Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Пути повышения эффективности управления запасами промысловых рыб и рыболовством Волго-Каспийского района 9-31
1.1.Значение оценки запасов и управления запасами промысловых рыб и рыболовством Волго-Каспийского региона., 9-13
1.2. Современные методы оценки численности и состава запасов 13-20
1.3. Современные методы оценки интенсивности рыболовства 20-22
1.4. Методы оценки, промыслового усилия, промысловой мощности, промысловой эффективности 23-30
1.5. Основные результаты и выводы по главе 1 30-31
Глава 2. Материал и методика исследований 32-45
2.1. Общая характеристика материала и методов исследования 32-33
2.2. Определение видового, полового и размерного состава уловов и запаса , 33-35
2.3. Определение гидрологических условий лова 34-37
2.4. Определение особенностей поведения и распределения объектов лова 37
2.5. Оценка основных параметров орудий лова 38-39
2.6. Оценка промыслового усилия орудий лова 39-40
2.7. Сбор и обработка данных об уловах 40-41
2.8. Определение селективных свойств орудий лова 41-42
2.9. Оценка необходимого объема экспериментального и статистического материала 42
2.10. Определение периода стационарности и оптимальных размеров промысловых участков 43
2.11. Особенности объединения экспериментального и статистического материала 43-44
2.12. Особенности применения контрольных карт и последовательного анализа 44-45
Глава 3. Теоретические основы управления запасами промысловых
рыб методами промысловой статистики. 46-80
3.1. Оценка промыслового усилия и промысловой мощности орудий лова Астраханской области 46-49
3.2. Оценка улова на промысловое усилие орудий лова Астраханской области 50-55
3.3. Общая характеристика метода контрольных карт для контроля и регулирования рыбохозяйственных процессов 55-59
3.4. Общие особенности применения контрольных карт для
регулирования процессов, связанных с запасами промысловых рыб... 59-63
3.5. Общая характеристика метода последовательного анализа для контроля и регулирования запасов промысловых рыб 63-69
3.6. Общие особенности применения последовательного анализа для оценки состояния запасов и управления запасами промысловых рыб.. 69-79
3.7. Основные результаты и выводы по главе 3 79-80
Глава 4. Анализ и оптимизация управления запасами промысловых рыб в Волго-Каспийском районе 81-120
4.1. Общая характеристика состояния регулирования запасов полупроходных и речных видов рыб 81-87
4.2. Анализ состояния запасов и регулирование промысла по результатам лова на стационарных тонях 87-95
4.3. Анализ состояния запасов и регулирование промысла по результатам лова механизированными звеньями 96-98
4.4. Анализ состояния и регулирование промысла общий для всех видов лова 98-102
4.5. Сравнение результатов последовательного анализа по периодам стационарности для различных видов лова между собой 102-104
4.6. Анализ контрольных карт и результатов последовательного анализа для некоторых видов рыб Волго-Каспийского района 104-120
4.6.1. Вобла 104-113
4.6.2. Лещ 113-115
4.6.3. Сом 115-120
Заключение 120-122
Основные результаты и выводы 123-124
Список использованной литературы
- Современные методы оценки интенсивности рыболовства
- Определение гидрологических условий лова
- Оценка улова на промысловое усилие орудий лова Астраханской области
- Анализ состояния запасов и регулирование промысла по результатам лова на стационарных тонях
Введение к работе
Актуальность, исследований
Одной из важнейших задач рыбохозяйственной науки и практики является
оценка запасов и управления запасами промысловых рыб, прежде всего путем
регулирования рыболовства. Особое значение эти проблемы имеют для Волго-
(^ Каспийского района с напряженным состоянием основных промысловых
объектов и неблагоприятной экологической обстановкой.
Разработке методов и способов оценки и управления запасами
промысловых рыб посвящены работы В.К. Бабаяна, Ф.И. Баранова, Л.С.
Бердичевского, Бивертона-Холта, В.М. Борисова, Р.Г. Бородина, ДА.
