Оперативный прогноз промысла: Хамса
Аналитика: 20.03.2023 - 22.03.2023 | Прогноз: 25.03.2023 - 28.03.2023
В период с 20 по 22 марта 2023 года у черноморских берегов Крыма и в Азовском море велся низко результативный промысел черноморской хамсы, черноморской ставриды и азовской тюльки.
Анализ промысла
20 марта на акватории черноморского шельфа ЮБК и в Азовском море преобладал северный ветер скоростью 6-11 м/с, 21 марта - слабый ветер переменных направлений, 22 марта – юго-восточный ветер скоростью 3-7 м/с. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемом регионе 20-22 марта находилась в пределах 6-10 °С. Температура поверхностных вод на акватории черноморского шельфа Крыма в эти дни составляла 8-10 °С, в центральной части Азовского моря – 4-5 °С. У ЮБК на участках шельфа от м. Херсонес до Ялты одно малотоннажное судно за 20-22 марта выловило 17,3 т черноморской ставриды и 11,8 т черноморской хамсы. В центральной части Азовского моря на промысле тюльки 21 марта работало три малотоннажных судна, 22 марта – пять. Средний суточный вылов изменялся от 0,5 т до 3,1 т, (средний – 2,2 т) тюльки на одно судно.
Прогноз промысла
24 марта на акватории черноморского шельфа ЮБК, Краснодарского края и в Азовском море будет преобладать юго-восточный ветер скоростью 3-6 м/с, 25 марта –слабые ветры переменных направлений, 26 марта – северо-западный ветер скоростью 3-6 м/с, 27 марта – западные и юго-западные ветры скоростью 3-8 м/с. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемом регионе 24-27 марта будет находиться в пределах 8-11 °С. Температура поверхностных вод в северо-восточной части Черного моря в эти дни составит 9-10 °С, в центральной части Азовского моря – 5-6 °С. С 25 по 28 марта промысел хамсы в северо-восточной части Черного моря наиболее результативно (по океанографическим предпосылкам) можно будет вести на участках шельфа от м. Херсонес до м. Айя и в районе Сочи.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.
