Прогнозирование и поиск рыбных скоплений (Душенко В.В., ММБИ КНЦ АН СССР) (УДК 639.2.053.8)

В новых условиях хозяйствования для рыбной промышленности важное значение приобретает проблема повышения рентабельности отрасли. Определенные резервы для этого имеются и в области рыбопромыслового прогнозирования. Причем в данном случае следует ориентироваться не на простое увеличение или, наоборот, уменьшение выделяемых на эти цели средств, а на их оптимизацию и более эффективное использование. Это связано с тем, что специфика процессов формирования промысловой обстановки накладывает определенные ограничения на возможности ее предсказания и излишние вложения в прогнозирование, в частности, при несовершенной методологии или постановке нереальных задач, просто не дадут должной отдачи. Однако неоправданное уменьшение выделяемых на эти цели средств приведет к возрастанию потерь промыслового времени и соответственно к снижению производительности и общего вылова. Кроме того, обострится и без того весьма болезненная проблема рационального использования запасов. Поэтому очевидно, что любые решения в данной области должны приниматься на основе серьезного научного и экономического анализа.

К сожалению, следует признать, что к такому анализу рыбохозяйственная наука оказалась не совсем готовой. Особенно много "белых пятен" имеется в научном обеспечении прогнозирования поведения рыб (краткосрочные прогнозы) и оперативной разведки. Так, не прослежены закономерности, определяющие возможные уровни заблаговременности и оправдываемости прогнозов того или иного явления, не выработаны требования к информационному обеспечению, отсутствуют четкие представления даже об объекте прогнозирования. Вследствие столь неудовлетворительного состояния теории прогнозисты до сих пор пытаются решать поставленные перед ними задачи, не имея возможности предварительно определить не только рациональные пути достижения цели, но и то, достижима ли она вообще. Далеко не ясно, всегда ли есть реальные предпосылки для прогнозирования с месячной заблаговременностью производительности промысла. Кроме того, недостаточность теоретического обеспечения краткосрочного прогнозирования явилась одной из причин доминирования упрощенных подходов к решению прогностических задач: имеющиеся разработки основаны либо на формальном анализе промысловой статистики, либо на преимущественно случайном поиске прямых корреляций между условиями среды и итогами работы флота, результаты которого во многом определяются составом и объемом имеющейся ретроспективной информации. Нет необходимости доказывать, что таким образом вскрываются лишь опосредованные зависимости, являющиеся продуктом целого ряда отдельных неконтролируемых взаимодействий. Не отражен реальный ход событий, такие зависимости не только обладают явно недостаточной стабильностью, но и, в свою очередь, отнюдь не способствуют более глубокому пониманию истинных механизмов формирования промысловой обстановки.

Появлению потока несовершенных прогностических методов и алгоритмов способствовало также практически полное отсутствие контроля за их качеством. Достаточно отметить, что существующие методики никогда не проходили квалифицированную экспертизу, не оформлялись в виде обязательного для заказчика и исполнителя документа, не определялись необходимые для их использования средства и т. д. К тому же само понятие качества прогностического метода до сих пор обычно идентифицируется с оценкой оправдываемости, что представляется не совсем верным. Дело в том, что при краткосрочном прогнозировании поведение рыб и связанная с ним изменчивость промысловых показателей могут описываться с различной степенью детализации. Этот параметр прогноза вместе с его оправдываемостью характеризует получаемый пользователем с определенной заблаговременностью объем достоверной прогностической информации, который и следует рассматривать как основной качественный показатель при сопоставлении различных методов. Кроме того, весьма важным свойством прогностических методик является их способность работать при значительных изменениях биотических и абиотических условий среды. Очевидно, что это качество прямо связано со стабильностью и фундаментальным характером заложенных в основу метода прогностических зависимостей.