Васильева, Делури, Т.Ф. Дементьевой, А.Н, Державина, Ю.Н. Ефимова, Л.М
Залесских, А.В. Засосова, К.А. Земской, А.И. Кушнаренко, Е.С. Лутарева,
* Е.М. Малкина, В.Н. Мельникова, В.В. Меншуткина, Г.Н. Монастырского, Г.В.
Никольского, Рикера, А.И. Трещева, Шефера и многих других авторов. Благодаря их исследованиям разработаны различные методы определения запасов. Почти все эти методы обладают низкой точностью, не всегда учитывают влияние селективности и интенсивности рыболовства на запасы, не способствуют прогнозированию запасов и допустимых уловов, оптимизации управления запасами, С учетом важности проблемы и отмеченных недостатков дальнейшее изучение управления запасами промысловых рыб в Волго-Каспийском регионе является актуальной задачей.
Цель диссертации - совершенствование оценки состояния запасов и управления запасами полупроходных и речных рыб Волго-Каспийского района с применением контрольных карт и метода последовательного анализа по результатам определения улова на промысловое усилие
В связи с этим в диссертации поставлены и решены следующие задачи:
описано современное состояние рыболовства Астраханской области;
рассмотрены современные методы оценки запасов и управления
ч запасами с учетом условий рыболовства в дельте Волги;
6
^ уточнены методы оценки промыслового усилия, промысловой
мощности, производительности и промысловой эффективности для орудий лова дельты Волги; . разработаны теоретические основы оценки состояния запасов и управления запасами промысловых рыб по величине улова на усилие с применением контрольных карт и метода последовательного анализа;
исследованы колебания уловов на усилие как меры состояния запасов
для отдельных видов лова и объектов лова с применением контрольных
карт;
. дана оценка состояния запасов по колебаниям улова на усилие для отдельных видов и объектов лова с применением последовательного анализа;
даны рекомендации по управлению запасами некоторых частиковых
видов рыб дельты Волги
Научная новизна и теоретическая ценность работы.
Научная новизна и теоретическая ценность работы в целом заключаются в разработке новых способов оценки состояния запасов и управления запасами промысловых рыб Волго-Каспийского района с применением контрольных карт и метода последовательного анализа. В частности,
- уточнены методы оценки промыслового усилия, промысловой мощности,
производительности и промысловой эффективности лова основных орудий
*Х лова внутренних водоемов;
- разработаны способы оценки состояния запасов и управления запасами
промысловых рыб с применением контрольных карт и метода
последовательного анализа;
- установлены закономерности колебаний уловов на усилие как меры
оценки запасов для основных видов объектов лова дельты Волги с
применением контрольных карт;
- дана оценка состояния запасов с учетом колебаний улова на усилие по
видам лова и некоторым объектам лова с применением последовательного анализа;
-предложены рекомендации по управлению запасами основных частиковых видов рыб дельты Волги.
Практическая ценность и реализация работы.
Практическая ценность диссертации в целом состоит в повышении качества и эффективности управления запасами некоторых частиковых рыб Волго-КаспиЙского района. В частности, разработаны способы оценки запасов и управления запасами по улову на промысловое усилие с помощью контрольных карт и последовательного анализа с учетом биологии объектов лова и условий промысла в Волго-КаспиЙском районе. Разработана методика управления запасами рыб с помощью контрольных карт и последовательного анализа, которую можно использовать для прогнозирования состояния запасов и уловов полупроходных и речных видов рыб с использованием улова на усилие по видам и объектам лова.
Апробация работы.
Материалы диссертации докладывались на Международной конференции,
посвященной памяти проф. В.Н. Войниканис-Мирского (Астрахань, АГТУ,
2000), на YIII Всероссийской конференции по проблемам рыбопромыслового
прогнозирования (Мурманск, ПИНРО, 2001), на производственных совещаниях
W и ученых советах КаспНИРХа (1985-2003), на научных теоретических
конференциях профессорско-преподавательского состава АГТУ в 2000-2003 гг. В законченном виде диссертация доложена на заседании кафедры промышленного рыболовства АГТУ (2004) и на расширенном заседании лаборатории интенсивности рыболовства ВНИРО (2004)
Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 20 печатных работах.
