Количественный исследование рыбных ресурсов на территории Российской Федерации

Курсовая работа

Количественный анализ рыбных ресурсов на территории Российской Федерации

Введение

Россия омывается тремя океанами и двенадцатью открытыми морями. Российский рыбопромысловый флот добывает ежегодно более 11 млн. т. разнообразной продукции: рыбы, крабов, креветок, морского зверя, морских водорослей и других пищевых и технических морепродуктов.

На территории бывшего СССР около 800 тыс. рек протяженностью более 5 млн. км, свыше 3 млн. больших и малых озер площадью почти 0, 5 млн. км². На многих крупных реках и озерах построены мощные гидроэлектростанции с огромными водохранилищами - внутренними морями, общая площадь которых более 11 млн. га. Построены многочисленные пруды, оросительные системы с водохранилищами, образовались значительные площади карьеров от выработки торфа, минеральных ископаемых, залитые водой. Все эти внутренние водоемы являются важной базой для организации в них высокопродуктивного рыбного хозяйства по промышленному разведению и выращиванию разнообразных ценных рыб для снабжения населения в живом и свежем виде.

Рыболовство в океане дает 90% общего улова рыбы в стране, 80% выловленной морской рыбы направляется на производство пищевой продукции, которой вырабатывается около тысячи наименований. Остальное количество рыбы перерабатывается на кормовую муку для животноводства, птице- и звероферм. Кроме того, добываются морские звери (тюлени, моржи, котики, нерпы), пищевые моллюски (устрицы, мидии и др.) и водоросли (пищевые - морская капуста и агароносные). Во внутренних водоемах (морях, реках, озерах, водохранилищах) добывается около 1 млн. т. высокоценной рыбы: осетровых, лососевых, сиговых, сазана, леща, судака, тарани, воблы и др.

Объектом исследования является основные рыбные ресурсы России.

Предмет исследования основные показатели, составляющие использование рыбных ресурсов России, а именно:

·        Средняя величина вылова

·        Средняя биомасса

·        Факторы влияющие на величину биомассы и величину улова (браконьерство, естественная гибель)

Целью исследования выявление взаимосвязи величины улова и естественного приростом биомассы с влиянием браконьерства.

Для достижения поставленной цели мною были определены задачи:

·        Собрать статистические данные по средним показателям и уровней браконьерства, и естественной гибели за выбранный временной промежуток и составить таблицу данных

·        Проанализировать таблицу данных и выявить взаимосвязи между показателями, определить сильные связи и возможности построения регрессионных моделей

·        Провести анализы временных рядов.

 

1. Охрана рыбных ресурсов

рыбный ресурс математический

Пресноводные рыбы. Включают около 8 тыс. видов, постоянно живут в пресной воде. Они разделяются нареофильных, приспособленных к жизни на течении (форели, маринки, гольцы и др.), и лимнофильных, живущих в стоячей воде (карп, карась, лещ, сазан, вьюн и др.). Рыбы текучих вод (реофилы) и стоячих (лимнофилы) делятся на пелагических - обитателей толщи воды, придонных и донных. Проходные рыбы. Они перемещаются для икрометания (нереста) либо из морской воды в пресную (лососи, сельди, осетровые), либо из пресной - в морскую (угри и др.). Солоноватоводные рыбы. Населяют опресненные участки морей, эстуарии (устьевые участки), и внутренние моря с пониженной соленостью и разделяются на полупроходных, заходящих для нереста в низовья рек, и нагуливающихся в солоноватых водах (многие сиги, вобла и др.), и собственно солоноватоводных, постоянно живущих в опресненных морских участках (бычки, речная камбала, морские иглы)

Во всех рыбопромысловых бассейнах имеются рыбопромышленные объединения, в состав которых входят: рыбопромысловый и транспортно-приемный флот, рыбоперерабатывающие предприятия, холодильники, рыбные порты, китобойные базы, судоремонтные и тарные предприятия, сетевязальные и по постройке орудий лова фабрики, научно-исследовательские и проектно-конструкторские рыбохозяйственные организации.

На внутренних водоемах (озера, реки, пруды и водохранилища) также организованы объединения по рыбному хозяйству, в которые входят: рыболовецкие подразделения с рыбоприемной и рыбоперерабатывающей базой, прудовые и озерные рыбоводные хозяйства (рыбхозы), рыбопитомники, нерестово-выростные хозяйства, рыбоводные и комбикормовые заводы, вырабатывающие рыбные корма.

