estimarea stocurilor de pesti si pescariilor

ESTIMAREA STOCURILOR DE PEŞTI

ŞI PESCĂRIILOR

( )[ ]1* )1,,(

)1,,(

)1,,(

)1,1(

)1,,( −+

= +

+

+

++

+ + MF

tty

tty

ty

tty ttyeFM

FNC

( )[ ]01 ttkt eLL −−

∞ −=

Editor Ion NĂVODARU

Editura Dobrogea

ESTIMAREA STOCURILOR DE PEŞTI ŞI PESCĂRIILOR


ESTIMAREA STOCURILOR DE PEŞTI ŞI PESCĂRIILOR


Editura Dob rogeaConstanța, 2008

Această lucrare a fost elaborată în cadrul proiectului Conservarea şi Managementul Durabil al Resurselor Pescăreşti - COMADUREP Proiect finanţat de Ministerul Educaţiei, Cercetării şi Tineretului Programul Cercetare de Excelenţă - CEEX Modulul 1 : Proiecte de cercetare-dezvoltare complexe Contract 645/2005 Consorţiul de realizare a proiectului a fost următorul:

I.N.C.D.D.D. Tulcea

Dr. Ion NAVODARU – Director Proiect Institutul Naţional de Cercetare-Dezvoltare „Delta Dunării” – I.N.C.D.D.D. Tulcea Str. Babadag 165 820112 Tulcea Tel : +40 (0)240 524550 Fax : +40 (0)240 533547 E-mail: [email protected] Web : http://www.indd.tim.ro

Prof.dr.ing Georgel P. RAZLOG – Responsabil partener UNIVERSITATEA ”DUNĂREA DE JOS” DIN GALAŢI RECTORAT - Str. Domnească Nr. 47 800008 - GALAŢI, ROMÂNIA Tel : +40 (0)236 – 414112 E-mail: [email protected] Web: http://www.ugal.ro

Dr.ing. Ionel STAICU – Responsabil partener Institutul Naţional de Cercetare-Dezvoltare Marina "Grigore Antipa" Bld. Mamaia 300 900581 Constanţa Tel : +40 (0) 241 543288 Fax : +40 (0) 241 831247 E-mail : [email protected] Web: http://www.rmri.ro

Ing. Valentin IORGA – Responsabil partener Institutul de Cercetare-Dezvoltare pentru Ecologie Acvatică, Pescuit şi Acvacultură Str. Portului 54 800211 Galaţi Tel : +40 (0)236 416914 Fax : +40 (0)236 414270 E-mail : [email protected] Web: Http://www.icdeapa.ro

Prof.univ. dr. Klaus Werner BATTES – Responsabil partener Universitatea Bacău Str. Mărăşeşti 157 600115 Bacău Tel : +40 (0)234 542411 Fax : +40 (0)234 180170 E-mail : [email protected] Web : Http://www.ub.ro

Descriere CIP a Bibliotecii Naţionale a României NĂVODARU, ION Estimarea stocurilor de pești și pescăriilor / Ion Năvodaru. – Constanța: Editura Dobrogea. 2008 Bibliogr. ISBN 978-973-1839-47-9 639.2(498) Notă legală: editura, instituţiile şi persoanele care au elaborat şi publicat această carte nu sunt răspunzătoare de eventuale daune juridice apărute datorită utilizării informaţiilor din această carte. © Reproducerea şi disemninarea informaţiilor din această carte, de natură educaţională şi non-comercială, se autorizează fără permisiunea scrisă de la deţinătorii de copyright, cu menţionarea sursei.

mailto:[email protected]

Prefaţă Conform Raportului privind starea pescăriei şi acvaculturii mondiale (Sofia 2006), starea de exploatare a pescăriilor marine mondiale au rămas relativ stabile în ultima perioadă de 10-15 ani, însă deşi se notează unele schimbări pentru unele zone şi specii, examinarea stocurilor şi grupurilor de stocuri pentru care există informaţii confirmă faptul că procentul stocurilor supraexploatate sau în declin a rămas neschimbat, în comparaţie cu situaţia anilor 1970, 1980. S-a estimat că la nivelul anului 2005:

- 25% din grupul de stocuri monitorizat de FAO a fost subexploatat sau exploatat moderat, - 50% sunt supraexploatate, - 25% sunt în declin.

Natura pescăriilor continentale face ca evaluarea stării acestora să fie extrem de dificilă. Aceste pescării utilizează o diversitate de unelte de pescuit pentru capturarea unei palete largi de specii pentru care captura pe unitate de efort este puternic afectată de sezonalitate. În mod frecvent capturile nu sunt înregistrate pe specii sau nu sunt înregistrate pur şi simplu. Cu toate acestea, oamenii de ştiinţă au efectuat cercetări pentru evaluarea parţială a stării stocurilor de peşti în apele interioare. Un studiu recent punctează două tipuri de supraexploatare:

- una care se referă la anumite specii ţintă; - alta care se referă la ecosistem.

