Оперативный прогноз промысла: Шпрот
Аналитика: 25.05.2023 - 28.05.2023 | Прогноз: 31.05.2023 - 02.06.2023
В период с 25 по 28 мая 2023 года российские рыболовные суда вели низко результативный промысел шпрота в Черном море и рапаны в Азовском.
Анализ промысла
С 25 по 28 мая в северо-восточной части Черного моря и в южной части Азовского преобладали слабые ветры переменных направлений. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемом регионе 25-28 мая находилась в пределах 16-19 °С. Температура поверхностных вод на северо-восточном шельфе Черного моря и на юге Азовского составляла в эти дни 16-19 °С. На участке шельфа от Геленджика до пос. Криница с 25 по 28 мая работало от одного до трех малотоннажных судов с суточным выловом от 1,4 т до 4,7 т (в среднем – 3,1 т) шпрота на одно судно. 25 мая на этом же участке шельфа одно среднетоннажное судно выловило 7,7 т шпрота. Общий суточный вылов и средние суточные промысловые нагрузки на промысле шпрота у кавказского побережья представлены на рисунке. В предпроливной зоне Азовского моря 25-28 мая от трех до пяти малотоннажных судов вылавливали за сутки от 1,2 т до 3,9 т (в среднем – 2,3 т) рапаны на одно судно.Прогноз промысла
30 мая в северо-восточной части Черного моря и в южной Азовского будет преобладать северо-западный ветер скоростью 3-6 м/с, 31 мая – западные и юго-западные ветры скоростью 3-6 м/с, 1 июня – западные и северо-западные ветры скоростью 3-8 м/с. Средняя суточная температура воздуха в рассматриваемом регионе с 31 мая по 1 июня будет находиться в пределах 17-19 °С. Температура поверхностных вод в северо-восточной части Черного моря и в южной Азовского составит в эти дни 16-19 °С. С 31 мая по 2 июня промысел шпрота наиболее результативно (в соответствии с океанографическими предпосылками) можно будет вести на участках шельфа от м. Евпаторийский до м. Херсонес, в районе Алушты и в районе пос. Архипо-Осиповка.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.