ВЛИЯНИЕ ОБЪЕМА И СОСТАВА ДАННЫХ О ВОЗРАСТНОЙ СТРУКТУРЕ РЫБ В УЛОВАХ ПРИ НАЛИЧИИ ПРОПУСКОВ В РЯДУ НАБЛЮДЕНИЙ НА ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОТНОСИТЕЛЬНОЙ ЧИСЛЕННОСТИ ПОКОЛЕНИЙ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проанализировано влияние объема и состава данных о возрастной структуре на погрешность оценки относительной численности поколения рыб биостатистическим методом убыли от лова в условиях неполной исходной информации. На примере анализа контрольных сетных уловов (ставные сети с ячеей 36–90 мм, 31 525 экз.) леща Abramis brama (L.) Куйбышевского водохранилища (2000–2018 гг.) показано, что для оценки относительной численности поколения с заданной средней погрешностью 10–15% достаточно данных о его доле в уловах за 3–4 года (необязательно смежных). При наличии такой информации за 5–6 лет средняя погрешность оценки была <10%. При использовании данных о доле в уловах модальных возрастных групп (для леща Куйбышевского водохранилища – 2+–6+) погрешность минимальна. В этом случае средняя погрешность определения относительной численности генерации (при использовании данных за 4–5 лет) не превышала 5%. Определение относительной численности генерации на основе неполных данных чаще дает заниженную, чем завышенную оценку, по сравнению с расчетами по полным исходным данным.

Об авторах

Л. И Терещенко

Институт биологии внутренних вод им. И.Д. Папанина Российской академии наук

Email: terluba@ibiw.ru
пос. Борок, Россия

В. Г Терещенко

Институт биологии внутренних вод им. И.Д. Папанина Российской академии наук

пос. Борок, Россия

Ф. М Шакирова

к.б.н., с.н.с., доцент Казань, Россия

В. З Латыпова

Казанский (Приволжский) федеральный университет, Институт экологии и природопользования; Институт проблем экологии и недропользования Академии наук Республики Татарстан

Казань, Россия; Казань, Россия

Э. И Бознак

Институт биологии Коми научный центр Уральского отделения Российской академии наук

Сыктывкар, Россия

Список литературы

  1. Динамика состояния экосистем и популяций рыб различных экологических групп Куйбышевского водохранилища. 2020. Казань: Изд-во “АН РТ”.
  2. Кондрашов А.П., Шестопалов Е.В. 1977. Основы физического эксперимента и математическая обработка результатов измерения. М.: Атомиздат.
  3. Коновалов А.Ф. 2004. Роль судака в экосистемах крупных озер Вологодской области: Автореф. дис. ...канд. биол. наук. Петразаводск. 28 с.
  4. Никольский Г.В. 1974. Теория динамики стада рыб. М.: Пищ. пром-сть.
  5. Поддубный А.Г. 1982. Значение работ по оценке точности результатов биологических исследований // Оценка погрешностей методов гидробиологических и ихтиологических исследований. Тр. ИБВВ АН СССР. Вып. 49(52). С. 3.
  6. Правдин И.Ф. 1966. Руководство по изучению рыб. М.: Пищ. пром-сть.
  7. Решетников Ю.С., Терещенко В.Г. 2017. Количественный уровень исследования в экологии рыб и ошибки, связанные с ним // Экология. № 3. С. 178. https://dx.doi.org/10.7868/S0367059717030143
  8. Рикер У.Е. 1979. Методы оценки и интерпретации биологических показателей популяций рыб. М.: Пищ. пром-сть.
  9. Сметанин М.М. 1982. К оценке точности определения возраста рыб // Оценка погрешностей методов гидробиологических и ихтиологических исследований. Тр. ИБВВ АН СССР. Вып. 49(52). С. 63.
  10. Стрельников А.С. 1996. Состояние популяции судака Stizostedion lucioperca (L.) Рыбинского водохранилища в условиях новых коммерческих отношений // Вопр. ихтиологии. Т. 36. № 4. С. 481.
  11. Терещенко В.Г., Зуянова О.В. 2006. Метод оценки относительной численности поколений основных промысловых видов рыб при неполной исходной информации // Биология внутр. вод. № 1. С. 93.
  12. Терещенко В.Г., Кузнецов В.А., Шакирова Ф.М., Терещенко Л.И. 2020а. Погрешность оценки численности поколений популяций рыб при неполной исходной информации // Биология внутр. вод. № 1. С. 87. https://dx.doi.org/10/31857/S0320965220010088
  13. Терещенко В.Г., Шакирова Ф.М., Латыпова В.З. и др. 2020б. Состояние популяции судака Sander lucioperca (Linnaeus, 1758) Куйбышевского водохранилища (2000–2018 гг.) // Уч. зап. Казан. ун-та. Серия: естественные науки. Т. 162. Кн. 3. С. 445. https://dx.doi.org/10.26907/2542-064X.2020.3.445-460
  14. Barnett L.A.K., Branch T.A., Ranasinghe R.A., Essington T.E. 2017. Old-Growth Fishes Become Scarce under Fishing // Current Biol. V. 27. P. 2843. https://dx.doi.org/10.1016/j.cub.2017.07.069
  15. Brunel T., Piet G.J. 2013. Is age structure a relevant criterion for the health of fish stocks? // ICES J. Mar. Sci. V. 70. № 2. P. 270. https://dx.doi.org/10.1093/icesjms/fss184
  16. Chen S., Watanabe S. 1989. Age dependence of natural mortality coefficient in fish population dynamics // Nippon Suisan Gakkaishi. V. 55. P. 205.
  17. Efron B. 1982. The jackknife, the bootstrap and other resampling plans. Philadelphia: Society for industrial and applied mathematics. 92 p.
  18. Tetzlaff J.C., Catalano M.J., Allen M.S., Pine W.E. 2011. Evaluation of two methods for indexing fish year-class strength: Catch-curve residuals and cohort method // Fish Res. V. 109. P. 303. https://dx.doi.org/10.1016/j.fishres.2011.02.017
  19. Thanassekos S., Latour R.J., Fabrizio M.C. 2016. An individualbased approach to year-class strength estimation // ICES J. Mar. Sci. V. 73. № 9. P. 2252. https://dx.doi.org/10.1093/icesjms/fsw067
  20. Tsehaye I., Brenden T.O., Bence J.R. et al. 2016. Combining genetics with age/length data to estimate temporalchanges in year-class strength of source populations contributing tomixtures // Fish Res. V. 173. P. 236. https://dx.doi.org/10.1016/j.fishres.2015.09.004
  21. Wu C.-F.J. 1986. Jackknife, bootstrap and other resampling methods in regression analysis // The Annals of Statistics. P. 1261.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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».