V*
Структура и объем работы.
Диссертация изложена на 152 страницах. Она состоит из введения, четырех глав, выводов, списка использованной литературы, включающего 109 источников отечественных авторов и 13 иностранных. Работа содержит 8 таблиц 25 рисунков, 16 приложений.
На защиту выносятся следующие основные положения диссертации:
- теоретические основы оценки состояния запасов и управления запасами
промысловых рыб с применением кошрольных карт и метода
последовательного анализа;
исследования колебания уловов на усилие как меры состояния запасов для отдельных видов лова, объектов лова дельты Волги с применением контрольных карт;
оценка состояния запасов по колебаниям улова на усилие для отдельных видов лова дельты Волги с применением последовательного анализа;
рекомендации по управлению запасами некоторых частиковых видов рыб дельты р. Волги.
Современные методы оценки интенсивности рыболовства
Для регулирования интенсивности рыболовства используют различные методы и математические модели.
Так для этой цели применяют различные модификации уравнения Баранова-Бивертона-Холта, продукционные модели Шефера, Галанда-Фокса, Рикера, Пелла и Топлинсона, варианты метода анализа виртуальных популяций и когортного анализа и т.д. (Засосов, 1970; Рикер, 1979; Бабаян, 1988; Бородин, 1998 и др.).
При использовании этих методов для регулирования промысла необходимо принимать те или иные критерии оптимальности (критерии регулирования).
Одним из распространенных критериев регулирования является максимальный устойчивый улов (MSY) и соответствующий ему мгновенный коэффициент промысловой смертности FM.
В 1972 г. был введен критерий Fo, ь Этот критерий определяют, как величину, несколько меньшую, чем F„, чтобы уменьшить вероятность перелова интенсивным промыслом.
В 1975 г. была предложена система регулирования промыслом из двух элементов — фиксированной величины промысла на уровне FM или Fo, і и определенный целевой размер нерестовой части запаса. Подобная система позволяет сохранить величину нерестовой части запаса, которая в любых условиях гарантирует достаточно большое пополнение.
В 1980 г. Ю.Н. Ефимов рассмотрел новый критерий регулирования промысла — максимальная экономичная прибыль (MEY), в соответствии с которым целью регулирования является получение от промысла устойчивой максимальной прибыли.
Несмотря на некоторые отличия, все перечисленные критерии являются модификациями критерия MSY, соответствующего устойчивому запасу и промыслу, которые отличаются от него лишь некоторым занижением рекомендуемой величины улова по сравнению с расчетным значением FM.
В 1973 году впервые введено понятие общий допустимый улов (ОДУ) с ежегодным квотированием улова для каждого вида запасов и района промысла. Было рекомендовано также несколько уменьшать общий вылов по сравнению с суммой ОДУ для запасов отдельных видов рыб. ОДУ, по существу, опирается на рассмотренные выше критерии регулирования, но, с учетом состояния запасов отдельных видов рыб, величину допустимого улова регулируют ежегодно, чтобы избежать риска перелова или недолова. Однако большие погрешности в оценке величины запасов, динамики их численности, недостатки в оценке допустимой интенсивности вылова существенно снижают практическое значение концепции общего допустимого улова
В последующие годы продолжалось совершенствование перечисленных в начале параграфа методов интенсивности рыболовства, прежде всего, за счет усложнения математических моделей (Бородин, 1998). К сожалению, усложнение моделей не привело к повышению их качества и уточнения биологического смысла описанных процессов.
