Оценка возможности использования статистических методов для прогноза биолого-промысловых характеристик на примере вылова атлантическо-скандинавской сельди
|
Содержание 2
Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1 7
1.1. Описание объекта 7
1.2. Описание районов обитания атлантическо-скандинавской сельди 15
1.2.1. Географическая характеристика 15
1.2.2. Геоморфологическая характеристика 19
1.2.3. Климат данного района 24
1.2.4. Течения и водные массы 28
1.3. Описание прогностических методик 38
1.4. Вывод по главе 1 40
Глава 2 42
2.1. Методы исследований и расчетов 42
2.2. Первичная статистика 42
2.3. Функция спектральной плотности и автокорреляционная функция 43
2.4. Статистико-вероятностные методы экстраполяции временных рядов....46
2.5. Вывод по главе 2 53
Глава 3 54
3.1. Определение возможности использования статистических методов для прогноза биолого-промысловых объектов на примере атлантическо-скандинавской сельди 54
Заключение 64
Список литературы
Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1 7
1.1. Описание объекта 7
1.2. Описание районов обитания атлантическо-скандинавской сельди 15
1.2.1. Географическая характеристика 15
1.2.2. Геоморфологическая характеристика 19
1.2.3. Климат данного района 24
1.2.4. Течения и водные массы 28
1.3. Описание прогностических методик 38
1.4. Вывод по главе 1 40
Глава 2 42
2.1. Методы исследований и расчетов 42
2.2. Первичная статистика 42
2.3. Функция спектральной плотности и автокорреляционная функция 43
2.4. Статистико-вероятностные методы экстраполяции временных рядов....46
2.5. Вывод по главе 2 53
Глава 3 54
3.1. Определение возможности использования статистических методов для прогноза биолого-промысловых объектов на примере атлантическо-скандинавской сельди 54
Заключение 64
Список литературы
На протяжении многих столетий человечество использует биологические ресурсы Мирового океана для своих нужд. Для многих народов эти ресурсы являются единственным источником дохода и питания. На этих же богатых ресурсах Мирового океана построены экономики многих стран, например в Норвегии есть такое выражение «Сельдь - серебро моря». Эти слова характеризуют как экономическое значение сельди, так и характерный для нее сверкающий серебристый цвет чешуи.
Постепенный переход добычи рыбы и морских млекопитающих от прибрежного к ближнему и дальнему океанскому, происходившими в течение последних 50-100 лет, базировался на все более углубленном исследовании океанов и морей, а также флоры и фауны. Это способствовало, в конечном счете, необходимости познания всего Мирового океана для выявления закономерностей и распределения его биологической продуктивности.
Развитие рыболовства вело к расширению океанологических исследований, а они, в свою очередь, способствовали развитию и расширению морского и океанского рыболовства, освоению поисковыми и промысловыми судами новых районов и акваторий Мирового океана, и поиску новых объектов промысла.
Несмотря на сложность биологических, физико-химических и других процессов, протекающих в Мировом океане, к настоящему времени накоплены ценные научные данные, позволяющие промысловой океанологии решать стоящие перед ней задачи и отвечать на запросы мирового рыболовства.
Основным объектом исследования промысловой океанологии является биотоп, а задачей исследования определяется изучение влияния абиотических и биотических факторов на распределение, воспроизводство и поведение промысловых концентраций гидробионтов и условия их промысла.
Основным методом промысловой океанологии принято считать системный анализ. Основное внимание системного анализа концентрируется на выявлении различных связей и отношений, существующих как в его взаимодействии с внешним окружением, так и непосредственно внутри объекта.
Целью данного исследования является определение возможности прогноза по уловам атлантическо-скандинавской сельди с помощью статистических методов.
Теоретической базой данной работы послужили труды исследователей в области промысловой океанологии: А. И. Крысов, Г. К. Ижевский, В. К. Зиланов, Д. А. Васильев, Ю. Н. Ефимов и других. А также были использованы данные А. И. Крысова по вылову норвежской сельди всеми странами в тыс. тонн с 1900 по 1969 гг. и данные продовольственной и сельскохозяйственной организация ООН (FAO), региональные статистические данные по рыболовству (FishStatJ) с 1969 по 2013 гг. странами Норвегии, Исландии, Дании в тыс. тонн.
Гипотеза исследования заключается в том, что при создании качественных моделей прогнозирования возможного вылова сельди могут использоваться различные типы статистических методов в зависимости от поставленной задачи, как для однократных, так и многократных прогнозов.