Нуждается в некоторых уточнениях и существующая процедура верификации рыбопромысловых прогнозов. В настоящее время за основу принята фиксирован ная относительная величина отклонения от прогнозируемого параметра (±20%), при превышении которой прогноз считается не оправдавшимся. С точки зрения промышленности такой подход представляется обоснованным и удобным, однако следует отметить, что реальные возможности прогнозирования не позволяют постоянно удерживаться в этих рамках и эпизодическое появление гораздо больших отклонений - явление закономерное. Это следует, во-первых, из самой природы прогноза, который представляет собой не что иное, как вероятностную оценку будущего состояния сложной системы, полученную путем анализа незначительного числа ее текущих и (или) наблюдавшихся в прошлом параметров, а во-вторых, из статистического характера механизмов управления, действующих на надорганизменном уровне. Поэтому в основу оценки оправдываемости рыбопромысловых прогнозов следует закладывать вероятность появления того или иного отклонения от прогноза.

Таким образом, для оптимизации расходов на краткосрочное прогнозирование, а также в целях создания необходимой основы для внедрения экономических взаимоотношений между прогнозирующими и рыбодобывающими организациями необходимо решить следующие проблемы:

• выработать принципы определения целесообразных состава, объема и стоимости прогностических работ, а также рационального разделения задач краткосрочного прогнозирования и оперативной разведки;
• разработать процедуру и критерии оценки качества прогностических методик, ориентированные на их методологическое совершенствование, и тем самым стимулировать создание эффективной системы мероприятий по прогностическому и поисковому обеспечению различных видов промысла;
• усовершенствовать процедуру верификации краткосрочных прогнозов для более объективной оценки деятельности прогнозирующих организаций.

Решение перечисленных проблем, безусловно, является сложной задачей, требующей определенного времени. Поэтому в качестве первоочередной меры, позволяющей создать основу для внедрения хозрасчетных отношений, представляется целесообразным приступить к созданию и документальному оформлению конкретных прогностических методик на основе уже имеющихся разработок. Каждая из этих методик должна четко ограничивать круг прогнозируемых с определенной заблаговременностью явлений, обосновывать объем и состав необходимой информации, определять потребность в технических средствах для ее получения и общую стоимость работ, а также устанавливать допустимый уровень погрешности. Их утверждение, так же как и определение общего объема работ, очевидно, может производиться на основе двустороннего соглашения между заказчиком и исполнителем.

В то же время для решения спорных вопросов целесообразно создать специальную экспертную группу, например, при ВНИРО или Ихтиологической комиссии. Эта группа может определять целесообразность включения некоторых исследований в комплекс природоохранительных мероприятий, а также осуществлять контроль за общим методологическим уровнем прогностических разработок.

Такой контроль тем более необходим, что в дальнейшем предстоит реализовать гораздо более значительные резервы на пути к оптимизации расходов на прогнозирование. Эти резервы заключаются в целенаправленном использовании пока еще недостаточно изученных закономерностей формирования промысловой обстановки для разработки отражающих эти закономерности и потому максимально эффективных систем обеспечения флотов прогностической и оперативной информацией. В связи с этим представляется необходимым обратить самое пристальное внимание работающих в области краткосрочного прогнозирования исследователей на тот общеизвестный, но пока практически не учитываемый факт, что любая промысловая популяция является сложно организованной биологической системой, обладающей, во-первых, определенной структурой, а во-вторых, собственными механизмами управления, которые поддерживают эту структуру и контролируют взаимодействие ее элементов как между собой, так и с различными внешними факторами. Причем из хорошо известных свойств таких систем, а также из устоявшихся представлений в области физиологии и генетики поведения с очевидностью вытекают ответы на многие актуальные вопросы современного краткосрочного прогнозирования. В данной работе их можно изложить лишь конспективно.

Прежде всего необходимо подчеркнуть, что методологической основой любого способа краткосрочного прогнозирования является изучение популяционного поведенческого фенотипа - совокупности различных видов поведенческой деятельности с закономерной последовательностью реализуемых в онтогенезе в соответствии с прохождением особями данной популяции отдельных стадий жизненного цикла и обеспечивающими их адаптацию к специфическим, в том числе наиболее лабильным, условиями местообитания.

Промыслово-значимые адаптивные поведенческие реакции являются, как правило, групповыми и формируются в рамках иерархических пространственно и функционально подразделенных внутри-популяционных систем. Причем, согласно принципу единства структуры в функции, каждая структурная субъединица приспособительно реагирует как целостное и независимое образование не на любые воздействия, а лишь на те, которые соответствуют ее природе.