La nivel global, resursele pescăreşti din apele continentale sunt în declin continuu ca efect al degradării habitatelor şi suprapescuitului. Această tendinţă, generată în mare parte de intensificarea utilizărilor multiple ale apelor (agricultură, generare de energie electrică, etc), nu poate fi schimbată atât timp cât statele nu acordă sectorului pescăresc suficientă atenţie şi nu o vor acorda până când nu vor avea suficiente informaţii asupra pescăriilor şi valorilor acestora pentru prezent şi viitor. Pescăria romanească se încadrează perfect în descrierea de mai sus, administratorul pescăriei – Agenţia Naţională de Pescuit şi Acvacultură şi cercetătorii depunând eforturi pentru obţinerea de date credibile care să descrie starea resurselor pescăreşti fapt care să facă posibilă o exploatare durabilă a acestora în condiţiile păstrării integrităţii ecosistemelor acvatice şi biodiversităţii. Elaborarea unei lucrări de metode şi modele matematice în studiul populaţiilor de peşti a rezultat din necesitatea de a exprima cantitativ starea şi mărimea populaţiilor cu ajutorul unor parametrii specifici. Utilizarea acestor metode s-a extins mult odată cu creşterea factorului antropic în evoluţia populaţiilor de peşti dintre care factorul exploatare are rolul determinant în ultimii ani. Cuantificarea efectivelor şi a modului de utilizare a acestora a devenit un obiectiv principal în toate cercetările din lume şi în acelaşi timp un instrument în analiza şi managementul resurselor pescăreşti în vederea elaborării strategiei de pescuit pentru producţii durabile fără a neglija importanţa cercetării fundamentale a ansamblului de factori ecologici. Cartea este structurată în două părţi: prima parte descrie metodele de eşantionare şi estimare a pescăriilor la nivel mondial şi experienţa utilizării lor în ţara noastră, iar a-II-a parte prezintă aplicaţii pentru estimarea stării stocurilor şi capturii durabile pentru pescăriile din Marea Neagră, Dunăre şi apele interioare. Acestă carte apare în contextul unei crize în pescărie şi autorii doresc să ofere cercetătorilor şi tuturor celor implicaţi în domeniul pescăresc instrumente de lucru care să le permită abordarea cu succes a proiectelor de cercetare pescărescă.

Autorii

CUPRINS 1. INTRODUCERE - Georgel P. RĂZLOG .............................................................................................. 11

2. ESANTIONAJ - Ion NĂVODARU, Georgel P. RĂZLOG, Klaus W. BATTES, Ionel STAICU, Valentin IORGA .......................................................................................................................................... 21 2.1 METODE DE ESTIMARE A ABUNDENŢEI POPULAŢIILOR DE PEŞTI ........................................... 21

2.2 ÎNDRUMAR DE SELECTARE A METODELOR DE EŞANTIONAJ .................................................... 24

2.3 METODE DE EŞANTIONAJ A STOCURILOR / PESCĂRIILOR ......................................................... 33 2.3.1 Metode de eşantionare pentru estimarea stocurilor de peşti din Delta Dunării ............................................. 33 2.3.2 Metode de eşantionare pentru estimarea stocurilor de peşti din Marea Neagră ........................................... 36 2.3.3 Metode de eşantionaj aplicabile bazinului Dunării........................................................................................ 38 2.3.4 Metode de eşantionare pentru estimarea stocurilor de peşti din râuri ............................................................ 44

3. METODE DE EVALUARE ŞI PROGNOZĂ A RESURSELOR PESCĂREŞTI - Ion NĂVODARU, Georgel P. RĂZLOG, Klaus W. BATTES, Ionel STAICU, Irina CERNIŞENCU, Mircea STARAŞ, Valentin IORGA ........................................................................................................................... 45 3.1 METODE ANALITICE ............................................................................................................................ 46

3.1.1 Estimarea parametrilor de creştere ................................................................................................................ 46 3.1.2 Estimarea ratelor de mortalitate ..................................................................................................................... 54 3.1.3 Analiza Populaţiei Virtuale ........................................................................................................................... 58 3.1.4 Selectivitatea uneltelor de pescuit ................................................................................................................. 61

3.2 METODE PREDICTIVE .......................................................................................................................... 63

3.3 METODE HOLISTICE ............................................................................................................................ 67 3.3.1 Metoda suprafeţelor pescuite / ariei măturate ................................................................................................ 67

