СВЯЗЬ ЗАПАСОВ ЧЕРНОГО ПАЛТУСА В ОХОТСКОМ МОРЕ С ФАКТОРАМИ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ

Представлена оценка динамики биомассы черного палтуса в различных подзонах промысловой зоны Охотское море. Обнаружена значимая (p < 0,05) отрицательная корреляция изменений промыслового запаса (FSB) в подзоне Восточно-Сахалинской (ПВС) с численностью трехгодовиков в остальных подзонах Охотского моря с учетом необходимых временных сдвигов в 3 года (r = –0,53) и в 4 года (r = –0,49). Эта численность, в свою очередь, значимо и положительно связана (r = 0,52, p < 0,05) с изменениями индексов зонального переноса в январе и меридионального в марте, произошедшими в год рождения пополнения. Ошибки определения зависимости величины этого пополнения от нерестового запаса по зависимости Бивертона-Холта значимо положительно (r = 0,64, p = 0,03) связаны с индексом арктического колебания. Циркуляция в Охотском море названа прямой причиной сноса икры, личинок и молоди черного палтуса с нерестилищ в восточной части моря в западную. Перенос будущего пополнения черного палтуса моделировался адвекцией искусственных пассивных частиц в поле скорости численной модели циркуляции JCOPE2. Использованы гидрофизические поля для Охотского моря с 1993 по 2017 г. в слое 40–50 м, где предполагается основной перенос икры, личинок и молоди. Пассивные частицы (250 тыс. шт.), имитирующие икру и личинок рыб, запускались у западной Камчатки в районе с максимальной концентрацией преднерестовых и нерестовых самок черного палтуса. Рассчитывалась доля частиц, дошедших до выделенных разрезов у восточного Сахалина, а также пути их переноса и распределение по времени прибытия на эти разрезы. Обнаружена значимая положительная корреляция (r = 0,44, p < 0,05) доли частиц, запущенных в декабре и дошедших до северного разреза у восточного Сахалина менее чем за 150 дней, с изменениями FSB через 6 лет в ПВС. Еще более высокая корреляция (r = 0,94, p < 0,05) обнаружена c FSB в ПВС при запуске частиц в октябре и ноябре при учете их нелинейного оптимума в обобщенной аддитивной модели. Таким образом, показан механизм прямого влияния циркуляции на FSB в ПВС путем переноса части будущего пополнения из восточной части моря. В итоге сделан прогноз о снижении FSB в ПВС в ближайшие 6 лет.

Авторы заявляют, что настоящая работа не содержит собственных экспериментальных данных, полученных с использованием животных или с участием людей. Библиографические ссылки на все использованные данные других авторов оформлены в соответствии с ГОСТом.

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

1. 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.

2. Волвенко И.В. Новая база данных донных траловых станций, выполненных в дальневосточных морях и северной части Тихого океана в 1977–2010 гг. // Изв. ТИНРО. — 2014. — Т. 177. — С. 3–24. DOI: 10.26428/1606-9919-2014-177-3-24.

3. Волвенко И.В., Кулик В.В. Обновленная и дополненная база данных пелагических траловых станций, выполненных в дальневосточных морях и северной части Тихого океана в 1979–2009 гг. // Изв. ТИНРО. — 2011. — Т. 164. — С. 3–26.

4. Глебова С.Ю. Особенности развития атмосферных процессов над Охотским морем в 2000–2006 гг. // Изв. ТИНРО. — 2007. — Т. 150. — С. 200–216.

5. Гулин В.В., Руденко Г.П. К методике определения продукции популяций рыб в озерах // Вопр. ихтиол. — 1973. — Т. 13, № 6(83). — С. 977–989.

6. Дьяков Ю.П. Камбалообразные (Pleuronectiformes) дальневосточных морей России (пространственная организация фауны, сезоны и продолжительность нереста, популяционная структура вида, динамика популяций) : моногр. — Петропавловск-Камчатский : КамчатНИРО, 2011. — 433 с.

7. Дьяков Ю.П. Популяционная структура тихоокеанского черного палтуса Reinhardtius hippoglossoides // Вопр. ихтиол. — 1991. — Т. 31, вып. 3. — С. 404–414.

8. Дьяков Ю.П. Распределение и популяционная структура тихоокеанского черного палтуса // Биол. моря. — 1984. — № 5. — С. 57–60.

9. Зуенко Ю.И., Асеева Н.Л., Глебова С.Ю. и др. Современные изменения в экосистеме Охотского моря (2008–2018 гг.) // Изв. ТИНРО. — 2019. — Т. 197. — С. 35–61. DOI: 10.26428/1606-9919-2019-197-35-61.

