Оперативный прогноз промысла: Хамса

Аналитика: 19.01.2023 - 22.01.2023 | Прогноз: 25.01.2023 - 27.01.2023

В период с 19 по 22 января 2023 года промысел хамсы в северо-восточной части Черного моря велся со сравнительно высокой результативностью и с увеличением активности.

Анализ промысла

С 19 по 22 января в северо-восточной части Черного моря преобладали восточный и юго-восточный ветры скоростью 5-10 м/с 19 января и 3-8 м/с 20-22 января. Средняя суточная температура воздуха в этом районе моря 19-22 января находилась в пределах 7-12 °С. Средняя суточная температура морских поверхностных вод в северо-восточной части Черного моря в эти дни составляла 9-11 °С. Промысел азовской хамсы в северо-восточной части Черного моря на участке шельфа от предпроливья до стан. Благовещенская 19 и 20 января вело одно, а 21-22 января – пять среднетоннажных судов с суточным выловом от 14 т до 41 т (в среднем – 27,7 т) хамсы на одно судно. На участке шельфа от стан. Благовещенская до Анапы 20 января на промысле находилось четыре малотоннажных судна, 21 января – десять и 22 января – восемь, вылавливая за сутки от 6 т до 28 т (в среднем – 12,8 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

С 24 по 26 января в северо-восточной части Черного моря будут преобладать восточный и северо-восточный ветры скоростью 5-10 м/с 24 января и 3-8 м/с 25-26 января. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемом регионе 24-26 января будет находиться в пределах 3-9 °С. Температура поверхностных вод в северо-восточной части Черного моря в эти дни составит 9-11 °С. С 25 по 27 января промысел азовской хамсы в Черном море наиболее результативно можно будет вести на участках шельфа от Анапы пос. Абрау-Дюрсо и от пос. Бетта до Туапсе.

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.