Оценки биомасс рыб с помощью цветовой шкалы промысловых эхолотов

2011

Известия ТИНРО

Том 167

УДК 639.2.081.7:681.883.42

В.Н. Вологдин*

Тихоокеанский научно-исследовательский рыбохозяйственный центр, 690091, г. Владивосток, пер. Шевченко, 4

ОЦЕНКИ БИОМАСС РЫБ С ПОМОЩЬЮ ЦВЕТОВОЙ ШКАЛЫ ПРОМЫСЛОВЫХ ЭХОЛОТОВ

Для определения промысловой значимости скоплений минтая была разработана методика, основная идея которой заключалась в исследовании связи между плотностями рыбных скоплений и цветным выходом промыслового эхолота, точной калибровке плотностного выхода цветного эхолота большим количеством траловых уловов, измерениях параметров трала во время тралений и переходе от относительных плотностей биомассы к абсолютным их значениям. На первом этапе работ определялась зависимость цветовых индексов от плотностей рыбного скопления с помощью траловых обловов в максимальном возможном диапазоне плотностей. Второй этап заключался в гидроакустической съемке (определение индексов цвета) по регулярной сетке выборок на площади района, где находилось рыбное скопление. Содержание третьего этапа — анализ собранных во время съемки данных, а также перевод значений индексов цвета, собранных во время гидроакустической съемки, в значения плотностей в соответствии с уравнением регрессии, полученным на первом этапе. После траления по рыбному скоплению информация о его плотности (эту информацию несет регистрируемый наблюдателем цвет) соотносилась с уловом на протраленный объем. Следовательно, цвет на экране эхолота оказывался прокалиброванным средней объемной плотностью рыбного слоя. После проведения гидроакустической съемки рассчитывались по указанной выше функции объемные плотности, а затем и площадные рыбные плотности на акватории съемки. Доказано, что определение промысловой значимости рыбных скоплений возможно на добывающих судах, снабженных цветными эхолотами. Оценки биомассы минтая, полученные по приведенной тралово-гидроакустической методике и по традиционной ихтиологической методике в одном и том же районе и в один и тот же период времени, были достаточно близки.

Ключевые слова: минтай, цветовая шкала, цветной эхолот, траление, градуировка, функция зависимости индекса цвета от эхоинтенсивности, функция зависимости объемной плотности от индекса цвета, биомасса, численность рыб.

Vologdin V.N. Assessment of fish abundance by means of fishing echo-sounder with color scale // Izv. TINRO. — 2011. — Vol. 167. — P. 106-117.

New technique is developed for evaluation of walleye pollock aggregations by means of fishing echo-sounder with color scale on the base of correspondence of the fish concentration density with color output of the echo-sounder. For this purpose, aboard the fishing vessel “Borodino” (Intraros Ltd.) in the winter of 1995, the output of the echo-sounder Koden (Japan) was calibrated on the catches of midwater trawl

* Вологдин Владимир Николаевич, кандидат технических наук, научный сотрудник, e-mail: vvologdin@mail.ru.

130/780 RT (97 hauls with towing up to 6 hours), taking into account the measured parameters of the trawl during the hauls (on average, horizontal/vertical openings of the trawl were 66.8/65.0 m), and relative density of the fish distribution was recalculated into its absolute biomass. The hauls covered the area at West Kamchatka (Okhotsk Sea) with the whole range of the aggregations density, and the hydroacoustic survey was conducted in the same area using a regular grid. The average density of the pollock aggregations was 99.3 t/mile2 with the standard error 10.4 t/ mile2; the total biomass of the pollock in the surveyed area was assessed in 2,858 ± 0,592 thousand tons. Taking into account the average size/weight of the pollock specimens in the catches 36.4 cm and 314.6 g, the total number of this species was estimated in 9.08  109 ind. Assesments of the pollock biomass by traditional method of trawl survey were similar.

Key words: walleye pollock, color scale, echo-sounder, trawl, calibration, echo signal, fish aggregation density, fish biomass, fish abundance.

