2.2. Общая характеристика кривых пополнения промыслового стада

2.2.1. Графики зависимости величины пополнения от численности производителей (величины нерестового стада) называются кривыми пополнения. Кривая пополнения является частным случаем кривых воспроизводства. Последние могут определять зависимость численности потомства от количества производителей на любой стадии жизненного цикла рыбы. Например, можно построить кривую воспроизводства для оценки зависимости количества личинок или мальков рыб от численности производителей.

При построении кривой пополнения учитывают следующие особенности рассматриваемой зависимости (рис. 2.1):

• кривая проходит через начало координат, т.к. при отсутствии нерестового стада воспроизводство невозможно;

• кривая не пересекает ось абсцисс при большом количестве рыб нерестовом стаде, т.к. в этом случае численность производителей не может быть равной нулю;

• темп пополнения, т.е. отношение пополнения к численности нерестового запаса, должен непрерывно снижаться с увеличением численности нерестового запаса;

• пополнение должно превышать численность нерестового запаса в некотором диапазоне значений , иначе вид длительное время не сможет существовать.

Рис. 2.1. Общая кривая пополнения

На рис. 2.1. прямая линия из начала координат соответствует уровню замещающей численности пополнения, при котором. Отрезок АВ в масштабе равен приросту численности, который промысел может изъять из запаса при равновесном состоянии запаса и промысла.

При построении кривых пополнения по экспериментальным данным наблюдается значительный разброс экспериментальных точек как результат колебаний условий внешней среды, влияния хищников и т.д. Поэтому известны попытки построения осредненных кривых пополнения с учетом различных предпосылок.

Анализ и примеры применения кривых пополнения для решения различных задач приведены в гл. 7, где рассматривают математические модели запас- пополнение. Ниже на рис. 2.2 в качестве примера приведено семейство кривых пополнения Рикера, а на рис. 2.3 - семейство кривых пополнения Бивертона-Холта для различных значений параметров кривых.

2.2.2. Пополнение промыслового стада зависит не только от нерестового запаса, но и от многих других биотических и абиотических факторов, влияющих на численность поколений на ранних стадиях развития рыбы. Для оценки влияния этих факторов обычно используют регрессионные и корреляционные методы.

В простейшем случае пополнение считают линейной функцией влияющего фактора :

, (2.1)

где и - эмпирические коэффициенты.

Рис 2.2. Семейство кривых пополнения по Рикеру

Например, линейной часто считают зависимость между пополнением и биомассой корма для личинок, мальков и молоди рыб, между пополнением и температурой воды и т.д. Так, численность пополнения минтая Японского моря зависит от диапазона температурыв период массового нереста рыбы:

. (2.2)

Рис 2.3. Семейство кривых пополнения по Бивертону-Холту

Обычно линейная зависимость между исуществует лишь в определенном диапазоне значений. Значительно чаще зависимостьотнелинейная. Так, для различного периода развития рыбы существует оптимальная температура и, следовательно, зависимостьот температуры имеет максимум. Уравнения регрессии при этом принимают не выше второго порядка. Часто между пополнением и влияющими факторами наблюдается экспоненциальная или логистическая зависимости, которые широко распространены для описания биологических процессов. К сожалению, оценка действительного воздействия того или иного фактора наобычно связана со значительными трудностями и требует длительных наблюдений.

Часто на воспроизводство влияют два или более зависимых или независимых факторов, действующих одновременно. Если известны численные значения и влияющих факторов, то для установления связи между ними полезно использовать методы множественной регрессии и близкие к ним методы частной корреляции.

При использовании множественной регрессии, по сравнению с учетом отдельных факторов, можно разделить воздействие факторов и показать их относительную значимость. Это особенно важно, если влияющие факторы оказывают противоположное воздействие. При длительном наблюдении множественная корреляция позволяет устанавливать значимость каждого воздействия при отсутствии других воздействий.

Прежде всего, используют факторы, влияющие на рыбу прямо, а не косвенно. Из нескольких факторов, тесно связанных между собой, следует учитывать только один (тесной считают связь с коэффициентом корреляции более 0.8-0.9).

Из-за большого числа факторов, нелинейно связанных с пополнением, или при недостаточной информации иногда пользуются поэтапным регрессионным анализом. Каждый раз при этом берут один или несколько факторов. Разности или отклонения, вычисленные на первом этапе, используют для следующего этапа. Если фактор тесно связан с пополнением, его следует вводить в уравнение регрессии.

Оценка влияния условий внешней среды и кормовой базы водоема на пополнение позволяет в ряде случаев получать более надежные данные о пополнении и прогнозировать ее величину.