Прогнозирование динамики и структуры региональных охотничьих ресурсов позволяет добиться максимально рационального их использования. Построение прогноза производится с использованием различных матричных моделей. В статье представлены прогнозы по динамике численности популяций основных охотничьих животных Ярославской области (лося, медведя, лисицы) на основе верифицированных матричных моделей.

В данной работе предлагается ретроспективная и перспективная верификация матричных моделей прогнозирования динамики численности охотничьих животных по основным охотничьим животным Ярославской области. При прогнозировании численности популяций охотничьих животных на долгосрочную перспективу возникает необходимость уточнения параметров матричной модели.

Динамика численности популяции

Изучение динамики численности популяций основных охотничьих животных Ярославской области до 2050 года проводилась на основе верифицированных моделей. В исследовании использовалась информационная база по охотничьим ресурсам основных видов охотничьих животных Ярославской области. В основе методики исследования заложен алгоритм модифицированной матричной модели P. H. Leslie по прогнозированию динамики численности популяций охотничьих животных.

Методику формирования модифицированной модели можно представить следующим образом:

1. X’(t1) = LX(t0) X”(t1) = X’(t1) – K(t1)
2. X’(t2) = LX”(t1) X”(t2) = X’(t2) – K(t2)
3. X’(tn) = LX”(tn-1) X”(tn) = X’(tn) – K(tn),

где L – матрица перехода; X (t0) – начальный вектор состояния популяции; X’ (tn) – текущий вектор развития популяции в tn период; X” (tn) – скорректированный вектор развития популяции в tn период; K – корректирующая матрица = {K(t1), K(t2), … K(tn)}. В основу корректирующей матрицы положен вектор структуры и интенсивности добычи во временном разрезе (djt). Матрица добычи V состоит из элементов vjt , где j – индекс возрастной группы (jJ), t – индекс года прогнозирования (tT).

Прогноз численности популяции

Прогноз численности популяции лося

Процент добычи, заложенный в модель с учетом структуры возрастных групп популяции лосей, составляет:

• 9,0% – до 5 лет;
• 9,2% – 6–11 лет;
• 9,5% – 12 лет и старше.

Верифицированная матричная модель прогнозирования численности популяции лося в Ярославской области применена для расчетов численности динамики популяции лося до 2050 г. При прогнозировании численности популяции лося в Ярославской области был скорректирован процент естественной гибели лося (увеличен на 2%) с учетом сокращения кормовой базы из-за хозяйственной деятельности человека и ухудшения экологических факторов.

Прогнозирование численности популяции охотничьих животных основывается на сочетании естественных факторов развития популяции и параметров воздействия на популяцию человеком. По крупным охотничьим животным ошибка в учете поголовья минимальна, что позволяет хорошо учитывать в матричной модели тренд динамики их численности.

Наряду с ретроспективной верификацией модели проводят перспективную верификацию. При прогнозировании численности популяции лося в Ярославской области в начальный вектор был заложен контент 2020 г. Располагая данными по численности популяции лося за 2021 г., можно оценить правильность направления прогнозного вектора. Из модельных экспериментов видно, что прогнозируемая численность популяции лося в Ярославской области получилась в 2021 г. 22 206 особей, а фактическое поголовье составило 23 761 особей (отклонение –6,5%).

Прогноз численности популяции медведя

При сохранении уровня добычи 3% от популяции медведя его численность на конец прогнозного периода может превысить размеры нормального сосуществования биосистемы «человек-медведь», следовательно, необходимо при модельных экспериментах определить рациональную величину воздействия человека на популяцию медведя. При уровне добычи 5,5% (уровень определен итерационными расчетами) прогнозируемая динамика численности популяции медведя в Ярославской области уже не приводит к конфликтной ситуации в биосистеме «человек – медведь».

Таким образом, в результате модельных экспериментов был определен рациональный уровень добычи медведя при сохранении нормального сосуществования биосистемы «человек – медведь». Перспективная верификация модели по прогнозированию численности медведя в Ярославской области показала отклонение в –0,9% при определении выявленного тренда и –3,4% при выравнивании численности. Предложенный алгоритм прогнозирования при использовании ретроспективной верификации хорошо работает при устойчивом росте численности популяции охотничьих животных.

Прогноз численности популяции лисиц

Динамика численности популяции лисицы в Ярославской области характеризуется регрессивным и неустойчивым характером. За 2010–2020 гг. численность лисицы снизилась с 6580 до 2540 особей, а в 2015, 2017, 2018 и 2019 гг. наблюдались провалы в динамике численности. Процент добычи, заложенный в модель с учетом структуры возрастных групп популяции лисицы, составляет:

• 47% – до 5 лет;
• 47% – 6–11 лет;
• 47 % – 12 лет и старше.

Неустойчивый и регрессивный характер динамики популяции лисицы предопределил значительные отклонения фактической численности популяции лисицы на выбранном отрезке времени от проектного результата моделирования. Изменение регрессивного характера динамики численности популяции может быть достигнуто в основном проведением биотехнических мероприятий по уменьшению естественной гибели охотничьих животных и уменьшению процента добычи охотничьих животных.

Предложенные алгоритмы прогнозирования динамики численности популяций охотничьих животных позволяют с большой долей вероятности сделать прогноз численности на отдаленную перспективу. На точность прогноза существенным образом влияет характер динамики численности популяций охотничьих животных (устойчивый и неустойчивый, прогрессивный и регрессивный), поставленные задачи прогнозирования по достижению целей прогнозирования (достижение определенных величин и тенденций по численности) и ситуационные факторы динамики численности популяций охотничьих животных (биологические факторы и факторы учета).

Ознакомиться с полной версией материала и другими публикациями вы можете, оформив подписку на журнал «Главный зоотехник » ИД «ПАНОРАМА».