CC BY
16ПРОМЫСЕЛ ГИДРОБИОНТОВ 639.2.053.7:639.223 DOI: 10.36038/0234-2774-2022-23-3-31-47
ПРОМЫСЕЛ И СОСТОЯНИЕ ЗАПАСОВ ТРЕСКИ БАРЕНЦЕВА И НОРВЕЖСКОГО МОРЕЙ
© 2022 г. О.А.Булатов1, Д.А.Васильев1, Ю.А.Ковалев2, А.А. Четыркин2
1 - Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии (ВНИРО), Москва, 105187
2 - Полярный филиал Всероссийского научно-исследовательского института рыбного хозяйства и океанографии (ПИНРО), Мурманск, 183038 E-mail: [email protected]
Поступила в редакцию 7.04.2022 г.
Для оценки состояния запасов и перспектив промысла трески Баренцева моря характерна значительная неопределённость, вызванная особенностями возрастной структуры, что часто приводило к существенным различиям результатов, полученных по разным моделям. Как следствие, это вызывало интенсивные дискуссии как в рамках Международного совета по исследованию моря (ИКЕС), так и на заседаниях Совместной российско-норвежской комиссии (СРНК).
В 2021 г. на специализированном семинаре ИКЕС («бенчмарк»-группе) были уточнены входные данные и конфигурация основной расчетной модели - SAM, связанные с включением дополнительной информации по старшим возрастным группам. В результате две модели, использующиеся в настоящее время на рабочей группе ИКЕС для оценки запасов трески (SAM и TISVPA), весьма различные по используемым в них подходам, показали, что численность поколений 2004-2005 г.р. заметно снизилась, что привело к снижению биомассы трески.
Оценка перспектив состояния запаса, выполненная как на основе расчётов по модели SAM, так и на основе альтернативного подхода с использованием индекса АМО (Atlantic Multidecadal Oscillation Index), показала высокую вероятность дальнейшего снижения и стабилизации биомассы нерестового запаса (и уловов) в ближайшие 2-3 года, после чего вероятно восстановление биомассы нерестового запаса за счёт достаточно многочисленных поколений 2011 и 2014 годов рождения.
Ключевые слова: оценка запасов, северо-восточная арктическая треска.
ВОПРОСЫ РЫБОЛОВСТВА, 2022. Том 23. №3. С. 31-47 PROBLEMS OF FISHIRIES, 2022. Vol. 23. №3. P. 31-47
УДК
ВВЕДЕНИЕ
Экосистема Баренцева моря характеризуется как одна из наиболее продуктивных зон Мирового океана. Накопленные на сегодняшний день знания позволяют с уверенностью говорить о том, что межгодовая изменчивость абиотических факторов существенно влияет на биологическую продуктивность как экосистемы в целом, так и её отдельных элементов в частности. Не является исключением и северо-восточная арктиче-
ская треска - наиболее важный элемент экосистемы Баренцева моря, динамика запасов которой характеризуется отсутствием стабильности.
Оценки запаса баренцевоморской трески, выполняемые специалистами с использованием различных методов оценки запасов, могут существенно отличаться в зависимости от особенностей использованных методов. Причиной таких изменений служат ошибки наблюдений (в индексах численности,
уловах и т.д.), несоответствие допущений модели реальным процессам и изменение параметров модели оценки. Периодически оценочная модель подвергается экспертизе и её конфигурация уточняется, либо происходит замена модели на более адекватную. В данной статье авторы анализируют, насколько адекватно определяют биомассу применяемые модели и какие перспективы промысла трески ожидают рыбаков в будущем.
ПРОМЫСЕЛ
Промысловую значимость этого вида трудно переоценить. Треска Баренцева моря - ключевой объект отечественного рыболовства на протяжении нескольких десятилетий, успешность промысла которой в значительной степени определяет экономическую эффективность деятельности предприятий Северного рыбохозяй-ственного бассейна. В течение периода 1961-2020 гг. вылов неоднократно достигал уровня 0,9-1 млн т, но в дальнейшем нередко стремительно снижался (табл. 1).
Одной из основных причин сокращения вылова является флуктуация численности поколений, что свойственно многим представителям семейства тресковых. Одним из адаптационных приспособлений вида, компенсирующим высокую смертность, является исключительно высокая плодовитость, достигающая у отдельных особей трески нескольких млн шт.
Научно-обоснованные рекомендации промысла стали учитываться рыбаками, начиная с середины прошлого века, до этого времени промысел осуществлялся, исходя из потребностей рынка. Промысел ведётся с использованием разных орудий лова, но преобладает траловый лов. Для тралово-
го лова ограничения промысла были введены с 1978 г., а для прибрежного промысла - с 1989 г. Основные ограничения были связаны с минимальными размерами особей в уловах, минимальным размером ячеи в тралах и неводах, максимально возможным приловом маломерной рыбы, закрытием участков с высокой плотностью молоди, сезонными и территориальными ограничениями.