Введение

Запасы рыб подвержены значительным колебаниям как естественной природы (при изменении численности поколений), так и вследствие промыслового пресса. В связи с уменьшением мировых запасов промысловых видов рыб и интенсификацией мирового рыболовства большое значение приобретают развитие и совершенствование рыбопоисковой аппаратуры и гидроакустических методов точной количественной оценки рыбных скоплений. Актуально также совершенствование технических средств и методов рыбопромысловой разведки для эффективной добычи объектов промрыболовства. Несмотря на то что такими работами занимаются многие исследователи у нас в стране и за рубежом, остаются недостаточно развитыми важные аспекты гидроакустического метода оценки запасов рыб и промысловой разведки.

До последнего времени использованию цветовой шкалы промысловых цветных эхолотов для оценки биомасс и промысловой значимости рыбных скоплений уделялось недостаточно внимания. При мониторинге запасов такой массовой промысловой рыбы, как минтай, по опыту отечественных и зарубежных исследований, обычно расходуются значительные средства на содержание научно-исследовательского флота и на специальное научное оборудование. Поэтому существует объективная необходимость разработки тралово-гидроакустической методики, не требующей дорогостоящей научной аппаратуры и высококвалифицированного персонала для ее обслуживания, которая могла бы использоваться на промысловых судах. В ее рамках могли бы применяться стандартные цветные промысловые эхолоты. При этом возможности методики должны позволять ее использование не только научными работниками для оценки рыбных запасов, но и судовыми специалистами, рыбаками — для определения промысловой значимости рыбных скоплений. Как правило, наличие такой промысловой информации улучшает показатели работы добывающих судов.

Цель настоящего исследования — разработка гидроакустической методики оценки запасов рыб и промысловой значимости рыбных скоплений с помощью цветных эхолотов.

Основная идея излагаемой методики заключается в исследовании связи между плотностями рыбных скоплений и цветным выходом эхолота, точной калибровке плотностного выхода цветного эхолота большим количеством траловых уловов, измерениях параметров трала во время тралений и переходе от относительных плотностей биомассы к абсолютным их значениям. Во время гидроакустической съемки, так же как и при калибровке, производились определения цвета, его процентного содержания и пространственных протяженностей рыбных концентраций.

Материалы и методы

Pаботы проводились зимой 1995 г. на минтае у западной Камчатки в Охотском море на рыболовном судне БАТМ «Бородино» (фирма «ИHTPAPOC»). Использовалось следующее оборудование.

Эхолот CVS-8822 (Коден, Япония) c цветовой шкалой: излучаемая мощность — 1 kW; временной интервал между соседними марками на экране монитора — ЗО с; временной интервал между марками одного цвета — 5 мин; ширина марки (по времени) — ЗО с; частоты — 28 и 75 кгц; количество цветов — 8; диапазоны расстояний — 1О, 2О, ЗО, 4О, 5О, 6О, 8О, 12О, 16О, 2ОО, 25О, ЗОО, 4ОО, 5ОО, 6ОО, 8ОО, 1ООО, 12ОО, 15ОО, 2ООО, ЗООО м; скорость протяжки — l/l,l/2,l/ З,1/4,1/8,1/16; диаметр коробки двух трансдьюсеров — 692 мм; используемая длительность импульса — 1 мс; система временной автоматической регулировки усиления.

Цветной видео монитор эхолота FCV — 12О/121 (Фуруно, Япония) использован по прямому назначению в электрическом соединении с траловым зондом «ИГЭK-CУПEP» (Россия).

Траловый зонд «ИГЭK-CУПEP»: рабочая частота — 25,5 кгц; диапазон регистрации вертикального раскрытия трала — 5-8О м; характеристика направленности антенны при частоте f = 19,7 кгц — ЗОо, при f = 25,5 кгц — З50; чувствительность в режиме излучения (Па/в), приведенная к расстоянию 1 м, при f = 19,7 кгц — не менее 4О, при f = 25,5 кгц — не менее ЗО; чувствительность в режиме приема предварительного усилителя (Мкв/Па) при f = 19,7 кгц — не менее 9ООО, при f = 25,5 кгц — не менее 9ООО; развиваемое антенной звуковое давление (Па), приведенное к расстоянию 1 м, при f = 19,7 кгц — не менее 85ОО, при f = 25,5 кгц — не менее 92ОО.

