Оперативный прогноз промысла: Хамса

Аналитика: 12.01.2023 - 15.01.2023 | Прогноз: 18.01.2023 - 20.01.2023

В период с 12 по 15 января 2023 года промысел хамсы в северо-восточной части Черного моря велся с невысокой результативностью.

Анализ промысла

12 января в северо-восточной части Черного моря преобладал восточный ветер скоростью 6-11 м/с, 13-14 января - северо-восточный ветер скоростью 3-8 м/с, 15 января – западный и северо-западный ветры скоростью 3-7 м/с. Средняя суточная температура воздуха в этом районе моря увеличивалась с 3-8 °С 12 января до 5-10 °С 15 января. Средняя суточная температура морских поверхностных вод в северо-восточной части Черного моря в период с 12 по 15 января составляла 9-11 °С. С 12 по 15 января промысел азовской хамсы в северо-восточной части Черного моря вели шесть-семь среднетоннажных судов на участке шельфа от м. Чауда до стан. Благовещенская (преимущественно – от предпроливья до стан. Благовещенская) с суточным выловом от 3 т до 30 т (в среднем – 14,4 т) хамсы на одно судно. На участке шельфа от пос. Волна до пос. Сукко (преимущественно - от пос. Витязево до Анапы) с 12 по 15 января работало от трех до девяти малотоннажных судов, вылавливая за сутки от 1 до 33 т (в среднем – 8,3 т) азовской хамсы на одно судно. Общий суточный вылов и средние (на одно судно) суточные промысловые нагрузки на промысле азовской хамсы представлены на рисунке.

Прогноз промысла

17-19 января в северо-восточной части Черного моря будет преобладать юго-восточный ветер скоростью 3-8 м/с. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемом регионе 17-19 января будет находится в пределах 7-12 °С. Температура поверхностных вод в северо-восточной части Черного моря в эти дни составит 9-11 °С. С 18 по 20 января промысел азовской хамсы в Черном море наиболее результативно можно будет вести на участках шельфа к югу от м. Такиль, в районе Анапы и пос. Бетта.

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.