3.4 ALTE METODE DE EVALUARE A PESCĂRIILOR ............................................................................. 73 3.4.1 Analiza potenţialului reproductiv sau raportul producţie pe biomasa medie ................................................. 73 3.4.2 Evaluarea biomasei reproducătorilor (Sette-Ahlström) ................................................................................. 74 3.4.3 Evaluarea Rurala Rapidă (RRA) ................................................................................................................... 75

3.5 SELECTAREA METODELOR DE EVALUARE ŞI PROGNOZĂ A STOCURILOR DE PEŞTI .......... 81

3.6 PROGRAME DE CALCULATOR PENTRU EVALUAREA ŞI PROGNOZA STOCURILOR DE PEŞTI .............................................................................................................................................................. 84

3.6.1 Programe utilizate la nivel mondial ............................................................................................................... 84 3.6.2 Estimarea Stocurilor de Peşti (ESP), de la varianta DOS la varianta Windows XP ...................................... 84

4. BIBLIOGRAFIE ................................................................................................................................... 90

PARTEA A-II-A: APLICAŢII ................................................................................................................. 93

EVALUAREA STĂRII RESURSEI PESCĂREŞTI ŞI CAPTURILOR DURABILE ADMISIBILE DIN DELTA DUNĂRII - Irina CERNIŞENCU, Mircea STARAŞ, Ion NĂVODARU, Aurel NĂSTASE ........................................................................................................................................... 93 1. INTRODUCERE ......................................................................................................................................... 93

1.1 Descrierea zonei de pescuit .............................................................................................................................. 94 1.2. Speciile de peşti cu valoare comercială ........................................................................................................... 97 1.3 Activitatea de pescuit - metode şi unelte de pescuit. ........................................................................................ 99 1.4 Evoluţia capturilor şi a efortului de pescuit ...................................................................................................... 99

2. MATERIAL ŞI METODA DE LUCRU .................................................................................................... 102 2.1 Metoda analitică de estimare a stocurilor de peşti .......................................................................................... 102 2.2 Metoda holistică de estimare a stocurilor de peşti .......................................................................................... 107

3. REZULTATE ŞI DISCUŢII ..................................................................................................................... 108 3.1 Evaluarea parametrilor de creştere ................................................................................................................. 108 3.2 Evaluarea parametrilor de exploatare - M, F, Z, Lc ....................................................................................... 112

8

3.3 Estimarea stării şi exploatării stocurilor: modelul Berverton-Holt şi Thopmson - Bell ................................. 117 3.4 Metoda holistică - modelul Schaefer .............................................................................................................. 120

4 CONCLUZII .............................................................................................................................................. 122

5. BIBLIOGRAFIE ....................................................................................................................................... 123

EVALUAREA STĂRII RESURSEI PESCĂREŞTI ŞI CAPTURILOR DURABILE ADMISIBILE DIN MAREA NEAGRĂ - Ionel STAICU, Valodea MAXIMOV, Eugen ANTON ......... 139 1. INTRODUCERE ....................................................................................................................................... 139

2. REZULTATE ŞI DISCUŢII ..................................................................................................................... 140 2.1 Captura, efortul de pescuit şi C.P.U.E-ul ....................................................................................................... 140 2.2 Componenţa pe specii a capturilor ................................................................................................................. 142 2.3 Parametri biologici ai principalelor specii de peşti exploatate comercial ....................................................... 145 2.4 Evaluarea stocurilor şi capturilor durabile admisibile ale principalelor specii de peşti de interes comercial . 153

3. CONCLUZII ............................................................................................................................................. 160

4. BIBLIOGRAFIE ....................................................................................................................................... 162

EVALUAREA STOCURILOR DE PEŞTI CU VALOARE COMERCIALĂ DIN DUNĂRE - SECTORUL GALAŢI - Georgel P. RĂZLOG, Victor CRISTEA, Andrei CIOLAC, Angela DOCAN, Loredana SFETCU, Ion VASILEAN ......................................................................................................... 163 1. INTRODUCERE ....................................................................................................................................... 163

1.1 Descrierea zonei de pescuit ............................................................................................................................ 164 1.2 Speciile de peşti cu valoare comercială .......................................................................................................... 165 1.3 Activitatea de pescuit, unelte, metode ............................................................................................................ 166

2. REZULTATE ŞI DISCUŢII ..................................................................................................................... 168 2.1 Parametrii de creştere ..................................................................................................................................... 169 2.2 Evaluarea stocurilor – modele holistice ......................................................................................................... 175 2.3 Evaluarea stocurilor, modele analitice ............................................................................................................ 179