Существенный вклад в теорию интенсивности рыболовства внесли ученые АГТУ (Мельников, Судаков, 2003), которые уточнили систему показателей интенсивности рыболовства, разработали несколько новых аналитических методов определения допустимой интенсивности вылова, а также методов регулирования запасов и интенсивности вылова на основе непрерывного контроля рыболовства. Некоторые из этих методов служат для одновременного контроля и регулирования не только интенсивности, но и селективности рыболовства
Разнообразие способов оценки допустимой интенсивности вылова и критериев регулирования требует в каждом конкретном случае, как правило, применения одновременно нескольких способов обоснования и регулирования этого показателя пригодными для решения задач рационального рыболовства Уточнение известных методов оценки запасов обусловлено, прежде всего, появлением в последние годы математических моделей селективности орудий лова которые, с одной стороны, позволяют просто и с высокой точностью решать большую часть практически важных задач анализа и оптимизации селективности орудий лова и промысла с другой, использовать данные о селективности во многих методах и моделях теории рыболовства Кроме того, уточнение методов опирается на установление в последнее время закономерности влияния различных факторов на показатели пополнения, роста, естественной и промысловой смертности, которые определяют численность, биомассу и состав промысловой популяции.
Несмотря на существование большого количества перечисленных и других методов оценки допустимой интенсивности рыболовства и критериев регулирования, они, как правило, не дают приемлемых результатов при использовании в течение длительного времени (Бабаян, 1988; Бородин, 1998). Об этом свидетельствует, в частности, плохое состояние запасов многих промысловых объектов.
Кроме того, в начальной стадии находятся исследования, в которых промысловые популяции являются частью водной экологической системы. При таком подходе к проблеме основное внимание уделяется взаимодействию популяций рыб различных видов, смешанному рыболовству, когда ловят одновременно несколько видов рыб различными орудиями лова Не до конца разработана концепция регулирования промыслового усилия по сравнению с регулированием вылова. Недостаточно увязаны проблемы и математические модели интенсивности и селективности рыболовства.
Определение гидрологических условий лова
От полученного вариационного ряда размерного состава облавливаемых скоплений G (10 в необходимых случаях переходили к эмпирической плотности распределения путем нормировки ряда Для этого все частоты щ ряда G () умножали на такой множитель С, чтобы выполнялось равенство: С = т(5 1,=1, (2.2) 1-і где 5Ij= І» — Іц = h - шаг ряда. Шаг ряда принимали постоянным и для этого случая нормирующий множитель C = l/hmi=l/hM, (2.3) » где М - общее количество рыб в выборке.
После нормировки данные о размерном составе представляли в виде таблицы эмпирической плотности распределения.
Нормировку выборки не проводили, если расчеты выполняли на ЭВМ, так как разработанная программа рассчитана на использование абсолютного количества рыб в классах выборки.
Объем выборки из улова для определения размерного состава облавливаемых скоплений принимали 150-200 экземпляров, который, в соответствии с известными из математической статистики правилами, разбивали на 8-Ю классов (к=8-10).
Полученные данные группировали и обобщали. В процессе обобщения результатов и получения осредненньгх данных учитывали количество выборок из отобранной для осреднения совокупности путем введения соответствующих весовых коэффициентов.
При делении промыслового района на участки и на периоды времени учитывали размеры осредненных промысловых участков и периодов времени, которые определяли по известной методике, описанной ниже. При группировке и обобщении данных о размерном составе облавливаемых скоплений учитывали также, что эти колебания имеют разномасштабный характер. В результате процесс колебаний представляли как совокупность независимых процессов разных масштабов с некоторой результирующей дисперсией (Мельников А.В., 1987а) Сто2 = а2 с2,, + ov.2 +ОвД (2,4) где о2, , -среднегодовое квадратичное отклонение, найденное за ряд лет по среднемесячным данным одного заданного месяца как величина, характеризующая межгодовые изменения размерного состава; о2 -внутригодовое среднеквадратичное отклонение, которое определяют за все месяцы года по среднемесячным данным (зга величина характеризует рассеяние показателя от месяца к месяцу); ош2 — среднеквадратичное отклонение, определяемое по средним суточным значениям в пределах месячного года; ам2 - внутрисуточное среднеквадратичное отклонение, рассчитываемое по средним данным за цикл лова.
Так как подобная оценка результирующего среднеквадратичного отклонения (обычно моды, минимального или максимального размера рыб, размерного диапазона рыб) связана со сбором обширного экспериментального и статистического материала, то рассмотренную методику использовали в основном для качественной оценки колебаний размерного состава, что также способствовало оптимизации распределения данных в пространстве и времени. Эту же методику в количественном и качественном виде использовали для оценки колебаний параметров кривой селективности, оптимального размера ячеи, прилова рыб непромысловых размеров и ухода рыбы промысловых размеров из сети.