В соответствии с целью и гипотезой исследования были определены следующие задачи:
1. Сбор и подготовка исходной информации по теме данного
исследования;
2. Расчёт первичной статистики, среднего значения, дисперсии, моды,
медианы, стандартного отклонения, коэффициента асимметрии;
3. Определение наличия закономерностей путём расчёта
автокорреляционной функции и функции спектральной плотности;
4. Методическое прогнозирование и определение возможности
использование статистических методов для предсказания улова сельди.
Для решения поставленных задач был проведен анализ литературы, указанный в библиографии, и произведены расчеты посредством программ STATISTICA и ASAPPlus.
Цели и задачи исследования определили следующую структуру дипломного проекта: введение, три главы, заключение, библиография.
Во введении обосновывается актуальность исследуемой проблемы, выделяется предмет исследования, формулируются цель, гипотеза и задачи. Определяются новизна, теоретическая и практическая значимость работы.
В первой главе рассматривается круг вопросов, связанных с описанием гидробионта и районов обитания атлантическо-скандинавской сельди, описание прогностических методик.
Во второй главе рассматриваются методы исследований, вероятностные характеристики распределения, функция спектральной плотности и автокорреляционная функция, статистико-вероятностные методы экстраполяции временных рядов.
В третьей главе представлена расчётная часть и анализ полученных результатов.
В заключении подведены итоги работы, дана оценка значимости исследованного материала.
Постепенный переход добычи рыбы и морских млекопитающих от прибрежного к ближнему и дальнему океанскому, происходившими в течение последних 50-100 лет, базировался на все более углубленном исследовании океанов и морей, а также флоры и фауны. Это способствовало, в конечном счете, необходимости познания всего Мирового океана для выявления закономерностей и распределения его биологической продуктивности.
Развитие рыболовства вело к расширению океанологических исследований, а они, в свою очередь, способствовали развитию и расширению морского и океанского рыболовства, освоению поисковыми и промысловыми судами новых районов и акваторий Мирового океана, и поиску новых объектов промысла.
Несмотря на сложность биологических, физико-химических и других процессов, протекающих в Мировом океане, к настоящему времени накоплены ценные научные данные, позволяющие промысловой океанологии решать стоящие перед ней задачи и отвечать на запросы мирового рыболовства.
Основным объектом исследования промысловой океанологии является биотоп, а задачей исследования определяется изучение влияния абиотических и биотических факторов на распределение, воспроизводство и поведение промысловых концентраций гидробионтов и условия их промысла.
Основным методом промысловой океанологии принято считать системный анализ. Основное внимание системного анализа концентрируется на выявлении различных связей и отношений, существующих как в его взаимодействии с внешним окружением, так и непосредственно внутри объекта.
Целью данного исследования является определение возможности прогноза по уловам атлантическо-скандинавской сельди с помощью статистических методов.
Теоретической базой данной работы послужили труды исследователей в области промысловой океанологии: А. И. Крысов, Г. К. Ижевский, В. К. Зиланов, Д. А. Васильев, Ю. Н. Ефимов и других. А также были использованы данные А. И. Крысова по вылову норвежской сельди всеми странами в тыс. тонн с 1900 по 1969 гг. и данные продовольственной и сельскохозяйственной организация ООН (FAO), региональные статистические данные по рыболовству (FishStatJ) с 1969 по 2013 гг. странами Норвегии, Исландии, Дании в тыс. тонн.
Гипотеза исследования заключается в том, что при создании качественных моделей прогнозирования возможного вылова сельди могут использоваться различные типы статистических методов в зависимости от поставленной задачи, как для однократных, так и многократных прогнозов.
В соответствии с целью и гипотезой исследования были определены следующие задачи:
1. Сбор и подготовка исходной информации по теме данного
исследования;
2. Расчёт первичной статистики, среднего значения, дисперсии, моды,
медианы, стандартного отклонения, коэффициента асимметрии;
3. Определение наличия закономерностей путём расчёта
автокорреляционной функции и функции спектральной плотности;
4. Методическое прогнозирование и определение возможности
использование статистических методов для предсказания улова сельди.
Для решения поставленных задач был проведен анализ литературы, указанный в библиографии, и произведены расчеты посредством программ STATISTICA и ASAPPlus.
Цели и задачи исследования определили следующую структуру дипломного проекта: введение, три главы, заключение, библиография.
Во введении обосновывается актуальность исследуемой проблемы, выделяется предмет исследования, формулируются цель, гипотеза и задачи. Определяются новизна, теоретическая и практическая значимость работы.
В первой главе рассматривается круг вопросов, связанных с описанием гидробионта и районов обитания атлантическо-скандинавской сельди, описание прогностических методик.
Во второй главе рассматриваются методы исследований, вероятностные характеристики распределения, функция спектральной плотности и автокорреляционная функция, статистико-вероятностные методы экстраполяции временных рядов.