Ведущим фактором в формировании группового адаптивного поведения является долговременное мотивационное возбуждение, возникающее в соответствии с внутренними потребностями особей, составляющих данную группу. Условия среды должны рассматриваться либо как возможная цель, способствующая удовлетворению этой потребности, либо как ориентирующий или помехообразующий фактор.

Под установлением прогностических зависимостей должно подразумеваться выявление закономерностей изменения промысловой обстановки в связи с реализацией на разных уровнях внутрипопуляционной иерархии групповых адаптивных поведенческих реакций в ответ на вариации условий среды или другие факторы. Реальные, а не опосредованные прогностические зависимости могут быть выявлены лишь путём наблюдения за поведением конкретных группировок (рассматриваемых в качестве объектов прогнозирования) в конкретных условиях.

Объектом прогнозирования может быть любая группа особей, поведение которой, учитывая решаемые задачи, допустимо рассматривать как целостное и однозначное. Для повышения детализации прогноза в качестве объектов прогнозирования необходимо принимать группировки более низкого ранга. Одновременно будет возрастать стоимость прогнозирования, а реально достижимые заблаговременность и оправдываемость будут уменьшаться.

Информационное обеспечение прогноза должно включать данные по биологическому состоянию, локализации и примерной численности особей, принадлежащих к каждой из группировок, выбранных в качестве объектов прогнозирования, а также характеристику тех факторов среды, которые влияют на адаптивные поведенческие реакции на соответствующем и вышестоящих уровнях внутрипопуляционной иерархии.

Если существенные аспекты формирования промысловой обстановки обусловлены реализацией адаптивного поведения на низших уровнях внутрипопуляционной иерархии в ответ на малозначимые и труднопредсказуемые факторы среды (например, промысловые скопления часто приурочены к нестабильным вихревым образованиям диаметром 10-20 миль, наблюдавшимся в районах фронтальных зон), то реальные возможности их прогнозирования могут ограничиваться чрезмерной стоимостью информационного обеспечения. В таких случаях целесообразно прогноз поведения крупных группировок дополнять экспертной оценкой адаптивных реакций на низших уровнях внутривидовой иерархии и компенсировать пониженную оправдываемость последней оперативной разведкой.

Таким образом, проблема совершенствования методов краткосрочного прогнозирования представляется далеко не столь простой, как это следует из распространенных представлений об исключительном значении гидрометеорологических условий в формировании промысловой обстановки. Ее тесная связь с познанием процессов внутрипопуляционной системной адаптации, безусловно, осложняет задачи, стоящие перед разработчиками прогностических методик, поскольку достичь такого познания на основе традиционных методологических подходов невозможно. В то же время даже уже известные закономерности протекания этих процессов позволяют перейти от поиска опосредованных корреляций к осознанному и целенаправленному совершенствованию прогностического обеспечения промысла, а также представляют качественно новую основу для оптимизации расходов на эти цели. Основным моментом здесь является возможность с полной определенностью обосновать необходимый состав и объем информационного обеспечения различных видов прогнозов. Это позволит, во-первых, определять расходы на прогнозирование не из сложившегося уровня, а из реальных потребностей и, во-вторых, объективно и рационально разграничивать задачи краткосрочного прогнозирования и оперативной разведки, создавая такие системы прогностического обеспечения отдельных видов промысла, в которых оперативная разведка являлась бы логическим дополнением к комплексу прогностических мероприятий.

Поскольку решение рассмотренных проблем требует концентрации значительных сил и средств, представляется целесообразным сохранить бассейновые промысловые разведки в качестве достаточно мощных самостоятельных организаций, специализирующихся на обеспечении рыбодобывающих флотов информацией, позволяющей последним снизить производственные издержки при реализации выделенных им квот вылова. Характеристики этой информации, ее стоимость, а также ответственность сторон, должны, очевидно, определяться договорами между заказчиками и исполнителями. Кроме того, учитывая нынешнее общее неудовлетворительное состояние краткосрочного прогнозирования и, в частности, тенденцию к быстрой дискредитации, присущую многим имеющимся прогностическим алгоритмам, промысловым разведкам необходимо выделять дополнительные средства (около 20% их бюджета) для финансирования разработки новых методик и совершенствования технических средств сбора прогностической информации. Эти исследования на договорных началах могут выполнять бассейновые институты Минрыбхоза СССР и другие организации.