Россия, несмотря на распад СССР, занимает одно из первых мест в мире по сырьевым запасам рыб. Двенадцать открытых морей, омывающих границы Россия, два крупнейших в мире внутренних моря - озера (Каспийское и Аральское), множество больших и малых рек и исключительное разнообразие климата обеспечили благоприятные условия для обитания более 1000 видов рыб, из которых 250 являются рыбопромысловыми. Особенно богаты воды России наиболее ценными видами рыб: осетровыми (более 90% мирового улова) и карповыми (60% мирового улова), а также лососевыми и сельдевыми. В этом разделе представлена краткая характеристика основных морских и пресноводных рыб, часть из которых является объектом искусственного разведения: осетровые, лососевые, карповые, угри и др. Морские рыбы. Включают около 11,6 тыс. видов, живущих в морской воде. Среди них пелагические рыбы, живут в толще воды (пеламида, анчоусы, скумбрия, тунцы, луна-рыба и др.), и донные, которые живут у дна (камбалы, скаты, подкаменщики и др.). Морские рыбы делятся на океанических, живущих в поверхностных слоях открытых частей океана (макрелещука, тунцы, летучие рыбы и др.), неритических, населяющих прибрежные морские воды (бычки, камбалы, большинство спаровых и др.), глубоководных, которые, в свою очередь, делятся набатипелагических (светящиеся анчоусы, удильщики) и донных.

Основными мерами охраны окружающей среды в рыбной промышленности, являются рациональное использование добываемого сырья, безотходная технология и современная техника.

Интенсивная деятельность человека, связанная с развитием промышленности, сельского хозяйства, водного транспорта и др. в ряде случаев отрицательно сказалась на состоянии рыбохозяйственных водоемов.

Почти все крупнейшие реки нашей страны и стран ближнего зарубежья: Волга, Кама, Урал, Дон, Кубань, Днепр, Днестр, Даугава, Ангара, Енисей, Иртыш, Сырдарья, Амударья, Кура и др. частично или полностью зарегулированы плотинами крупных гидроэлектростанций или оросительных гидроузлов. Практически почти все проходные рыбы - осетровые, лососевые, сиговые, карповые, сельди - и полупроходные - окуневые, карповые и др. - лишились своих сложившихся веками естественных нерестилищ.

В результате зарегулирования рек и использования водных ресурсов в основном для целей энергетики и сельского хозяйства без учета других интересов отраслей народного хозяйства произошло резкое сокращение объема паводковых вод и наблюдается постоянное в течение года колебание уровня воды в нижних участках рек, что крайне отрицательно сказывается на размножении полупроходных и туводных рыб во многих крупных бассейнах.

Вырубка леса, распашка склонов рек и речных пойм приводит к заилению и захламлению нерестилищ, а загрязнение воды токсичными стоками губительно действует на фауну водоемов. Антропогенное воздействие на водоемы в конечном итоге привело к сокращению рыбных запасов и уловов рыбы во внутренних водоемах. В связи с этим перед рыбным хозяйством стоит одна из главных задач - создание благоприятных условий для воспроизводства и увеличения рыбных запасов путем проведения комплекса различных рыбоводно - мелиоративных и рыбоохранных мероприятий.

Сохранение и приумножение рыбных богатств во внутренних водоемах

России, охрана естественных богатств континентального шельфа России, живых ресурсов в прилегающих к побережью России морских районах, отнесенных к экономической зоне России, и осуществление контроля за соблюдением международных конвенций и договоров о рыболовстве в открытом море, участником которых является Россия, возлагаются на Главное управление по охране и воспроизводству рыбных запасов и регулированию рыболовства и его бассейновые управления. Следует отметить, что за последние пять десятилетий произошло изменение состояния внутренних водоемов: морей, рек, озер. Крупные реки страны зарегулированы мощными плотинами гидроэлектростанций и оросительных систем, значительно увеличился отбор пресных вод на промышленные, сельскохозяйственные и бытовые нужды, усилилось загрязнение водоемов различными вредными стоками, возросли объемы подводных разработок полезных ископаемых, дноуглубительных работ и т.д. Очень негативную роль на экологическое состояние водных ресурсов сыграл бесконтрольный сброс ядовитых отходов в реки за последние годы. Большой урон рыбным ресурсам наносит браконьерский вылов ценных пород рыб.

Рыбоводство является составной частью общих мероприятий по охране и воспроизводству рыбных запасов, куда входит рыбохозяйственная мелиорация водоемов, естественное воспроизводство, охрана рыбных запасов и регулирование промысла рыбы, контроль за комплексным использованием водных ресурсов, санитарным состоянием водоемов.