3. CONCLUZII ............................................................................................................................................. 191

EVALUAREA RESURSELOR PESCĂREŞTI DIN DUNĂRE PRIN METODA EVALUĂRII RURALE RAPIDE (RRA) - Valentin IORGA, Neculai PATRICHE, Marilena TALPEŞ, Elpida PALTENEA, Magdalena TENCIU, Dănuţ MIREA, Irina MELICEANU .................................................. 195 1. INTRODUCERE ....................................................................................................................................... 195

2. REZULTATE ŞI DISCUŢII ..................................................................................................................... 196 1. DISTRICT 1 - Porţile de Fier II (km 863) - Gârcov (km 615) ......................................................................... 196 2. DISTRICT II - Dunărea (km 452 - km 227), inclusiv Braţul Borcea ............................................................... 232 3. RAPOARTE PE DISTRICTE .......................................................................................................................... 269

EVALUAREA STĂRII RESURSEI PESCĂREŞTI ŞI CAPTURILOR DURABILE ADMISIBILE DIN APELE INTERIOARE - Klaus W. BATTES, Ferdinant PRICOPE, Dorel URECHE, Camelia URECHE, Ionuţ STOICA, Dumitra RĂDUCANU, Nicoleta DOGARU ................... 275 1. EVALUAREA RESURSELOR PESCĂREŞTI DIN LACURILE DE ACUMULARE DE PE CURSUL MIJLOCIU AL SIRETULUI (GALBENI, RĂCĂCIUNI, BEREŞTI, CĂLIMĂNEŞTI) PRIN APLICAREA DE METODE ANALITICE (VPA). ....................................................................................... 275

1.2. Situaţia stocului şi a potenţialului de refacere pentru şalău (Sander lucioperca L.) ...................................... 283

2. EVALUAREA RESURSELOR PESCĂREŞTI DIN RÂURI .................................................................... 289 2.1. Evaluarea resursei piscicole la Leuciscus cephalus din râul Tazlău şi lacul de acumulare Poiana Uzului şi lacurile de pe cursul mijlociu al Siretului ............................................................................................................. 289 2.2. Stocul şi potenţialul productiv al unei populaţii de clean (Leuciscus cephalus L.) din Bistriţa (punct Gherăieşti) ............................................................................................................................................................ 292

3. BIBLIOGRAFIE ....................................................................................................................................... 294

9

Partea I: MANUAL GLOSAR TERMENI TEHNICI UTILIZATI ÎN MANUAL Indice de abundenţă (U) – Caracteristică a resursei, proporţională cu biomasa disponibilă. Indice biologic limita de referinţă – indică limitele exploatării pescăriei din punct de vedere al autoregenerării. Indice biologic precauţionar de referinţă – nivelul biomasei şi pescuitului stabiliţi în conformitate cu principiul precauţionar. Indice de referinţă biologic (BRP) – valori ale lui F şi B, luând în considerare cea mai bună captură posibilă în condiţiile conservării resursei pescăreşti. Sunt BRP bazate pe proiecţii pe termen lung, BRP bazate pe observaţii limitate în timp sau BRP bazate pe ambele criterii. BRP pot fi de forma punctelor ţintă (target points), punctelor limită (limit points) şi puncte precauţionare (precautionary points). Exemple: Fmax , F0,1 , Fmed, FMSY, Bmax, B0,1, Bmed, BMSY. Biomasa (B) – masa individuală sau de grup, respectiv clasa de vârstă sau a întregului stoc. Coeficient de capturabilitate (q) – exprimă performanţele unităţilor de pescuit (ambarcaţiune + unelte + personal). Se poate evalua cu relaţiile:

F = f · q; Z = f · q + M; q = Np / Nt în care, Np = numărul de exemplare reţinute; Nt = numărul total de exemplare existente în volumul filtrat de unealtă. Captura numerică (C) – numărul de exemplare capturat (per operaţiune, zi, decadă, lună, an). Captura în biomasă sau producţia (Yield – Y) – captura exprimată în unităţi de biomasă. Trebuie să se facă distincţia între captura brută, captura debarcată, captura aruncată şi captura raportată. Cohorta – generaţie rezultată în urma unei reproduceri a resursei pescăreşti. O clasă de vârstă poate fie egală cu cohorta în cazul speciilor care se reproduc o dată pe an sau cu o sumă de cohorte în cazul reproducerii multiple pe parcursul unui an. Coeficient de creştere Von Bertalanffy (k) – constantă din ecuaţia de creştere, caracteristică a habitatului resursei pescăreşti. Cota individuală (IQ) – cota atribuită unei unităţi de pescuit. Efectivul unei clase de vârstă sau stoc (N) – numărul de exemplare supravieţuitoare instantaneu sau pe o perioadă precizată de timp (an). Principiul precauţionar – stabileşte faptul că lipsa informaţiilor nu justifică absenţa măsurilor manageriale, care trebuie să asigure conservarea resursei. Măsurile manageriale adoptate trebuie însă justificate. Modele de producţie – modele care consideră biomasa unui stoc ca un întreg ce nu depinde în mod expres de structura pe clase de talie sau vârstă. Aceste modele se aplică în analize ale efectului schimbării nivelului efortului de pescuit asupra capturilor. Cota (Q) – fracţiuni de TAC.

