izvkgtuИзвестия КГТУKSTU News1997-3071Калининградский государственный технический университет10.46845/1997-3071-2022-64-36-50izvkgtu-123Research ArticleБИОЛОГИЯ, ЭКОЛОГИЯ И РЫБНОЕ ХОЗЯЙСТВОBIOLOGY, ECOLOGY AND FISHERIESВероятностно-статистический подход в долгосрочном прогнозировании национального выловаA stochastic-statistical approach in long-term forecasting of the national catchПрозоркевичД. В.ProzorkevichD. V.

Прозоркевич Дмитрий Владимирович, кандидат биологических наук; ведущий научный сотрудник

г. Мурманск

Prozorkevich Dmitry Vladimirovich, PhD in Biology; leading researcher

Murmansk 

dvp@pinro.ruПолярный филиал ФГБНУ «ВНИРО» («ПИНРО» им. Н. М. Книповича)РоссияPolar Branch of FSBSI “VNIRO” (“PINRO” named after N. M. Knipovich)Russian Federation2022210320250643650Copyright © Прозоркевич Д.В., 20252025Прозоркевич Д.В.Prozorkevich D.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://journal.klgtu.ru/jour/article/view/123

В практической деятельности отраслевых НИИ Росрыболовства и других научных организаций достаточно часто возникает потребность подготовки прогнозов возможного национального вылова на длительную перспективу. Это необходимо различным субъектам для планирования, в том числе хозяйственной деятельности. Точность этих детерминистических прогнозов, как правило, невысока. Кроме того, для некоторых коммерческих видов вылов определяется не только биологически обоснованными аспектами, но и рядом управленческих решений, которые могут быть сложно предсказуемы в дальнейшем. В работе рассмотрена возможность выполнения долгосрочного (перспективного) прогноза национального вылова промысловых объектов, который зависит не только от состояния запаса, но и от экономико-политических факторов. В его основе лежит вероятностно-статистический подход, базирующийся на многолетнем ряде наблюдений за историей промысла с учетом некоторых закономерностей и допущений. Проанализированы возможные факторы, которые непосредственно могут влиять на объем вылова, и зависимости между ними. Моделирование процессов основано на методе Монте-Карло и выполнено программными средствами, предназначенными для оценки возможных рисков в условиях неопределенности входных параметров. Результатом является наиболее вероятный сценарий развития рыболовства с указанием степени неопределенности. В качестве тестового примера выбран перспективный прогноз отечественного промысла путассу (Micromesistius poutassou) гебридо-норвежской популяции на период до 2042 г. Для данного объекта промысла российский вылов в долгосрочной перспективе, очевидно, составит не менее 86 тыс. т. Подобные расчеты могут быть выполнены и для других промысловых видов. 

Practical activities of research institutes of the Federal Agency for Fishery and other research organizations often involves the necessity to prepare forecasts of a possible national catch for extended time-periods. Different institutions require these forecasts for their business planning and other activities. Generally, accuracy of these deterministic forecasts is low. Moreover, catches of some commercial species are determined by not only biological parameters, but also management decisions that may result in unpredictable consequences. This paper considers the possibility to prepare a long-term forecast of the national catches of commercial species, which depends not only on the state of stocks, but also on economic and political factors. This forecast involves a stochastic-statistical approach that is based on a long-term series of observations over fisheries taking into account some patterns and assumptions. The paper includes analysis of some possible factors that can have a direct impact on sizes of catches and the relation between them. Modelling is based on the Monte-Carlo method and is performed using software designed to assess possible risks when input parameters are uncertain. The result is the most likely scenario for the development of fisheries, indicating the range of forecast uncertainty. As a test example, a long-term forecast for the Russian catch of NA blue whiting (Micromesistius poutassou) up to 2042 was made. For this fish species, the Russian catch sizes may comprise at least 86 000 tons in the long-term. Similar assessments can be made for other commercial species.