Следует отметить, что в отдельные годы нерегулируемый, несообщаемый промысел (ННН) достигал существенных величин. Особенно масштабным такой вид промысла был в период низкого уровня запасов. Так в 1992 г. этот вид промысла достиг 130 тыс. т (25% общего вылова), а в 2005 г. - 166 тыс. т (26% общего вылова).
Основными странами, добывающими треску на протяжении многих лет, являются Россия и Норвегия, вылов других странах существенно меньше. Национальный рекорд вылова трески СССР отмечен в 1968 г. и составил 677 тыс. т, Норвегии - в 2013 г. -439 тыс. т (табл. 2).
Основным орудием лова на протяжение долгого периода являлись тралы различных конструкций. Другие орудия лова составляли меньшую долю, однако играли существенную роль (табл. 3).
ОЦЕНКА ЗАПАСОВ
На протяжении многих лет основным методом оценки состояния запасов трески являлась модель XSA (Shepherd, 1991). В целом, модель представляет собой специальный метод настройки вычислительной процедуры одновидового анализа виртуальных популяций (ВПА) с использованием данных по уловам на единицу промыслового усилия (CPUE). Однако в последние годы в связи с всту-
Таблица 1. Вылов по официальным данным и ННН промысел трески Баренцева и Норвежского морей в 1961-2020 гг., т
Год Подрайон 1 Подрайон 2А Подрайон 2В ННН-промысел Вылов всего
1961 409 694 153 019 220 508 0 783 221
1962 548 621 139 848 220 797 0 909 266
1963 547 469 117 100 111 768 0 776 337
1964 206 883 104 698 126 114 0 437 695
1965 241 489 100 011 103 430 0 444 983
1966 292 253 134 805 56 653 0 483 711
1967 322 798 128 747 121 060 0 572 605
1968 642 452 162 472 269 254 0 1 074 084
1969 679 373 255 599 262 254 0 1 197 226
1970 603 855 243 835 85 556 0 933 246
1971 312 505 319 623 56 920 0 689 048
1972 197 015 335 257 32 982 0 565 254
1973 492 716 211 762 88 207 0 792 685
1974 723 489 124 214 254 730 0 1 102 433
1975 561 701 120 276 147 400 0 829 377
1976 526 685 237 245 103 533 0 867 463
1977 538 231 257 073 109 997 0 905 301
1978 418 265 263 157 17 293 0 698 715
1979 195 166 235 449 9 923 0 440 538
1980 168 671 199 313 12 450 0 380 434
1981 137 033 245 167 16 837 0 399 037
1982 96 576 236 125 31 029 0 363 730
1983 64 803 200 279 24 910 0 289 992
1984 54 317 197 573 25 761 0 277 651
1985 112 605 173 559 21 756 0 307 920
1986 157 631 202 688 69 794 0 430 113
1987 146 106 245 387 131 578 0 523 071
1988 166 649 209 930 58 360 0 434 939
1989 164 512 149 360 18 609 0 332 481
1990 62 272 99 465 25 263 25 000 212 000
1991 70 970 156 966 41 222 50 000 319 158
1992 124 219 172 532 86 483 130 000 513 234
1993 195 771 269 383 66 457 50 000 581 611
1994 353 425 306 417 86 244 25 000 771 086
1995 251 448 317 585 170 966 0 739 999
Таблица 1. Окончание
Год Подрайон 1 Подрайон 2А Подрайон 2В ННН-промысел Вылов всего
1996 278 364 297 237 156 627 0 732 228
1997 273 376 326 689 162 338 0 762 403
1998 250 815 257 398 84 411 0 592 624
1999 159 021 216 898 108 991 0 484 910
2000 137 197 204 167 73 506 0 414 870
2001 142 628 185 890 97 953 0 426 471
2002 184 789 189 013 71 242 90 000 535 045
2003 163 109 222 052 51 829 115 000 551 990
2004 177 888 219 261 92 296 117 000 606 445
2005 159 573 194 644 121 059 166 000 641 276
2006 159 851 204 603 104 743 67 100 537 642
2007 152 522 195 383 97 891 41 087 486 883
2008 144 905 203 244 101 022 15 000 464 171
2009 161 602 207 205 154 623 0 523 431
2010 183 988 271 337 154 657 0 609 983
2011 198 333 328 598 192 898 0 719 829
2012 247 938 331087 148 638 0 727 663
2013 360 673 421678 183 858 0 966 209
2014 320 347 468 934 197 168 0 986 449
2015 272 405 375 328 216 651 0 864 384
2016 321 347 351 468 176 607 0 849 422
2017 309 902 360 477 197 898 0 868 276
2018 249 397 321 548 207 681 0 778 627
2019 234 985 318 539 139 084 0 692 609
2020 234 029 298 707 160 166 0 692 903
В среднем 271 723 233 288 112 332 14 853 631 606
плением в промысел исключительно многочисленных поколений, повлекших изменение возрастной структуры промыслового запаса, ситуация изменилась. Отработанные ранее варианты применения модели стали приводить к заметной исторической смещённости оценок, что вынуждало ежегодно пересматривать применяемые опции модели. В связи с этим интерес к исполь-
зованию моделей другого класса для оценки этих запасов, а именно, сепара-бельных моделей, к числу которых можно отнести модели TISVPA (Васильев, 2006; Vasilyev, 2005) и SAM (ICES, 2009; Nielsen & Berg, 2014), возрос. Это привело к тому, что рабочая группа ИКЕС по арктическому рыболовству, начиная с 2015 г., в качестве основной модели стала использовать SAM.
