Отраслевой методологический семинар по изучению современных методов оценки запасов и ОДУ, г. Хоста, 28.09-03.10 2014 Сергей Баканев, ПИНРО, Мурманск. - презентация

1 Отраслевой методологический семинар по изучению современных методов оценки запасов и ОДУ, г. Хоста, Сергей Баканев, ПИНРО, Мурманск

2 Nothing too much, observe the limit – Ничего слишком, наблюдай предел John F. Caddy цитирует дельфийских мудрецов: Michel King цитирует Вильяма Блэйка: You never know what is enough unless you know what is more than enough – Ты не поймёшь, что такое достаточно, пока не станет более, чем достаточно. All is good if it's excessive – Хорошо все то, что чрезмерно. Doug Butterworth цитирует Маркиза де Сада:

3 Зачем нужны ориентиры управления (reference points)? ICES, NAFO, CCAMLR, NEAFC Marine Stewardship Council ВНИРО, Росрыболовство?

4 CEFAS DFO FAO ICES Ключевые векторы и индикаторы: Уровень эксплуатации (Catch rate (C/B), пром. смертность(F), усилия (E), кол-во суд ов, etc. ) Оценка состояния запаса (биомасса, SSB, CPUE, индексы, etc.) Target RP PA RP Limit RP Хорошо Плохо Предосторожный подход к регулированию

5 Вектор информационной обеспеченности Ежегодный вылов Ежегодный вылов, количество суд ов Ежегодный вылов, количество суд ов, суд о-суток лова Ежегодный вылов, количество суд ов, суд о-суток лова, производительность промысла Ежегодный вылов, количество суд ов, суд о-суток лова, производительность промысла, разумерный и половой состав улова Ежегодный вылов, количество суд ов, суд о-суток лова, производительность промысла, разумерный и половой состав улова, селективность промысла Ежегодный вылов, количество суд ов, суд о-суток лова, производительность промысла, разумерный и половой состав улова, селективность промысла, данные, полученные независимо от промысла (съемки) Ежегодный вылов, количество суд ов, суд о-суток лова, производительность промысла, разумерный и половой состав улова, селективность промысла, данные, полученные независимо от промысла (съемки), возрастной, половой, разумерный состав, индекс численности по категориям. Ежегодный вылов, количество суд ов, суд о-суток лова, производительность промысла, разумерный и половой состав улова, селективность промысла, данные, полученные независимо от промысла (съемки), возрастной, половой, разумерный состав, индекс численности по категориям. Производительность промысла по флотам-странам. Несколько съемок различными орудиями лова. Промысловые данные: вылов по операционно (дата, время, координаты, глубина, продолжительность, страна, тип судна, мощность судна, тип орудия лова, величина вылова). Данные наблюдателей: разумерный, возрастной, половой ряды по сезонам и районам промысла. Научные данные: Индексы численности и биомассы по возрастам, полу, годам, районам, сезонам, съемкам, огивы созревания, данные о каннибализме, упитанности, питанию и пр. Данные о среде: температура, солёность, ледовитость и пр. Исторические данные: периоды перелова, восстановления запаса, частота и причины появления урожайных и неурожайных поколений. Трендовые методы DLM Продукционные модели Когортные модели

6 Состояние запаса Уровень изъятия Хорошее Плохой Обеспеченность данными Высокая Низкая Эмпирическая оценка Аналитическая оценка Индикаторы Ориентиры Индикаторы Ориентиры CPUE, Экз./ловушку, половое соотношение, ср. вес, Макс. мин., средние наблюденные значения, 20, 25, 50, 75 и 80 % от макс. наблюденного значения Информация по вылову и усилиям, количество ловушек или суд ов, уровень эксплуатации(В ылов/CPUE, etc.) Индексы съемки как биомасса, CPUE по разум. и сост. покровов, etc. Proxy B MSY как 50% от макс. биомассы за период; Верхний ориентир(B USR = 80% от B MSY ); Граничный ориентир как мин. набл. биомассы промысловых коммерческих самцов Уровень эксплуатации(В ылов/Биомасса) Proxy F lim как средний уровень эксплуатации за период оценки B MSY. Биомасса (B) оцененная по продукционной модели (CPUE, Surveys indices and catch). B MSY, B lim, B USR, B PA, Lower Stock Reference (LSR): 25% от Емкости среды ; Upper Stock Reference (USR): 50% от емкости среды ; etc. Биомасса (B) оцененная по когортным моделям (LBA, CSA, etc.) Beverton-Holt модели запас- пополнение, анализ вылов на рекрута. B MSY, B lim, B USR, B PA, Lower Stock Reference (LSR), Upper Stock Reference (USR, MSST (minimum stock size threshold). F (промысловая смертность) F MSY, F lim, F PA, Target removal reference (TRR) F MSY, F lim, F PA, Acceptable Biological Catch (ABC), overfishing level (OFL) Макс. мин., средние наблюденные значения, 20, 25, 50, 75 и 80 % от макс. наблюденного значения

