📄Работа №171007
Тема: Оперативная оценка рыбопромысловой обстановки в регионе ЮВТО
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
гидрология
Объем:
69 листов
Год:
2016
Просмотров:
55
4660
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Сокращения 3
Введение 4
1 Физико-географическая и океанологическая характеристики 6
исследуемого района
1.1 Географическое положение района 6
1.2 Климатическая характеристика района 7
1.2.1 Климатические районы ЮВТО 7
1.2.2 Атмосферная циркуляция 8
1.2.3 Температура и соленость воды 9
1.2.4 Основные водные массы и фронты 10
1.3 Крупномасштабная динамика вод ЮВТО 14
1.3.1 Основные системы течений 14
1.3.2 Мезомасштабные вихревые структуры 16
1.4 Промысловая значимость района 18
1.4.1 История освоения 18
1.4.2 Промысловая ихтиофауна 20
1.5 Перуанская ставрида 20
2 Методическая основа рыбопромыслового прогнозирования и 24
исходные данные
2.1 Методическая основа рыбопромыслового прогнозирования 24
2.2 Исходные данные 27
2.2.1 Данные о распределение температуры 27
2.2.2 Данные о высоте поверхности океана 29
2.3 Методы обработки данных 30
3 Оперативное прогнозирование рыбопромысловой обстановки в 34
регионе ЮВТО
3.1 Среднее распределение ТПО, ВПО и их градиентов 34
3.2 Оценка промысловых планшетов, разработанных согласно 36
рассматриваемому прогностическому методу
3.3 Оценка промысловых планшетов, разработанных на основе 43
дополнительных предположений о распределении гидрофизических характеристик
Заключение 48
Список использованных источников 50
Приложения 53
Введение 4
1 Физико-географическая и океанологическая характеристики 6
исследуемого района
1.1 Географическое положение района 6
1.2 Климатическая характеристика района 7
1.2.1 Климатические районы ЮВТО 7
1.2.2 Атмосферная циркуляция 8
1.2.3 Температура и соленость воды 9
1.2.4 Основные водные массы и фронты 10
1.3 Крупномасштабная динамика вод ЮВТО 14
1.3.1 Основные системы течений 14
1.3.2 Мезомасштабные вихревые структуры 16
1.4 Промысловая значимость района 18
1.4.1 История освоения 18
1.4.2 Промысловая ихтиофауна 20
1.5 Перуанская ставрида 20
2 Методическая основа рыбопромыслового прогнозирования и 24
исходные данные
2.1 Методическая основа рыбопромыслового прогнозирования 24
2.2 Исходные данные 27
2.2.1 Данные о распределение температуры 27
2.2.2 Данные о высоте поверхности океана 29
2.3 Методы обработки данных 30
3 Оперативное прогнозирование рыбопромысловой обстановки в 34
регионе ЮВТО
3.1 Среднее распределение ТПО, ВПО и их градиентов 34
3.2 Оценка промысловых планшетов, разработанных согласно 36
рассматриваемому прогностическому методу
3.3 Оценка промысловых планшетов, разработанных на основе 43
дополнительных предположений о распределении гидрофизических характеристик
Заключение 48
Список использованных источников 50
Приложения 53
📖 Введение
Промысловый район Юго-восточной части Тихого океана (ЮВТО)еще с конца семидесятых годов прошлого века стал важным промысловым районом для Советского Союза благодаря своей высокой биологической продуктивности, которая обусловлена уникальными физико-географическими условиями в данной части Тихого океана. Однако с распадом Советского Союза и ухудшением экономической ситуации в стране в 1991 году промысел в данном районе прекратился [1].
В последнее время интерес к данному региону возвращается, так, например, Атлантический научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии (АтлантНИРО) провел две экспедиции в ЮВТО в начале и в конце прошлого десятилетия, подтвердившие сохранение высокой биологической продуктивности данного промыслового района.
В настоящее время наиболее актуальным видом прогнозирования промысловых скоплений видится использование спутниковых данных, поскольку это значительно удешевляет промысел, так как не нужно отправлять суда на разведку скоплений промысловых видов. В данной работе как раз рассматривается метод прогнозирования, основанный на использовании спутниковых данных.
Целью данной работы является оценка возможности оперативного прогнозирования промысловых скоплений ставриды в ЮВТО.
