Оценка пространственной неоднородности условий культивирования тихоокеанской устрицы Magallana gigas (Thunberg, 1793) с помощью модели управления марифермами FARM в бухте Воевода (Японское море)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В настоящем исследовании с помощью модели управления ресурсами аквакультуры на фермах FARM (Farm Aquaculture Resource Management) рассчитана потенциальная продуктивность плантаций устрицы Magallana gigas (Thunberg, 1793) (Bivalvia: Ostreidae) в б. Воевода (Японское море, зал. Петра Великого, о-в Русский). При расчете продуктивности садковых и придонных плантаций M. gigas использовали полученные ранее результаты численного моделирования динамики гидрологических параметров бухты с помощью открытого программного комплекса Delft3D-Flow с учетом притока пресной воды в бухту в 1990–2019 гг. Для демонстрации неоднородности условий выращивания M. gigas были выбраны три участка размером 100 × 100 м, расположенные в бухтах Круглая и Мелководная, а также в центральной части б. Воевода. Для каждого участка выполнено моделирование 28 периодов выращивания, продолжительностью 22 мес. каждый. Выбраны максимальные значения урожайности устрицы на второй год выращивания, выраженные в тоннах общей сырой массы, и представлены гистограммы распределения для каждого района. Показано, что по гидрологическим и биологическим показателям условия выращивания даже в небольшой по размерам б. Воевода неоднородны. Установлено, что вариабельность продуктивности M. gigas связана преимущественно с крайней неравномерностью перераспределения первичной продукции в б. Воевода под воздействием гидродинамических факторов.

Об авторах

С. В. Катрасов

Тихоокеанский институт географии ДВО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: biolm@imb.dvo.ru
Россия, 690041, Владивосток