прогноззапасобщий допустимый улов (ОДУ)вероятностьпутассуforecaststocktotal allowable catch (TAC)probabilityblue whitingАвтор выражает благодарность главному специалисту Полярного филиала ФГБНУ «ВНИРО» А. А. Пронюку за ценные замечания при подготовке работы.ReferencesМаксименко, В. П. Количественные методы оценки рыбных запасов / В. П. Максименко, Н. П. Антонов. – Петропавловск-Камчатский: КамчатНИРО, 2003. – 256 с.Maksimenko V. P., Antonov N. P. Kolichestvennye metody otsenki rybnykh zapasov [Quantitative Methods of Fish Reserves Evaluation]. PetropavlovskKamchatskiy, KamchatNIRO, 2003, 256 p.Rosenberg, A. A. Developing new approaches to global stock status assessment and fishery production potential of the seas / A. A. Rosenberg, M. J. Fogarty, A. B. Cooper, M. Dickey-Collas, E. A. Fulton, N. L. Gutiérrez, K. J. W. Hyde, K. M. Kleisner, T. Kristiansen, C. Longo, C. Minte-Vera, C. Minto, I. Mosqueira, G. Chato Osio, D. Ovando, E. R. Selig, J. T. Thorson // FAO Fisheries and Aquaculture Circular. – Rome, FAO, 2014. – No. 1086. – 175 p.Rosenberg A. A., Fogarty M. J., Cooper A. B., Dickey-Collas M., Fulton E. A., Gutiérrez N. L., Hyde K. J. W., Kleisner K. M., Kristiansen T., Longo C., Minte-Vera C., Minto C., Mosqueira I., Chato Osio G., Ovando D., Selig E. R., Thorson J. T. Developing new approaches to global stock status assessment and fishery production potential of the seas. FAO Fisheries and Aquaculture Circular, Rome, FAO, 2014, no. 1086, 175 p.Методические рекомендации по оценке запасов приоритетных видов водных биологических ресурсов / В. К. Бабаян, А. Е. Бобырев, Т. И. Булгакова, Д. А. Васильев [и др.]. – Москва: Изд-во ВНИРО, 2018. – 312 с.Babayan V. K., Bobyrev A. E., Bulgakova T. I., Vasilyev D. A., Il’in O. I., Kovalev Yu. A., Mikhailov A. I., Mikheyev A. A., Petukhova N. G., Safaraliev I. A., Chetyrkin A. A., Sheremet'ev A. D. Metodicheskie rekomendatsii po otsenke zapasov prioritetnykh vidov vodnykh biologicheskikh resursov [Guidelines for assessing the stocks of priority species of water biological resources]. Moscow, Publish. VNIRO, 2018, 312 p.Дементьева, Т. Ф. Биологическое обоснование промысловых прогнозов / Т. Ф. Дементьева. – Москва: Пищевая промышленность, 1976. – 238 с.Dement'eva T. F. Biologicheskoe obosnovanie promyslovykh prognozov [Biological basis of commercial forecasts]. Moscow, Pishchevaya promyshlennost', 1976, 238 p.Четыркин, Е. М. Статистические методы прогнозирования / Е. М. Четыркин. – Москва: Статистика, 1977. – 200 с.Chetyrkin E. M. Statisticheskie metody prognozirovaniya [Statistical forecasting methods]. Moscow, Statistika, 1977, 200 p.Kesteven, G. L. A note on the fisheries resources of the North West Atlantic / G. L. Kesteven, S. J. Holt // FAO Fisheries Paper. – Rome: FAO, 1955. – No. 7. – 12 p.Kesteven G. L., Holt S. J. A note on the fisheries resources of the North West Atlantic. FAO Fisheries Paper, Rome, FAO, 1955, no. 7, 12 p.Бабаян, В. К. Краткий словарь терминов долгосрочного прогнозирования (промысловые биопрогнозы) / В. К. Бабаян. – Москва: ВНИРО, 1990. – 48 с.Babayan V. K. Kratkiy slovar' terminov dolgosrochnogo prognozirovaniya (promyslovye bioprognozy) [A short glossary of terms for long-term forecasting (fishery biopredictions)]. Moscow, VNIRO, 1990, 48 p.Ulltang, Ø. Fish stock assessment and prediction: integrating relevant knowledge. An overview / Ø. Ulltang // Scientia Marina. – 2003. – Vol. 67, No. S 1. – pp. 5–12.Ulltang Ø. Fish stock assessment and prediction: integrating relevant knowledge. An overview. Scientia Marina, 2003, vol. 67, no. S 1, pp. 5–12.Гаврилов, Г. M. Динамика вылова, методические основы оценки запасов, прогнозирования общего допустимого улова (ОДУ) и возможного вылова (ВВ) промысловых рыб в экономической зоне России дальневосточных морей и северозападной части Тихого океана / Г. М. Гаврилов // Успехи современного естествознания. – 2014. – № 5 (1). – С. 55–76.Gavrilov G. M. Dinamika vylova, metodicheskie osnovy otsenki zapasov, prognozirovaniya obshchego dopustimogo ulova (ODU) i vozmozhnogo vylova (VV) promyslovykh ryb v ekonomicheskoy zone Rossii dal'nevostochnykh morey i severozapadnoy chasti Tikhogo okeana [Dynamics of catch, methodical basis framework for the assessment of reserves and forecasting of the total allowable catch (TAC) of commercial fish in the Russian economic zone of the Far Eastern seas and NorthWestern Pacific]. