Оперативный прогноз промысла: Шпрот

Аналитика: 08.07.2024 - 10.07.2024 | Прогноз: 13.07.2024 - 16.07.2024

С 8 по 10 июля 2024 года российские рыболовные суда в Черном море вели результативный промысел шпрота и в Азовском море - промысел рапаны. Общий вылов шпрота составил 91 т, рапаны – 3 т

Анализ промысла

8 июля у черноморских берегов Крыма и Краснодарского края преобладали северный и северо-восточный ветры скоростью 3-8 м/с, 9 и 10 июля – восточный и северо-восточный ветры скоростью 6-11 м/с. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемых районах моря находилась в пределах 25-27 °С. Температура поверхностных черноморских вод в эти дни у берегов Крыма и побережья Краснодарского края составляла 23-26 °С. Основной промысел шпрота велся у западных берегов Крыма на участке шельфа в районе м. Лукул 9 июля одним среднетоннажным судном с суточным выловом 17,2 т и 10 июля двумя среднетоннажными судами с суточным выловом 36,4 т и 19,7 т шпрота. На участке шельфа в районе Анапы на промысле шпрота 8 и 9 июля работало одно малотоннажное судно с суточными уловами, соответственно, 8,0 т и 10,0 т шпрота.  Промысел рапаны велся у северного входа в Керченский пролив только 8 июля одним малотоннажным судном с суточным выловом 3,0 т.

Прогноз промысла

12 июля у берегов Крыма будет преобладать северо-восточный ветер скоростью 4-9 м/с, у побережья Краснодарского края - юго-восточный ветер скоростью 3-8 м/с, с 13 по 15 июля повсеместно – северо-восточный ветер скоростью 6-11 м/с. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемых районах Черного моря с 12 по 15 июля будет находиться в пределах 26-28 °С. Температура поверхностных морских вод в эти дни у черноморских берегов Крыма и побережья Краснодарского края составит 23-26 °С. С 13 по 16 июля наиболее результативный промысел шпрота в Черном море может осуществляться на глубинах 40-50 м на участках шельфа у оз. Донузлав, в районе м. Херсонес, м. Меганом и в районе 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.