Sd
О Я тз О П S и S tn О ï=i О
Sd
П H
Sd >
H
о S to
OJ
iÊ OJ
to о to to
Таблица 2. Вылов трески различными странами в 1961-2020 гг., т
Год Фарерские о-ва Франция Германия (ГДР) ФРГ Норвегия Польша Великобритания Россия/ СССР Исландия Другие Всего
1961 3 934 13 755 3 921 8 129 268 377 - 158 113 325 780 1 212 783 221
1962 3 109 20 482 1 532 6 503 225 615 - 175 020 476 760 245 909 266
1963 - 18 318 129 4 223 205 056 108 129 779 417 964 - 775 577
1964 - 8 634 297 3 202 149 878 - 94 549 180 550 585 437 695
1965 - 526 91 3 670 197 085 - 89 962 152 780 816 444 930
1966 - 2 967 228 4 284 203 792 - 103 012 169 300 121 483 704
1967 - 664 45 3 632 218 910 - 87 008 262 340 6 572 605
1968 - - 225 1 073 255 611 - 140 387 676 758 - 1 074 084
1969 29 374 - 5 907 5 543 305 241 7 856 231 066 612 215 133 1 197 226
1970 26 265 44 245 12 413 9 451 377 606 5 153 181 481 276 632 - 933 246
1971 5 877 34 772 4 998 9 726 407 044 1 512 80 102 144 802 215 689 048
1972 1 393 8 915 1 300 3 405 394 181 892 58 382 96 653 166 565 287
1973 1 916 17 028 4 684 16 751 285 184 843 78 808 387 196 276 792 686
1974 5 717 46 028 4 860 78 507 287 276 9 898 90 894 540 801 38 453 1 102 434
1975 11 309 28 734 9 981 30 037 277 099 7 435 101 843 343 580 19 368 829 377
1976 11 511 20 941 8 946 24 369 344 502 6 986 89 061 343 057 18 090 867 463
1977 9 167 15 414 3 463 12 763 388 982 1 084 86 781 369 876 17 771 905 301
1978 9 092 9 394 3 029 5 434 363 088 566 35 449 267 138 5 525 698 715
1979 6 320 3 046 547 2 513 294 821 15 17 991 105 846 9 439 440 538
1980 9 981 1 705 233 1 921 232 242 3 10 366 115 194 8 789 380 434
Я
тз О S S
П tri ï=l
S
n о n
H
о to к s
Cri
СО >
я
>
n о
Sd
H •"d Cri
П «
S
OJ ON
Таблица 2. Продолжение
td О Я тз О П S и
S
tn О ï=i О td П H
td >
H
о
to
iÊ OJ tO
о to to
Год Фарерские о-ва Франция Германия (ГДР) ФРГ Норвегия Польша Великобритания Россия/ СССР Исландия Другие Всего
Испания
1981 12 825 3 106 298 2 228 277 818 14 500 5 262 83 000 - 399 037
1982 11 998 761 302 1 717 287 525 14 515 6 601 40 311 - 363 730
1983 11 106 126 473 1 243 234 000 14 229 5 840 22 975 - 289 992
1984 10 674 11 686 1 010 230 743 8 608 3 663 22 256 - 277 651
1985 13 418 23 1 019 4 395 211 065 7 846 3 335 62 489 4 330 307 920
1986 18 667 591 1 543 10 092 232 096 5 497 7 581 150 541 3 505 430 113
1987 15 036 1 986 7 035 268 004 16 223 10 957 202 314 2 515 523 071
1988 15 329 2 551 605 2 803 223 412 10 905 8 107 169 365 1 862 434 939
1989 15 625 3 231 326 3 291 158 684 7 802 7 056 134 593 1 273 332 481
1990 9 584 592 169 1 437 88 737 7 950 3 412 74 609 510 187 000
1991 8 981 975 Гренландия 2 613 126 226 3 677 3 981 119 427 3 278 269 158
1992 11 663 2 3 337 3 911 168 460 6 217 6 120 182 315 1 209 383 234
1993 17 435 3 572 5 389 5 887 221 051 8 800 11 336 244 860 9 374 3 907 531 611
1994 22 826 1 962 6 882 8 283 318 395 14 929 15 579 291 925 36 737 28 568 746 086
1995 22 262 4 912 7 462 7 428 319 987 15 505 16 329 296 158 34 214 15 742 739 999
1996 17 758 5 352 6 529 8 326 319 158 15 871 16 061 305 317 23 005 14 851 732 228
1997 20 076 5 353 6 426 6 680 357 825 17 130 18 066 313 344 4 200 13 303 762 403
1998 14 290 1 197 6 388 3 841 284 647 14 212 14 294 244 115 1 423 8 217 592 624
1999 13 700 2 137 4 093 3 019 223 390 8 994 11 315 210 379 1 985 5 898 484 910
2000 13 350 2 621 5 787 3 513 192 860 8 695 9 165 166 202 7 562 5 115 414 870
о >
tn
•с
ï=l >
H
о
td >
td >
ï=l tr1 W td
S
>
td >
ï=l Cri
td >
> Л
Cri
H
S
T3 «
S К
Таблица 2. Окончание
Год Фарерские о-ва Франция Германия (ГДР) ФРГ Норвегия Польша Великобритания Россия/ СССР Исландия Другие Всего
2001 12 500 2 681 5 727 4 524 188 431 9 196 8 698 183 572 5 917 5 225 426 471