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniya, 2014, no. 5 (1), pp. 55–76.Тезисы докладов X Всероссийской конференции по проблемам рыбопромышленного прогнозирования / отв. ред. Л. И. Пестрикова. – Мурманск: ПИНРО, 2009. – 147 с.Tezisy dokladov X Vserossiyskoy konferentsii po problemam rybopromyshlennogo prognozirovaniya [Abstracts of the X Russian Conference on the Problems of Fishery Industry Forecasting]. Pestrikova L.I. Ed. Murmansk, PINRO, 2009, 147 p.Материалы XI Всероссийской конференции по проблемам рыбопромыслового прогнозирования, посвященной 150-летию со дня рождения Н. М. Книповича / отв. ред. М. С. Шевелев. – Мурманск: Издательство ПИНРО, 2012. – 228 с.Materialy XI Vserossiyskoy konferentsii po problemam rybopromyslovogo prognozirovaniya, posvyashchennoy 150-letiyu so dnya rozhdeniya N. M. Knipovicha [Proceedings of the XI Russian Conference on the Problems of Fishery Industry Forecasting]. Shevelev M. S. Ed. Murmansk, Izdatel'stvo PINRO, 2012, 228 p.Мельников, И. В. Современное состояние сырьевой базы рыбной промышленности Дальневосточного бассейна и перспективный прогноз ее развития на период до 2025 г. / И. В. Мельников, А. А. Байталюк // Таможенная политика России на Дальнем востоке. – 2012. – № 3(60). – C. 15–21.Mel'nikov I. V., Baytalyuk A. A. Sovremennoe sostoyanie syr'evoy bazy rybnoy promyshlennosti Dal'nevostochnogo basseyna i perspektivnyy prognoz ee razvitiya na period do 2025 g. [Current status of the resource base of the fishing industry in the Far Eastern basin and a long-term forecast of its development for the period up to 2025]. Tamozhennaya politika Rossii na Dal'nem vostoke, 2012, no. 3(60), pp. 15–21.Ojaveer, E. Long-term prediction on Baltic fish stocks based on periodicity of solar activity / E. Ojaveer, M. Kalejs // Rev Fish Biol Fisheries, 2012. – Vol. 22, Issue 3. – P. 683–693. [Электронный ресурс] – URL: https://doi.org/10.1007/s11160-012-9264-8 (дата обращения 03.08.2021).Ojaveer E., Kalejs M. Long-term prediction on Baltic fish stocks based on periodicity of solar activity. Rev Fish Biol Fisheries, 2012, Vol. 22, Issue 3, pp. 683–693. Available at: https://doi.org/10.1007/s11160-012-9264-8 Accessed 03 August 2021).Филин, А. А. Модельный анализ динамики запаса баренцевоморской трески при различных сценариях долгосрочного изменения температуры воды / А. А. Филин // Вопросы рыболовства. – 2016. – Т. 17, № 4. – C. 232–245.Filin A. A. Model'nyy analiz dinamiki zapasa barentsevomorskoy treski pri razlichnykh stsenariyakh dolgosrochnogo izmeneniya temperatury vody [Model analysis of the dynamics of the Barents Sea cod stock under different scenarios of long term changes in water temperature]. Voprosy rybolovstva, 2016, vol. 17, no. 4, pp. 232–245.Yuan, H. Study on the Medium and Long Term of Fishery Forecasting Based on Neural Network / H. Yuan, Y. Gu, J. Wang, Y. Chen, X. Chen // Artificial Intelligence and Computational Intelligence. – Berlin, Heidelberg : Springer, 2012. – vol. 7530. – pp. 186–205. [Электронный ресурс] – URL: https://doi.org/10.1007/978-3-642-33478-8_77 (дата обращения 31.07.2021).Yuan H., Gu Y., Wang J., Chen Y., Chen X. Study on the Medium and Long Term of Fishery Forecasting Based on Neural Network. Artificial Intelligence and Computational Intelligence, Berlin, Heidelberg, Springer, 2012, vol. 7530, pp. 186–205. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-642-33478-877 (Accessed 31 July 2021).