В период интенсивных климатических изменений и стремительного роста антропогенной нагрузки на морские экосистемы особое значение приобретает деятельность национальных агентств по рыболовству и международных организаций, направленная на повышение эффективности управления морскими биоресурсами. Решению этой задачи уделяется самое пристальное внимание, реализуется все больше программ контроля перемещений морских судов рыбопромыслового флота, предпринимаются активные меры противодействия нелегальной промысловой деятельности.

Одним из мировых лидеров в области предоставления национальным и международным организациям исходных данных для эффективного управления морскими биоресурсами является французская компания CLS, филиал французского Национального центра космических исследований (CNES) и Французского исследовательского института освоения морей (IFREMER). Используя информацию, поступающую от космических систем определения местоположения, сбора данных, связи, океанографии и радиолокационной съемки, а также обеспечивая математическое моделирование процессов, протекающих в морской среде, компания CLS выполняет следующие функции:
— мониторинг деятельности рыбопромыслового флота путем установки на морские суда радиомаяков спутниковой системы Argos и терминалов спутниковой системы Iridium, обеспечивающих регулярную передачу информации о местоположении судов в адрес контролирующих органов;
— предоставление национальным администрациям с помощью судовых терминалов системы Iridium данных о результатах промысловой деятельности, заносимых экипажами судов в электронные промысловые журналы;
— выполнение работ по независимой оценке уловов на базе информации о перемещениях морских судов и о снастях, задействованных при ведении промысла;
— выявление судов, ведущих нелегальную промысловую деятельность, путем перекрестного использования радиолокационной спутниковой съемки, которая позволяет обнаруживать все суда, присутствующие в исследуемой акватории, и информации, которая поступает от судовых радиомаяков, официально функционирующих в составе систем мониторинга промыслового флота;
— оперативное выявление загрязнений на морской поверхности на базе данных радиолокационной спутниковой съемки и идентификация источников этих загрязнений путем применения моделей дрейфа и последующего сопоставления результатов моделирования с данными систем мониторинга промыслового и торгового флота;
— анализ антропогенной нагрузки на морские акватории на базе статистической оценки результатов обработки радиолокационных спутниковых изображений, а также данных системы AIS и систем мониторинга морского флота;
— сбор результатов мечения ценных промысловых рыб при помощи миниатюрных устройств, накапливающих в течение нескольких месяцев данные об освещенности, температуре и глубине вдоль траектории движения рыбы, а затем передающих эту информацию через систему Argos для последующего расчета миграционных путей.

Таким образом, спутниковые данные уже играют исключительно важную роль в оперативном управлении морскими биоресурсами и помогают решать целый ряд ключевых задач. Однако ни спутниковые, ни судовые технические средства не позволяют напрямую организовывать долговременные полномасштабные наблюдения за популяциями рыб. Оценка динамики морских популяций, а также прогнозирование последствий промысловой деятельности и административных решений по управлению промыслом возможны исключительно путем моделирования.

На сегодняшний день большинство работ по оценке запасов морских биоресурсов базируется на статистических оценках, не принимающих во внимание ни пространственное описание ареала популяции, ни колебания параметров окружающей среды, ни климатические изменения. Для выявления пространственно-временной динамики морских популяций с учетом влияния внешних факторов в компании CLS ведется разработка модели SEAPODYM (Spatial Ecosystem And Population Dynamics Model), позволяющей оценивать запасы морских биоресурсов и прогнозировать динамику популяций, учитывая изменения параметров морской среды и результаты рыбопромысловой деятельности в исследуемой зоне. В качестве исходных данных используется информация о физических и биохимических характеристиках исследуемой акватории, а сведения об уловах промысловых судов и результаты мечения рыб позволяют осуществлять калибровку параметров и валидацию модели.

Основным источником данных о физических параметрах морской среды являются океанографические спутниковые системы. Инфракрасные радиометры и микроволновые сканеры позволяют получать информацию о температуре поверхности воды, космические альтиметры предоставляют данные об аномалиях высоты морской поверхности, метеорологические спутники позволяют оценивать атмосферные параметры непосредственно над водой. Кроме того, активно используются данные о морской среде, получаемые с профилирующих морских буев, функционирующих в рамках международной программы ARGO. Эта информация используется в качестве исходных данных для моделей циркуляции океанов, позволяющих рассчитывать температуру воды и морские течения на различных глубинах.

Биогеохимические параметры морской среды также определяются с использованием целого ряда различных источников информации. Спутниковые данные, получаемые от оптических радиометров, используются для построения карт концентрации в поверхностном слое хлорофилла-а. На базе информации о хлорофилле-а, о поступающей солнечной энергии и о температуре воды биогеохимические модели позволяют рассчитывать концентрацию в воде первичной продукции и глубину эвфотической зоны. Еще одной важной информационной составляющей для моделирования динамики популяций являются данные о концентрации в воде растворенного кислорода. К сожалению, эта информация не может быть получена с помощью спутниковых наблюдений. Поэтому вместо нее используются результаты интерполяции всех имеющихся данных, накопленных при выполнении береговых и судовых климатологических измерений.

