Что скрывает «черный ящик»?

Оставим в стороне эффективность регулирования лососевой путины «сверху», тем более что последние изменения к основному закону о рыболовстве в какой-то степени развязывают руки регионам. Сосредоточимся на самом механизме прогнозирования. Можно бесконечно долго рассуждать о роли случая или ссылаться на форс-мажорные обстоятельства, однако реальная картина такова, что степень соответствия научных прогнозов результатам год от года заметно отличается, более того серьезные расхождения порой наблюдаются и в течение одного года по разным популяциям объектов.
В рыбной отрасли наука крайне тесно связана с повседневной деятельностью предприятий и даже небольшая ошибка или расхождение в прогнозах может лишить заработка десятки и сотни людей. Пресловутый ОДУ – общий допустимый улов – одно из важнейших понятий для промышленного лова, от него зависит, сколько рыбы смогут добыть рыбаки того или иного бассейна. И здесь решающее слово остается за учеными. Однако отраслевая наука – далеко не самая гибкая структура и к нововведениям походит более чем осторожно. Безусловно, в чем-то это оправдано, ведь за каждой цифрой или решением стоят реальные прибыли или убытки рыбодобывающих компаний. На специалистах, занимающихся прогнозированием численности рыбы в той или иной подзоне, лежит большая ответственность. Тем важнее оправдать ее и выдать действительно точные данные.
С другой стороны инертность и консерватизм могут сыграть злую шутку с системой отраслевых научных знаний. Ошибочные результаты нередко вызывают шквал критики в сторону действующих методов регулирования промысла, в печати появляются заявления типа «ОДУ как метод управления никуда не годится». По мнению заведующего лабораторией популяционной биологии рыб Института биологии моря ДВО РАН Валерия ПАРЕНСКОГО, устарела отнюдь не система ОДУ, а методы получения величины общих допустимых уловов. Биология намного сложнее чистой математики. Конечно, цифры, определяющие ОДУ, берутся не с потолка. В основе прогнозов, как правило, лежат результаты многолетних наблюдений за состоянием популяции объекта промысла и определенные модели, по которым рассчитывается численность того или иного стада. Однако если в расчеты изначально заложены неправильные представления о биологии, стоит ли удивляться опровержению данных на практике.
Кроме того, одни и те же модели в применении к различным популяциям, в каких-то случаях оказываются неточными, в других же дают абсолютно верные результаты. Стандартная методика, будь то использование модели Рикера или любой подобной, не применима ко всем популяциям. Ведь два стада лососей совсем не обязательно должны быть похожи друг на друга по своему портрету, динамике, по условиям, в которых они живут. Кому-то из ученых может повезти, ему доведется работать со стадом, обитающим в достаточно стабильных условиях. Там эти методики срабатывают постоянно и получают прекрасную сходимость, великолепные оценки ОДУ, которые соответствуют реально наблюдаемым результатам.
Но ведь так бывает далеко не всегда, и прошедший год ярко это проиллюстрировал. Почему же возникли ошибки? Ведь раньше все работало. На самом деле те классические модели, которые используются в рыбохозяйственной науке для описания динамики, связи численности, допустим, родителей и потомства для той же горбуши, описывают количество производителей и количество половозрелых потомков. Все промежуточные этапы в этом плане пропущены. Руководствуясь подобными методами можно подсчитать корреляции, дать экспертные оценки, определить причины изменения численности стада за какой-либо период времени. Но это же ретроспективно, а вперед? Существующие методы не позволяют оценить подобные отклонения, считает Валерий Александрович.
По его словам необходима разработка новой современной модели прогнозирования численности горбуши, которая помимо всего прочего учитывала бы изменение условий на каждом этапе жизнедеятельности вида. Жизненный цикл любого биологического организма разбит на этапы. Переход с одного этапа на другой знаменуется необратимыми морфологическим изменениями и сменой среды обитания, соответственно ведущие факторы, определяющие рост, созревание, смертность на каждом этапе свои. А промежутки между этапами знаменуются критическими периодами. Например, жила молодь в пресной воде, затем попала в соленую. Ей надо адаптироваться к этим условиям и выжить в них. Если не способна – она погибнет.
