Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Прогнозирование характеристик экосистемы Черного моря для рыбохозяйственных целей

ВАК РФ 11.00.08, Океанология

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование характеристик экосистемы Черного моря для рыбохозяйственных целей"

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

И 6 од -1» окт да

НА ПРАВАХ РУКОПИСИ

Ковальчук Леонид Адамович

556.5.06+639.2 053.8(262.5)

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК

ЭКОСИСТЕМЫ ЧЕРНОГО МОРЯ СПЯ РЫБОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЦЕПЕЙ

11.00.08 - ОКЕАНОЛОГИЯ

АВТОРЕФЕРАТ ДИССЕРТАЦИИ НА СОИСКАНИЕ УЧЕНОЙ СТЕПЕНИ КАНДИДАТА ГЕОГРАФИЧЕСКИХ НАУК

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИаРОМЕТЕОРОПОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

НА ПРАВАХ РУКОПИСИ

Ковальчук Леонид Адамович

556.5.06+639.2 053.8(262.5)

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК

ЭКОСИСТЕМЫ ЧЕРНОГО МОРЯ ДЛЯ РЫБОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЦЕЛЕЙ

11.00.08 - ОКЕАНОЛОГИЯ

АВТОРЕФЕРАТ ДИССЕРТАЦИИ НА СОИСКАНИЕ УЧЕНОЙ СТЕПЕНИ КАНДИДАТА ГЕОГРАФИЧЕСКИХ НАУК

Работа выполнена в Южном научно-исследовательском институте морского рыбного хозяйства и океанографии.

Научный руководитель: — доктор географических наук

А.А. Елизаров

Официальные оппоненты: — доктор географических наук

Ю.В.Суставов — кандидат географических наук P.P. Белевич

Ведущая организация—Атлантический научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии.

Защита состоится « »г. в^~Гчас.$?мин. на заседании специализированного совета Д.063.19.01 в Российском государственном гидрометеорологическом институте (195196, Санкт-Петербург, Малоохтинский проспект, д. 98).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного гидрометеорологического института.

Автореферат разослан «„.ir.»...;............f...... 1993 г.

Ученый секретарь специализированного совета, доктор географических наук, профессор Ю.И. Ляхин

____О

© Исключительное право на копирование данной публикации или какой-либо ее части любым способом принадлежит Южному научно-исследовательскому институту морского рыбного хозяйства и океанографии ® 1993 Издательский компьютерный Центр ЮгНИРО, Крым, Керчь

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы прогнозирования состояния среды и рыбных запасов обусловлена недостаточной изученностью влияния условий обитания рыб на численность и урожайность, что затрудняет разработку объективных методов прогнозирования промысловых запасов. Выдаваемые прогнозы оптимального допустимого улова являются экспертными оценками или основываются на упрощённых продукционных, биостатических, регрессионных моделях с субъективным учётом предполагаемых изменений условий среды. Предложенные для использования в океанографии и гидробиологии внутридисциплинарные методы прогнозирования параметров, влияющих на урожайность и численность основных промысловых черноморских рыб, не удовлетворяют потребности практики.

К тому же в последнее десятилетие сложились противоречивые представления о роли антропогенного изъятия речного стока в формировании океанографического режима моря, затрудняющие планирование хозяйственной деятельности в регионе, что потребовало объективно оценить достоверность гипотез о неизбежной перестройке гидроструктуры моря.

Цель и задачи исследования. Цель работы — изучение предсказуемости абиотических характеристик среды, влияющих на динамику численности и урожайности основных промысловых рыб Черного моря, и прогнозирование некоторых важных характеристик его экосистемы. Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи: ;

1) изучить предысторию изменения урожайности и численности промысловых видов рыб на фоне традиционно наблюдаемых абиотических и био-^ических характеристик экосистемы, сопоставить их для выявления эмпирических зависимостей;

2) исследовать долгосрочные тенденции изменения изучаемых характеристик;

3) изыскать аппарат моделирования и прогнозирования наблюдаемых характеристик морских экосистем, адекватный природе протекающих в них процессов;

4) разработать методику прогнозирования важных абиотических и биотических характеристик экосистемы Черного моря для промысловых целей.

Научная новизна. Впервые на основе объективного анализа материалов двадцатилетних комплексных рыбохозяйственных исследований Черного моря оценена достоверность используемых при экспертном прогнозировании гипотез, исследована предсказуемость черноморских промыслово-океанологических характеристик. Установлено, что прогнозирование объёма вылова и численности урожайности основных промысловых рыб Черного моря пока не может осуществляться по многофакторным моделям и ограничивается лишь простыми адаптивиыми методами. Вскрыты принципиальные причины неудовлетворительного состояния промысловых прогнозов, заключающиеся в несовершенном информационном обеспечении и ошибочной исходной гипотезе о жёстко детерминированных связях между объектами черноморского промысла и средой. Определена теоретическая (вероятностная) основа промыслового прогнозирования, когда на базе накопленных знаний формулируются прогностические гипотезы об асинхронных связях промыслового объекта с факторами среды или характеристиками его биологического состояния, которые затем проверяются методами математической статистики. Разработана методика оценки достоверности прогностических гипотез путем адаптивного корреляционного анализа динамики параметров экосистемы моря и прогнозирования их посредством адаптивной передаточной функции.