В ходе работы были поставлены следующие задачи:
1. Отобрать и подготовить необходимые данные для решения поставленной цели;
2. Написать программный кода, позволяющий оперативно обрабатывать массивы данных;
З.Опробовать несколько методов оперативного прогнозирования предполагаемых скоплений перуанской ставриды в ЮВТО;
4.Произвести анализ полученных результатов, сделать выводы об успешности применения метода оперативного прогнозирования к ЮВТО.
В последнее время интерес к данному региону возвращается, так, например, Атлантический научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии (АтлантНИРО) провел две экспедиции в ЮВТО в начале и в конце прошлого десятилетия, подтвердившие сохранение высокой биологической продуктивности данного промыслового района.
В настоящее время наиболее актуальным видом прогнозирования промысловых скоплений видится использование спутниковых данных, поскольку это значительно удешевляет промысел, так как не нужно отправлять суда на разведку скоплений промысловых видов. В данной работе как раз рассматривается метод прогнозирования, основанный на использовании спутниковых данных.
Целью данной работы является оценка возможности оперативного прогнозирования промысловых скоплений ставриды в ЮВТО.
В ходе работы были поставлены следующие задачи:
1. Отобрать и подготовить необходимые данные для решения поставленной цели;
2. Написать программный кода, позволяющий оперативно обрабатывать массивы данных;
З.Опробовать несколько методов оперативного прогнозирования предполагаемых скоплений перуанской ставриды в ЮВТО;
4.Произвести анализ полученных результатов, сделать выводы об успешности применения метода оперативного прогнозирования к ЮВТО.
✅ Заключение
В заключение можно обобщить основные результаты и сделать следующие выводы.
1. Выявлено, что за рассматриваемый период максимальное из среднихзначение градиентаТПО составило 0,023 °С/миля. По нему отчётливо выделяется Южный субтропический фронт. Значения ВПО в рассматриваемом регионе изменяются в среднем от 36 до -16 см. Как для распределения ВПО, так и для распределения значений градиентов ТПО выявлена явная тенденция к смещению на юг к середине лета (январь в южном полушарии). Также к лету происходитувеличение градиентов ТПО. Максимальное выявленное значение градиента ТПО составляет 0,07 °С на милю.
2. В ходе работы были разработаны и оценены два варианта составления промысловых прогностических планшетов:с учетом градиента ТПО более 0,02 оС на милю и значениями ВПО в пределах ±5 см; с учетом градиента ТПО более 0,02 оС на милю и минимальными градиентами ВПО. Оба варианта показали схожие результаты. Согласно данным планшетам наиболее часто скопления ставриды ожидаются в квадрате 40 - 45° ю.ш. и 90 - 95° з.д. Однако необходимо подтверждение работы данных методов натурными наблюдениями.
3. Поскольку применение как значений ВПО, так и градиента ВПО показали схожие результаты, скорее всего основной вклад в выделение потенциально перспективных зон промысла вносит распределение температуры поверхности океана.
Основной перспективой данной работы видится выявление вклада ВПО и градиентов ВПО в распределение перуанской ставриды, а также связь скоплений с мезомасштабными вихрями.
1. Выявлено, что за рассматриваемый период максимальное из среднихзначение градиентаТПО составило 0,023 °С/миля. По нему отчётливо выделяется Южный субтропический фронт. Значения ВПО в рассматриваемом регионе изменяются в среднем от 36 до -16 см. Как для распределения ВПО, так и для распределения значений градиентов ТПО выявлена явная тенденция к смещению на юг к середине лета (январь в южном полушарии). Также к лету происходитувеличение градиентов ТПО. Максимальное выявленное значение градиента ТПО составляет 0,07 °С на милю.
2. В ходе работы были разработаны и оценены два варианта составления промысловых прогностических планшетов:с учетом градиента ТПО более 0,02 оС на милю и значениями ВПО в пределах ±5 см; с учетом градиента ТПО более 0,02 оС на милю и минимальными градиентами ВПО. Оба варианта показали схожие результаты. Согласно данным планшетам наиболее часто скопления ставриды ожидаются в квадрате 40 - 45° ю.ш. и 90 - 95° з.д. Однако необходимо подтверждение работы данных методов натурными наблюдениями.
3. Поскольку применение как значений ВПО, так и градиента ВПО показали схожие результаты, скорее всего основной вклад в выделение потенциально перспективных зон промысла вносит распределение температуры поверхности океана.
Основной перспективой данной работы видится выявление вклада ВПО и градиентов ВПО в распределение перуанской ставриды, а также связь скоплений с мезомасштабными вихрями.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.