Этапы неизбежно связаны с потерями, поэтому использование для прогнозирования классических моделей представляется не совсем верным. В свое время, когда ряды данных были еще короче, они работали. Но в последствие информация накапливается, разброс увеличивается, а потом еще и диапазон изменений численности родительского стада меняется. А в этих моделях рождение и половое созревание одномоментны, все промежуточные этапы как бы исчезают.
Более того, ученый полагает, что «сама логика биологических исследований подталкивает к построению именно таких моделей, поэтапных. Если взять специалистов: один занимается нерестом, другой – инкубацией, третий – скатом, четвертый – ранним прибрежным периодом и т.д. Не на пустом же месте возникла такая структура. И за рубежом есть аналогичная теория, которая так и называется «теория жизненных циклов». Попытки использовать поэтапные модели в мировой практике моделирования предпринимались еще в 60-х гг. прошлого века. Но дальше одной-двух публикаций дело не зашло. Возможно, причиной этого стало несовершенство вычислительной базы – компьютеров еще не было, а расчеты совокупной модели различных этапов жизненного цикла рыбы получаются весьма громоздкими и сложными со множеством коэффициентов, где незначительная ошибка сразу вызывает серьезное отклонение.
«Я не утверждаю, что именно такая модель единственно верная, – комментирует Валерий Паренский. – В сущности, мы, ученые, работаем по принципу черного ящика: знаем, исходные данные, знаем, что получилось, а вот что происходит внутри в самом ящике, его устройство нам неизвестно. Именно это мы и стараемся разгадать. Я предложил свое объяснение, почему при таком входе наблюдается такой выход, – этапность развития, когда мы оцениваем, какие ведущие факторы работают на каждом этапе, что же именно там лимитирует численность.
Чем моделирование хорошо? Даже не тем, что оно дает конкретный прогноз, а тем, что оно ставит вопросы. В данном случае выявлен определенный эффект у горбуши, который вполне укладывается в рамки теории жизненных циклов. В этих условиях модель работает. Вполне возможно, что будущие исследования покажут ее ошибочность или наоборот подтвердят ее полностью. Недостаток любых моделей описания кроется в их зависимости от достоверности собранных данных. Однако в любом случае они заслуживают апробации, сразу от них отказываться не следует. А вот с этим гораздо сложнее. Порой сталкиваешься с отсутствием людей, которые могли бы воспользоваться этой моделью или имели бы желание сделать это».
Конечно, нельзя сказать, что рыбохозяйственные институты системы ВНИРО ничего не делают – наоборот. Исследования с разной интенсивностью ведутся везде. Есть и ученые, которые пытаются совершенствовать методы прогнозирования в рамках тех представлений, которые они имеют. Та же лаборатория популяционной биологии рыб с 2001 г. сотрудничает с КамчатНИРО. Обрабатываются их данные, описывается динамика лососевых стад как западной, так и восточной Камчатки. Проблема во времени: без какого-то радикального изменения взглядов, без какого-то прорыва мы можем вскоре потерять рыбу. И не только лососей. Если мы не начнем пересматривать взгляды на биологию, на динамику, на методы составления прогнозов, того же ОДУ, то в ближайшем будущем мы просто лишимся значительной части рыбных ресурсов.
С другой стороны более пристальное внимание к факторам, влияющим на численность популяции на различных этапах ее жизнедеятельности, может привести не только к уточнению прогнозов. Определив обстоятельства, отрицательно сказывающиеся на динамике стада горбуши, можно снизить их воздействие при искусственном воспроизводстве лососевых и тем самым существенно увеличить процент возврата рыбы.
Уникальная ситуация с сахалинскими рыбоводными заводами делает область огромным инкубатором тихоокеанских лососей. Воспроизводство на Сахалине поставлено на широкую ногу, причем как с научной стороны, так и с технической. В 1990-х гг. были сделаны проекты реконструкции для каждого рыбоводного завода, проведена модернизация, (т.е. заводы обладают необходимой технологией, а работающие на них специалисты – опытом), но сама работа по-прежнему ведется скорее интуитивно. Теоретически предполагается, что естественное и искусственное воспроизводства существуют сами по себе, независимо друг от друга, что, по-видимому, не соответствует истине. Если же, при заводском разведении лососей, принимать во внимание факторы, корректирующие и лимитирующие численность популяции на начальных этапах жизненного цикла, то эффективность восстановления подорванных рыбных запасов можно существенно повысить.

Анна ЛИМ