Гидроакустическая оценка условий нерестовых миграций рыб на примере реки Прохладной Калининградской области

В работе представлены результаты оценки условий нерестовых миграций рыб участка р. Прохладной путем проведения гидроакустических исследований рельефа ее дна. Данный водоем является водным объектом рыбохозяйственного значения высшей категории и обеспечивает воспроизводство анадромных видов рыб, обитающих в Балтийском море (лосось, кумжа, минога), а также – важных промысловых объектов Калининградского (Вислинского) залива (лещ, судак, плотва, корюшка, густера, налим и др.). Изучение морфометрических характеристик осуществлялось при помощи программно-аппаратного комплекса АсКор, путем получения пространственно-распределенных значений глубин на исследуемом участке и последующего построения модели поверхности дна. В ходе проведенных исследований была отработана методика планирования маршрута гидроакустической съемки на водотоках, получена модель рельефа дна данного водного объекта в виде регулярной матрицы значений глубин, на основании которой был построен продольный профиль р. Прохладной. Результаты работ позволили дать общую характеристику русла на исследуемом участке, а также определить наличие отмели протяженностью до 250 метров в устьевой ее части, которая оказывает отрицательное воздействие на условия нерестовых миграций рыб.

1. Шибаев С.В., Соколов А.В., Алдушин А.В., Дегтев А.И., Новожилов О.А., Барановский П.Н., Серпунин Г.Г., Саускан В.И. Оценка воспроизводительной способности и возможного эффекта рыбохозяйственной мелиорации на примере р. Промысловой бассейна Куршского залива // Известия КГТУ. 2019. № 55. С. 145-160.

2. Дегтев А.И. Программно-техническая реализация гидроакустического метода количественной оценки плотности водных биомасс: дис. … канд. техн. наук: 05.13.18. – Петрозаводск. 2004. 168 с.

3. Дегтев А.И., Ивантер Д.Э. Автоматизированная система количественной оценки рыбных запасов гидроакустическим методом АСКОР-2 // Рыбное хозяйство. 2002. № 4. С. 32-40.

4. Борисенко Э.С. Гидроакустические исследования распределения рыб в пойменно-русловой системе Нижнего Иртыша: дис. … канд. биол. наук. ИПЭЭ РАН. Москва. 2013. 158 с.

5. Введение в ArcGIS Geostatistical Analyst. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/latest/help/analysis/geostatistical-analyst/deterministic-methods-for-spatial-interpolation.htm. (Дата обращения 03.10.2023)

6. Вьюнова А.Н., Золотарев О. В. Исследование способов повышения точности позиционирования за счет дополнительных наземных средств. Физико-техническая информатика (CPT2020): Материалы 8-ой Международной конференции, Пущино, Московская обл., 09-13 ноября 2020 года. Нижний Новгород: Автономная некоммерческая организация в области информационных технологий ≪Научно-исследовательский центр физико-технической информатики≫, 2020. С. 246-274. DOI 10.30987/conferencearticle_5fd755c06b36c7.92832798. EDN GNPYJM.

7. Клюшин Е.Б., Гайрабеков И.Г., Маркелова Е.Ю., Шлапак В.В. Спутниковые методы измерений в геодезии. Часть 3. Учебное пособие. – М.: Изд-во МИИГАиК. 2015. 110 с.