Оперативный прогноз промысла: Шпрот

Аналитика: 30.05.2024 - 02.06.2024 | Прогноз: 05.06.2024 - 07.06.2024

С 30 мая по 2 июня 2024 года российские рыболовные суда в Черном море вели результативный промысел шпрота и в Азовском море - промысел рапаны.

Анализ промысла

С 30 мая по 1 июня у западных берегов Крыма и в северо-восточной части Черного моря преобладали слабые ветры переменных направлений, 2 июня – юго-восточный ветер скоростью 3-8 м/с. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемых районах моря увеличивалась от 16-18 °С 30 мая до 18-20 °С 2 июня. Температура поверхностных черноморских вод в эти дни у берегов Крыма составляла 19-20 °С, у побережья Краснодарского края – 20-22 °С, в южной части Азовского моря - 20 °С. В период с 30 мая по 2 июня промысел шпрота вело одно-два среднетоннажных судна 31 мая – 2 июня на участке шельфа от пос. Рыбачье до м. Меганом с суточными уловами от 20,1 т до 36,1 т (в среднем – 27,0 т) шпрота на одно судно.  Промысел рапаны велся 30 мая - 2 июня у северного входа в Керченский пролив тремя-четырьмя малотоннажными судами с суточными уловами от 0,2 т до 3,7 т (средний 2,4 т) рапаны на одно судно.

Прогноз промысла

4 июня у черноморских берегов Крыма и Краснодарского края будут преобладать восточный и юго-восточный ветры скоростью 3-7 м/с, 5 июня – северо-восточный ветер скоростью 3-6 м/с, 6 июня - слабые ветры переменных направлений. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемых районах Черного моря 4-6 июня будет находиться в пределах 19-22 °С. Температура поверхностных морских вод в эти дни у черноморских берегов Крыма составит 19-20 °С, у побережья Краснодарского края – 20-22 °С, в южной части Азовского моря – 20 °С. С 5 по 7 июня наиболее результативный промысел шпрота в Черном море может осуществляться на глубинах 40-50 м на участках шельфа от м. Лукул до м. Херсонес, от Ялты до м. Меганом и в районе Геленджика.

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.