Рис. 1. Распределение валовой первичной продукции океана

Промежуточным этапом на пути от описания состояния морской среды к моделированию динамики популяций крупных рыб, представляющих промысловую ценность, является оценка распределения в морской воде организмов среднего трофического уровня (микронектона). Речь идет о мелкой рыбе, которая, с одной стороны, является основной пищей крупных морских хищников (тунец, рыба-меч, марлин), а с другой — может влиять на процесс воспроизводства крупной рыбы, поедая ее икру и личинок. Организмы среднего трофического уровня способны перемещаться самостоятельно, однако из-за своих малых размеров подвержены интенсивному переносу водными массами.

Все относящиеся к микронектону организмы подразделяются на шесть категорий, различающихся между собой особенностями вертикальных суточных миграций, которые связаны с изменениями освещенности в толще воды. Именно вертикальные перемещения микронектона определяют поведение многих крупных хищников, которые проявляют особую активность в периоды восхода и заката, когда организмы среднего трофического уровня покидают поверхностный слой или возвращаются к поверхности воды. В течение дня хищники вынуждены вслед за микронектоном опускаться на значительную глубину. Используя информацию об особенностях поведения малых организмов, а также физические и биогеохимические параметры морской среды, модель SEAPODYM рассчитывает распределение микронектона в толще воды от морской поверхности до глубины 1 000 м.

Рис. 2. Распределение микронектона-мигранта на батипелагическом уровне

Моделирование распределения микронектона и прогнозирование динамики его перемещений являются важным этапом оценки поведения крупных морских хищников и морских млекопитающих, которые питаются различными категориями организмов среднего трофического уровня в зависимости от своих предпочтений и физиологических возможностей. Чтобы описать миграции крупных хищников, необходимо знать особенности экологии каждого вида и учитывать распределение микронектона в разные периоды суток.

С помощью средств моделирования оценивается поведение хищников в рамках трех стадий их жизненного цикла: личинки, неполовозрелая молодь, взрослые особи. Перемещения личинок и молоди подчиняются в основном морским течениям, тогда как миграции взрослых особей определяются особенностями питания и воспроизводства, температурными предпочтениями, а также пространственным распределением микронектона.

Рис. 3. Распределение биомассы полосатого тунца (Katsuwonus Pelamis)

Результаты моделирования пространственно-временного распределения хищников подвергаются тщательной проверке. Для калибровки, верификации и уточнения моделей используются данные об уловах рыбопромыслового флота, а также результаты мечения рыб в соответствующих географических зонах. В итоге удается добиться хорошей корреляции между расчетами и статистической информацией о деятельности промысловых судов.

Модель SEAPODYM может быть использована для оценки динамики различных популяций в любых географических зонах. Возможность адаптации модели к различным объектам исследования позволяет выполнять широкий спектр работ в интересах правительственных и общественных организаций, обеспечивающих мониторинг рыбопромысловой деятельности, анализ антропогенной нагрузки на морские биоресурсы, управление морскими охраняемыми территориями, выявление географических зон, представляющих особую важность для изучаемых видов. Прогнозирование плотности популяций необходимо для оперативного управления рыбопромысловым флотом, эффективного контроля его деятельности и оптимального распределения промысловых квот. Использование таких моделей на постоянной основе могло бы значительно повысить обоснованность административных решений, принимаемых национальными агентствами по рыболовству и международными организациями.

Рис. 4. Результаты моделирования численности полосатого тунца (Katsuwonus Pelamis) в акватории Тихого океана с учетом реально существующей промысловой нагрузки и при условии отсутствия промысла

Частные компании, ведущие деятельность на морском шельфе, также могут быть заинтересованы в прогнозировании распределения микронектона, перемещений крупных хищников, протяженности и сезонных изменений их ареала. Например, информация о приближении морских животных к платформам на шельфе интересна для нефтегазовых компаний, а прогнозирование зон скопления морских птиц, следующих за микронектоном, является важной задачей, решаемой в интересах ветроэнергетики.

Таким образом, модель динамики популяций является универсальным средством оценки и прогнозирования пространственно-временного распределения крупных хищников, способствующим решению задач оперативного управления морскими биоресурсами в условиях интенсивного рыболовства, прогрессирующего загрязнения морских акваторий и резких климатических изменений.

Оригинал статьи опубликован в журнале «Земля из космоса»

 

Комментарии

Добавить комментарий