Продуктивності промислового стада

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 6 из 6

Найчастіше на практиці найбільш зручними і прийнятними характеристиками продуктивності промислового стада є не абсолютні показники, а відносні, які не спираються на чисельність поколінь. Ці показники дозволяють моделювати управління рибними запасами, вибираючи оптимальну стратегію експлуатації.

Ґрунтуючись на параметрах зростання Берталанфі, коефіцієнтах смертності і довжині (), починаючи з якої особини потрапляють до промислу, Р. Бівертон і С. Холт [Beverton, Holt, 1966] отримали наступний відносний показник продуктивності промислового стада

де

Тут чим вище значення , тим ефективніше ведеться промисел, тобто вище величина стабільного улову.

Припустимо см, це значення визначається розміром вічка знаряддя лову. Тоді

Отже,

Отримане значення показника відповідає рівню експлуатації стада , яке було знайдене вище. Припустимо що промисел збільшено, наприклад, до , тоді

що приблизно дорівнює рівню експлуатації , яке було розраховано раніше. У цьому випадку відповідна величина , тобто збільшиться не суттєво.

Залежність відносного показника від відображена на рисунку 5. Бачимо, що ефективність промислу стрімко зростає, якщо рівень збільшується з 10% до 30%, потім стабілізується і починає зменшуватися приблизно з рівня 50%.

Рис. 5. Залежність відносного показника продуктивності промислового стада від рівня експлуатації карася в озері Кагул ( при значеннях і см)

Ні підставі цього графіку можна рекомендувати залишити рівень експлуатаціє промислового стада на поточному значенні, тому що збільшення промислового зусилля не приведе до економічної вигоди.

Показник зручний тим, що залежить від двох факторів, на які людина порівняно легко може впливати – інтенсивність промислу () і вічко знарядь лову. Також враховуються фактори, які характеризують конкретний вид риб та умови водойми. Серед цих параметрів найбільший вплив на величину надає коефіцієнт миттєвої природної смертності . Покажемо це на наступному прикладі.

Припустимо, що , тобто природна смертність риб достатньо мала (рис. 6). Порівняйте вид кривих на рисунках 5 і 6. У останньому випадку вигідніше буде зменшити промислове зусилля приблизно до рівня , оскільки біомаса вікових груп буде збільшуватися більш тривалий період. Також суттєво (майже у 4 рази) збільшиться значення .

Рис. 6. Залежність відносного показника продуктивності промислового стада від рівня експлуатації карася в озері Кагул (при значеннях і см)

Для порівняння наведемо ще графік при , змінивши тільки значення довжини риб, які потрапляють до промислу на см (рис. 7).

Рис. 7. Залежність відносного показника продуктивності промислового стада від рівня експлуатації карася в озері Кагул (при значенні і см)

Така зміна призвела до росту показника , тобто більш вигідно буде збільшити вічко знарядь лову.

Припустимо, що ми маємо дві стратегії вилову та розрахували відповідно два відносних показника продуктивності і . Тоді можливо порівняти ефективність цих стратегій та вибрати більш продуктивну у довгостроковій перспективі за допомогою коефіцієнта

який показує у скільки разів вилов (по масі) на одиницю поповнення згідно першої стратегії буде більший, ніж вилов згідно другій.

Отже, метод Бівертона-Холта дає можливість побудувати математичну модель промислової частини популяції, врахувавши такі важливі характеристики, як природна смертність і темп росту риб, та вибрати оптимальну стратегію промислу, визначивши рівень експлуатації і довжину риб, що потрапляють до улову.

ВИКОРИСТАНА ЛІТЕРАТУРА

1. Баранов Ф. И. К вопросу о биологических основаниях рыбного хозяйства // Изв. отд. рыбоводства и науч. промысл. исслед. – Т. 1, вып. 1. – 1918. – С. 84-128.

2. Гулин В. В. Теоретическое обоснование и практическая разработка методов оценки общей, промысловой и естественной смертности у рыб // Изв. ГосНИОРХ, вып. 73. – 1971. – С. 239-251.

3. Дрягин П. А. Размеры рыб при наступлении половой зрелости // Рыбное хозяйство, №4. –1934. – С. 27-29.

4. Засосов А. В. Теоретические основы рыболовства. – М.: Пищ. пром-сть, 1970. – 291 с.