Выявлена зависимость уровня развития фитопланктона от циркуляционных эпох атмосферы, свидетельствующая о том, что интенсификация восточных переносов в течение последних двух десятилетий способствовала увеличению биомассы диатомовых и общей биомассы фитопланктона восточной части Черного моря.

Установлены статистические законы распределения молоди и нерестового стада черноморского анчоуса по акватории моря и выявлена возможность районирования ареала анчоуса по данным о его численности на стандартной площади облова учетного трала.

Впервые определён объём перспективных антропогенных потерь пресной составляющей водного баланса Черного моря. Установлено, что они не превысят стандартного отклонения речного стока и не отразятся на водном и солевом балансе моря. Показана внутривековая стабильность трехслойной гидроструктуры моря (Книпович, 1932) и представлен вероятностный прогноз изменений концентраций кислорода придонных вод северозападного шельфа (заморных явлений).

Практическая ценность работы. На примере черноморского анчоуса усовершенствована традиционная методика наблюдений и расчетов численности пополнения и нерестового запаса его популяции с помощью учетных съёмок, ограниченных акваторией отечественной экономической зоны. Установлена необходимость замены традиционных сезонных океанологических и учетных съёмок рыб единой системой наблюдений в виде экологического патрулирования с дискретностью измерений, равной пространственной и временной изменчивости гидробионтов, в соответствии с требованиями, предъявляемыми теорией планирования эксперимента к собираемой информации.

Произведена прогнозная оценка перспективных до 2000г. изменений биомассы фитопланктона и диатомовых восточной части Чёрного моря на основе увеличения частоты появления атмосферных процессов формы Е.

Внедрён в прогностическую деятельность ЮгНИРО разработанный комплекс программ адаптивного анализа, который используется для прогнозирования параметров экосистем Черного моря и Субантаркгики.

Апробация работы. Результаты диссертации докладывались на отчётных сессиях Ученого совета ЮгНИРО (Керчь, 1985,1987); на II Всесоюзном совещании по проблемам краткосрочного прогнозирования и управления флотом (Калининград, 1985); на III Всесоюзной научной конференции по проблемам промыслового прогнозирования (Мурманск, 1986); на II Всесоюзной конференции по промысловой океанологии (Астрахань, 1987), на III съезде советских океанологов (Ленинград, 1987).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, приложения и списка литературы, содержащего 164 наименования.

Общий объём работы: 217 страниц, включая 161 страницу машинописного текста, 25 рисунков, И таблиц и 56 страниц приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи исследования, кратко изложено основное содержание работы.

В первой главе дан аналитический обзор состояния изученности

проблемы. На основании исследований U.M. Книповича (J932), Ю.И. Сорокина (1982), В.И. Беляева (1990), а также обобщений, изложенных и монографиях «Основы биологической продуктивности Черного моря» (1979) и «Сырьевые ресурсы Черного моря» (1979), выполнен анализ океанологических предпосылок формирования промысловой продуктивности Черного моря. Установлено, что динамика численности и урожайности основных промысловых черноморских рыб зависит от множества взаимозависимых причин, при определении ведущей роли которых мнения ученых разделяются.

Для решения сложных задач, касающихся будущего состояния экосистемы и промысловых ресурсов Черного моря, обычно используется системный подход (Ижевский, 1964, 1967; Богданов, Елизаров, Солянкин, 1979; Дементьева, Земская, 1980; Ивахненко, Мюллер, 1985; Яковлев, Альтман, 1985; Бабаян, 1985; Беляев, 1990). Однако В.В. Налимов (1983) показал, что дифференциальные уравнения, полиномы, вероятностно-статистические описания принципиально непригодны для «нетривиального» экологического прогнозирования и предложил в качестве ослабленного варианта прогноза осуществлять слежение за экосистемой посредством ковариационной матрицы наблюдений. На отсутствие научной теории, информационного обеспечения и систематических исследований проблемы, обусловивших неудовлетворительное состояние промыслового прогнозирования, указывают также В.Н.Кочиков (1984) и Б.Н. Беляев (1986).

Сложилось две точки зрения на причину деградации экосистемы северо-западного шельфа Черного моря: согласно одной из них в результате безвозвратного изъятия речного стока предполагается возникновение гомохалинности, исчезновение анаэробной зоны моря и прекращение заморных явлений на северо-западном шельфе (Брянцев, Фащук, Финкельштейн, 1984, 1985); в соответствии с альтернативной гипотезой считается, что потребление речного стока приводит лишь к осолонению деятельного слоя моря (Альтман, 1982), а интенсификация заморных явлений связывается с увеличением органического стока и активизацией эвтрофирова-ния (Зайцев, 1978; Берлинский, 1985). В этой связи дана объективная оценка исходных посылок указанных гипотез.