Разведение рыб на рыбоводных заводах. В России действует более 80 государственных рыбоводных заводов: 51 - лососевый, 18 - осетровых и более 10 - смешанных (осетровых, лососевых, сиговых и карповых). Имеются также экспериментальные рыбоводные заводы при научно-исследовательских организациях. Основными объектами искусственного разведения на заводах являются лососевые, осетровые, сиговые, карповые, растительноядные рыбы. Технология разведения рыбы сложная и трудоемкая. Она включает в себя несколько процессов: заготовка зрелых производителей; получение зрелой икры и спермы; осеменение икры; подготовка икры к инкубации; инкубация икры; выдерживание предличинок, подращивание личинок и выращивание молоди; выпуск молоди в естественные водоемы.

Оценка рыбных ресурсов должна начинаться прежде всего с оценки инвентаризации общего числа видов рыб в России и создания базы данных.

2. Математический анализ рыбных ресурсов России

Таблица 1. Таблица данных 1980-2008 гг. с содержанием данных по рыбным ресурсам

года	Коэффициент общего улова	коэффициент естественного прироста биомассы	браконьерство	Естественная гибель
1980	10	16,1	1,7	610
1985	7,2	15,4	3,6	1000
1990	8,6	5,7	6,5	1500
1997	10	4,6	10,9	1600
1998	11,1	2,6	7	1300
1999	15	-5,8	15	1000
2000	15,1	-6,6	18,5
2001	15,2	-5,4	18.7	1450
2002	16,2	-5,9	19	1400
2003	16,5	-4,2	20,6	1450
2004	16	-3,5	21	1400
2005	16,7	-5,7	22,1	1500
2006	15,7	-4,7	22,7	1400
2007	14,1	-3,6	23,4	1650
2008	14,5	-2,8	24,1	1650

Смешанная таблица данных с временным промежутком с 1950 по 2008 гг. В ней указаны Коэффициенты гибели и естественного прироста биомассы, а так же годовые уровни браконьерства и естественной гибели.

 

.1 Корреляционный анализ

Необходимо выяснить как сильны связи между признаками. Для этого построим матрицу корреляции:

Таблица 2. Таблица корреляционного анализа между основными данными рыбных ресурсов

		Прирост биомассы	браконьерство	Естественная гибель
Весь улов	1,00	-0,89	0,89	0,34
Прирост биомассы	-0,89	1,00	-0,76	-0,50
браконьерство	0,76	-0,76	1,00	0,66
Естественная смерть	0,34	-0,50	0,66	1,00

По этой матрицы видно, что со смертностью в положительную сторону коррелирует браконьерство, естественная гибель коррелирует в меньшей степени, это связано с большим количеством улова как законного (государственный вид) так и незаконного (браконьерства). В отрицательную сторону коррелирует прирост биомассы с браконьерством, естественной смертью

Как и ожидалось связи между смертностью и приростом биомассы и факторами влияющими на гибель: браконьерство и естественная гибель очень сильны. Чтоб это показать и была построена корреляционная матрица.

 

.2 Анализ временных рядов

Анализ временных рядов - совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогноза. Сюда относятся, в частности, методы регрессионного анализа. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда. Прогноз будущих значений временного ряда используется для эффективного принятия решений.

Временные ряды состоят из двух элементов:

·        числовых значений того или иного показателя, называемых уровнями ряда.

Временные ряды классифицируются по следующим признакам:

·        по форме представления уровней:

·        ряды абсолютных показателей;

·        относительных показателей;

·        средних величин.

·        по характеру временного параметра: моментные и интервальные временные ряды.

В моментных временных рядах уровни характеризуют значения показателя по состоянию на определенные моменты времени. В интервальных рядах уровни характеризуют значение показателя за определенные периоды времени. Важная особенность интервальных временных рядов абсолютных величин заключается в возможности суммирования их уровней. Отдельные же уровни моментного ряда абсолютных величин содержат элементы повторного счета. Это делает бессмысленным суммирование уровней моментных рядов;

По расстоянию между датами и интервалами времени выделяют полные (равноотстоящие) - когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами и неполные (неравноотстоящие) - когда принцип равных интервалов не соблюдается.

Временные ряды бывают детерминированными и случайными: первые получают на основе значений некоторой неслучайной функции (ряд последовательных данных о количестве дней в месяцах); вторые есть результат реализации некоторой случайной величины.