7 Коричневый (съедобный) краб Шетландских островов Низкий уровень обеспеченности

8 Гигантский краб побережья штата Виктория (Австралия) Низкий уровень обеспеченности Целевой ориентир Граничный ориентир

9 Южноавстралийский синий краб Низкий уровень обеспеченности

10 Краб-стригун опилио залива Святого Лаврентия (Канада) Низкий уровень обеспеченности 1)BMSY is taken as 50% of the maximum biomass over a productive period 2)The upper stock reference point (BUSR = 80% of BMSY) 3)The estimate of FMSY for snow crab from the southern Gulf was taken as the average exploitation rate over the same period used to estimate BMSY. 4)The Flim value was calculated at 0.346, the Gulf Region Revised reference points for snow crab average exploitation rate (harvest in year t divided by biomass in year t-1 estimated from the trawl survey) over the 1998 to 2009 fishery period (Figure 5) (DFO 2012). 5) The limit reference point for the stock status was chosen as the lowest biomass of hard shelled commercial-sized adult male crab (post-fishery as estimated from the trawl survey) which produced good recruitment rates of juvenile crab at Instar VIII (DFO 2010). This Blim value was estimated at 10,000 t from the 2000 trawl survey year. 6) Risk-analysis

11 Краб-стригун опилио шельфа Новой Шотландии(Канада) Средний уровень обеспеченности DescriptionComments The following biomass-based reference points are suggested for the snow crab fishery inHarvest Control Rules (HCR): Northwest Atlantic Fisheries Organization (NAFO) area 4VWX: The candidate harvest control rules (Figure 52) are, therefore, as follows: - Lower Stock Reference (LSR): 25% of carrying capacity - fishable biomass > USR : target exploitation rate of 10% - 30% be utilized, based upon - Upper Stock Reference (USR): 50% of carrying capacity contextual information provided by secondary indicators Exploitation-based reference points are suggested: - LSR < fishable biomass < USR : target exploitation rate of 0% - 20%, based upon - Removal Reference (RR): not to exceed FMSY as stock collapses have been observed contextual information provided by secondary indicators with this practice - fishable biomass < LSR : fishery closure until recovery ( at a minimum, fishable biomass - Target removal reference (TRR): 20% of the fishable biomass (F=0.22), with> LSR ) secondary, contextual indicators altering harvest rates between 10 and 30% of fishableFuture research prio biomass (F=0.11 to F=0.36) where F is defined as the fishing mortality of the legal sized mature male population

12 Крабы и крабоеды шельфа Аляски (США) аналитическая оценка основанная на когортных методах Высокий уровень обеспеченности

13 Ссылки на источники SpeciesAreaReferenceComments Velvet and brown crabsShetland inshore * Empirical Giant crab (Pseudocarcinus gigas) Australia, Victoria * Empirical Blue crab SOUTH AUSTRALIAN COMMERCIAL BLUE CRAB FISHERY * Empirical Snow crab Canada, SOUTHERN GULF OF ST. LAWRENCE * ** * Proxy analytical Blue crab USA, Chesapeake Bay * ** * Ricker stockrecruitment model, Yield perrecruit(YPR) was calculated by applying the Baranov catch equation, CatchSurvey Analysis, production model Snow crab Canada, Nova Scotia shelf * Surplus production model with Bayesian approach Snow crab USA, eastern Bering Sea * Survey indecies, Length-Based Analysis, Beverton-Holt stock-recruitment model Crabs Bering Sea * Survey indecies, Length-Based Analysis, Beverton-Holt stock-recruitment model Useful links: Current usage of fisheries indicators and reference points, and their potential application to management of fisheries for marine invertebrates A Guide to Fisheries Stock Assessment (From Data to Recommendation)