А. Н. Бугаец

Тихоокеанский институт географии ДВО РАН

Email: biolm@imb.dvo.ru
Россия, 690041, Владивосток

В. В. Жариков

Тихоокеанский институт географии ДВО РАН

Email: biolm@imb.dvo.ru
Россия, 690041, Владивосток

Список литературы

  1. Барабанщиков Ю.А., Тищенко П.Я., Семкин П.Ю. и др. Сезонные гидролого-гидрохимические исследования бухты Воевода (Амурский залив, Японское море) // Изв. ТИНРО. 2015. Т. 180. С. 161–178.
  2. Бугаец А.Н., Катрасов С.В., Жариков В.В. и др. Вероятностно-статистическая оценка потенциальной продуктивности марикультуры (на примере бухты Воевода, юг Приморского края) // Докл. Рос. акад. наук. Науки о Земле. 2022. Т. 503. № 1. С. 104–107.
  3. Гаврилова Г.С. Приемная емкость аквакультурной зоны залива Петра Великого (Японское море): Автореф. дис. … докт. биол. наук. Владивосток: ТИНРО-Центр. 2012. 37 с.
  4. Гаврилова Г.С., Ким Л.Н. Эффективность культивирования приморского гребешка (Mizuhopecten yessoensis) в Уссурийском заливе (Японское море) // Изв. ТИНРО. 2016. Т. 185. С. 240–250.
  5. Гаврилова Г.С., Кондратьева Е.С. Результаты хозяйственной деятельности и проблемы развития марикультуры залива Посьета (Японское море) в 2000–2015 гг. // Изв. ТИНРО. 2018. Т. 195. С. 229–243.
  6. Гаврилова Г.С., А.В. Кучерявенко. Продуктивность плантаций двустворчатых моллюсков в Приморье. Владивосток: ТИНРО-Центр. 2011. 113 с.
  7. Гайко Л.А. Современные подходы к прогнозированию урожайности гидробионтов в хозяйствах марикультуры с учетом климатических факторов // Науч. тр. Дальрыбвтуза. 2017. Т. 43. № 4. С. 5–11.
  8. Иванов Г.И. Почвообразование на юге Дальнего Востока. М.: Наука. 1976. 200 с.
  9. Катрасов С.В., Бугаец А.Н., Жариков В.В. и др. Определение районов размещения плантаций марикультуры на основе результатов гидродинамического моделирования // Океанология. 2021а. Т. 61. № 3. С. 433–443.
  10. Катрасов С.В., Бугаец А.Н., Жариков В.В. и др. Оценка продуктивности плантаций двустворчатых моллюсков на основе результатов моделирования // Океанология. 2021б. Т. 61. № 5. С. 759–768.
  11. Кучерявенко А.В., Жук А.П. Инструкция по технологии культивирования тихоокеанской устрицы. Владивосток: ТИНРО-Центр. 2011. 27 с.
  12. Bricker S.B., Ferreira J.G., Simas T. An integrated metho-dology for assessment of estuarine trophic status // Ecol. Model. 2003. V. 169. № 1. P. 39–60.
  13. Brigolin D., Dal Maschio G., Rampazzo F. et al. An individual-based population dynamic model for estimating biomass yield and nutrient fluxes through an off-shore mussel (Mytilus galloprovincialis) farm // Estuar. Coast. Shelf Sci. 2009. V. 82. № 3. P. 365–376.
  14. Ferreira J.G., Hawkins A.J.S., Bricker S.B. Management of productivity, environmental effects and profitability of shellfish aquaculture – the Farm Aquaculture Resource Management (FARM) model // Aquaculture. 2007. V. 264. P. 160–174.
  15. Ferreira J.G., Hawkins A.J.S., Monteiro P. et al. Integrated Assessment of Ecosystem-scale Carrying Capacity in Shellfish Growing Areas // Aquaculture. 2008. V. 275. № 1–4. P. 138–151.
  16. Hawkins A.J.S., Bayne B.L. Seasonal variation in the relative utilization of carbon and nitrogen by the mussel Mytilus edulis: budgets, conversion efficiencies and maintenance requirements // Mar. Ecol. Prog. Ser. 1985. V. 25. P. 181–188.
  17. Hawkins A.J.S., Bayne B.L. Physiological processes, and the regulation of production // The Mussel Mytilus: Ecology, Physiology, Genetics and Culture. Amsterdam: Elsevier. 1992. 590 p.
  18. Hawkins A.J.S., Duarte P., Fang J.G. et al. A functional model of responsive suspension-feeding and growth in bivalve shellfish, configured and validated for the scallop Chlamys farreri during culture in China // J. Exp. Mar. Biol. Ecol. 2002. V. 281. P. 13–40.
  19. Hawkins A.J.S., Pascoe P.L., Parry H. A generic model structure for the dynamic simulation of feeding, meta-bolism and growth in suspension-feeding bivalve shellfish (ShellSIM): calibrated and validated for both Mytilus edulis and Crassostrea gigas cultured at contrasting sites throughout Europe // J. Exp. Mar. Biol. Ecol. 2002. V. 281. № 1–2. P. 13–40.
  20. McCausland W.D., Mente E., Pierce, G.J., Theodossiou I. A simulation model of sustainability of coastal communities: aquaculture, fishing, environment and labour markets // Ecol. Model. 2006. V. 193. № 3–4. P. 271–294.
  21. McKindsey C.W., Thetmeyer H., Landry T. et al. Review of recent carrying capacity models for bivalve culture and recommendations for research and management // Aquaculture. 2006. V. 261. № 2. P. 451–462.
  22. Nobre A.M., Ferreira J.G., Newton A. et al. Management of coastal eutrophication: integration of field data, ecosystem-scale simulations and screening models // J. Mar. Syst. 2005. V. 56. № 3/4. P. 375–390.
  23. Nunes J.P., Ferreira J.G., Gazeau F. et al. A model for sustainable management of shellfish polyculture in coastal bays // Aquaculture. 2003. V. 219. № 1–4. P. 257–277.
  24. Rueda J.L., Smaal A.C., Scholten H. A growth model of the cockle (Cerastodermaedule L.) tested in the Oosterschelde estuary (The Netherlands) // J. Sea Res. 2005. V. 54. P. 276–298.
  25. Solidoro C., Pastres R., MelakuCanu D. et al. Modelling the growth of Tapes phillipinarum in Northern Adriatic lagoons // Mar. Ecol. Prog. Ser. 2000. V. 199. P. 137–148.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (335KB)
3.

Скачать (297KB)
4.

Скачать (48KB)
5.

Скачать (340KB)

© С.В. Катрасов, А.Н. Бугаец, В.В. Жариков, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».