Cпутниковый навигатор GP-500 (Глобальная система определения координат места — GPS) (Фуруно, Япония). Ошибка в определении места при наилучших условиях находилась в пределах 15-60 м.

Цветной видеоплоттер GP-ЗЮО (Фуруно, Япония): многофункциональный с меню управления; с тремя модами изображения — рисование, видеолоцман, навигационные данные; c большим разнообразием электронных запоминающих карт; емкость памяти — 8ООО точек.

Персональный компьютер.

Pазноглубинный трал 1З0/780 PT вертикальное раскрытие (среднее) — 66,8 м, горизонтальное раскрытие — 65 м.

Блок-схема гидроакустической системы показана на рис. 1.

Тралом указанного типа выполнено 197 тралений, большая часть которых была продолжительностью до 6 ч, что достаточно для достоверных измерений параметров тралений.

Данные измерений заносились в акустический журнал круглосуточно. Далее эта информация вводилась в персональный компьютер и обрабатывалась с помощью специальных программ.

Результаты и их обсуждение

Анализ данных

Цвет эхоизображения зависит от интенсивности эхосигналов (Кудрявцев, 1978; Описание ..., 1994). В электронной схеме цветного эхолота после детектирования и возведения в квадрат мгновенным значениям огибающей интенсивности эхосигнала ставится в соответствие (во всем квантованном динамическом диапазоне) свой цвет из набора цветов шкалы эхолота. Таким образом, на экране монитора цвет каждой точки отображает интенсивность эхосигнала от рассеивателей.

IBM AT-286

Цветной

видео

плоттер

GP-3100

Шкала цвета

Цветовой эхолот CVS-8822 Г*

Траловый

зонд

ИГЭК-Супер

Биостатисти-ческая информация

Рис. 1. Гидроакустическая система

Fig. 1. Hydroacoustic system

Создание цветных эхоизображений на цветовом мониторе основано на колориметрических соотношениях. Эти соотношения с помощью цветового треугольника RGB (R — красный, G — зеленый, B — синий) позволяют получить цвет для любой точки, лежащей внутри треугольника, в соответствующей пропорции (в процентном содержании). На практике при получении насыщенных цветов используется колориметрическая система XYZ, принятая Международным комитетом по освещению (МКО) в 1931 г. В этой системе треугольник RGB находится внутри плоской фигуры, ограниченной так называемым локусом — геометрическим местом монохромных точек (Самойлов, Хромой, 1977).

Во время гидроакустической съемки с помощью цветного монитора оператор определяет и регистрирует процентное содержание соответствующего шкале чистого цвета в цветном эхоизображении.

Из экспериментальных работ (Трусканов, Щербино, 1966; Селивановский, Словеснова, 1970; Шишкова, 1977) известно, что среднее число рассеивателей (рыб) в озвучиваемом объеме можно определить по средней эхоинтенсивности всех рассеивателей и по эхоинтенсивности каждого рассеивателя, находящегося в этом объеме.

Для рассмотрения модели необходимо принять два допущения относительно объекта исследования:

1) местоположения рыб статистически независимы;

2) отсутствует вторичное рассеяние звуковых волн в рыбном скоплении.

Основания для принятия этих допущений есть. В первом случае, согласно В.А. Ермольчеву (1979), количество рыб в объеме рассеивания в различных местах скопления распределено по закону Пуассона. Во втором случае можно привести известный биологический факт, что половозрелый нерестующий минтай образует скопления, плотность которых на порядок меньше той плотности (десятки и сотни штук на кубический метр), при которой происходит вторичное (или многократное) рассеяние.

