов для увеличения российского вылова шпрота в Черном море в среднесрочной перспективе.

шпрот, XSA, динамика, запас, пополнение, средняя масса, рыболовство, пеламида, Черное море

1. Асланова Н. Е. Шпрот Черного моря // Тр. ВНИРО, 1954. Т. 28. С. 75-100.

2. Бабаян В. К. Метод расчета параметров щадящего режима рыболовства // Рыбн. хозяйство, 1982. № 2. С. 26-30.

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. Голенченко А. П. Шпрот в Черном море // Рыбн. хозяйство, 1940. № 9. С. 11-14.

5. Домашенко Г. П, Юрьев Г. С. К обоснованию оптимального вылова шпрота в Черном море // Тр. ВНИРО, 1978. Т. 128. С. 57-60.

6. Ефимов Ю. Н., Домашенко Г. П., Шляхов В. А., Юрьев Г. С. Оценка величины допустимого улова шпрота в Черном море // Океанографические и рыбохозяйственные исследования Черного моря: науч. труды. М.: ВНИРО, 1985. С. 101-110.

7. Зуев Г. В., Бондарев В. А., Самотой Ю. В. Географическая изменчивость размерно-возрастной структуры черноморского шпрота Sprattus sprattus phalericus (Risso) (Pisces. Clupeidae) и его внутривидовая дифференциация // Морской биологический журнал, 2016. Т. 1. № 1. С. 2435.

8. Зуев Г. В., Мельникова Е. Б., Пустоварова Н. И. Биологическая дифференциация и структура запаса черноморского шпрота Sprattus sprattus phalericus (Pisces: Clupeidae) // Морской экологический журнал, 2005. Т. 4. № 1. С. 55-65.

9. Кожурин Е. А., Пятинский М. М., Шляхов В. А., Шляхова О. В. Аналитическое оценивание пиленгаса в Азовском море с помощью когортной модели XSA / / Тр. ВНИРО, 2020. В печати.

10. Любимова Т. Г. О распределении шпрота в северо-западной части Черного моря // Рыбн. хозяйство, 1957. № 12. С. 62-64.

11. Панов Б. Н., Спиридонова Е. О., Пятинский М. М., Стыцюк Д. Р. О роли температурного фактора в поведении и эффективности промысла Черноморского шпрота // Водные биоресурсы и среда обитания, 2020. Т. 3. № 1. С. 106-113.

12. Состояние биологических ресурсов Черного и Азовского морей (Справочное пособие) // Керчь: ЮгНИРО, 1995. 64 с.

13. Чащин А. К. Основные результаты исследований пелагических ресурсов Азово-Черноморского бассейна // Тр. ЮГНИРО, 1997. Т. 43. С. 60-67.

14. Шляхов В.А. О применимости результатов виртуально-популяционного анализа к управлению запасами промысловых рыб Черного моря // Вопр. рыболовства, 2015. Т. 16. №. 4. С. 523-530.

15. Шляхов В. А., Гришин А. Н. Состояние планктонного сообщества и промысла пелагических рыб в Черном море после вселения гребневиков Mnemiopsis leidyi и Beroe ovata // Рыбн. хозяйство Украины, 2009. Т. 5. № 64. С. 53-61.

16. Шляхов В.А., Шляхова О.В. Динамика структуры траловых уловов шпрота на украинском шельфе Черного моря и воздействие на нее природных факторов и рыболовства // Тр. ЮГНИРО, 2011. Т. 49. С. 12-33.

17. Шляхов В. А, Шляхова О. В, Надолинский В. П, Перевалов О. А. Промыслово-биологические показатели рыболовства для важнейших распределенных запасов водных биоресурсов Черного моря как основа их регионального оценивания. / / Водные биоресурсы и среда обитания, 2018. Т. 1. № 1. С. 86-103.

18. Юрьев Г. С. Биология, оценка запасов и перспективы промысла черноморского шпрота (Sprattus sprattus phalericus Risso): Автореф.. дис.. канд. биол. наук. Севастополь: Изд-во ИНБЮМ, 1978. 24 с.

19. BSC. State of the Environment of the Black Sea (2001-2006/7). Black Sea Commission Publications 2008-3, Istanbul, Turkey, 2008. 419 p.

20. Cochrane K.L. (ed.). A fishery manager’s guidebook: management measures and their application. Chichester, Oxford: Blackwell Publishing, FAO Publ., 2002. 424 p.

21. Darby C. D, Flatman S. Virtual Population Analysis: Version 3.1 (Windows/ DOS). User guide // MAFF Information Technology Series. Directorate of Fisheries Research, 1994. V. 1. 85 p.

22. Daskalov G. M., Boicenco L, Grishin A. N. et. al. Architecture of collapse: regime shift and recovery in an hierarchically structured marine ecosystem // Global Change Biology, 2017. V. 23. № 4. P. 1486-1498.

23. Deroba J. J., Butterworth D. S., Methot R.D., et. al. Simulation testing the robustness of stock assessment models to error: some results from the ICES strategic initiative on stock assessment methods // ICES J. Marine Science, 2015. V. 72. № 1. P. 19-30.

24. Gislason H., Daan N., Rice J. C., Pope, J. G. Size, growth, temperature and the natural mortality of marine fish // Fish and Fisheries, 2010. V. 11. № 2. P. 149-158.

25. Gulland J. A., Boerema L. K. Scientific advice on catch levels // NOAA Fishery Bulletin. US, 1973. V. 71. № 2. P. 325-335.

26. Gucu A. C. Can overfishing be responsible for the successful establishment of Mnemiopsis leidyi in the Black Sea? // Estuarine. Coastal and Shelf Science, 2002. V. 54. № 3. P. 439-451.

27. Hillary R. An introduction to FLR fisheries simulation tools // Aquatic Living Resources, 2009. V. 22. № 2. P. 225-232

28. Horbowy J. Comparison of stock management with production, difference, and age-structured models using operating models // Fisheries Research, 2011. V. 108. №. 1. P. 153-162.

29. Kell L. T., Mosqueira I., Grosjean P. et. al. FLR: an open-source framework for the evaluation and development of management strategies // ICES J.X Marine Science, 2007. V. 64. № 4. P. 640-646.

30. Mohn R. The retrospective problem in sequential population analysis: an investigation using cod fishery and simulated data // ICES Journal of Marine Science, 1999. V. 56. № 4. P. 473-488.

31. Patterson K. Fisheries for small pelagic species: an empirical approach to management targets // Reviews in Fish Biology and Fisheries, 1992. № 2. P. 321-338.

32. Prodanov K, Mikhailov K., Daskalov G., et. al. Environmental management of fish resources in the Black Sea and their rational exploitation / / Studies and Reviews. General Fisheries Council for the Mediterranean, 1997. No. 68. Rome, FAO. 178 p.

33. Shepherd J. G. Extended survivors analysis: An improved method for the analysis of catch-at-age data and abundance indices // ICES Journal of Marine Science, 1999. V. 56. № 5. P. 584-591.

34. STECF, 2013 Sampson D, Charef A., Osio G. C. (eds.). Scientific, Technical and Economic Committee for Fisheries (STECF) - Black Sea Assessments (StEcF-14-14). Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2013. 429 p.

35. STECF, 2017 Cardinale M., Druon J. - N., Mannini A. (eds). Scientific, Technical and Economic Committee for Fisheries (STECF) - Stock assessment in the Black Sea (STECF-17-14). Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2017. 496 p.