В третьей главе представлена расчётная часть и анализ полученных результатов.
В заключении подведены итоги работы, дана оценка значимости исследованного материала.
Сельдь является традиционным продуктом для нашей страны. Потребителям очень важно, чтобы такой привычный и полезный продукт оставался на прилавках магазинов в большом ассортименте и доступности. Для сохранения объемов поставок и качества поставляемого товара на рынок и необходимы современные подходы к изучению абиотических и биотических факторов, влияющих на атлантическую сельдь, а также качественные методы прогнозирования.
Район обитания исследуемого объекта достаточно суров по своим климатическим условиям - это Северная Атлантика и прилегающие моря Северо-Европейского бассейна. Основные нерестилища атлантической сельди находятся вблизи области полярных (арктических) вод, где нередко формируются неблагоприятные условия для всех фаз раннего онтогенеза. В данном районе наиболее часто наблюдается плотная облачность. Зима с неустойчивой погодой и сильными ветрами, в виду интенсивно развитой циклонической деятельностью. Лето прохладное с туманами. В осенне-зимний период наблюдается наибольшая повторяемость штормов силой свыше 6 баллов и достигает 37% в январе. Средняя скорость ветра зимой составляет 8—9 м/с, летом уменьшается до 5—6 м/с. Количество осадков превышает расходы на испарение. В связи с этим, любые экстремальные условия во время нереста приводят к неурожайным поколениям и, как следствие, снижении популяции.
Всё вышесказанное сильно усложняет оценку и прогнозирование общего допустимого улова атлантическо-скандинавской сельди. За годы исследований наработаны различные методы прогнозирования допустимого промыслового изъятия. Это эмпирические (все методы прямого учета численности и оценки запасов) и аналитические (все математические модели оценки численности и регулирования промысла). Однако ни одну из существующих моделей нельзя признать полностью адекватной
моделируемому объекту, поэтому и результаты, полученные на их основе, нуждаются в последующей постоянной корректировке. Также используется промысловая статистика на основе всего комплекса информации, собранной в результате проводимых исследований, которая позволяет прогнозировать запасы и общий допустимый улов.
Для обработки исходной информации от момента получения временных рядов до момента выдачи прогностических рекомендаций сделаны следующие шаги:
1. Расчет первичных статистических моментов;
2. Расчет автокорреляционной функции и функции спектральной плотности;
3. Оценка перспектив использования полученных результатов для выполнения экстраполяции статистико-вероятностными методами;
4. Методическое прогнозирование выбранного параметра.
Расчет первичных статистических моментов и эмпирической функции распределения среднегодовых значений необходим для общего представление об исследуемом процессе. Многолетняя динамика по выловам показывает рост потребления атлантическо-скандинавской сельди. Два пика эмпирической функции распределения говорят о периодичности процесса. Рассчитанная автокорреляционная функция показывает, что изучаемый процесс малоинерционный, следовательно, объемы вылова атлантическо- скандинавской сельди будут сохраняться на протяжении нескольких лет. На графике АКФ выявляется два локальных максимума, характеризующих наличие в исследуемом процессе колебаний с периодом в 43 года. Функция спектральной плотности показывает процесс в низкочастотной части спектра. Наличие двух локальных максимумов 17-ти и 11-тилетнего цикла обусловлено влиянием на выловы сельди таких природных факторов как лунные фазы и солнечная активность.
В результате, общая логическая последовательность операций разработки прогностической модели сводится к принципу проведения научных исследований о единстве описания (анализ), объяснения (диагноз) и предсказания (прогноз), как основных звеньев проведения исследования. Очевидно, что именно с этих позиций следует подходить к проблеме экстраполяции различных характеристик, в том числе и промыслово-биологического характера.
При реализации моделирования внутренней структуры рядов использовались методы: климатический, инерционный, байесовский, динамико-статистический, авторегрессионный, Фурье, средняя и регрессионная комплексация.
Итоговые прогностические значения были получены после проверки качества работы каждой статистико-вероятностной модели и выбора лучшей из них.
В результате, для сверхдолгосрочного прогноза выбраны две модели:
1. Динамико-статистическая, которая наилучшим образом соответствует структуре изменчивости ряда вылова, носящей стохастический характер.
2. Регрессионная комплексация, как модель, наиболее полно описывающая внутреннюю структуру ряда вылова.
Согласно расчетам, в ближайшие 10-15 лет следует ожидать сохранение, а возможно и некоторое увеличение, численности Атлантическо- скандинавской сельди и добычу её необходимо вести, не превышая прогностических значений, полученных по модели регрессионной комплексации.