2002 15 693 2 934 6 419 4 517 202 559 8 414 8 977 184 072 5 975 5 484 445 045
2003 19 427 2 921 7 026 4 732 191 977 7 924 8 711 182 160 5 963 6 149 436 990
2004 19 226 3 621 8 196 6 187 212 117 11 285 14 004 201 525 7 201 6 082 489 445
2005 16 273 3 491 8 135 5 848 207 825 9 349 10 744 200 077 5 874 7 660 475 276
2006 16 327 4 376 8 164 3 837 201 987 9 219 10 594 203 782 5 972 6 271 470 527
2007 14 788 3 190 5951 4619 199 809 9 496 9298 186 229 7316 5 101 445 796
2008 15 812 3 149 5 617 4 955 196 598 9 658 8 287 190 225 7 535 7 336 449 171
2009 16 905 3 908 4 977 8 585 224 298 12 013 8 632 229 291 7 380 7 442 523 431
2010 15 977 4 499 6 584 8 442 264 701 12 657 9 091 267 547 11 299 9 185 609 983
2011 13 429 1 173 7 155 4 621 331 535 13 291 8 210 310 326 12 734 17 354 719 829
2012 17523 2841 8520 8 500 315 739 12814 11166 329 943 9536 11 081 727 663
2013 13832 7858 7885 8 010 438 734 15042 12536 432 314 14734 15 263 966 209
2014 33298 8149 10864 6 225 431 846 16378 14762 433 479 18205 13 243 986 449
2015 26567 7480 7055 6 427 377 983 19904 11778 381 188 16120 9 880 864 384
2016 24084 7946 8607 6 336 348 949 14639 13583 394 107 16031 15 139 849 422
2017 28636 9554 13638 5 977 357 419 14414 16731 396 180 11925 13 802 868 276
2018 26152 6605 12743 9 768 333 539 13143 11533 340 364 10708 14 071 778 627
2019 22269 6371 7553 8 470 282 120 13939 11214 316 813 12294 11 565 692 609
2020* 21678 5796 7391 9 725 289 472 11402 12113 312 683 9734 12 908 692 903
OJ
Примечание: * - предварительные данные
Таблица 3. Вылов трески по орудиям лова, т
Год Район I Район Ш Район ПЬ
Тралы Другие Тралы Другие Тралы Другие
1967 238 84.8 38.7 90 121.1 -
1968 588.1 54.4 44.2 118.3 269.2 -
1969 633.5 45.9 119.7 135.9 262.3 -
1970 524.5 79.4 90.5 153.3 85.6 -
1971 253.1 59.4 74.5 245.1 56.9 -
1972 158.1 38.9 49.9 285.4 33 -
1973 459 33.7 39.4 172.4 88.2 -
1974 677 46.5 41 83.2 254.7 -
1975 526.3 35.4 33.7 86.6 147.4 -
1976 466.5 60.2 112.3 124.9 103.5 -
1977 471.5 66.7 100.9 156.2 110 -
1978 360.4 57.9 117 146.2 17.3 -
1979 161.5 33.7 114.9 120.5 8.1 -
1980 133.3 35.4 83.7 115.6 12.5 -
1981 91.5 45.1 77.2 167.9 17.2 -
1982 44.8 51.8 65.1 171 21 -
1983 36.6 28.2 56.6 143.7 24.9 -
1984 24.5 29.8 46.9 150.7 25.6 -
1985 72.4 40.2 60.7 112.8 21.5 -
1986 109.5 48.1 116.3 86.4 69.8 -
1987 126.3 19.8 167.9 77.5 129.9 1.7
1988 149.1 17.6 122 88 58.2 0.2
1989 144.4 19.5 68.9 81.2 19.1 0.1
1990 51.4 10.9 47.4 52.1 24.5 0.8
1991 58.9 12.1 73 84 40 1.2
1992 103.7 20.5 79.7 92.8 85.6 0.9
1993 165.1 30.7 155.5 113.9 66.3 0.2
1994 312.1 41.3 165.8 140.6 84.3 1.9
1995 218.1 33.3 174.3 143.3 160.3 10.7
1996 248.9 32.7 137.1 159 147.7 6.8
1997 235.6 37.7 150.5 176.2 154.7 7.6
1998 219.8 31 127 130.4 82.7 1.7
1999 133.3 25.7 101.9 115 107.2 1.8
2000 111.7 25.5 105.4 98.8 72.2 1.3
Таблица 3. Окончание
Год Район I Район Ш Район ПЬ
Тралы Другие Тралы Другие Тралы Другие
2001 119.1 23.5 83.1 102.8 95.4 2.5
2002 147.4 37.4 83.4 105.6 69.9 1.3
2003 146 17.1 107.8 114.2 50.1 1.8
2004 154.4 23.5 100.3 118.9 88.8 3.5
2005 132.4 27.2 87 107.7 115.4 5.6
2006 141.8 18.1 91.2 113.4 100.1 4.6
2007 129.6 22.9 84.8 110.6 91.6 6.3
2008 123.8 21.1 94.8 108.4 95.3 5.7
2009 130.1 31.5 102 105.2 142.1 11.4
2010 151.1 32.9 130 141.4 149.2 5.4
2011 158.1 38.4 163.5 167 181 11.9
2012 212.1 35.9 172.7 158.4 133.8 14.9
2013 308.5 52.2 216.9 204.7 159.7 24.1
2014 268.8 51.5 246.8 222.1 177.9 19.3
2015 224.3 48.1 192.2 183.2 197.7 19.0
2016 285.5 35.8 181.7 169.8 156.3 20.3
2017 265.4 44.5 189.5 171.0 180.0 17.9
2018 204.7 44.7 156.7 164.9 192.0 15.6
2019 199.4 35.6 177.8 140.7 128.9 10.1