Кляшторин, Л. Б. Циклические изменения климата и рыбопродуктивности: моногр. / Л. Б. Кляшторин, А. А. Любушин. – Москва: ВНИРО, 2005. – 235 с.Klyashtorin L. B., Lyubushin A. A. Tsiklicheskie izmeneniya klimata i ryboproduktivnosti [Cyclic Changes in Climate and Fish Capacity]. Moscow, VNIRO, 2005, 235 p.Merayo, M. G. Statistical Approach to Test Stochastic and Probabilistic Systems / M. G. Merayo, I. Hwang, M. Nú ñ ez, A. A. Cavalli // Formal Methods and Software Engineering. Part of the Lecture Notes in Computer Science. – Berlin, Heidelberg : Springer, 2009. – vol. 5885. – pp. 186–205. [Электронный ресурс] – URL: https://doi.org/10.1007/978-3-642-10373-510 (дата обращения 31.07.2021).Merayo M. G., Hwang I., Núñez M., Cavalli A. A. Statistical Approach to Test Stochastic and Probabilistic Systems. Formal Methods and Software Engineering. Part of the Lecture Notes in Computer Science, Berlin, Heidelberg, Springer, 2009, vol. 5885, pp. 186–205. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-642-10373-510 (Accessed 31 July 2021).Картвелишвили, В. М. Риск-менеджмент. Методы оценки риска: учеб. пособие / В. М. Картвелишвили, О. А. Свиридова. – Москва: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова», 2017. – 120 с.Kartvelishvili V. M., Sviridova O. A. Risk-menedzhment. Metody otsenki riska: uchebnoe posobie [Risk management. Risk assessment methods: manual]. Moscow, FGBOU VO “REU im. G. V. Plekhanova”, 2017, 120 p.Gjøsæter, H. Assessment methodology for Barents Sea capelin, Mallotus villosus (Müller) / Н. Gjøsæter, В. Bogstad, S. Tjelmeland // ICES Journal of Marine Science. – 2002. – 59. – pp. 1086–1095.Gjøsæter H., Bogstad B., Tjelmeland S. Assessment methodology for Barents Sea capelin, Mallotus villosus (Müller). ICES Journal of Marine Science, 2002, 59, pp. 1086–1095.Состояние сырьевых биологических ресурсов Баренцева, Белого и Карского морей и Северной Атлантики в 2021 г. / Д. И. Александров, А. В. Амелькин, А. С. Амелькина, М. Ю. Анциферов [и др.] / отв. ред. Л. И. Пестрикова. – Мурманск: ПИНРО им. Н. М. Книповича, 2021. – 145 с.Aleksandrov D. I., Amelkin A. V., Amelkina A. S., Antsiferov M. Yu. [i dr.]. Sostoyanie syr'evykh biologicheskikh resursov Barentseva, Belogo i Karskogo morey i Severnoy Atlantiki v 2021 g. [Status of biological resources of the Barents, White and Kara Seas and North Atlantic in 2021]. Murmansk, PINRO im. N. M. Knipovicha, 2021, 145 p.Report of the Blue Whiting Assesment Working Group // ICES Document C. M. – 1987. – Assess: 4. – 57 p.Report of the Blue Whiting Assesment Working Group. ICES Document C.M., 1987, Assess: 4, 57 p.Working Group on Widely Distributed Stocks (WGWIDE) // ICES Scientific Reports. – 2020. – Vol. 2, Issue 82. – 1019 p. [Электронный ресурс] – URL: http://doi.org/10.17895/ices.pub.7475 (дата обращения 28.07.2021).Working Group on Widely Distributed Stocks (WGWIDE). ICES Scientific Reports, 2020, vol. 2, issue 82, 1019 p. Available at: http://doi.org/10.17895/ices.pub.7475 (Accessed 28 July 2021).Международное регулирование промысла сельди, путассу и скумбрии / Ю. Н. Калашников, А. И. Крысов, А. А. Пронюк, М. О. Рыбаков // Вестник МГТУ. – 2017. – Т. 20, № 2. – C. 422–433.Kalashnikov Yu. N., Krysov A. I., Pronyuk A. A., Rybakov M. O. Mezhdunarodnoe regulirovanie promysla sel'di, putassu i skumbrii [International regulation of the fishery for herring, blue whiting and mackerel]. Vestnik MGTU, 2017, vol. 20, no. 2, pp. 422–433.Зиланов, В. К. Путассу Северной Атлантики / В. К. Зиланов. – Москва: Легкая и пищевая промышленность, 1984. – 160 с.Zilanov V. K. Putassu Severnoy Atlantiki [North Atlantic blue whiting]. Moscow, Lyogkaya i pishchevaya promyshlennost', 1984, 160 p.Шибаев, С. В. Промысловая ихтиология / С. В. Шибаев. – Калининград: ООО «Аксиос», 2014. – 535 с.Shibaev S. V. Promyslovaya ikhtiologiya [Commercial ichthyology]. Kaliningrad, OOO “Aksios“, 2014, 535 p.Борисов, В. М. Смешанная Российско-Норвежская комиссия по рыболовству: плюсы и минусы (к 30-летию образования СРНК) / В. М. Борисов, Б. Н. Котенев // Рыбное хозяйство. – 2005. – № 2. – С. 6–8.Borisov V. M., Kotenev B. N. Smeshannaya Rossiysko-Norvezhskaya komissiya po rybolovstvu: plyusy i minusy (k 30-letiyu obrazovaniya SRNK) [The Joint Russian-Norwegian Commission on Fisheries: pluses and minuses (to the 30-th Anniversary of the JRNFC)]. Rybnoe khozyaystvo, 2005, no. 2, pp. 6–8.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.