Сравнительно небольшие плотности скоплений минтая наблюдаются в Охотском море в зимний период, что подтверждается траловыми обловами. Рассеяние звука на этих скоплениях можно считать рэлеевским. В этом случае сохраняется прямая пропорциональная зависимость между плотностью рассеивателей р0 и суммарной интенсивностью эхосигналов J (Ермольчев, 1979) (при условии введения в схему эхолота временной автоматической регулировки усиления для компенсации потерь энергии при распространении звука):

2_ = Ъ ^ ыог Х2 ^ . р,

} 4п 2 ' 1 »“» х 16’т4 р 0

С

где J — интенсивность суммарного эхосигнала, Вт/м2; Jс — интенсивность излучаемого импульса, измеряемая в центре луча на расстоянии 1 м от акустической антенны, Вт/м2; сп — эффективное поперечное сечение рассеяния рыбы, м2; с — скорость звука в морской воде, м/с; ти — длительность излученного импульса, с; П0 — телесный угол в зоне действия эхолота, в пределах которого могут регистрироваться эхосигналы от рыб, град; G0 — пиковое усиление; X — длина волны звука, м; а — коэффициент пространственного поглощения звука в море, дБ/м; г — расстояние до рыбы, м; р0 — плотность рассеивателей в объеме, 1/м3.

При постоянных параметрах эхолота (усиление, временная автоматическая регулировка усиления, чувствительность антенны и т.д.), условиях распространения звука и средней отражательной способности рыб равенство (1) можно переписать (с заменой обозначения плотности рыбного скопления на р) как

р = К  J,

где Кр — постоянная, в которую входят аппаратурные постоянные, компенсация потерь звуковой энергии при распространении звука и средняя отражательная способность рыб.

Так как в эхолоте на основе специального алгоритма осуществляется преобразование интенсивностей эхосигналов в соответствующие цвета, то, обозначив цвета цифровыми индексами I по нарастанию принятой эхоинтенсивности J, введем F, функцию зависимости индекса цвета от J:

I = F

Интенсивность J может быть выражена из (3) как

J = F-1

Подставив (4) в (2), получим выражение для зависимости объемной плотности р от индекса I:

р = К F-1

Свернув (5), можно переписать это выражение как

р = ^

Таким образом, градуировка (калибровка) цветовой шкалы сводится к определению функции F2(I).

При градуировке шкалы с помощью траловых уловов смысл левой части равенства (6) — это отношение биомассы улова к протраленному объему слоя. Тогда это равенство перепишется в виде

рТ = К^Ш,

где Ке — коэффициент уловистости трала.

Определение уловистости трала — достаточно сложная задача и погрешность этого определения по оценке в работе К.И. Юданова (1992) не ниже ± 30-50 %. Учитывая, что коэффициент уловистости для каждого судна, трала, района, вида рыб и т.д. при проведении специальных работ может быть уточнен, примем допущение о равенстве коэффициента уловистости единице (заметим, что такое же допущение вводят в США при тралениях по минтаю, а также в других странах). Тогда равенство (7) можно записать как

рТ = ^

В использованном нами для гидроакустической съемки японском эхолоте СУБ — 8822 интенсивностям принятых эхосигналов поставлены в соответствие, согласно документации к этому эхолоту, 7 цветов: голубой, белый, светло-зеленый, зеленый, оранжевый, желтый и красный (по возрастанию плотности) для всего диапазона эхосигналов от встречающихся плотностей рыбных скоплений.

На первом этапе работ производится градуировка цветной шкалы эхолота. Определяется зависимость цветовых индексов от плотностей рыбного скопления с помощью траловых обловов в максимально возможном диапазоне плотностей.

Второй этап состоит в гидроакустической съемке (определение индексов цвета) по регулярной сетке выборок на площади района, где находится рыбное скопление.

Содержание третьего этапа — обработка (анализ) собранных во время съемки данных. На этом этапе производится также перевод значений индексов цвета, собранных во время гидроакустической съемки, в значения плотностей в соответствии с уравнением регрессии, полученном на первом этапе. Далее проводится статистический анализ значений плотностей на площади съемки. В результате этого анализа производятся статистические оценки биомассы рыбных скоплений.

Градуировка цветовой шкалы эхолота схематически показана на рис. 2, а оценка биомасс по цветовому выходу эхолота — на рис. 3.

Таким образом, если после траления по рыбному скоплению информацию о его плотности, которую несет регистрируемый наблюдателем цвет, соотнести с уловом на протраленный объем, то выход эхолота окажется прокалиброванным средней объемной плотностью рыбного слоя. При этом можно пронумеровать цвета с возрастанием номера в сторону увеличения плотности: голубой — 1, белый — 2, светло-зеленый — 3, зеленый — 4, оранжевый — 5, желтый — 6, красный — 7.