2020 199.4 34.6 157.2 141.5 153.5 6.7
Для представителей семейства тресковых характерной особенностью является высокая волатильность численности поколений. Как видно из таблицы 2 треска не является исключением. Численность пополнения в возрасте 3 лет в течение 1946-2020 гг. демонстрировала высокую межгодовую изменчивость. Так, если среднеурожайное поколение имеет численность 755 млн шт., то урожайное 1963 г. рождения -1902 млн шт. или в 2,5 раза больше. Самое низкое по численности пополнение отмечено в 1983 г. - 157 млн шт. (поколение 1980 г. рождения), что примерно в 5 раз меньше среднего уровня. Безус-
ловно, такие «скачки» в дальнейшем, по мере роста рыб и вступлении их в промысловый запас, оказывают существенное влияние на биомассу.
Промысловый запас трески существенно изменялся в течение 75 лет. Первый максимум биомассы наблюдался в послевоенный период 1946-1962 гг. и составлял 2-4 млн т, в дальнейшем в 1964-1965 гг. отмечалось краткосрочное снижение - до 1,4-1,7 млн. т, после чего в 1966-1978 гг. наступил следующий максимум, однако он был в два раза меньше предыдущего. В течение следующих 12 лет (1979-1990 гг.) промысловый запас находился на ста-
бильно низком уровне - около 1 млн т. Третий максимум был относительно непродолжительным и наблюдался в 1991-1997 гг., в это время промысловая биомасса трески превышала 1,5 млн т (в 1993 г. - 2,4 млн т). Затем в 1999-2000 гг. вновь отмечался низкий уровень запасов - 1 млн. т, который был весьма непродолжительным, и сменился устойчивым трендом роста запасов, начиная с 2001 г. Следует отметить, что в течение периода 2000-2013 гг. промысловая биомасса увеличилась в 3,5 раза, достигнув значений более 4 млн т (ICES AFWG Rep., 2014). В дальнейшем, начиная с 2014 г. отмечалось медленное снижение промысловой биомассы до 3 млн т. Этот процесс продолжается до настоящего времени и вызван вступлением в промысловую часть запаса неурожайного поколения 2007 г. рождения и низких по численности поколений 2008-2009 гг. (ICES, 2021). Нерестовый запас также был подвержен значительной межгодовой изменчивости. Исторический максимум нерестового запаса отмечался в 2014 г. и составил 2,6 млн т, тогда как минимальный - в 102 тыс. т (1980 г.), что в 6 раз меньше среднемноголетних значений.
Особое внимание следует обратить на то, что если средний вылов за 75-летний период составил 672 тыс. т, то средняя биомасса нерестового запаса согласно данным математических оценок запасов составила 614 тыс. т. Согласно несложным расчётам очевидно, что за 2-3 года промыслом должны были быть выловлены все рыбы. Полученные цифры свидетельствуют о несостоятельности точки зрения специалистов ИКЕС о том, что промысел базируется исключительно на нерестовом запасе. Яркой иллюстрацией этого заблуждения являются данные, относящиеся к 1973-1974 гг., когда вылов 6-7 (!) раз превышал нере-
стовый запас. Возможно ли такое даже в теории? Более того, выполненный статистический анализ зависимости пополнения от биомассы нерестового запаса показал низкое значение коэффициента корреляции, которое указывает на отсутствие тесной связи между этими параметрами. Тем не менее, именно на идее зависимости «родители-потомство» основан главный принцип регулирования промысла: установление объёма общего допустимого улова в зависимости от уровня нерестового запаса. Поэтому более обоснованным представляется подход, основанный на использовании в расчётах данных по величине промыслового запаса. В случае, если сравнить соотношение вылова и значения промыслового запаса, то в среднем за период 1946-2020 гг. оно составило 0,29, что представляется адекватной величиной.