5. Зыков Л. А. Метод оценки коэффициентов естественной смертности дифференцированных по возрасту рыб // Сборник научных трудов ГосНИОРХ, вып. 243. – 1986. – С. 14-21.

6. Методические рекомендации по использованию кадастровой информации для разработки прогноза уловов рыбы во внутренних водоемах. Ч.1. – М.: ВНИРО, 1990. – 56 с.

7. Литвиненко Н. Ю. Построение графиков в Excel: тонкости. – М.: СОЛОН-Пресс, 2003. – 144 с.

8. Пак Т. В., Еремеева Я.И. Эконометрика. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2009. – 70 с.

9. Свиридова М. Ю. Электронные таблицы Excel. Издание 3. – М.: ACADEMIA, 2009. – 144 с.

10. Тюрин П. В. «Нормальные» кривые переживания и темпов естественной смертности рыб как теоретическая основа регулирования рыболовства // Изв. ГосНИОРХ, вып. 71. – 1972. – С. 71-128.

11. Шибаев С. В. Промысловая ихтиология: Учебник. - СПб.: Проспект Науки, 2007. – 400 с.

12. Allen K. R. Simplification of a method of computing recruitment rates // J. Fish. Res. Board Can. 25 (12). – 1968. – P. 2701-2702.

13. Bertalanffy L. A quantitative theory of organic growth // Human Biol. 10. – 1938. – P. 181-213.

14. Beverton R. J. H. Pattern of reproductive strategy parameters in some marine teleost fishes // J. Fish. Biol. 41(B). – 1992. – P. 137-160.

15. Beverton R. J. H., Holt S. J. A review of methods for estimating mortality rates in exploited fish populations, with special reference to sources of bias in catch sampling // Rapp. P.-V. Reun. CIEM 140. – 1956. – P. 67-83.

16. Beverton R. J. H., Holt S. J. Manual of methods for fish stock assessment. Part 2. Tables of yield functions // FAO Fish. Tech. Pap. 38. – 1966. – 67 p.

17. Froese R., Binohlan C. Empirical relationships to estimate asymptotic length, length at first maturity and length at maximum yield per recruit in fishes, with a simple method to evaluate length frequency data // J. Fish Biol. 56. – 2000. – P. 758–773.

18. Hewitt D. A., Hoenig J. M. Comparison of two approaches for estimating natural mortality based on longevity // Fish. Bull. 103. – 2005.– P. 433-437.

19. Hexly J. Problems of relative grouth. – L., 1922. – 276 p.

20. Hoenig J. M. Empirical use of longevity data to estimate mortality rates // Fish. Bull. 82. – 1983. – P. 898-903.

21. Munro J. L., Pauly D. A simple method for comparing the growth of fishes and invertebrates // ICLARM Fishbyte 1(1). – 1983. – P. 5-6.

22. Pauly D. On the interrelationships between natural mortality, growth parameters and mean environmental temperature in 175 fish stocks. // J. Con. Int. CIE 39(2). – 1980. – P. 175-192.

23. Ricker W. E. Computation and interpretation of biological statistics of fish populations // Fish. Res. Bd. Can. Bull. 191. – 1975. – 382 p.

24. Sparre P.,Venema C. S. Introduction to tropical fish stock assessment. P. I: Manual // Rome: FAO Fish. Tech. Pap. Rev. № 306/1, Rev. 2. – 1998. – 407 p.

25. Taylor C.C. Cod growth and temperature // J. Conseil 23. – 1958. – P. 366-370.

26. Troadec J.-P. Méthodes semi-quantitatives d'évaluation // FAO Circ. Pêches 70l. – 1977. – P. 131-141.

ЗМІСТ

Методичний посібник

Заморов Веніамін Веніамінович, Леончик Євген Юрійович

Методичний посібник «Оцінка запасу промислових видів коропових риб придунайських озер» для студентів біологічного факультету спеціальності «Біологія» спеціалізації «Гідробіологія та загальна екологія» усіх форм навчання

Познавательные статьи:



Алгоритмические операторы Matlab

Конструирование и порядок расчёта дорожной одежды

Исследования учёных: почему помогают молитвы?

Почему терпят неудачу многие предприниматели?