Опытные данные сглаживаются регрессионной зависимостью, как показано на рис. 4 (в процессе постобработки ошибочные экстремальные экспериментальные точки были исключены из последующего анализа).

Далее, после проведения гидроакустической съемки (с определением номеров плотности на регулярной сетке точек наблюдений, в нашем случае совмещенных с точками станций ихтиопланктонной и гидрологической съемок), рассчитываются по найденной регрессионной зависимости объемные плотности, а затем и площадные рыбные плотности (площадные плотности определяются как произведение объемной плотности на высоту рыбного слоя) на акватории съемки:

р5 = р

где р5 — площадная плотность, т/миля2; г1, г2 — глубина соответственно верхнего и нижнего края слоевого рыбного скопления, м.

Рис. 2. Градуировка шкалы цветного эхолота Fig. 2. Calibration of color sounder scale

Рис. 3. Обработка данных тралово-акустической съемки с использованием цветного эхолота

Fig. 3. Data processing of trawl-acoustic survey with color sounder

Цветовой индекс

Рис. 4. График регрессионной зависимости объемной плотности траловых уловов от цветового индекса цветной шкалы эхолота (БАТМ «Бородино», 1995 г.). Аппроксимация опытных данных регрессионной зависимости в виде прямой линии от начала координат выбрана из физического обоснования, приведенного в тексте. Значительная дисперсия траловых уловов по слою с косяками объясняется заходом косяков, не зарегистрированных эхолотом. Соответствующие статистические оценки — в тексте

Fig. 4. Regression dependence of trawl catch volume density vs color index of echo-sounder (fishing vessel «Borodino», 1995). Linear approximation is substantiated in the text. High variance of the density in the area of high catches is caused by catches of the moving schools which have been not registered by echo-sounder. Corresponding statistical estimations are presented in the text

Полученные значения плотностей разбиваются на классовые интервалы и в соответствии с ними оконтуриваются рыбные скопления на планшете съемки. Определяются средние значения плотностей внутри каждого скопления и биомасса рыб. Для расчета численности рыб сначала определялся средний размер рыб L из размерного ряда по результатам тралений, потом по этому размеру — средняя масса w (из зависимости, построенной во время экспериментального рейса ихтиологами научной группы БАТМ «Бородино» под руководством д.б.н. Н.С. Фадеева):

w = А  ЦВ,

где А = 0,003794, В = 3,15096, и затем биомасса скопления делилась на эту среднюю массу.

Проведенный анализ распределения плотностей р (рис. 5) показал, что по результатам применения критерия %2 Пирсона нет оснований отвергнуть гипотезу о случайном характере различий экспериментального выборочного и теоретического распределений.

С помощью данных табл. 1 (%2 = 7,19082 с 6 степенями свободы, р = 0,30356) и таблицы значений %2 в зависимости от числа степеней свободы и вероятности (Вентцель, 1962) определена вероятность Р - 0,4 того, что мера расхождения теоретического и статистического распределений будет не меньше, чем фактически наблюденное %2. Поскольку эту вероятность нельзя считать малой, то нулевую гипотезу о распределении значений р по логнормальному закону можно считать не противоречащей опытным данным.

Благодаря правой асимметрии логнормального распределения можно ограничиться исключением трех аномальных значений из серии данных с отклонением от среднего 4-5 а.

Объемная плотность биомассы, т х 10 7/м3

Рис. 5. Частотное распределение объемных плотностей биомассы минтая в период градуировки цветного эхолота у западной Камчатки в 1995 г.