10

Rata exploatării (E) – raportul între mortalitatea prin pescuit şi mortalitatea totală:

E = F / Z Mortalitatea prin pescuit (F) – rata mortalităţii produsă unui stoc datorită efectului pescuitului.

F = q·f ; F = Z – M; Z = Ln ( Nt / Nt+1 ) Mortalitate naturală (M) – rata mortalităţii produsă unui stoc datorită altor efecte decât pescuitul. Mortalitate totală (Z) – suma mortalităţilor naturale şi prin pescuit. Producţia maximă durabilă (MSY) – nivelul maxim al producţiei ce poate fi suportat de stocul exploatat, per an. Recrutare (R) – trecerea unei clase de vârstă din faza nedisponibilă (preexploatare) în faza disponibilă (exploatare). În jurul vârstei de recrutare (tr), datorită schimbărilor de comportament, clasa de vârstă începe migraţia către habitatul adulţilor, devenind vulnerabilă faţă de uneltele şi metodele de pescuit. Producţie per recrut (Y/R) – relaţie care exprimă efectul pescuitului asupra recrutării (g/individ recrutat), tratată drept o funcţie de efort de pescuit:

Y/R = funcţie (f) Selectivitate – opţiunea pescarilor pentru o clasă de vârstă (talie), fenomen care se petrece în jurul vârstei la completare (tc). Este o noţiune diferită de selectivitatea uneltelor de pescuit şi este justificată de apariţia cererii de piaţă pentru clasa de talie la completare. Stoc – subdiviziune a speciei care populează un areal determinat şi prezintă caracteristici identice ale creşterii, reproducerii şi mortalităţii. Captura totală admisibilă (TAC) – instrument managerial care combină măsurile de conservare cu aspectele sociale ale unei pescării, fracţiune din MSY. Vârsta individuală/clasă de vârstă (t) – se exprimă în ani şi prin convenţie data de naştere a unei clase de vârstă se consideră a fi 1 ianuarie, pentru emisfera nordică. Vârsta critică poate fi indice biologic de referinţă: vârsta la prima maturare, vârsta maximă, etc. Talia (L) – reprezintă lungimea exemplarelor sau media pentru o clasă de vârstă. Talia poate fi deasemeni indice biologic de referinţă: talia la prima maturare, talia maximă, talia infinită, talia la prima captură, etc.

11

1. INTRODUCERE

Georgel P. RĂZLOG Importanţa pescăriilor într-o economie naţională nu poate fi cuantificată plecând numai de la contribuţia la PIB, ci trebuie ţinut cont de:

- importanţa resurselor şi produselor pescăreşti pentru alimentaţia umană, - contribuţia pescăriilor la bunăstarea umană prin crearea de locuri de muncă, în mod direct şi

indirect. De exemplu, un pescar generează 4-5 locuri de muncă în activităţi precum transportul şi distribuţia, comercializarea, procesare, administraţia, educaţia şi cercetarea; dacă admitem că în Sectorul Pescăresc al României sunt cca. 2.000 persoane, rezultă că 8.000-10.000 de români sunt implicaţi în activităţi pescăreşti. Mai departe dacă admitem că o familie cuprinde în medie 3 persoane, nu greşim dacă afirmăm că 24.000-30.000 de români sunt dependenţi de activităţile pescăreşti. Dacă resursele pescăreşti ar fi infinite şi indestructibile, am putea permite oamenilor să le utilizeze după bunul lor plac. Însă acest lucru nu este valabil, resursele pescăreşti fiind caracterizate prin:

- proprietate comună, conform căreia toată lumea reclamă dreptul de utilizare, fără limite în spaţiu şi timp dacă este posibil, iar administrarea acestora este adesea uitată sau pur formală (există legi şi instituţii, dar nefuncţionale, neefective);

- invizibilitate, resursele pescăreşti fiind larg distribuite, pe orizontală şi verticală în cadrul

arealului de distribuţie şi diverselor subareale de reproducere, hrănire, iernat, fiind practic invizibile pentru oameni în general şi administratorii de resurse în special.