Оценки по модели SAM оказались существенно более устойчивыми, однако через несколько лет также обнаружилось несоответствие конфигурации модели реальным процессам (Васильев и др., 2020) . По инициативе российских участников ИКЕС провел в 2021 г. экспертизу метода и данных, используемых при оценке запаса СВА трески для корректировки отмеченных недостатков. В процессе экспертизы конфигурация модели была уточнена, также были добавлены ранее не использующиеся индексы съёмок для самых старших и самой младшей возрастных групп. Уточнение конфигурации модели SAM проводилось на основе информационного критерия Акаике (AIC) и оценок ретроспективной устойчивости параметров популяции. В результате на текущий момент удалось добиться большей согласованности оценок модели и данных наблюдений, а также существенно большей устойчивости ретроспективных оценок.
Таблица 4. Пополнение, биомасса, вылов и промысловая смертность в 1946-2020 гг.
Год Пополнение, тыс. шт. (3 года) Общая биомасса, т Нерестовая биомасса, т Вылов, т Соотношение Вылов/нерестовый запас Промысловая смертность 5-10-летних рыб
1946 1135788 3922916 951257 706000 0.7422 0.2514
1947 581941 3382444 903002 882017 0.9768 0.3097
1948 438495 3346692 784808 774295 0.9866 0.348
1949 625699 2889457 595004 800122 1.3447 0.3691
1950 1026289 2789609 535963 731982 1.3657 0.3828
1951 2445052 3709628 494928 827180 1.6713 0.4128
1952 2343271 4137579 489062 876795 1.7928 0.458
1953 2420871 4106232 411896 695546 1.6886 0.4126
1954 831333 4208804 407928 826021 2.0249 0.4384
1955 383557 3545134 328216 1147841 3.4972 0.5175
1956 746609 3326386 281791 1343068 4.7662 0.5677
1957 1428442 2812873 212420 792557 3.7311 0.5276
1958 937440 2359384 205292 769313 3.7474 0.5262
1959 1314694 2727446 434170 744607 1.715 0.5466
1960 1483389 2353397 384244 622042 1.6189 0.5405
1961 1554485 2353878 386337 783221 2.0273 0.6338
1962 1252375 2180958 315428 909266 2.8826 0.7402
1963 900621 2012402 216372 776337 3.588 0.8105
1964 468028 1507547 200639 437695 2.1815 0.6771
1965 870506 1451326 108010 444930 4.1194 0.5792
1966 1842715 2213432 120906 483711 4.0007 0.5494
1967 1311586 2728486 128596 572605 4.4527 0.5576
1968 183717 3288929 222794 1074084 4.821 0.6001
1969 110450 2829574 149048 1197226 8.0325 0.7077
1970 205641 2167602 242300 933246 3.8516 0.6965
1971 402577 1657516 330605 689048 2.0842 0.6463
1972 1045979 1608552 353303 565254 1.5999 0.6589
1973 1723668 2279737 334009 792685 2.3732 0.6283
1974 568211 2188062 158889 1102433 6.9384 0.613
1975 608710 2094916 133446 829377 6.2151 0.6587
1976 607084 1943691 167169 867463 5.1891 0.7053
1977 372778 1937560 336183 905301 2.6929 0.8156
1978 622679 1589042 228078 698715 3.0635 0.8529
1979 202675 1137172 180492 440538 2.4408 0.7719
Таблица 4. Продолжение
Год Пополнение, тыс. шт. (3 года) Общая биомасса, т Нерестовая биомасса, т Вылов, т Соотношение Вылов/нерестовый запас Промысловая смертность 5-10-летних рыб
1980 130292 852518 108433 380434 3.5085 0.7605
1981 143781 963860 161314 399038 2.4737 0.7923
1982 183737 750840 321065 363730 1.1329 0.7748
1983 141514 747868 311275 289992 0.9316 0.7913
1984 442251 831178 243575 277651 1.1399 0.8671
1985 534310 1006525 195200 307920 1.5775 0.8104
1986 1374917 1409753 164255 430113 2.6186 0.872
1987 360087 1243086 115231 523071 4.5393 0.9244
1988 335536 1008678 191380 434939 2.2726 0.8801
1989 157635 953135 236896 332481 1.4035 0.6659
1990 130130 903703 300543 212000 0.7054 0.4261
1991 295846 1337457 631789 319158 0.5052 0.4101
1992 715916 1685490 801116 513234 0.6406 0.4867
1993 988150 2201357 700998 581611 0.8297 0.5859
1994 752473 2118586 571721 771086 1.3487 0.7453
1995 539384 1852971 534198 739999 1.3853 0.7702
1996 407389 1697469 550491 732228 1.3301 0.7914
1997 785420 1542345 545261 762403 1.3982 0.9353
1998 1063528 1360918 385646 592624 1.5367 0.9393
1999 632034 1207368 280650 484910 1.7278 0.9365
2000 749727 1227729 255508 414868 1.6237 0.8472
2001 593152 1478197 382986 426471 1.1135 0.7393