В зависимости от наличия основной тенденции выделяют стационарные ряды - в которых среднее значение и дисперсия постоянны и нестационарные - содержащие основную тенденцию развития.

2.2.1 Выделение трендов

Тренд - общая тенденция при разнонаправленном движении, выраженная общая направленность изменений показателей любого временного ряда. Графики могут быть описаны различными уравнениями - линейными, логарифмическими, степенными и т.д. Фактический тип графика устанавливают на основе графического изображения данных временного ряда, путем осреднения показателей динамики ряда, на основе статистической проверки гипотезы о постоянстве параметров графика.

Проведем трендовый анализ по всем показателям таблицы данных, описывать будем при помощи полиноминального уравнения возведенного во вторую степень. Этот тип уравнения наиболее подходит под тип данных таблицы и выведет легко описываемые и понятные графики.

Рис. 1. Показатель общего улова

рыбный ресурс тренд количественный

Получился тренд с уравнением приближения R² = 0,842. График тренда параболической формы, плавный. По нему видно что смертность начинает возрастать с 1980 года достигает пика на 2004 году а затем идет на спад.

Рис. 2. Показатель прироста биомассы

Получился тренд с уравнением приближения R² = 0,917, график плавный, показывает стабильный спад естественного прироста на временном промежутке с 1980 по 2008 гг.

Рис. 3. Показатель браконьерства (незаконного вылова рыбы)

Получился тренд с уравнением приближения R² = 0,999, график тренда практически полностью совпадает с графиком показателя, так получилось из за стабильности роста браконьерства в России.

Рис. 4. Показатель естественной гибели

Получился тренд с уравнением приближения R² = 0,500, график прямой и показывает стабильный рост естественной гибели рыб на всем изучаемом временном промежутке

 

.3 Регрессионный анализ

В ходе корреляционного анализа были выделены показатели, обладающие значимыми связями. На основе этих связей можно провести регрессионный анализ, суть которого заключается в построении математической модели и определении ее статистической надежности.

Вид множественной линейной модели регрессионного анализа:

,

где  - случайные ошибки наблюдения, независимые между собой, имеют нулевую среднюю и дисперсию .

На основе результатов, полученных в ходе регрессии, можно провести анализ связи между несколькими независимыми переменными и зависимой переменной.

По имеющейся в таблице данных выборке объемом n=15 необходимо найти оценки неизвестных коэффициентов регрессии b0, b1,…, bk. С их помощью мы сможем: получить наилучшие оценки неизвестных параметров b0, b1,…, bk; проверить статистические гипотезы о параметрах модели; проверить, достаточно ли хорошо модель согласуется со статистическими данными.

Таблица 3 Зависимость общего улова от браконьерства и естественной гибели

	Beta	Std. Err.	B	Std. Err.	t(11)	p-level
Intercept			11,00326	0,904334	12,16837	0,000000
браконьерство	1,916868	0,175513	0,75638	0,076684	9,79862	0,000001
Гибель в естественных условиях	-0,454753	0,087379	-0,00473	0,000804	-5,88353	0,000106

R= 0,98288727 R²= 0,96410065 Adjusted R²= 0,95430992(3,11)=98,471 p<0,00000 Std. Error of estimate: 0,64667

Из таблицы 2 видно что значимая зависимость от двух параметров

P_бр=0,000001

P_{гибель=}0,000106

Уравнение зависимости общего улова от браконьерства и естественной гибели имеет вид:

С=11,00426+0,75238*Б - 0,00473*Г

Где Б - браконьерство, Г-гибель в естественных условиях среды

В данном уравнении регрессии, в котором зависимым показателем является улов, изменчивость значений составляет 0,96420055 что примерно составляет 96%, неизвестным остается 4%.

Таблица 4. Зависимость прироста биомассы от браконьерства и гибели в естественных условиях среды

			B	Std. Err.	t(11)
Intercept			14,91479	3,843194	3,88083	0,002560
браконьерство	-2,06289	0,323564	-2,08044	0,326315	-6,37555	0,000053
Гибель в естественных условиях	0,17795	0,128155	0,00474	0,003416	1,38852	0,192455

R= 0,94940753 R²=0,90137466 Adjusted R²= 0,87447684(3,11)=33,511 p<0,00001 Std. Error of estimate: 2,7482

Из таблицы 3 получается, что значимые зависимости от браконьерства и гибели в естественных условиях:

P_брак=0,000053

P_{гибель=}0,003651

Уравнение естественного прироста от браконьерства и гибели в естественных условиях:

П=14,91479-2,08044*Б+0,10017*Г

Где Б - браконьерство, Г-гибель в естественных условиях

В данном уравнении регрессии, в котором зависимым показателем является прирост биомассы, изменчивость значений составляет 0,90137466, что примерно составляет 90%, неизвестными остается 10%.