- regenerabilitate, în anumite condiţii ale impactului antropic, respectiv nivelul exploatării

(suportabil de către resursele aflate în exploatare) şi calitatea habitatului (calitatea şi disponibilitatea habitatelor tradiţionale, calitatea şi disponibilitatea apei).

Din aceste motive, care nu sunt însă exhaustive, resursele pescăreşti reclamă o atentă administrare, care nu este posibilă fără informaţii permanente şi de calitate asupra:

- stării resurselor pescăreşti; - stării ecosistemelor.

Administratorii de resurse pescăreşti trebuie să fie siguri că resursele sunt utilizate într-o manieră responsabilă şi durabilă, iar beneficiul potenţial aşteptat de la acestea nu este disipat şi pierdut. Producţia pescărească depinde de un număr de factori restrictivi, care pot fi grupaţi în: biologici, ecologici, mediali, tehnologici, socio-culturali şi economici. Sunt deasemeni alţi factori impuşi de utilizatorii sistemului. 1.1 Consideraţii biologice La fel ca toate populaţiile sau comunităţile vii, resursele pescăreşti sunt capabile să se regenereze prin procesul de creştere în talie şi masă, rezultând creşteri în biomasă, precum şi prin reproducerile periodice, ce conduc la recrutare, respectiv la creşteri de efectiv. Într-o populaţie în echilibru, câştigurile în efectiv şi biomasă egalează pierderile prin mortalitatea naturală sau prin pescuit. Într-o populaţie neexploatată, mortalitatea totală este egală cu mortalitatea naturală, datorată unor procese precum efectul prădătorilor, boli sau cauze mediale. Într-o populaţie supusă exploatării, mortalitatea totală este suma celor două mortalităţi, prin pescuit şi naturală, iar sarcina primară a managementului pescăriei constă în asigurarea unui nivel suportabil pentru mortalitatea prin pescuit, astfel încât să nu

12

se deranjeze echilibrul şi productivitatea populaţiei. Acest lucru este posibil atât prin menţinerea populaţiei deasupra unui anumit nivel al efectivului şi biomasei, cât şi prin menţinerea structurii pe clase de vârstă la un nivel care să facă posibilă o reproducere care să conducă la o recrutare acoperitoare pentru nivelul mortalităţii. Mai mult, pescuitul aplicat pe o perioadă mare de timp unor anumite secţiuni de stoc, de exemplu exemplare cu o anumită talie, sau alte caractere interesante comercial, pot conduce la o reducere a frecvenţei acelor caracteristici genetice. Reducerea diversităţii genetice a stocului, conduce la afectarea potenţialului productiv şi scade puterea de reacţie la schimbările de mediu. 1.2. Consideraţii ecologice şi mediale Abundenţa (efectivul) şi dinamica unei populaţii joacă un rol restrictiv important pentru pescărie, însă populaţiile acvatice nu trăiesc izolate. Acestea sunt componentele unui ecosistem complex, care constă din componente biologice, în relaţii de pradă/prădator sau invers, sau pot fi în competiţie la hrană cu alte populaţii date. Componentul fizic al ecosistemului, apa însăşi, substratul, aportul de apă sau nutrienţi, sau alte procese nebiologice, pot fi deasemeni foarte importanţi. Mediul de viaţă al peştilor nu este static, iar condiţiile mediului acvatic poate varia în timp, cunoscându-se variabilitatea orară (mareele), variabilitatea sezonieră (temperatura, curenţi). Aceste schimbări afectează dinamica populaţiilor, rezultând variaţii ale ratei creşterii, recrutare, rata mortalităţii naturale sau orice combinaţie a acestora. Aceste variaţii pot deasemeni afecta disponibilitatea resurselor pescăreşti pentru uneltele de pescuit, succesul industriei pescăreşti şi modul în care oamenii de ştiinţă trebuie să interpreteze captura şi rata capturii pentru o pescărie. Schimbările componentelor ecosistemului, biologice, fizico-chimice, geologice, pot avea impact asupra populaţiei şi comunităţii. Unele schimbări nu pot fi controlate de om, cum este procesul de upwelling sau anomalii de temperatură, dar acestea trebuie sa fie considerate în managementul resursei. Alte schimbări, precum distrugerea habitatelor costiere pentru dezvoltare sau impactul direct al pescuitului asupra substratului, sunt produse de om; în aceste cazuri managementul pescăriei trebuie: - să aprecieze impactul asupra resursei pescăreşti; - împreună cu părţile interesate, să planifice măsuri pentru minimizarea impactului asupra