2002 374202 1594432 520717 535045 1.0275 0.678
2003 756675 1680492 570925 551990 0.9668 0.6318
2004 242069 1566989 665416 606445 0.9114 0.7019
2005 693264 1517099 578794 641276 1.108 0.7041
2006 536630 1541849 583476 537642 0.9214 0.6028
2007 1243906 1866680 650377 486883 0.7486 0.44
2008 1002761 2548331 721138 464171 0.6437 0.3593
2009 581758 3081618 1009877 523430 0.5183 0.3062
2010 201832 3325191 1241679 609983 0.4913 0.2901
2011 358117 3563773 1803005 719830 0.3992 0.3054
2012 503017 3644935 2022883 727663 0.3597 0.2886
2013 464921 3740027 2257041 966209 0.4281 0.3139
Таблица 4. Окончание
Год Пополнение, тыс. шт. (3 года) Общая биомасса, т Нерестовая биомасса, т Вылов, т Соотношение Вылов/нерестовый запас Промысловая смертность 5-10-летних рыб
2014 852202 3480488 2153272 986449 0.4581 0.3312
2015 452019 3321906 1750900 864384 0.4937 0.3308
2016 286334 2898026 1407673 849422 0.6034 0.3504
2017 781901 2829945 1428859 868276 0.6077 0.3838
2018 508296 2631587 1286834 778627 0.6051 0.3989
2019 659091 2528242 1227414 692609 0.5643 0.4085
2020 572413 2248053 1004037 692903 0.6901 0.4342
Среднее 740346 2223721 568086 672476 2.0335 0.5937
РЕЗУЛЬТАТЫ
На Рабочей группе ИКЕС по арктическому рыболовству в 2021 г. модель SAM применялась уже в усовершенствованной конфигурации (ICES, 2021). Стоит отметить, что оценки запаса трески в уточнённой модели SAM оказались весьма близки к оценкам, получаемым по используемой на AFWG альтернативной модели - TISVPA (Рис. 1).
Согласно оценке каждой из моделей, промысловый и нерестовый запасы трески достигли пиковых значений в 20132014 гг., а затем стали снижаться (рис. 1). Такая динамика во многом определялась
высокой численностью урожайных поколений 2004-2005 годов рождения. Поскольку последующие поколения были значительно меньше по численности, произошло снижение биомассы. В настоящее время промысловый потенциал этих поколений почти полностью исчерпан (рис. 2), поэтому в ближайшие годы ожидается снижение запаса.
Соответственно, в связи со снижением биомассы нерестового запаса, снижается и общий допустимый улов (ОДУ) трески, рассчитываемый по правилу регулирования промысла, принятому в Смешанной российско-норвеж-
Рис. 1. Оценки биомассы нерестового и общего (3 года и старше) запаса трески, полученные по моделям SAM и TISVPA.
Численность запаса в возрасте 13 лет и старше
8000 6000 400Q 2000
. ........... _.llli. ...... ■ 1 1 I 1
гчгпчшшт^ООетогН гНч—(»НгНгНгНч—1тЧСЧСЧ ооооооосэоо
Рис. 2. Оценки численности трески в возрасте 13 лет и старше (по модели SAM).
ской комиссии по рыболовству (СРНК). Так, сокращение вылова в 2022 г. должно составить не более 20%, и в последующем 2023 г. с высокой вероятностью вылов также может сократиться еще на 20%.
Альтернативная оценка динамики биомассы нерестового запаса получена на основе выявленных корреляционных связей между биомассой запаса и интегральными климатическими показателями. Индекс АМО (Atlantic Multidecadal Oscillation Index) является хорошим индикатором условий формирования поколений, а при надлежащем учёте промысловой нагрузки - и биомассы запаса (Bulatov, 2013). Здесь был использован подход, разработанный нами ранее (Булатов, Васильев, 2018), однако он был модифицирован в связи c появлением новых оценок биомассы нерестового запаса трески, полученных по модели с возрастной структурой SAM (ICES, 2021).
Связь оценок биомассы нерестового запаса (SSB) со значениями индекса АМО аппроксимировалась следующим соотношением:
Ln(SSB) = al + bLn(K) + c (1)
где:
I - среднегодовой индекс AMO, усредненный за 12 лет с привязкой среднего к последнему году 12-летнего интервала и использующийся со сдвигом в 3 года относительно года SSB;
K - коэффициент эксплуатации (улов/SSB), усреднённый за 4 года, включая год SSB;
a, b, c - параметры, оцениваемые путем минимизации суммы квадратов отклонений между Ln(SSBy), полученными по модели с возрастной структурой (SAM), и значениями Ln(SSBy) полученным по уравнению (1). Суммирование производится по годам y.