Таким образом, в промысловой прогностике к настоящему времени возникла критическая ситуация, когда с одной стороны на теоретическом уровне осознаны сложные и нерешенные еще проблемы адекватного описания морских экосистем, а с другой —

необходимость рациопалыюго ведения рыбного хозяйства требует объективной оценки будущего состояния промысловых ресурсов. Отсутствие единого аппарат моделирования и прогнозирования экологических и промысловых характеристик, адекватного природе процессов, протекающих в морских экосистемах, потребовало разработать такой аппарат, использовав в качестве основы адаптивные методы (Лукашин, 1979; Янкаускас, 1982, 1983).

Во второй главе описаны материалы наблюдений, методика подготовки их к системному анализу и дана оценка репрезентативности полученных временных рядов интегральных характеристик. Использованы сведения по стоку Днепра (1851-1983 гг.), Дуная (1921-1983 гг.) и солёности в черноморских портах (1946-1983 гг.), а также данные 58 стандартных сезонных гидрологических и гидробиологических съёмок Черного моря, включающих наблюдения за температурой и солёностью воды, концентрациями фосфора, кремния и растворённого кислорода, видовым составом и биомассой фитопланктона и зоопланктона (1964-1982 гг.). Съёмки выполнены по стандартной схеме станций, расположенных в 1, 5, 10, 20,30, 50 милях от берега у Геленджика, Сочи, Сухуми, Батуми. С целью преодоления «проклятия размерности» выполнено мезо-масштабное осреднение биотических и абиотических характеристик восточного района, рассматриваемого как экологическое целое (Книпович, 1932; Прошкина-Лавренко, 1955; «Основы биологической продуктивности Черного моря», 1979; Фёдоров, Сахаров, Левич, 1982). Полевой материал сезонных наблюдений за температурой и солёностью воды, концентрациями фосфатного фосфора, кремнекислоты и растворённого кислорода в восточном районе подготовлен к анализу в виде временных рядов их средневзвешенных значений в слоях 0-50 м и 50-100 м. Результаты сезонных наблюдений за планктоном в верхнем 100-метровом слое отражены во временных рядах биомассы систематических групп фитопланктона: диатомовых, динофлагеллят и зоопланктона: копепод, кладоцер, хетогнат, ктенофор (Маштакова, 1985). Фитопланктон подан также процентной долей определённых комплексов, отражающих сезонную сукцессию водорослей, выделенных Ю.В. Брянце-вой (1992) по методике Л.А. Виноградовой (1990). Массовые промысловые виды рыб (хамса, шпрот, мерланг, ставрида) представлены данными многолетней промысловой статистики и временными рядами численности их молоди, рассчитанными по результатам учётных съёмок ЮгНИРО (1964-1984 гг.). Для оценки долгосрочных тенденций привлечены наблюдения за концентра-

циями кислорода нижней границы поверхностного аэриропанного слон, выполненные I I.М. Кпнпоиичем и aiu yc rc 1925 г. ни станциях, расположенных » 5, 10,20,70, 100, 130, 160 и 190 милях от Батуми к Ялте (Книпоиич, 1932), а также среднегодовые концентрации сероводорода в море на горизонте 150 м за период 1960-1984 гг., иымислсниые В,Н. Крапцом (1985). Состояние атмосферы за период исследований описано индексами атмосферных переносов, определённых на основе количественных оценок (Бриицев, 1989): ежедневные за период 1960-1990 гг. значения коэффициентов разложения по полиномам Чсбышева поля приземного давления над морем А01 и А10 разделены на 3 равновероятных диапазона (Н, С, В), затем определены двузначные сочетания значений зонального и меридионального переносов в соответствии с их величинами (НН, НС, НВ, СН и т. д.), обозначающие 9 типов атмосферных переносов. По преобладающим переносам каждогодня анализируемого 29-летнего периода подсчитаны фактические повторяемости каждого типа (норма); среднемесячные, среднегодовые повторяемости типов, их аномалии; сформированы временные ряды повторясмостей типов.

При оценке перспективных антропогенных потерь пресной составляющей водного баланса Черного моря климатические характеристики районов недостаточного увлажнения вычислены по данным А.Е. Бабинца, Г.А. Белявского (1973), Ю.П. Лебединского, Н.М. Волевахи, Ю.В. Склянки (1979); значения техногенных параметров орошаемых массивов взяты в работах С.М. Перехрест (1972), П.И. Коваленко (1980), Н.С. Огняник (1982), И.С. Шпак, Ю.А. Михайлова, Ю.Л. Смехнова (1982) или рассчитаны по величинам потерь от водоподачи, приведённых указанными авторами.

Оценка репрезентативности осреднённых временных рядов абиотических характеристик восточного района Черного моря осуществлена путем сопоставления выявленного характера их изменений в поверхностном 0-50 м и промежуточном 50-100 м слоях с результатами выполненных ранее исследований (Налбанов, Винтовкин, 1980; Брянцев, Фащук, Финкельштейн, 1985; Машта-кова, 1985; Маштакова, Самышев, 1986).