ecosistemului pescăriei. Managerul trebuie să considere deasemeni impactul pescăriei asupra ecosistemului : - impactul direct asupra speciei ţintă; - impactul direct asupra speciilor auxiliare, non-ţintă; - impactul indirect asupra altor organisme, transmis prin lanţul trofic (schimbarea raportului

pradă/prădător sau competitori); - impactul direct al pescuitului asupra mediului fizico-chimic. 1.3. Consideraţii tehnologice Managerul pescăriei are posibilităţi infime să influenţeze direct dinamica unei populaţii sau comunităţi de peşti. În unele cazuri, în special în ape continentale, pot fi situaţii care vizează lucrări de îmbunătăţire a stării stocurilor şi habitatelor. Însă, în majoritatea pescăriilor singurul mecanism la dispoziţia managerului, pentru asigurarea utilizării durabile a resurselor pescăreşti constă în: - unde şi când se pescuieşte (controlul intrărilor în pescărie); - dimensiunea la care se pescuieşte (controlul taliei în capturi); - reglementarea cantităţii de peşte pescuit (controlul ieşirilor din pescărie).

13

Aceste deziderate se pot atinge prin reglementarea directă a capturii, efortului de pescuit alocat, specificându-se sezonul şi zonele închise şi reglementând uneltele şi metodele de pescuit utilizate. Sunt însă limite în planificarea restricţiilor de către manager; astfel controlul capturii este greu de monitorizat şi implementat. Este dificil să estimăm precis efortul de pescuit, iar noile tehnologii au ca efect creşterea eficienţei operaţiilor de pescuit, deci va creşte efortul efectiv fără ca aceste efecte şi consecinţe să poată fi luate în consideraţie. Uneltele de pescuit sunt foarte rar selective iar captura speciilor non-ţintă sau sub dimensiunile legale creează mereu probleme. Incertitudinea în managementul pescăriilor nu se află numai la nivelul prognozei stării şi dinamicii resursei, ci şi în ce priveşte estimarea consecinţelor reale ale implementării măsurilor manageriale. O problemă fundamentală în multe pescării este nivelul ridicat al efortului de pescuit. Efortul în exces, conduce la o presiune pentru manager să supraevalueze nivelul mortalităţii durabile prin pescuit pentru o resursă. Presiunea politică şi socială privind asigurarea de locuri de muncă pentru toţi cei prezenţi în sistem este greu de depăşit şi conduce imediat către supraexploatare. 1.4. Consideraţii sociale şi culturale Populaţiile şi societăţile umane sunt la fel de dinamice ca şi alte populaţiile biologice, iar schimbările sociale se petrec continuu şi sunt afectate de schimbările de climă, grad de ocupare, circumstanţe politice, aprovizionarea şi cererea de produse pescăreşti şi alţi factori. Astfel de schimbări afectează efectivitatea strategiilor de management, deci trebuiesc luate în considerare. La fel ca şi factorii biologici şi tehnologici, poate fi dificil să identificăm şi să cuantificăm factorii cheie socio-culturali care influenţează managementul pescăriilor, generând incertitudini adiţionale managerului. O constrângere socială majoră, faptul că societatea umană şi comportamentul acesteia nu sunt uşor de transformat, iar familiile şi comunităţile de pescari poate nu doresc să-şi schimbe ocupaţia sau locaţia, atunci când există un surplus de capacitate într-o pescărie, chiar dacă calitatea vieţii lor are de suferit ca urmare a declinului resurselor. Problema este şi mai dificilă atunci când nu există alte oportunităţi în afara pescăriei unde să poată câştiga minimum necesar supravieţuirii. În astfel de circumstanţe, decizia politică de reducere a capacităţii de pescuit este o opţiune extrem de neatractivă, iar costurile pe termen scurt ale excluderii populaţiei dependente dintr-o pescărie vor fi vizibile şi la fel de nepopulare în comparaţie cu abordarea "o mână de ajutor", care conduce la diminuarea în dimensiuni şi calitate a pescăriei respective, cu consecinţe serioase pe termen lung. O cerinţă cheie pentru problemele socio-culturale, constă în implicarea părţilor interesate în managementul pescăriei, menţinându-i bine informaţi asupra aspectelor de management ale pescăriei şi dându-le şansa de exprimare a necesităţilor şi consideraţiilor. Echilibrul relativ între consideraţiile sociale şi economice într-o pescărie va depinde de priorităţile acordate de autoritatea competentă obiectivelor sociale şi economice. Obiectivele sociale şi economice pot fi în conflict: de exemplu maximizarea eficienţei economice şi maximizarea utilizării forţei de muncă nu se pot produce simultan într-o pescărie dată şi încercând acest lucru va rezulta un conflict. La fel, vor exista conflicte între o flotă de pescuit comercial, care este dominată de obiective economice şi o flotă artizanală, dominată de obiective sociale, ambele având impact asupra aceluiaşi stoc. Este important pentru autoritatea managerială să identifice potenţialele conflicte şi să le rezolve identificând şi specificând obiective de compromis, care să obţină suportul general (acordul). 1.5. Consideraţii economice Într-o pescărie pentru care eficienţa economică este considerată a fi singurul beneficiu urmărit, se anticipează că forţele pieţei vor conduce la obiectivul dorit al eficienţei economice. În realitate, forţele pieţei sunt afectate de incertitudini şi externalităţi (factori externi). Incertitudinile includ: variabilitatea imprevizibilă a resurselor, sursele imperfecte de informaţii, iar externalităţile includ impactul altor pescării asupra resurselor ţintă (exemplu: pescuitul acestora drept captură auxiliară), subvenţii, reglementari comerciale şi fiscale, variabilitatea cererii şi ofertei. Toate acestea produc incertitudini şi