Прозрачность воды определяли с помощью стандартного белого диска Секки по стандартной методике. В исследуемых промысловых районах относительная прозрачность воды обычно не превышала 0,8-1,0 м.
Кроме прозрачности воды, на процесс лова влияет освещенность в водоеме. На глубине лова различали дневной световой режим с наилучшими условиями для зрительной ориентации рыбы; сумеречный световой режим, когда всякому колебанию освещенности соответствует изменение дальности и степени видимости несветящихся объектов под водой; ночной световой режим, при котором восприятие несветящихся объектов невозможно. Различным типам светового режима соответствуют следующие диапазоны освещенности в (лк) дневной режим - более 1,0; сумеречный - от 10"5 до 1,0; ночной - менее 10"5 (Мельников, 1991) Тип светового режима в водоемах определяли с помощью подводного фотометра с селеновым датчиком на местах лова.
Температурный режим в водоеме влияет на степень подвижности и распределение рыб, параметры горизонтальных и вертикальных миграций, реакцию рыб на элементы орудий лова. Температуру воды измеряли на экспериментальных участках, на проточном месте с глубиной не менее 0,3-0,5 м водным термометром с точностью до 0,1.
Течения влияют на скорость перемещения и рабочие параметры орудий лова, на ориентацию и направление перемещения рыбы в водоеме. Скорость течения определяли с помощью гидродинамических вертушек МТБ с точностью до ОД м/с.
Как промысловый фактор волнение рассматривали в основном с учетом распределения рыб в водоеме, которое служит причиной ухода рыб из зоны волнения.
Определение элементов (высоты, периоды и т.п.) волны производилось при помощи волномерных вех. Определяли скорость и направление ветра по анемометру и вымпелу, а также по флюгеру. По волномерной вехе измеряли средний период волн и наибольшую разность волновых горизонтов. Проводили наблюдение за уровнем воды. Записывали номер рейки, по которой производили наблюдение, делали отсчет уровня воды (на реечном посту по постоянной рейке).
Оценка улова на промысловое усилие орудий лова Астраханской области
При решении поставленных задач необходимо было оценить, можно ли объединить экспериментальные и статистические данные для некоторых районов, сезонов или объектов лова. Для этого использовали методы дисперсионного анализа.
В соответствии с методикой, объединение данных о рассматриваемом показателе возможно, если соблюдается условие: ол/SoFp, (2.5) где од — дисперсия, связанная с неслучайным фактором как результатом разброса рассматриваемого показателя в различных районах лова, в различные сезоны лова или для различных объектов лова; So- дисперсия в результате случайного разброса показателя в различных районах, в различные сезоны лова, или для различных объектах лова; (5 - критерий Фишера для доверительной вероятности р\
Критерий Фишера определяли с учетом степеней свободы, которые зависят от числа экспериментов и числа рассматриваемых районов, сезонов или объектов лова. Доверительную вероятность р" принимали равной 0,9-0,95.
Для исследования колебаний уловов на усилие как меры оценки запасов для отдельных видов лова и некоторым объектам лова, применяли метод контрольных карт (Сакато Сиро, 1980) и метод последовательного анализа (Мельников, 1979).При этом весь период исследований разбивали на периоды стационарности, с учетом изменений промысловых показателей.
Для оценки значимости случайных и неслучайных колебаний исследуемых показателей, оценки требований к необходимой точности их определения использовали известное выражение a2/S2 Fp, (2.6) где о2 - дисперсия показателя, связанная с неслучайным фактором; S2 -дисперсия в результате случайного разброса показателя; Fp - критерий Фишера для доверительной вероятности р\
Выражение использовали для определения предельной точности обоснования исследуемого показателя, принимая доверительную вероятность р равной 0,9.