В процессе оценки репрезентативности временных рядов численности молоди основных промысловых черноморских рыб установлено, что данные о численности не сопровождаются указаниями об их точности и достоверности. В этой связи на примере 22-летних стандартных исследований черноморского

анчоуса усовершенствована методика наблюдений и расчетов численности его нерестового стада и молоди (Архипов, Ковальчук, Чащии, Янкаускас, 1992). Для этого потребовалось разработать новый принцип биогеографического районирования ареала анчоуса, когда вместо традиционного районирования на основе равновеликих уловов оно осуществляется на основе равновероятных уловов. Процедура районирования и расчёта численности заключалась в следующем:

• расчёт на основе всего массива наблюдений средних значений и стандартных отклонений уловов в промысловых квадратах (20'х20');

• вычисление посредством интеграла вероятностей значений вероятностей уловов более 50,100,500,1000 шт. молоди или взрослых особей за стандартное траление;

• построение соответствующих картограмм-изплет;

• определение областей устойчивых вероятностей уловов молоди или взрослых особей;

• сопоставление областей устойчивых вероятностей уловов с климатологическими картами течений, температуры, солёности, плотности, кислорода, биогенов.

На основе выполненного анализа были:

• выделены районы идентичных океанографических и биологических условий: северо-западный и восточный распреснённые, прибрежный, переходный, глубоководный;

• установлены статистические законы распределения уловов по районам;

• вычислены для каждого района по годам на основе установленных статистических законов значения средних уловов и их стандартные отклонения;

• рассчитаны площадным методом, используя полученные статистики, относительная численность молоди или нерестового запаса по годам для каждого района, а также их среднемноголетние значения с 95%-ными доверительными интервалами.

Оказалось, что погрешности оценок средних уловов соизмеримы, а в некоторых случаях, например в 1980 г., превосходили природную вариабельность, т. е. система традиционных наблюдений недостаточно чувствительна по отношению к изучаемому явлению. В этой связи предложена методика оперативного определения в процессе съёмок числа стандартных тралений по районам, необходимых для достижения 95%-ной достоверности учёта при заданном 10 или 20%-ном уровне точности оценки численности молоди или нерестового запаса, что позволяет оптимизировать систему наблюдений, исключив неоправданные затраты времени при экспедиционных работах.

В третьей главе изложен алгоритм и реализованная в комплексе программ методика адаптипного анализа и прогноза наблюдаемых характеристик морских экосистем, представленных временными рядами. Ввиду того, что процессам, протекающим в экосистемах, свойственно наличие тенденций и цикличиостей, затрудняющих выявление действительных взаимосвязей, в комплексе программ предусмотрено исключение статистически значимых линейных и гармонических трендов, а также учет асинхронных связей между различными их характеристиками.

Отражение состояния взаимосвязей экосистемы, выбор представительных характеристик среды и сообществ осуществляется посредством анализа нормированной ковариационной матрицы наблюдений. Для определения наиболее значимых синхронных и асинхронных связей прогнозируемого временного ряда с входными временными рядами (предикторами) предложено использовать адаптивный корреляционный анализ, позволяющий учитывать изменение тесноты связей, появление новых значимых и ослабление влияния некоторых из ранее известных факторов. В процессе адаптивного корреляционного анализа сначала рассчитываются оценки взаимных корреляционных функций для первых дг < п наблюдений: у1,у1,...,у, и х},,хр,...,х{11,] = 1,2,...,т; затем эти расчёты повторяются для набора наблюдений Уз>У}>--->У.<1>х12>х13'--->х1*<1 и т. д. В итоге получается последовательность взаимных корреляций (к)(К),...при } =1,2,...,т и к =0,1,...,к, которые рассматриваются как временные ряды и прогнозируются методом двойного экспоненциального сглаживания. Значимость прогнозных оценок взаимных корреляций служит основой идентификации структуры модели адаптивной передаточной функции (Ковальчук, Янкаускас, 1988), учитывающей не только динамику прогнозируемой характеристики (посредством коэффициентов модели Я,,), но и синхронные и асинхронные связи с другими характеристиками экосистемы (посредством коэффициентов Ьф). Идентификация параметров модели: циклического Д/ и линейного /¿//трендов, асинхронности /// осуществляется по результатам анализа автокорреляционной функции прогнозируемого временного ряда. Оценивание коэффициентов модели (, ) выполняется при помощи модифицированной версии фильтра Карбона-Лонджини по простым рекуррентным формулам, полученным экспериментально (Ковальчук,

Янкаускас, 1988). При этом задаются идентифицированные 5, сI, I, а параметр сглаживании (я) и параметр взвешивании (//), управляющий стабильностью процесса оценивания, выбираются автоматически, минимизируя остаточную дисперсию. Для достижения наибольшей адекватности процедура оценивания повторяется несколько раз, «прогоняя» данные через фильтры вперёд и назад, пока не будет достигнута стабильность оценок. Соблюдая требование экономичности модели берётся минимально необходимое количество сё коэффициентов.

