Оперативный прогноз промысла: Шпрот
Аналитика: 10.09.2026 - 13.09.2026 | Прогноз: 18.09.2026 - 20.09.2026
В период с 10 по 13 сентября 2026 года рыбопромысловые суда РФ вели в Черном море низко результативный и пассивный промысел шпрота.
Анализ промысла
С 10 по 12 сентября 2026 года в северо-восточной части Черного моря преобладал северо-восточный ветер скоростью 3-8 м/с, 13 сентября – северо-западный ветер скоростью 3-8 м/с.. Средняя суточная температура воздуха в северо-восточной части Черного моря с 10 по 13 сентября находилась в пределах 21-23 °С. Температура поверхностных морских вод в прибрежных акваториях северо-восточной части Черного моря в эти дни составляла: у берегов Крыма – 24-25 °С, у побережья Краснодарского края - 25-26 °С. В период с 10 по 13 сентября промысл шпрота вёлся у побережья Краснодарского края на участке шельфа от пос. Дивноморское до пос. Бетта одним- двумя малотоннажными судами с суточными уловами от 0,2 т до 6 т (средний – 2,3 т) шпрота на одно судно. Общий вылов шпрота в северо-восточной части Черного моря за период с 10 по 13 сентября составил 16 т. Общий суточный вылов и средние суточные промысловые нагрузки на одно судно представлены на рисунке.Прогноз промысла
15-16 сентября в северо-восточной части Черного моря будет преобладать северо-западный ветер: 15 сентября скоростью 6-11 м/с, 16 сентября – скоростью 3-7 м/с, 17 сентября - северо-восточный ветер скоростью 3-8 м/с, Средняя суточная температура воздуха в этом районе моря 15-17 сентября будет находиться в пределах 20-21 °С. Температура поверхностных морских вод в эти дни в прибрежных акваториях северо-восточной части Черного моря составит: у берегов Крыма – 23-24 °С, у побережья Краснодарского края - 24-25°С. С 16 по 18 сентября наиболее результативный промысел шпрота в северо-восточной части Черного моря может осуществляться на участках шельфа в районах м. Сарыч, м. Чауда 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.