Оперативный прогноз промысла: Шпрот
Аналитика: 28.04.2025 - 30.04.2025 | Прогноз: 03.05.2025 - 06.05.2025
С 28 по 30 апреля 2025 года российские рыболовные суда вели в Черном море промысел шпрота и камбалы калкан.
Анализ промысла
С 28 по 30 апреля у черноморских берегов Крыма и Краснодарского края преобладал северо-восточный ветер скоростью 5-10 м/с 28-29 апреля и 3-8 м/с 30 апреля. Средняя суточная температура воздуха в этих регионах 28-30 апреля находилась в пределах 9-12 °С. Температура поверхностных морских вод на черноморском шельфе в эти дни составляла 12-13 °С, Промысел шпрота велся только 30 апреля: у черноморского побережья Краснодарского края на участке шельфа от Геленджика до пос. Криница одним малотоннажным судном с суточным выловом 20,1 т, у западных берегов Крыма на участке шельфа от пос. Николаевка до пос. Кача одним малотоннажным судном с суточным выловом 7,7 т шпрота. На промсле камбалы калкан в южной части Керченской предпроливной зоны Черного моря (на широте Анапы - пос. Сукко) 29 и 30 апреля работало, соответственно, три и четыре-малотоннажных судна с суточными уловами от 1,2 т до 2,2 т (в среднем – 1,45 т) камбалы на одно судно. В целом, за период с 28 по 30 апреля было выловлено 10.2 т камбалы калкан.Прогноз промысла
2-3 мая у черноморских берегов Крыма и Краснодарского края будут преобладать северный и северо-восточный ветры: 2 мая скоростью 3-8 м/с (у м. Тарханкут – до 12 м/с), 3 мая скоростью 5-10 м/с. 4-5 мая в этих районах ожидаются южный и юго-восточный ветры скоростью 3-7 м/с. Средняя суточная температура воздуха в этих районах будет находиться в пределах 13-15 °С. Температура поверхностных вод на черноморском шельфе в эти дни составит 13-14 °С. С 3 по 6 мая промысел шпрота в черноморских водах РФ может наиболее результативно вестись у берегов Крыма (на участках шельфа в районе м. Херсонес), а также у побережья Краснодарского края в районе 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.