В случае отсутствия связей между промыслово-океанологичес-кими характеристиками прогнозирование их временных рядов выполняется на основе информации, заключенной в самом прогнозируемом ряде, по одной из следующих моделей: Тригга-Лича, Брауна, Хольта-Винтерса, Байеса или адаптивному авторегрессионному фильтру.

В целях более точного описания процессов анализируется несколько адаптивных моделей, но для прогнозирования выбирается лучшая, дающая минимум погрешности прогноза на экзаменационной выборке. Качество прогнозов проверяется по их доверительным интервалам при заданной достоверности, а также по гидрометеорологическим критериям: отношению дисперсии ошибок прогноза к дисперсии факта на независимой выборке, оправдываемости при заданной допустимой погрешности, эффективности относительно инерционного или климатического прогнозов.

В четвертой главе посредством разработанного комплекса программ адаптивного системного анализа и прогноза исследована предсказуемость используемых при составлении промысловых прогнозов абиотических и биотических характеристик экосистемы Черного моря: концентраций растворённого кислорода поверхностного и промежуточного слоёв восточной части моря, биомассы фитопланктона и кормового зоопланктона, численности молоди и объёмов вылова основных промысловых черноморских рыб.

Исследование предсказуемости проведено посредством проверки статистических гипотез о связях прогнозируемой характеристи-' ки с другими характеристиками экосистемы как на основе классической линейной регрессии, когда коэффициенты модели постоянны, так и на основе адаптивных моделей, когда их параметры корректируются по мере поступления новой информации. За предел предсказуемости принималось упреждение, при ' котором средний квадрат ошибки прогноза становился близким к

® 1993 Издательский компьютерный Центр ЮгНИРО, Крым, Керчь

дисперсии прогнозируемого процесса. Если прогнозируемая характеристика имела значимые связи с другими факторами, то предел сё предсказуемости устанавливался при помощи алгоритмов регрессий или многомерной передаточной функции; если прогнозируемая характеристика обнаруживала только внутриряд-ную связь, то предел сё предсказуемости устанавливался при помощи простых или сложных адаптивных методов.

Анализ аиггокоррелнциопиых функций средневзвешенных концентраций растворённого кислорода поверхностного 0-50 м и подповерхностного 50-100 м слоев свидетельствовал о значимых сезонных изменениях кислорода поверхностного слоя и об отсутствии значимых признаков других видов внутрирядной связи. Взаимный корреляционный анализ фильтрованных, т. е. очищенных от линейных и сезонных трендов, временных рядов характеристик экосистемы восточной части моря (биомассы фитопланктона и кормового зоопланктона, концентраций кислорода и биогенов, температуры и солёности воды) выявил наличие значимой связи между концентрациями кислорода и температурой воды поверхностного слоя. Верификация прогнозов кислорода с учётом динамики температуры показала удовлетворительную предсказуемость его концентраций с упреждением до двух шагов (сезонов) посредством адаптивной регрессии.

Анализ взаимных корреляционных функций между биомассой фитопланктона (сумма биомасс диатомовых и динофлагеллят) и абиотическими и биотическими характеристиками с учётом возможных асинхронных зависимостей выявил с 99%-ной надёжностью связь между биомассой фитопланктона и концентрациями фосфатов слоя 0-50 м при асинхронности два сезона, однако удовлетворительных прогнозов биомассы фитопланктона не получено.

Исследование временной изменчивости взаимных корреляционных функций биомассы зоопланктона свидетельствует о наличии абиотических факторов, влияющих на его динамику. С вероятностью Р=0,99 можно говорить об усилившейся в начале восьмидесятых годов зависимости изменений биомассы копепод от концентрации растворённого кислорода поверхностного 50-метрового слоя и температуры воды подповерхностного слоя 50-100 м. Асинхронные связи (Р=0,99), имеющие прогностическую ценность, отмечены между изменениями копепод и концентрациями фосфатного фосфора поверхностного слоя при запаздывании в 2 сезона, а также с концентрациями фосфатного фосфора, раство-

рённого кислорода и крсмнскислоты подповерхностного слоя при запаздывании в 1 сезон.

Влияние абиотических факторов па изменения биомассы хетогнат менее существенно. В семидесятые годы их динамика зависела от концентраций крсмнскислоты, влияние которой ослабло п восьмидесятые годы (к концу анализируемого периода наблюдений), но в то же время усилилось влияние температуры воды поверхностного слоя. Для прогнозировании хетогнат мо1ут быть использованы асинхронные снязи их биомассы с температурой воды промежуточного слоя при запаздывании в 1 сезон и с концентрацией фосфатного фосфора поверхностного слоя с запаздыванием в 2 сезона.

Из абиотических характеристик, влияющих синхронно на колебания биомассы кладоцер, выделяется фосфатный фосфор поверхностного слоя, связь с которым становится значимой в восьмидесятые годы анализируемого периода наблюдений. С запаздыванием в 1 сезон проявлялось влияние температуры воды верхнего слоя, однако к концу интервала наблюдений значимость этой связи понизилась до 5%-ного уровня. Прогнозирование кладоцер может осуществляться на основе асинхронной зависимости их биомассу от концентраций кремнекислоты верхнего слоя впредыдущий сезон. Следует отметить, что не выявлено абиотических факторов, влияющих на биомассу кладоцер с запаздыванием в 2 сезона.