10. Ильин О.И., Сергеева Н.П., Варкентин А.И. Оценка запасов и прогнозирование ОДУ восточно-камчатского минтая (Theragra chalcogramma) на основе предосторожного подхода // Тр. ВНИРО. — 2014. — Т. 151. — С. 62–74.

11. Кац А.Л. Об изучении и оценке общей циркуляции атмосферы // Метеорол. и гидрол. — 1954. — № 6. — С. 13–18.

12. Кулик В.В. Многолетняя динамика относительного обилия нектона и макропланктона в верхних слоях пелагиали Охотского моря // Изв. ТИНРО. — 2007. — Т. 150. — С. 56–85.

13. Николенко Л.П. Биология и промысел черного палтуса Охотского моря : автореф. дис. … канд. биол. наук. — Владивосток : ТИНРО-центр, 1998. — 28 с.

14. Николенко Л.П., Катугин О.Н. Генетическая дифференциация черного палтуса Reinhardtius hippoglossoides в Охотском море и сопредельных водах// Изв. ТИНРО. — 1998. — Т. 124. — С. 251–270.

15. Хен Г.В., Устинова Е.И., Сорокин Ю.Д. Основные климатические индексы для северной части Тихого океана: природа и история (литературный обзор) // Изв. ТИНРО. — 2019а. — Т. 197. — С. 166–181. DOI: 10.26428/1606-9919-2019-197-166-181.

16. Хен Г.В., Устинова Е.И., Сорокин Ю.Д. Изменчивость и взаимосвязь основных климатических индексов для северной части Тихого океана: тренды, климатические сдвиги, спектры, корреляции // Изв. ТИНРО. — 2019б. — Т. 199. — С. 163–178. DOI: 10.26428/1606-9919-2019-199-163-178.

17. Шершенков С.Ю. О минимальной промысловой мере для черного палтуса Охотского моря // Тр. ВНИРО. — 2006. — Т. 146. — С. 244–247.

18. Шунтов В.П. Некоторые закономерности вертикального распределения черного и стрелозубых палтусов в северной части Тихого океана // Вопр. ихтиол. — 1966. — Т. 6, вып. 1(38). — С. 32–41.

19. Шунтов В.П., Иванов О.А., Горбатенко К.М. Что же произошло в экосистеме Охотского моря в 2008–2018 гг.? // Изв. ТИНРО. — 2019. — Т. 197. — С. 62–82. DOI: 10.26428/1606-9919-2019-197-62-82.

20. Bentley N., Kendrick T.H., Starr P.J., Breen P.A. Influence plots and metrics: tools for better understanding fisheries catch-per-unit-effort standardizations // ICES J. Mar. Sci. — 2011. — Vol. 69, Iss. 1. — P. 84–88. DOI: 10.1093/icesjms/fsr174.

21. Chugunova N.I. Age and growth studies in fish: a systematic guide for ichthyologists. — Jerusalem : Israel Program for Scientific Translations, 1963. — 132 p.

22. Conkright M.E., Antonov J.I., Baranova O. et al. World ocean database 2001, Vol. 1 : Introduction / Levitus S. (ed.), NOAA Atlas NESDIS vol. 42. — Wash., DC : Government Printing Office, 2002. [CD-Rom]

23. Deriso R.B., Quinn II T.J., Neal P.R. Catch-age analysis with auxiliary information // Can. J. Fish. Aquat. Sci. — 1985. — Vol. 42, № 4. — P. 815–824. DOI: 10.1139/f85-104.

24. Dunn P.K., Smyth G.K. Series evaluation of Tweedie exponential dispersion model densities // Stat. Comput. — 2005. — Vol. 15, Iss. 4. — P. 267–280. DOI: 10.1007/s11222-005-4070-y.

25. Hubbs С.L., Wilimovsky N.J. Distribution and synonymy in the Pacific Ocean and variation, of the Greenland Halibut, Reinhardtius hippoglossoides (Walbaum) // J. Fish. Res. Board Can. — 1964. — Vol. 21, № 5. — P. 1129–1154. DOI: 10.1139/f64-101.

26. Jørgensen B. The Theory of Dispersion Models : Monogr. Stat. Appl. Probab. (Book 76). — L. : Chapman and Hall, 1997. — 256 p.

27. Kalnay E., Kanamitsu M., Kistler R. et al. The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project // Bull. Am. Meteor. Soc. — 1996. — Vol. 77, № 3. — P. 437–471. DOI: 10.1175/1520-0477(1996)077<0437:TNYRP>2.0.CO;2.