Таким образом, цель работы достигнута. Определена возможность использования статистических методов для прогноза биолого-промысловых объектов на примере атлантическо-скандинавской сельди, в результате которых могут быть получены сверхдолгосрочные прогнозы для оценки общедопустимых уловов и дальнейшее планирование развития инфраструктуры промысловой отрасли.
Район обитания исследуемого объекта достаточно суров по своим климатическим условиям - это Северная Атлантика и прилегающие моря Северо-Европейского бассейна. Основные нерестилища атлантической сельди находятся вблизи области полярных (арктических) вод, где нередко формируются неблагоприятные условия для всех фаз раннего онтогенеза. В данном районе наиболее часто наблюдается плотная облачность. Зима с неустойчивой погодой и сильными ветрами, в виду интенсивно развитой циклонической деятельностью. Лето прохладное с туманами. В осенне-зимний период наблюдается наибольшая повторяемость штормов силой свыше 6 баллов и достигает 37% в январе. Средняя скорость ветра зимой составляет 8—9 м/с, летом уменьшается до 5—6 м/с. Количество осадков превышает расходы на испарение. В связи с этим, любые экстремальные условия во время нереста приводят к неурожайным поколениям и, как следствие, снижении популяции.
Всё вышесказанное сильно усложняет оценку и прогнозирование общего допустимого улова атлантическо-скандинавской сельди. За годы исследований наработаны различные методы прогнозирования допустимого промыслового изъятия. Это эмпирические (все методы прямого учета численности и оценки запасов) и аналитические (все математические модели оценки численности и регулирования промысла). Однако ни одну из существующих моделей нельзя признать полностью адекватной
моделируемому объекту, поэтому и результаты, полученные на их основе, нуждаются в последующей постоянной корректировке. Также используется промысловая статистика на основе всего комплекса информации, собранной в результате проводимых исследований, которая позволяет прогнозировать запасы и общий допустимый улов.
Для обработки исходной информации от момента получения временных рядов до момента выдачи прогностических рекомендаций сделаны следующие шаги:
1. Расчет первичных статистических моментов;
2. Расчет автокорреляционной функции и функции спектральной плотности;
3. Оценка перспектив использования полученных результатов для выполнения экстраполяции статистико-вероятностными методами;
4. Методическое прогнозирование выбранного параметра.
Расчет первичных статистических моментов и эмпирической функции распределения среднегодовых значений необходим для общего представление об исследуемом процессе. Многолетняя динамика по выловам показывает рост потребления атлантическо-скандинавской сельди. Два пика эмпирической функции распределения говорят о периодичности процесса. Рассчитанная автокорреляционная функция показывает, что изучаемый процесс малоинерционный, следовательно, объемы вылова атлантическо- скандинавской сельди будут сохраняться на протяжении нескольких лет. На графике АКФ выявляется два локальных максимума, характеризующих наличие в исследуемом процессе колебаний с периодом в 43 года. Функция спектральной плотности показывает процесс в низкочастотной части спектра. Наличие двух локальных максимумов 17-ти и 11-тилетнего цикла обусловлено влиянием на выловы сельди таких природных факторов как лунные фазы и солнечная активность.
В результате, общая логическая последовательность операций разработки прогностической модели сводится к принципу проведения научных исследований о единстве описания (анализ), объяснения (диагноз) и предсказания (прогноз), как основных звеньев проведения исследования. Очевидно, что именно с этих позиций следует подходить к проблеме экстраполяции различных характеристик, в том числе и промыслово-биологического характера.
При реализации моделирования внутренней структуры рядов использовались методы: климатический, инерционный, байесовский, динамико-статистический, авторегрессионный, Фурье, средняя и регрессионная комплексация.
Итоговые прогностические значения были получены после проверки качества работы каждой статистико-вероятностной модели и выбора лучшей из них.
В результате, для сверхдолгосрочного прогноза выбраны две модели:
1. Динамико-статистическая, которая наилучшим образом соответствует структуре изменчивости ряда вылова, носящей стохастический характер.
2. Регрессионная комплексация, как модель, наиболее полно описывающая внутреннюю структуру ряда вылова.
Согласно расчетам, в ближайшие 10-15 лет следует ожидать сохранение, а возможно и некоторое увеличение, численности Атлантическо- скандинавской сельди и добычу её необходимо вести, не превышая прогностических значений, полученных по модели регрессионной комплексации.
Таким образом, цель работы достигнута. Определена возможность использования статистических методов для прогноза биолого-промысловых объектов на примере атлантическо-скандинавской сельди, в результате которых могут быть получены сверхдолгосрочные прогнозы для оценки общедопустимых уловов и дальнейшее планирование развития инфраструктуры промысловой отрасли.