Адаптивный корреляционный анализ биомассы кормового зоопланктона (сумма биомасс копепод, хетогнат, кладоцер) и абиотических характеристик среды выявил с вероятностью Р=0,95 зависимость биомассы кормового зоопланктона от концентрации фосфатного фосфора подповерхностного слоя и показал отсутствие значимых связей с другими абиотическими характеристиками. Таким образом, агрегирование различных систематических групп зоопланктона в одну общую группу приводит к нивелировке связей, существующих между зоопланктоном отдельной систематической группы и абиотическими характеристиками среды.

В качестве примера осуществлено прогнозирование копепод в зависимости от выявленных наиболее значимых предикторов: концентраций растворённого кислорода, фосфатного фосфора и кремнекислоты промежуточного слоя. Прогнозы на один шаг (сезон) вперед по модели с одним входом (предшествующими значениями кремнекислоты) менее точны, чем по модели с двумя входами (предшествующими значениями концентраций раство-

репного кислорода и крсмнекислоты); однако прогнозы с упреждением и 2 сезона по модели с двумя предикторами менее точны, чем по модели с одним предиктором.

Исследование предсказуемости пополнения массовых промысловых рыб хамсы, шпрота, ставриды и мерланга основано на обьсктивиой проверке гипотезы о зависимости численности их молоди от предшествующих абиотических и биотических условий среды: от температуры поды слоя обитания и числа дней со штормовым волнением, отражающих условия обитания производителей и выживания личинок; от биомассы копепод и кормового зоопланктона, косвенно характеризующих условия питания молоди. Проведенный адаптивный корреляционный анализ не выявил на использованных материалах значимых зависимостей численности молоди от перечисленных абиотических и биотических характеристик среды. Установлена удовлетворительная предсказуемость на 1 шаг (сезон) численности молоди хамсы и ставриды простыми адаптивными методами с погрешностью, равной их стандартным отклонениям, на основе учёта тенденций.

Исследование предсказуемости вылова хамсы, шпрота, мерланга и ставриды проведено путем статистической проверки гипотез о зависимости их уловов от пополнения, широко используемых в промрыболовстве и экспертном прогнозировании. Однако выполненная статистическая проверка не подтвердила зависимости вылова от пополнения даже на 5%-ном уровне значимости. Дальнейшее исследование предсказуемости уловов проводилось на основе информации, заключённой в их временных рядах; т. е. в предположении внутрирядной цикличности, обусловленной сменой сильных и слабых поколений, или значимой устойчивой тенденции, связанной с интенсификацией промысла и увеличением добывающего флота. Результаты прогнозирования, заслуживающие внимания, были получены простыми адаптивными методами, учитывающими исключительно тенденции; верификация полученных прогнозов показала принципиальную предсказуемость на 1 шаг (год) вперед выловов хамсы, шпрота, ставриды с погрешностями, равными стандартным отклонениям.

В пятой главе произведена прогнозная оценка долгосрочных изменений состояния фитопланктонных сообществ восточной части Чёрного моря в связи со сменой циркуляционных эпох атмосферы. С целью решения указанной проблемы сформулирована следующая рабочая гипотеза: структура и биомасса фитопланктона Чёрного моря зависят от интенсивности и характера

атмосферных переносов, обуславливающих погодные условия и особенности циркуляции под. ОСплктивнпя проперка гипотезы проведена на материалах ЮгНИРО методом адаптивного корреляционного анализа. Полученная матрица выявленных связей биомассы отдельных комплексов фитопланктона с атмосферными переносами при значимости выше 95% позволяет условно отнести их к трём типам:

1) краткосрочным, когда влияние аномалий переносов конкретного месяца сказывается на разиитии определённого комплекса фитопланктона в ближайшие два месяца;

2) долгосрочным — влияние проявляется спустя полгода;

3) эпохальным — связь прослеживается на протяжении определённой циркуляционной эпохи.

В качестве примера первого типа связей можно представить влияние июньских северных переносов на уровень развития мелких панцирных перидиней в июле. По-видимому, сгонные ветры и понижение температуры воды в летние месяцы «сдвигают» сукцессию в сторону более позднего развития перидиней, вследствие чего в июле доминирует мелкая фракция третьей стадии развития. Второй тип иллюстрируется связью между январскими восточными переносами и степенью доминирования крупных диатомей в июне; что может быть объяснено тепловой инерцией моря, сказавшейся на биоте через сезон. Третий тип получен в результате сопоставления среднегодовых показателей биомассы фитопланктона с годовыми аномалиями повторяемостей типов в период с,1960 по 1989 г., когда наиболее значимой оказалась связь с восточными переносами. В период снижения повторяемости ветров восточных румбов (1960-1972) происходило уменьшение биомассы фитопланктона за счет диатомовых с возрастанием процентного содержания перидиниевых; в период усиления восточных переносов (1973-1989) наблюдалось увеличение доли диатомовых и уменьшение перидиниевых при общем росте биомассы фитопланктона. Этот перенос, вызванный антициклоническим типом погоды (ясное небо, повышенная освещенность), усиливает циклоническую циркуляцию вод и подъём их в халиста-зах, что благоприятно сказывается на развитии фитопланктона.

