Моделирование популяций промысловых рыб (часть 2)

Большинство предложенных моделей характеризуют либо популяцию какого-то одного вида, либо простые сообщества, представленные популяциями двух-трех видов с четко выраженными межвидовыми взаимосвязями. Как правило, возможности широкого использования описанных моделей ограничиваются региональными условиями существования и особенностями смоделированных популяций. В связи с этим авторами предлагается математическая модель, реализуемая известным методом линейного программирования, которая в первом приближении учитывает основные факторы, воздействующие на воспроизводство и численность рыб Обь-Иртышского бассейна, в ихтиофауне которого насчитывается около 50 видов рыб.
Модель имеет вид:

Моделирование популяций промысловых рыб (часть 2)

Моделирование популяций промысловых рыб (часть 2)

При использовании модели для текущего планирования она может быть записана следующим образом:
Моделирование популяций промысловых рыб (часть 2)

Моделирование популяций промысловых рыб (часть 2)

Информационное обеспечение модели достигается в результате многолетних ихтиологических, гидробиологических и гидрометеорологических наблюдений на водоемах. В частности, промысловый запас Nt на базовый год определяется ихтиологическими методами (в результате мечения рыб, биостатистически и пр.); потребление хищниками Моделирование популяций промысловых рыб (часть 2) устанавливается на основе экспериментальных и полевых исследований рационов и кормовых коэффициентов жертв для разных хищников, причем для конкретного года t коэффициент aij задается на основе предварительного регрессионного анализа зависимостей величины потребления от тех или иных условий года. Таким же образом задается и величина li.
Сложный коэффициент Ri t+1 также задается по результатам предшествующих исследований регрессионного и дисперсионного анализов зависимости темпа пополнения запаса и роста рыб от гидрометеоусловий и обеспеченности пищей.
Затраты на улов какого-либо вида рыб (Zi) и общин фонд затрат на добычу (Dt) в каждом году должны задаваться, при этом также следует учитывать их зависимость от промысловой обстановки конкретного года. Во всех случаях предусматривается использование прогнозов гидрометслужбы.
Из приведенных аргументов следует, что поставленная задача имеет практический выход и при проведении соответствующих исследований и наблюдений может быть реализована на ЭВМ. Естественно, что решение этой задачи может сыграть значительную роль в развитии рыбного хозяйства Тюменской области, так как позволит оптимизировать объемы добычи с учетом как состояния запасов и воспроизводительной способности каждого вида рыб, так и экономики промысла. Возможности применения предложенной модели не ограничиваются Обским бассейном. Она может быть использована для оптимизации рыболовства в любой сложной (водной) экосистеме.
Дальнейшее усовершенствование и приближение модели к действительности может быть достигнуто в результате:
1) дифференциации коэффициента Ri t+1 на основе исследований, конкретизирующих зависимость отдельных моментов воспроизводства и роста рыб от различных условий существования популяций;
2) расчленения параметра Lit путем уточнения величины смертности рыб в зависимости от различных факторов;
3) введения дополнительных ограничений популяции и уловов для каждого вида рыб в некоторые параметры с учетом оптимизации возрастной и половой структур.