Метод контрольных карт применяли для определения причин и значимости случайных и неслучайных колебаний величины улова на усилие, установления требований к необходимой точности обоснования этой величины, определения времени перехода на новый показатель.
Метод последовательного анализа применяли для исследования улова на усилие, интенсивности и селективности рыболовства с учетом особенностей решения основных задач управления рыболовством (см. гл. 3).
До недавнего времени интенсивность рыболовства и его влияние на состояние запасов Волго-Каспийского бассейна оценивали с помощью таких традиционных показателей как вылов на сеть, на секрет, на судно и т.д. При этом не учитывались размеры орудий лова, время и место их работы, другие особенности, определяющие технику и тактику лова (Кушнаренко, Медведев, Ткач, 1997) Подобный упрощенный подход при расчетах численности запасов и прогноза уловов не позволяет объективно и однозначно определить суммарные промысловые усилия не только в разнородном, но и даже в однородном рыболовстве. Наиболее перспективно в настоящее время оценка промыслового усилия обловленным объемом (Трещев, 1974).
Промысловой мощностью (W) орудия лова, по А.И.Трещеву, называют объем водоема, обловленный орудием лова за единицу времени. Если обловленный объем измеряют в км3, а время в сутках, то единицу промысловой мощности называют промм (пм). Обловленный объем, в принципе, должен совпадать с объемом зоны облова. Из-за сложности определения размеров и формы зоны облова обловленным объемом обычно считают некоторый расчетный объем водоема, из которого рыба преимущественно попадает в орудие лова. Если орудие лова перекрывает весь водоем от дна до поверхности воды или охватывает слой рыбы, то мерой обловленного пространства может служить также обловленная площадь водоема.
По способу определения обловленного объема орудия и способы лова рыбы объединяют в 5 групп (Мельников, 1991). В водоемах дельты Волги и Северного Каспия для лова и оценки запасов применяют орудия лова четырех групп.
У орудий лова первой группы обловленный объем находят непосредственно через размеры устья трала и показатели перемещения. Например, обловленный тралом объем равен произведению площади устья трала на пройденный им путь. Эти орудия лова в рассмотренном регионе применяют как поисковые.
При лове тралами промысловая мощность через обловленный объем водоема равна V=IxlyTV (3.1.) где 1х - горизонтальное раскрытие трала; !у - вертикальное раскрытие трала; Ц - скорость траления.
При лове разноглубинными тралами горизонтальное и вертикальное раскрытие трала принимают в сечении по гужу. При лове донными тралами горизонтальное раскрытие трала условно принимают равным расстоянию между траловыми досками.
Промысловая мощность разноглубинных и донных тралов отличается достаточно высокой стабильностью, т.к. горизонтальное и вертикальное раскрытия, а также скорость траления при лове тралом определенного объекта лова изменяются незначительно.
Обловленный объем орудий лова второй группы в основном соответствует охваченному орудием лова пространству (закидные невода при лове малоподвижной рыбы, обкидные сети при лове больших скоплений рыбы).
Анализ состояния запасов и регулирование промысла по результатам лова на стационарных тонях
В общем случае решение о регулировании принимают в двух основных случаях: - когда нанесенные точки находятся в пределах границ регулирования, но их расположение носит специфичный характер; - когда нанесенные точки выходят за границы регулирования или уже находятся вне этих границ.
При введении впервые статистического контроля с помощью контрольных карт, прежде всего, необходимо проверить устойчивость контролируемого показателя, а также соответствие его фактического распределения нормальному (Кирюхин, 1977).
Процесс считается устойчивым, если из 25 точек за границы регулирования не выходит ни одна или из 35 точек выходит более одной, из 100 точек- не более двух. Однако подобные требования характерны для точных процессов. В нашем же случае требования к устойчивости процесса изменений показателей значительно ниже, иногда на порядок.
Когда расположение точек имеет односторонне возрастающий и односторонне убывающий характер, то процесс нельзя считать устойчивым даже при соблюдении рассмотренного выше критерия устойчивости. В этом случае процесс изменения показателя можно обычно считать нестационарным случайным процессом, если ординаты семи последовательных точек увеличивают или уменьшают свои значения.