Таким образом, естественно климатические колебания атмосферных переносов оказали значимое влияние на состояние трофности моря и обусловили увеличение суммарной биомассы водорослей и соотношения диатомовых и перидиниевых.

Результаты сопоставления аномалий повторяемостей типов

атмосферных переносов с динамикой фитопланктона свидетельствуют и пользу гипотезы о том, что атмосферная циркуляция, действуя через погодные условии, течения и гидроструктуру вод, определяет особенности развития трофической цепи восточной части моря в конкретные сезоны и годы. Взяв за основу прогнозируемое до 2005±5 года увеличение частоты появления атмосферных процессов формы И (Сидоренко, Свиренко, 1983), что связанно. для Чёрного моря с усилением восточных атмосферных переносов, интенсификацией циклонической циркуляции и антициклоническим типом погоды, представляется возможным утверждать, что тенденции в изменении структуры фитопланктон-ных сообществ восточной части Черного моря, наблюдавшиеся за период 1973-1989 гг., сохранятся в будущем.

В шестой главе дана прогнозная оценка долгосрочных изменений характеристик экосистемы Чёрного моря в результате строительства и эксплуатации оросительных систем.

Установлено, что перераспределение во влагодефицитные районы 50-120 км3/год вод Дуная и Днепра не может считаться полным безвозвратным изъятием их из пресной составляющей водного баланса Черного моря. Безвозвратно потерянной можно считать только ту часть речного стока, которая испаряется с поверхности водохранилищ и орошаемых массивов, расходуется на транспира-цию растениями и аккумулируется фунтами. Искусственный дренаж и поверхностные сборы, достигающие 50% водоподачи, не могут рассматриваться как безвозвратные потери, т. к. они увеличивают питание грунтовых вод, повышают их уровень и приводят к подтоплению значительных территорий, что в свою очередь понижает уровень водоподачи. Согласно произведённым оценкам пропускной способности оросительных каналов, искусственного дренажа, поверхностных сбросов, климатической испаряемости и естественного подземного стока увлажняемого региона объём безвозвратных потерь пресной составляющей водного баланса Черного моря под влиянием антропогенного фактора к 2000 г. составит около 30 км3/год, что не превысит 18% природной амплитуды колебаний годовых объёмов речного стока в Чёрное море и не сможет существенно отразиться на его водном и солевом балансе.

В этой связи осуществлена оценка статистической значимости долгосрочных изменений солёности под влиянием многолетнего хозяйственного использования речных вод. Задача представлена в виде нулевой гипотезы, которая сформулирована следующим

образом: в результате потребления речного стока на хозяйственные нужды статистически значимых изменений солёности поверхностного слоя воды Чёрного моря не происходило. Статистическая проверка однородности временных рядов среднегодовых значений солёности по наблюдениям в черноморских портах показала отсутствие объективного подтверждения общего повышения солёности поверхностного слоя воды Чёрного моря как следствия интенсивного потребления речного стока. Проверка нулевой гипотезы о принадлежности выборок наблюдений солёности на стандартных горизонтах 0, 50, 100, 150, 200 и 300 м западной халистазы в апреле 1979, 1981, 1984 и 1986 гг. одним и тем же генеральным совокупностям позволила утверждать с 99% достоверностью, что отсутствуют значимые изменения солёности на горизонтах 0, 50,100,150 метров; пониженные значения солёности наблюдались в 1979 г. на горизонте 75 м, а повышенные — на горизонте 200 м в 1981 г. и 300 м в 1984 и 1986 гг.

Затем оценена значимость долгосрочных колебаний характеристик переходной зоны, изменения которых неизбежны в случае предполагаемой трансформации гидроструктуры. Проверка нулевой гипотезы о принадлежности выборок концентраций кислорода в августе на глубине 100 м разреза Батуми-Ялта в 1925 г. и в период 1952-1985 г. одной и той же генеральной совокупности с 99% достоверностью показала только повышение концентраций кислорода в 1963 г. относительно концентраций 1925 г. Проверка нулевой гипотезы о принадлежности концентраций минерального фосфора в февралела глубине 100 м разреза Херсонес-Констанца за периоды 1964-1975 и 1977-1987 гг. одной и той же генеральной совокупности свидетельствует об отсутствии значимых различий, хотя тренд значим на 5% уровне. Установлено также отсутствие значимых различий в среднегодовых концентрациях сероводорода на глубине 150 м акватории моря за период 1960-1972 и 1973-1984 гг.