Fig. 5. Frequency distribution of walleye pollock volume density in the period of color echo-sounder calibration

Таблица 1

Проверка по критерию х2 Пирсона

Table 1

Pearson х2 test

№ п/п Нижний предел Верхний предел Наблюденные частоты Теоретические частоты х2

1 В пределе или ниже 0,304 8 8,1 0,002359

2 0,304 0,957 70 61,6 1,152393

3 0,957 1,609 46 45,9 0,000277

4 1,609 2,261 24 26,5 0,230156

5 2,261 2,913 9 15,3 2,623354

6 2,913 3,565 6 9,2 1,127990

7 3,565 4,217 6 5,8 0,009808

8 4,217 5,522 6 6,2 0,006823

9 Выше 5,522 10 6,4 2,037661

Согласно вышеизложенным физическим предпосылкам естественно искать связь между плотностью р и цветовым индексом I в виде парной регрессии:

р = Кр1 + е,

где е — разность между эмпирическим и теоретическими распределениями (отклонение за счет суммарного воздействия факторов среды, трала, аппаратуры, ошибок оператора и поведения рыбы).

Указанные факторы имеют характер случайных погрешностей, распределение которых принято считать подчиняющимся нормальному закону. Результаты статистической оценки следующие: коэффициента (К = 1,047), стандартной ошибки ^е = 0,056), критерия Стьюдента (1 = 18,757), уровня значимости для проверки нулевой гипотезы ^ = 0), коэффициента корреляции Р = 0,81 (см. рис. 4), F — дисперсионного отношения Фишера F = 351,82 (табл. 2), Р2 = 0,6566; SE = 1,494173; МАЕ = 1,058210 при числе наблюдений 185.

Из результатов расчетов следует, что вероятность (р = 0,3) достаточно велика для того, чтобы не отбрасывать гипотезу о правдоподобности подчинения эмпирического распределения статистическому. Связь статистически значима с надежностью вывода Р = 1 - 2q = 1. Модель описывает количество вариаций р (Р2 . 100 % = 65,66 %) в зависимости от вариаций I. Такой резуль-

тат можно считать достаточно удовлетворительным, учитывая ошибки морских измерений.

Таблица 2

Дисперсионный анализ

Table 2

Variance analysis

Источник Сумма квадратов Число степеней свободы Среднее квадрата F-отношение Значение P

Модель 785,4б3 1 785,4б3 351,823 0,0000

Ошибка 410,790 184 2,23255

Сумма 119б,250 185

Примечание. R2 = 0,б5бб03; стандартная ошибка оценки = 1,49417.

Согласно разработанной методике было получено равенство, связывающее цветовые индексы плотности I и объемные рыбные плотности (в тоннах на кубический метр), рассчитанные по данным 185 траловых обловов скоплений минтая:

р = 1,04678 . I.

Биомасса и численность минтая по скоплениям

В результате тралово-акустической съемки у западного побережья Камчатки с использованием равенства (12) был получен ряд значений объемных плотностей, которые затем были пересчитаны в площадные плотности и нанесены на планшет съемки.

Оконтуривание скоплений выполнялось с помощью изолиний плотности, для этого весь диапазон значений плотности разбивался на различные классы.

Были получены следующие статистические оценки:

среднее значение площадной плотности

- 1 м

рs =—Хр = 99,307 т/милю2;

55 N 1=1 551

стандартная ошибка среднего

С е = —С = 10,4 т/милю2;

лЖ

доверительный интервал средней плотности для уровня доверительной вероятности Р = 0,95

DИ = р5 ± 1

с подстановкой численных значений DИ = 99,3 ± 1,98 • 10,4 = 99,3 ± 20,592.

Отсюда нижняя граница оценки р5 : р5В = 78,71 т/милю2, верхняя граница оценки р5 : р5В = 119,89 т/милю2.

Доверительные границы оценки для биомассы при р = 0,95: Вн = 78,71 х х 28776,4 = 2,265 • 106 т — нижняя граница; В = 99,31 • 28776,4 = 2,858 • 106 т — средняя оценка; ВВ = 119,90 • 28776,4 = 3,450 • 106 т — верхняя граница. Общая биомасса минтая В = (2,858 ± 0,592) • 106 т.

После оконтуривания и расчета биомассы и численности минтая результаты сведены в табл. 3.

Итоговые характеристики скопления составили: суммарная биомасса — 2857784 т; суммарная численность — 9,0811 • 109 шт.; средний размер рыбы (по

результатам массовых промеров) — 3б,39 см; средняя масса одной рыбы — 314,б г.