Оценки параметров составили: a = 0,47 b = - 1,17 c = 13,36 В расчётах использовались значения индекса АМО, начиная с 1964 г. (http://www.psl.noaa.gov/data/timeseries/ AMO/). Найденная зависимость обеспечила весьма высокую корреляцию между оценками биомассы нерестового запаса по модели с возрастной структурой (при оценке параметров уравнения (1)
использовались оценки до 2021 г. включительно) и оценками биомассы нерестового запаса, полученными по индексу АМО по уравнению (1) (рис. 3).
Корреляция между оценками биомассы нерестового запаса по модели с возрастной структурой SAM и оценка-
ми, полученными по индексу AMO, оказалась весьма высокой (рис. 4).
ВЫВОДЫ
Привлечение дополнительных данных научных съёмок, особенно информации по самым старшим возрастным
/ \
/ 1
i \
i и
и
-
//
ч 1
V г
> > *
19S0 19S5 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030
'SSB(SAM)
•SSB(AMO)
Рис. 3. Сравнение оценок биомассы нерестового запаса, полученных по модели SAM (ICES, 2021) и по индексу AMO.
Рис. 4. Корреляция между оценками биомассы нерестового запаса, полученными по модели SAM (ICES, 2021) и по индексу AMO.
группам, и уточнение конфигурации модели, позволили заметно повысить точность и устойчивость оценок запаса ба-ренцевоморской трески.
Наблюдаемое в течение ряда последних лет снижение биомассы нерестового запаса вызвано естественной убылью многочисленных поколений старших возрастов, главным образом исключительно урожайных поколений 2004-2005 годов рождения.
Прогноз состояния нерестового запаса, выполненный как на основе расчётов по модели SAM, так и на основе альтернативного подхода с использованием индекса АМО, показал высокую вероятность дальнейшего краткосрочного снижения биомассы нерестового запаса (и уловов) в ближайшие 2-3 года. Однако после вступления в нерестовую часть популяции достаточно многочисленных поколений 2011 и 2014 годов рождения, не исключен рост биомассы трески.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Булатов О.А., Васильев Д.А. Новые подходы в оценке и прогнозе запасов СевероВосточной арктической трески с привлечением промыслово-статистических и климатических данных // Вопр. рыболовства, 2018. Т. 19. № 1. С. 34-41.
Васильев Д.А. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006611764 // Реестр программ для ЭВМ. 2006.
Васильев Д.А., Ковалев Ю.А., Четыр-кин А.А. Уточнение когортной модели для оценки состояния запаса трески Баренцева моря. // Вопр. рыболовства, 2020. Т. 21. № 1. С. 98-105.
Bulatov O.A. Climate change and the fishery in Russia-2025 // ICES CM 2013/B:70. 2013. Ref. 3267.
ICES. Report of the Arctic Fisheries Working Group (AFWG) // ICES Scientific Reports 2021. 3:58. 817 pp. https://doi.org/10.17895/ices. pub.8196
Nielsen A., Berg C.W. Estimation of time-varying selectivity in stock assessments using state-space models. Fisheries Research, 2014 158: 96-101.
Shepherd J.G. Extended survival analysis -an improved method for the analysis of catch-at age data and abundance indices // ICES J. Mar. Sci.1999. V. 56. P. 584-591.
Vasilyev D. Key aspects of robust fish stock assessment. M.: VNIRO Publ., 2005. 105 p.
AQUATIC ORGANISMS FISHERY
FISHERY AND THE STATE OF THE BARENTS AND NORWEGIAN SEAS COD STOCK
© 2022 y. O.A. Bulatov1, D.A. Vasilyev1, Yu.A. Kovalev2, A.A. Chetyrkin2
1 - Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography (VNIRO), Moscow, 105187
2 - Polar Department of Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography (PINRO), Murmansk,183038
The assessment of the stock status and prospects for the fishery of the Barents Sea cod is characterized by significant uncertainty caused by the peculiarities of the age structure, which often led to significant differences in the results obtained using different models. As a result, this caused intense discussions both within the framework of the International Council for the Exploration of the Sea (ICES) and at the meetings of the Joint Norwegian-Russian Fisheries Commission.
In 2021, at a specialized ICES workshop («benchmark» group), the input data and configuration of the main assessment model - SAM, were refined, related to the inclusion of additional information on older age groups.
As a result, two models currently used by the ICES working group to estimate cod stock (SAM and TISVPA), which are very different in their approaches, showed that the number of generations born in 2004-2005 significantly decreased, which led to a decrease in cod biomass. An assessment of the prospects for the state of the stock, performed both on the basis of calculations using the SAM model and on the basis of an alternative approach using the AMO (Atlantic Multidecadal Oscillation Index), showed a high probability of further decline and stabilization of the spawning stock biomass (and catches) in the next 2-3 years, after which restoration of spawning stock biomass is likely due to sufficiently abumdante generations born in 2011 and 2014.
Keywords: stock assessment, North-East Arctic cod.
