Оперативный прогноз промысла: Шпрот
Аналитика: 16.09.2026 - 07.10.2026 | Прогноз: 09.10.2026 - 12.10.2026
В период с 16 сентября по 7 октября 2026 года рыбопромысловые суда РФ вели в Черном море пассивный промысел шпрота, в Азовском море – лов медузы.
Анализ промысла
Лов медузы велся в юго-восточной части Азовского моря с 16 по 25 сентября одним малотоннажным судном с суточным выловом от 0,025 т до 0,635 т (в среднем – 0,19 т). Общий вылов за 10 суток промысла составил 1,9 т медузы. Промысел шпрота в ПК «Аналитика» Отраслевой системы мониторинга показан только 6 и 7 октября (до этого – «0»). Промысел велся одним малотоннажным судном на участке шельфа от пос. Дивноморское до пос. Криница с суточным выловом, соответственно, 2,8 т и 11,2 т шпрота. С 5 по 7 октября 2026 года в северо-восточной части Черного моря преобладали слабые ветры переменных направлений. Средняя суточная температура воздуха в северо-восточной части Черного моря с 5 по 7 октября находилась в пределах 16-19 °С. Температура поверхностных морских вод в прибрежных акваториях северо-восточной части Черного моря в эти дни составляла: у берегов Крыма – 18-19 °С, у побережья Краснодарского края – 19-21 °С. В южной половине Азовского моря температура воды – 17-18 °С.Прогноз промысла
9 и 10 октября в северо-восточной части Черного моря будут преобладать слабые ветры переменных направлений, 11-12 октября – восточный и юго-восточный ветры скоростью 3-7 м/с. Средняя суточная температура воздуха в этом районе моря 9-12 октября будет находиться в пределах 18-21 °С. Температура поверхностных морских вод в эти дни в прибрежных акваториях северо-восточной части Черного моря составит: у берегов Крыма – 19-20 °С, у побережья Краснодарского края – 20-21°С. С 10 по 13 октября наиболее результативный промысел шпрота в северо-восточной части Черного моря может осуществляться на участках шельфа у м. Чауда и у м. Идокопас.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.