Оперативный прогноз промысла: Хамса

Аналитика: 11.04.2024 - 14.04.2024 | Прогноз: 17.04.2024 - 19.04.2024

С 11 по 14 апреля 2024 года российские рыболовные суда вели в Черном море промысел хамсы и камбалы калкан.

Анализ промысла

11 апреля у черноморских берегов Крыма и побережья Краснодарского края наблюдались северный и северо-восточный ветер скоростью 5-10 м/с. 12-13 апреля у берегов Крыма преобладал северо-восточный ветер скоростью 3-7 м/с, у побережья Краснодарского края – юго-восточный ветер скоростью 3-6 м/с. 14 апреля у берегов Крыма наблюдался северо-западный ветер скоростью 3-7 м/с, у побережья Краснодарского края – юго-восточный ветер скоростью3-5 м/с. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемых районах Черного моря 11-14 апреля находилась в пределах 12-15°С. Температура поверхностных морских вод в эти дни у берегов Крыма и побережья Краснодарского края составляла 12-15 °С. Промысел хамсы велся только 11 апреля на участке шельфа от Геленджика до м. Идокопас одним малотоннажным судном с суточным выловом 12,2 т азовской хамсы. В Керченской предпроливной зоне (на широте Анапы) с 11 по 14 апреля одно-два малотоннажных судна вели промысел камбалы калкан с суточным выловом от 0,6 т до 2.6 т (в среднем – 1.5 т) камбалы на одно судно.

Прогноз промысла

16-18 апреля у западных берегов Крыма и в северо-восточной части Черного моря будут преобладать южный и юго-восточный ветры скоростью от 5-10 м/с 16 апреля до 3-6 м/с 18 апреля. Средняя суточная температура воздуха в этих районах Черного моря 16-18 апреля будет находиться в пределах 11-16 °С. Температура поверхностных морских вод в эти дни у западных берегов Крыма составит 12-14 °С, в северо-восточной части Черного моря – 13-15 °С. С 17 по 19 апреля наиболее результативный промысел хамсы в Черном море может осуществляться на участках шельфа в районе Ялты, шпрота – в районе Евпатории и Анапы.

Ветер

Волнение

Осадки

Температура воздуха

Температура поверхности воды

Оперативный прогноз ИИ

Ниже представлены краткие результаты оперативного прогнозирования средствами искусственного интеллекта в зависимости от состояния среды обитания. Результаты прогноза основанные на искусственном интеллекте демонстрируют оптимальные районы промысла и могут не совпадать с экспертным прогнозом.