Доклады Российской академии наук. Науки о Земле, 2022, T. 503, № 1, стр. 41-45

ВВЕДЕНИЕ

Рациональное использование природных ресурсов прибрежных территорий и акваторий является актуальной задачей практически во всех приморских регионах Северо-Восточной Азии. В последние десятилетия для дальневосточных районов России все более актуальными становятся разработка и использование теории и практики комплексного управления прибрежно-морскими зонами. Такие инструменты могут способствовать разработке важных рекомендаций и прогнозов, необходимых для планирования и принятия решений в региональном развитии на разных административных уровнях [1]. Актуальной задачей является создание информационной базы для региональных программ и комплексного управления прибрежной зоной.

Одним из важных объектов экономического развития прибрежных территорий и акваторий являются марифермы, культивирующие двустворчатых моллюсков. Марикультура относится к приоритетным направлениям долгосрочного развития приморских районов Российского Дальнего Востока [1]. Однако на Дальнем Востоке, как и в целом в России, проблемы выбора оптимального размещения объектов марикультуры в зависимости от гидрологических и других природных факторов морской среды остаются недостаточно изученными.

В то же время эффективность культивирования является результатом взаимодействия биотических (обеспеченность пищевых потребностей гидробионтов) и абиотических факторов (температура, соленость, скорость течения, содержание растворенного кислорода) в прибрежной экосистеме. Учет влияния каждого из этих факторов, как и их интегрального воздействия, остается сложной задачей, поскольку об эффекте взаимодействия и характере пространственно-временной изменчивости этих параметров обычно известно намного меньше, чем необходимо для обоснования и планирования марикультурной деятельности. Именно эти соображения послужили мотивацией применения в данном исследовании математического моделирования и теории вероятностей для разработки метода оценки потенциальной продуктивности гидробионтов, реализованного на примере бухты Воевода (о. Русский, залив Петра Великого).

ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Бухта Воевода расположена на западном побережье о. Русский (рис. 1), имеет площадь около 4 км² и включает в себя две бухты второго порядка – Круглую (1.6 км²) и Мелководную (2.4 км²). Водообмен в бухте Воевода определяется циклонической циркуляцией течений, средняя величина прилива составляет 0.2 м (максимальная 0.43 м) [5]. Стационарные гидрологические наблюдения в бухте не велись. Сезонные гидролого-гидрохимические исследования проводились в 2011–2012 гг. [2].

Рис. 1.

Карта-схема района исследований, рельеф дна бухты Воевода.

В заливе Петра Великого гигантская устрица обитает на глубинах 0.5–7 м, местами образуя сплошные поселения (банки, устричники) на илисто-песчаных и скалистых грунтах. Это эвригалинный вид, живущий при солености не ниже 12‰ [4], но выдерживающий краткосрочное опреснение до 5‰. Оптимальный диапазон солености для устрицы 23–28‰. Тихоокеанская мидия преимущественно обитает в литорально-сублиторальной зоне на скалистых и каменистых грунтах, до глубины 2.5–3 м. Наиболее благоприятная для этого вида соленость 27–33‰ [5].

В работе использованы поля гидродинамики, рассчитанные с помощью трехмерной модели Delft3D Flow за период 01.01.1988–01.01.2019 гг. Речной сток в бухту и распределенный приток пресных вод с прилегающей к акватории бухты территории заданы на основе результатов гидрологического моделирования, выполненного с помощью модели SWAT [5]. Выделены области произрастания основного источника первичной продукции зостеры (Zostera marina) [6]. Ее продукционные характеристики – концентрации хлорофилла-а, органического вещества и взвешенных твердых частиц – рассчитаны с помощью биогеохимической модели DELWAQ (DELft WAter Quality) [7] с учетом неравномерного перераспределения по району исследования под воздействием гидродинамических факторов.

Указанные выше выходные данные модели DELWAQ агрегированы сеткой расчетных элементов площадью 100 × 100 м и использованы в качестве входных данных в модели управления ресурсами аквакультуры на фермах – FARM (Farm Aquaculture Resource Management) [8], предназначенной для предварительной оценки и анализа размещения плантаций и выбора культивируемых видов. Эта модель позволяет рассчитать урожайность гидробионтов на основе данных о размерах марифермы, плотности посадки моллюсков, локальных трофических условиях и параметрах окружающей среды.