28. Kulik V. Responses of relative abundance of dominants in fish communities to the Sea of Okhotsk climate variability // PICES Sci. Rep. — 2009. — № 36. — P. 278–287.

29. Kvamsdal S.F., Eide A., Ekerhovd N.-A. et al. Harvest control rules in modern fisheries management // Elem. Sci. Anth. — 2016. — Vol. 4. — P. 000114. DOI: 10.12952/journal.elementa.000114.

30. Mellor G., Hakkinen S., Ezer T., Patchen R. A generalization of a sigma coordinate ocean model and an intercomparison of model vertical grids // Ocean Forecasting: Conceptual Basis and Applications. — B. : Springer, 2002. — P. 55–72. DOI: 10.1007/978-3-662-22648-3_4.

31. Miyazawa Y., Zhang R., Guo X. et al. Water mass variability in the western North Pacific detected in a 15-year eddy resolving ocean reanalysis // J. Oceanogr. — 2009. — Vol. 65, Iss. 6. — P. 737–756. DOI: 10.1007/s10872-009-0063-3.

32. Musick J.A. Criteria to define extinction risk in marine fishes: The American Fisheries Society Initiative // Fisheries. — 1999. — Vol. 24, Iss. 12. — P. 6–14. DOI: 10.1577/1548-8446(1999)024<0006:CTDERI>2.0.CO;2.

33. Overland J.E., Adams J.M., Bond N.A. Decadal variability of the Aleutian Low and its relation to high-latitude circulation // J. Climate. — 1999. — Vol. 12, Iss. 5. — P. 1542–1548. DOI: 10.1175/1520-0442(1999)012<1542:DVOTAL>2.0.CO;2.

34. Prager M.H. A suite of extensions to a nonequilibrium surplus-production model // Fish. Bull. — 1994. — Vol. 92. — P. 374–389.

35. Prager M.H. Comparison of logistic and generalized surplus-production models applied to swordfish, Xiphias gladius, in the north Atlantic Ocean // Fish. Res. — 2002. — Vol. 58, Iss. 1. — P. 41–57. DOI: 10.1016/S0165-7836(01)00358-7.

36. Prants S.V., Uleysky M.Yu., Budyansky M.V. Lagrangian oceanography: large-scale transport and mixing in the ocean. — B. ; N.Y. : Springer Verlag, 2017. — 271 p.

37. Quinn T.J., Deriso R.B. Quantitative Fish Dynamics. — N.Y. : Oxford Univ. Press, 1999. — 542 p.

38. Sakamoto Y., Ishiguro M., Kitagawa G. Akaike Information Criterion Statistics : Mathematics and its Applications. — Springer Netherlands, 1986. — 290 p.

39. Venables W.N., Dichmont C.M. GLMs, GAMs and GLMMs: an overview of theory for applications in fisheries research // Fish. Res. — 2004. — Vol. 70, Iss. 2–3. — P. 319–337. DOI: 10.1016/j.fishres.2004.08.011.

40. Walbaum J.J. Petri Artedi sueci genera piscium. In quibus systema totum ichthyologiae proponitur cum classibus, ordinibus, generum characteribus, specierum differentiis, observationibus plurimis.

41. Redactis speciebus 242 ad genera 52. Ichthyologiae pars III. — Grypeswaldiae [Greifswald] : Ant. Ferdin. Rose, 1792. — 723 p. [Reprint 1966 by J. Cramer.] — Available at https://archive.org/details/petriartedisueci03arte.

42. Winker H., Carvalho F., Kapur M. JABBA: Just Another Bayesian Biomass Assessment // Fish. Res. — 2018. — Vol. 204. — P. 275–288. DOI: 10.1016/j.fishres.2018.03.010.

43. Wood S.N. Fast stable restricted maximum likelihood and marginal likelihood estimation of semiparametric generalized linear models // J. R. Statist. Soc. B (Statistical Methodology). —2011. — Vol. 73, № 1. — P. 3–36. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2010.00749.x.

44. Wood S.N. Generalized Additive Models: An Introduction with R. — N.Y. : Chapman and Hall/CRC, 2017. 2nd ed. — 496 p. https://doi.org/10.1201/9781315370279

45. Wood S.N. Stable and Efficient Multiple Smoothing Parameter Estimation for Generalized Additive Models // J. Am. Stat. Assoc. — 2004. — Vol. 99, Iss. 467. — P. 673–686. DOI: 10.1198/016214504000000980.

46. Wood S.N. Thin plate regression splines // J. R. Statist. Soc. B (Statistical Methodology). — 2003. — Vol. 65, № 1. — P. 95–114. DOI: 10.1111/1467-9868.00374.