Заморные явления северо-западной части моря — это образование летнего пикноклина, препятствующего аэрированию вод северо-западного шельфа, и полное биологическое потребление кислорода придонных горизонтов, гибель донных организмов (вторичное загрязнение), гниение с выделением сероводорода. Называются две причины интенсификации заморов: антропогенное эвтрофирование, способствующее биологическому потреблению кислорода, ввиду чего заморы в будущем становятся неизбежными, и антропогенное изъятие речного стока, приводящее к подтоку солёных подповерхностных вод, усилению пикноклина и

обострению физико-динамических предпосылок заморных явлений в последние десятилетия; но в будущем предполагается, что по мере увеличения отъёма стока и уменьшения стратификации заморы будут исчезать. При обосновании прогностической модели заморных явлений учтено отсутствие объективного подтверждения преобладания антропогенного фактора над природным в долгосрочных изменениях объёмов материкового стока и солености моря, кроме того установлена связь между придонными концентрациями кислорода южнее Одесской банки в августе и суммарным за июль-август днепровским стоком органических веществ, что рассматривается как объективное подтверждение гипотезы об интенсификации придонной гипоксии в результате эвтрофирования вод. Таким образом, результаты проведённого исследования не позволяют предполагать исчезновение физико-динамических предпосылок заморных явлений в будущем, так же как и не дают оснований надеяться на ослабление эвтрофирования и заморов в связи со строительством водохозяйственных систем. Опыт их эксплуатации показывает, что эти системы не в состоянии зарегулировать нормальный весенний паводок, существенно уменьшить материковый сток в Чёрное море, а следовательно ограничить вынос органических веществ, поступление которых трудно контролируемо ввиду развитой мелиоративной системы каналов и сбросов. Исходя из принятой математической модели изменений придонных концентраций кислорода в виде случайной величины есть основание полагать, что вероятность заморов в будущем на северозападном шельфе Чёрного моря сохранится на современном уровне.

В заключении сформулированы основные результаты проведенных исследований:

1) разработана методика прогнозирования характеристик морских экосистем для рыбохозяйственных целей на основе системы программ адаптивного анализа и прогноза, внедрённых в ЮгНИРО;

2) исследована предсказуемость практически важных характеристик экосистемы Чёрного моря;

3) установлены перспективные антропогенные потери пресной составляющей водного баланса Чёрного моря и подтверждена внутривековая стабильность его гидроструктуры;

4)установлены статистические законы распределения по акватории моря молоди и нерестового стада черноморского анчоуса, выделены биогеографические районы, оценены точность и достоверность учета пополнения и нерестового

запаса, а также оптимизирована система наблюдений;

5) установлена зависимость уровня развития фитопланктона восточной части Чёрного моря от направления и повторяемости атмосферных переносов: ожидается сохранение тенденций в изменениях структуры фитопланктона, наблюдавшихся за период 19731990 гг.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Ковальчук Л .А. Статистический анализ долгосрочных изменений солёности поверхности слоя Чёрного моря // Метеорология и гидрология, 1985. №6.-С. 118-121.

2. Ковальчук JI.A. Прогнозная оценка возможных изменений солёности Чёрного моря в результате строительства и эксплуатации водохозяйственных систем // Автоматика, 1985. №5. — С. 86-90.

3. Ковальчук JI.A. Статистический анализ долгосрочных изменений солёности деятельного слоя Чёрного моря под влиянием хозяйственной деятельности человека // В сб.: Антропогенные воздействия на прибрежно-морские экосистемы. М., ВНИРО, 1986. — С. 44-52.

4. Ковальчук JI.A. К вопросу о заморных явлениях северо-западной части Чёрного моря // Метеорология и гидрология, 1986. №3. — С. 73-80.

5. Ковальчук JLA., Чернышев И.В., Янкаускас В.Ю. Оценка качества вероятностных прогнозов // Автоматика, 1987. №1. — С. 26-31.

6. Ковальчук JI.A., Чернышев И.В., Янкаускас В.Ю. Оценка оправды-ваемости промысловых прогнозов и качества методов прогнозирования // Рыбное хозяйство, 1987. №11. — С. 36-39.

7. Брянцев В.А., КовальчукJI.A,, Новиков Н.П., Панов Б.Н., Чащин А.К. Формирование зимовальных скоплений черноморской хамсы // Рыбное хозяйство, 1987. — С. 49-52.

8. Ковальчук JI.A., Янкаускас В.Ю. Адаптивное многофакторное прогнозирование характеристик сложных экосистем //Автоматика, 1988. №5. — С. 9-14.

9. Брянцева Ю.В., Ковальчук JI.A. Прогностическая оценка долгосрочных изменений состояния фитопланктонных сообществ восточной части Чёрного моря в связи со сменой циркуляционных эпох в атмосфере // Тезисы докладов научной конференции по проблемам промыслового прогнозирования (долгосрочные аспекты). — Мурманск, 1992. — С. 28-29.

Ю.Архипов А.Г., Ковальчук JI.A., Чащин А.К., Янкаускас В.Ю. Статистический анализ многолетних наблюдений распределения анчоуса Engraulis encrasicolus ponticus в Чёрном море // Вопросы ихтиологии, 1992. Т. 32. Вып.З.— С. 176-182.

® 1993 Издательский компьютерный Центр ЮгНИРО, Крым, Керчь