Оперативный прогноз промысла: Шпрот

Аналитика: 03.06.2024 - 05.06.2024 | Прогноз: 08.06.2024 - 11.06.2024

С 3 по 5 июня 2024 года российские рыболовные суда в Черном море вели результативный промысел шпрота и в Азовском море - промысел рапаны.

Анализ промысла

3-4 июня у западных берегов Крыма и в северо-восточной части Черного моря преобладали восточный и юго-восточный ветры скоростью 3-6 м/с, 5 июня – восточный и северо-восточный ветры скоростью 3-8 м/с. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемых районах моря находилась в пределах 19-23 °С. Температура поверхностных черноморских вод в эти дни у берегов Крыма составляла 20-22 °С, у побережья Краснодарского края – 22-24 °С, в южной части Азовского моря - 22 °С. В период с 3 по 5 июня промысел шпрота вели два среднетоннажных судна на участке шельфа от Алушты до м. Меганом с суточными уловами от 13 т до 23 т (в среднем – 18,3 т) шпрота на одно судно. Общий суточный вылов и средняя суточная промысловая нагрузка одного судна на промысле шпрота представлена на рисунке. Промысел рапаны с 3 по 5 июня велся у северного входа в Керченский пролив тремя-четырьмя малотоннажными судами с суточными уловами от 0,7 т до 3,2 т (средний - 2,4 т) рапаны на одно судно.

Прогноз промысла

7 июня у черноморских берегов Крыма и Краснодарского края будут преобладать северный и северо-западный ветры скоростью 3-6 м/с, 8-10 июня – северный и северо-восточный ветры скоростью 3-8 м/с. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемых районах Черного моря 7-10 июня будет находиться в пределах 20-23 °С. Температура поверхностных морских вод в эти дни у черноморских берегов Крыма составит 20-22 °С, у побережья Краснодарского края – 22-24 °С, в южной части Азовского моря – 22 °С. С 8 по 11 июня наиболее результативный промысел шпрота в Черном море может осуществляться на глубинах 40-50 м на участках шельфа от м. Евпаторийский до м. Херсонес, в районе м. Меганом, у Керченского пролива и у Анапы.

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.