Таблица 3

Биомасса и численность минтая у западной Камчатки в рассмотренных скоплениях

Table 3

Biomass and abundance of walleye pollock in the surveyed area at West Kamchatka

№ Средняя плотность, Биомасса минтая, Численность минтая,

скопления т/милю2 т млн шт.

1 21б,8 82128 2б1,0

2 315,3 39820 12б,5

3 520,1 21897 б9,б

4 2бб,1 59201 188,1

5 241,9 132398 420,7

б 280,3 102829 32б,8

7 181,б 29500 93,7

8 2б1,1 б124б7 194б,2

9 371,4 107221 340,7

10 27б,0 144431 459,0

11 б4,2 1525892 4848,8

Заключение

В результате проведенного анализа подтверждена справедливость гипотезы о случайном и независимом местоположении рыб построенным статистическим распределением рыбных плотностей (логнормальное распределение). На отсутствие эффектов вторичного рассеяния указывает определенный траловыми обловами диапазон плотностей рассеивателей, который существенно ниже требуемого для этих эффектов. Выяснена принципиальная возможность проведения гидроакустической съемки и оценки биомасс с помощью цветных эхолотов. Полученные в рамках экспериментального подхода результаты свидетельствуют, что выбранная модель статистических оценок рыбных плотностей не противоречит теоретической модели, следовательно, можно считать ее наиболее близкой к наблюдаемой на практике. Разработанная регрессионная модель адекватна реальным физическим процессам отображения плотностей рыбных скоплений посредством цветовых индексов. Полученное логнормальное распределение рыбных плотностей вполне удовлетворительно описывает реальное распределение рыб, наблюдавшееся с помощью траловых методик другими исследователями. Оценки биомассы минтая, полученные по разработанной тралово-гидроакустической методике и по традиционной ихтиологической методике в одних и тех же районах и в одно время, достаточно близки.

Разработанная методика для оценки биомасс рыбных скоплений с помощью цветных эхолотов, которыми оснащены промысловые суда, позволяет в перспективе повысить эффективность их работы. Применение этой методики не требует специальной гидроакустической подготовки и может быть эффективным инструментом для ихтиологов, работающих в области оценки рыбных запасов.

Следует заметить, что для более точных измерений перед калибровкой цветовой шкалы тралами следует провести пробные траления, во время которых потренироваться в оценке процентного содержания цвета на изображении рыбного скопления. Кроме того, необходима достаточно частая регистрация цвета и геометрических размеров слоев и косяков в журнале, чтобы не пропустить изменения эхозаписей на мониторе. По возможности также необходимо сделать копии эхозаписей на бумажном или электронном носителе для анализа калибровок специалистами-экспертами промрыболовства, ихтиологами и гидроакустиками в береговых лабораториях.

Список литературы

Вентцель Е.С. Теория вероятностей : монография. — М. : Гос. изд-во физ.-мат. лит-ры, 1962. — 564 с.

Ермольчев В.А. Эхосчетные и эхоинтегрирующие системы для количественной оценки рыбных скоплений : учеб.-метод. пособие. — М. : Пищ. пром-сть, 1979. — 193 с.

Кудрявцев В.И. Промысловая гидроакустика и рыболокация : монография. — М. : Пищ. пром-сть, 1978. — 312 с.

Описание к цветному эхолоту CVS-8822. — Коден, Япония, 1994. — 15 с.

Самойлов В.Ф., Хромой Б.П. Система цветного телевидения СЕКАМ : монография. — М. : Энергия, 1977. — 48 с.

Селивановский Д.А., Словеснова С.А. Определение значений концентраций и количества рыб в скоплениях вблизи тихоокеанского побережья Северной Америки // Изв. ТИНРО. — 1970. — Т. 74. — С. 153-167.

Трусканов М.Д., Щербино М.Н. Определение численности рыбных скоплений гидроакустическими приборами // Рыб. хоз-во. — 1966. — № 6. — С. 52-58.

Шишкова Е.В. Физические основы промысловой гидроакустики : монография. — М. : Пищ. пром-сть, 1977. — 246 с.

Юданов К.И. Гидроакустическая разведка рыбы : монография. — СПб. : Судостроение, 1992. — 187 с.

Поступила в редакцию 23.06.11 г.