Регрессионный анализ показал, что естественный прирост биомассы на прямую зависит от браконьерства и гибели в естественных условиях, так же есть зависимость браконьерства от гибели рыбы в естественных условиях, скорее всего это связано что при больших количествах потери биомассы в естественных условиях, браконьерство тоже идет на спад.

 

 

Заключение

В ходе написания данной курсовой работы в теоретической части изучены следующие понятия: основные показатели рыбных ресурсов; в эмпирической части - анализ трендов, корреляционный и регрессионный анализ показателей использования рыбных ресурсов России.

В результате выявления связей между показателями демографического и социально-экономического развития России и тенденций их изменения были получены выводы.

.        На основе анализа трендов были выявлены только краткосрочные тренды, т.к. невозможно проследить ритмы всех наблюдаемых процессов. Для выделения долгосрочных трендов (имеющих длинные ритмы) необходима выборка за несколько десятков - сотен лет.

.        Из корреляционного анализа видно, что смертность и естественный прирост биомассы имеет прямую зависимость от уровней и числа браконьерств и гибели в естественных условиях. При росте браконьерства и гибели в естественных условиях растет и уровень смертности. При уменьшении случаев браконьерства и снижением гибели в естественных условиях (например в связи с неблагоприятной экологической обстановкой) прирост биомассы идет в положительную сторону.

.        Регрессионный анализ показал, что в уравнении зависимости смертности от браконьерской деятельности и естественной гибели имеет вид изменчивость значений составляет 0,96420055 что примерно составляет 96%, неизвестным остается 4%. А в уравнении зависимости естественного прироста биомассы от браконьерства и гибели в естественных условиях изменчивость значений составляет, 90137466, что примерно составляет 90%, неизвестными остается 10%.

.        Оценка рыбных ресурсов должна начинаться прежде всего с оценки инвентаризации общего числа видов рыб в России и создания базы данных. К сожалению, на сегодня нет полного списка видов рыб России. Полагают, что из 22500 видов мировой фауны в водах России (200-мильная зона) обитает 2900 видов рыб или 12,8% от мировой фауны (Решетников, 2003). В процентом отношении рыб в России значительно больше, чем земноводных (29 видов из 4100 или 0,8%), пресмыкающихся (2,4%), птиц (9,3%) и млекопитающих (9,3%). В 2003 г. вышел из печати «Атлас пресноводных рыб России» (второе издание), в котором чисто пресноводных рыб насчитывается 293 вида.

 

Список используемой литературы

1.   Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов /Под ред. проф. М.Г. Назарова. - М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 771 с.

2.       Кулаичев А.П. Методы и средства анализа данных в среде Windows STADIA.6. - М.: НПО Информатика и компьютеры, 1998. - 270 с.

.        Шеенко П.С. Практикум по математической статистике для студентов нематематических факультетов: Учебное пособие. - Комсомольск-на-Амуре: Изд-во Комсом. н/А гос. пед. ун-та, 2001. - 116 с.

.        Практикум по теории статистики: Учеб. пособие. / Под ред. проф. Р.А, Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 416 с.: ил.

.        Гурьев В.И. Основы социальной статистики: Методы. Система показателей. Анализ. - М.: Финансы и статистика, 1991. - 176 с.

.        » Охрана окружающей среды в рыбном хозяйстве» Н.И. Осипова, Москва., «Агропромиздат», 1986 г.

.        » Биологические ресурсы мирового океана» П.А. Моисеев., Москва., «Пищепромиздат», 1989 г.

.        Решетников Ю.С., Богуцкая Н.Г., Васильева Е.Д. и др. Список рыбообразных и рыб пресных вод России. // Вопр. ихтиологии. 1997. Т. 37, вып. 6. С. 723-771.

.        Рыбоохрана: Сборник нормативных актов. (Под ред. Каменцева В.И.). М., Юридическая. литература, 1988.

.        Павлов Д.С., Савваитова К.А., Соколов Л.И. Алексеев С.С. Редкие и исчезающие животные: рыбы. М., Высшая школа, 1997.

.        http://fishres.ru

.        http://www.sevin.ru/bioresrus/db_methodology/hunting.html

.        http://fish.gov.ru

.        http://coml.org