Например, направленное увеличение или уменьшение прилова рыб в этом случае обычно объясняется постепенным изменением размерного состава облавливаемых скоплений и величину прилова можно регулировать, например, изменением размера ячеи.
Неустойчивый процесс иногда можно перевести в разряд устойчивых, если исключить причины варьирования показателя и вновь определить положение центральной линии и границ регулирования, а также вторично проверить устойчивость процесса и соответствие распределения выборочных средних нормальному закону распределения.
Если процесс колебаний показателя устойчив, то найденное положение центральной линии и границ регулирования используют при анализе особенностей расположения точек на контрольной карте. При этом возможны следующие случаи.
1. Если точки располагаются примерно в одинаковом количестве выше и ниже центральной линии, то это свидетельствует о нормальном протекании процесса колебаний показателя, который в этом случае в основном обусловлен случайными колебаниями некоторых факторов, влияющих на этот показатель.
Например, случайные колебания прилова рыб непромысловых размеров обусловлены в основном колебаниями размерного состава облавливаемых скоплений и величины улова. Мерой колебаний показателя в этом случае служат дисперсия и размах колебаний, которые несложно определить.
2. Если точки располагаются в пределах границ регулирования преимущественно по одну сторону от центральной линии, причем процесс колебаний можно считать стационарным случайным процессом, то это свидетельствует о некоторой систематической ошибке в протекании процесса, например, об ошибочном выборе ячеи в концентрирующей части орудия лова или существенном изменении размерного состава облавливаемых скоплений.
Нарушение процесса считают устойчивым и к регулированию уровня рекомендуют прибегать, если из следующих подряд m точек находятся по одну сторону от центральной линии определенное количество точек (Шиндровский, Шютц, 1976)
3. Если за границы регулирования в устойчивом процессе выходят подряд 2 точки, то это свидетельствует о необходимости выяснения причин нарушения процесса, которые изменили показатель, а иногда принять меры для устранения этого нарушения.
Рассмотрим здесь общие особенности применения контрольных карт для оценки величины или среднего выборочного значения показателя, прежде всего, для контроля рассматриваемых процессов и показателей, связанных с запасами и управления запасами промысловых рыб.
По оси абсцисс контрольной карты откладывают номера выборок или время их отбора, а по оси ординат соответствующие им средние выборок из 4-5 и более значений показателя. В нашем случае каждой точке может соответствовать одна выборка (например, величина улова на усилие в соответствующем году). Полученные точки соединяют ломаной линией.
Чтобы оценить особенности колебаний показателя и принять обоснованные решения по управлению изменяющимся показателем на карте в общем случае проводят следующие горизонтальные линии: центральную (Z), верхнюю и нижнюю границы регулирования (аД (а„).
Если известны стандартные нормы среднего уровня показателя х и его колебания в виде несмещенной оценки среднеквадратичного отклонения ss или коэффициента вариации v, то Z=xs; (3.19) Ab=Z + 4-o8; (3-20) vn aH=z—i=s. (321) vn где t - доверительный уровень; n - объем выборка Доверительный уровень t соответствует некоторой вероятности (в наших случаях обычно равен 0,05-0,1).
При распределении показателя по нормальному закону значение доверительного уровня t определяют по таблицам критерия Стьюдента, который для доверительных вероятностей 0,05-0,1 равен 2.
Если нормативные данные отсутствуют и пользуются соответствующими усредненными выборочными характеристиками, то построение карты ведут в следующей последовательности. После нанесения на карту ряда точек т, соответствующих одному значению показателя или средним показателям X по отдельным выборкам, определяют среднее значение Хф контролируемого показателя и приравнивают его к ординате центральной линии: Щ Z = X„—I . (3.22) m
Несмещенное среднеквадратичное отклонение показателя при объеме отдельной выборки менее 10, но более одного, определяют через размахи варьирования, которые вычисляют сначала для каждой выборки по формуле: "ш ""макс "мню \ - -/ где Хщш и Хищ - соответственно максимальное и минимальное значение показателя в каждой выборке.
