Атлантическая скумбрия — рыба ценная, богатая витамином B12, и ловят ее в северной Атлантике, от Норвежского до Балтийского моря. Но где именно искать ее скопления — вопрос сложный. Российские ученые из СПбГУ, Тихоокеанского океанологического института ДВО РАН и компании «МОРИНФО» придумали новый способ определять перспективные для промысла зоны. Метод универсальный: он подойдет и для других видов рыб.

Результаты исследования, проведенного при поддержке гранта СПбГУ, опубликованы в научном журнале Fisheries Oceanography. Часть этой работы выполнена в рамках подготовки выпускной квалификационной работы магистрантки программы «Гидросфера и атмосфера: моделирование и прогноз» Марии Лебедевой.

Раньше динамику перемещения скумбрии в Норвежском море изучали мало, а для рыболовов это критически важно — ведь Россия один из главных добытчиков в этом регионе. Ученые разработали схему краткосрочного прогнозирования, основанную на двух подходах:

• Эйлеров — замеры параметров воды в конкретных точках.
• Лагранжев — отслеживание движения водных масс.

Исследователи впервые совместили эти методы для Норвежского и Гренландского морей. Они выяснили, что скумбрия чаще скапливается в 10–15 км от фронтальных зон — границ между разными водными массами. Причем рыба предпочитает холодную сторону.

Фронтальная зона — граница между двумя водными массами с разной температурой, соленостью или плотностью. В таких местах часто скапливается рыба, потому что здесь смешиваются потоки, принося корм и создавая благоприятные условия.

Мы автоматизировали поиск фронтальных зон, — объясняет профессор СПбГУ Татьяна Белоненко. — Вместо фиксированных значений градиентов используем вероятностный подход, что точнее.

Мария Лебедева, выпускница магистратуры СПбГУ, добавила:

Главные параметры — перепады плотности и температуры. Именно они сильнее всего влияют на распределение рыбы.

В будущем метод можно применять для прогнозирования промысловых зон по всему миру. Ученые также планируют изучить, как разные факторы влияют на скопления других видов рыб.

Метод поможет рыболовным компаниям:

• Снизить затраты — меньше времени на поиск рыбы.
• Уменьшить нагрузку на экосистему — точный прогноз сократит бесконтрольный вылов.
• Повысить эффективность — больше улова при меньших усилиях.

Также это шаг к устойчивому рыболовству — можно точнее регулировать квоты, зная реальное распределение рыбы.

Отметим, что метод опирается на спутниковые данные и моделирование, но в реальных условиях на распределение рыбы влияют и другие факторы: хищники, кормовая база, антропогенное воздействие. Если их не учитывать, прогноз может оказаться неточным.

Ранее ученые нашли способ снизить вред от лова криля.