При расчете потенциальной продукции гидробионтов использованы следующие товарные характеристики, для устрицы: вес – 100 г, размер – 12 см; для мидии: вес – 12 г, размер – 6 см. Период начала культивирования мидии – 01.06, устрицы – 01.08. Продолжительность периода культивирования каждого вида – 22 мес. Плотность посадочного материала (спата) при донном выращивании мидии и устрицы – 100 экз/м², при садковом выращивании: для мидии – 420 экз/м², для устрицы – 200 экз/м² [3, 4].

РЕЗУЛЬТАТЫ

Полученные за 30-летний период моделирования данные о продукционных характеристиках бухты позволили с помощью FARM выполнить расчет для 28-ми рекомендованных по региональной биотехнологии культивирования 22-месячных периодов выращивания рассматриваемых гидробионтов. Обобщенные графики прироста суммарного веса гидробионтов представлены на рис. 2. Полученные значения хорошо согласуются с сезонными особенностями роста моллюсков, обусловленными ходом температуры воды, продукцией фитопланктона, затратами на основной обмен, нерестовой активностью и постепенным усилением конкуренции за место.

Рис. 2.

Обобщенные графики прироста суммарного веса устрицы (а) и мидии (б) при садковом культивировании, рассчитанные с помощью модели FARM за 28 расчетных 22-месячных периодов (1989–2019 гг).

Установлено, что урожайность мидии практически не зависит от пространственного распределения абиотических условий выращивания в б. Воевода. Устрица, напротив, демонстрирует значительную реакцию на сильные кратковременные распреснения бухты, связанные с обильными атмосферными осадками, выпадающими на акваторию и водосбор бухты.

При оценке эффективности культивирования моллюсков для каждого расчетного участка модели FARM размером 100 × 100 м были созданы ряды, содержащие по 28 значений максимальной расчетной продуктивности гидробионтов каждого периода выращивания. Указанные ряды значений были ранжированы и вычислены эмпирические обеспеченности каждого члена ряда. На основе этих данных построены карты пространственного распределения обеспеченных значений модельной продуктивности гидробионтов для донного и садкового выращивания (рис. 3а). Обеспеченные значения суммарной модельной продуктивности для бухты представлены в табл. 1.

Рис. 3.

Пространственное распределение модельной продуктивности мидии и устрицы (т/га) (а) – 95% обеспеченности, (б) поле разности 50 и 95% продуктивности гидробионтов. Тоном выделен район, ограниченный изобатой 5 м.

Полученные таким образом оценочные картосхемы могут быть использованы при обосновании и планировании размещения садковых и придонных плантаций, выбора видов культивирования с учетом гидродинамического режима бухты, условий по абиотическим факторам и обеспеченности первичной продукцией – оптимальных с точки зрения принятой конкретным производителем стратегии реагирования на риски. Например, если принять значение 95% обеспеченности продуктивности гидробионтов в качестве гарантированного объема продукции, то разница между ним и значениями большей продуктивности, но имеющей более низкие значения обеспеченности (повторяемости), могут рассматриваться как количественное выражение дополнительной прибыли (рис. 3б). С другой стороны, если в качестве базового принято 50%-е значение продуктивности, то разность со значениями более высокой обеспеченности, но более низкой продуктивности гидробионтов, может рассматриваться как количественное выражение рисков потери прибыли, связанных с вероятным сочетанием неблагоприятных экологических условий за период выращивания.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, полученные на основе моделирования результаты позволяют прийти к заключению, что при использовании вероятностно-статистической оценки продуктивности марикультуры при различных экологических условиях морской среды может быть достигнут значительный экономический и экологический эффект, определяющийся возможностями повышения эффективности и устойчивости марихозяйств. По сравнению с существующими способами определения марикультурного потенциала акваторий, данная методика, основанная на моделировании, повышает объективность и обоснованность параметров, определяющих планирование этого вида деятельности.

ИСТОЧНИК ФИНАНСИРОВАНИЯ

Работа выполнена при частичной поддержке РНФ (грант 21-74-30004).