14

stări complexe, iar într-o pescărie fără un management corespunzător, vom obţine performanţe economice sub nivelul optim. Este important ca autoritatea managerială să considere contextul economic larg al pescăriei, deci factorii macroeconomici relevanţi; deasemeni se impune consultarea permanentă cu utilizatorii legitimaţi, care sunt cei mai afectaţi de schimbările economice. La o extremă există, în pescăriile din ţările în curs de dezvoltare, problema accesului deschis, deci acolo intră oricine doreşte, iar pescuitul continuă până când beneficiul obţinut va deveni neatractiv. Cât de scăzut este nivelul beneficiului neatractiv, depinde de disponibilitatea altor opţiuni, iar acestea sunt foarte puţine în ţările de la acest nivel. 1.6. Consideraţii impuse de "alte părţi" Câteva pescării de larg operează izolat faţă de alţi utilizatori, iar organizaţiile pescăreşti regionale care se ocupă cu managementul acestora nu se confruntă cu interferenţe sau conflicte cu utilizatori non-pescăreşti. Însă majoritatea debarcărilor mondiale vin din zonele costiere şi de la pescăriile costiere, iar utilizatorii non-pescăreşti sunt importanţi şi de cele mai multe ori se constituie în factori restrictivi. În grupul alţi utilizatori de resurse costiere sunt incluse de exemplu activităţi umane de tipul: turism, conservare, extracţii de petrol, gaze, nisip, navigaţia, acvacultura, dezvoltarea zonelor de coastă, afaceri, industrie, agricultură, etc. Toate aceste activităţi pot impune serioase constrângeri pescuitului şi pot suferi impactul activităţilor de pescuit. În aceste condiţii managerul trebuie sa fie conştient de existenţa şi impactul real sau potenţial în ambele direcţii. Când se formulează strategii manageriale de dezvoltare şi măsuri de implementare, trebuie să se identifice conflictul potenţial cu alţi utilizatori şi să se considere impactul potenţial al altor utilizatori asupra eficacităţii strategiilor şi măsurilor manageriale. Managerul pescăriei prin autoritatea managerială trebuie să se asigure că există şi funcţionează structuri şi mecanisme pentru comunicare efectivă cu reprezentanţii altor utilizatori. 1.7. Definiţii acceptate pentru termenii uzuali Din start se observă complexitatea sistemului pescăresc resursă+habitat+pescari, motiv pentru care cercetarea pertinentă presupune cunoştinţe şi personal calificat în domenii precum biologia şi ecologia pescărească, tehnica şi tehnologia pescărească, mediu şi jurisdicţie şi nu în ultimul rând socio-economia. Ţinând cont de aceste aspecte rezultă că echipa de cercetare are un pronunţat caracter interdisciplinar şi pentru a putea comunica uşor şi a se evita confuziile este nevoie de o listă minimală de termeni bine definiţi. Dacă reprezentăm schematic o pescărie, constatăm că aceasta este un sistem ecologic complex alcătuit din următoarele componente interactive: - resursele pescăreşti, comerciale şi asociate, (legale şi nelegale pentru pescuit şi pescari); - arealul de distribuţie sau habitatul (caracterizat prin locaţie geografică, suprafaţă, formă,

distribuţia adâncimilor, etc); - pescarii (componenta care se regăseşte în pescăriile aflate în exploatare). În sistem avem INTRĂRI, reprezentate de efortul de pescuit, respectiv: număr de pescari, unităţi de pescuit (dimensiuni şi performanţe), şi IEŞIRI, reprezentate de capturi, în diverse forme de înregistrare şi raportare: brută, netă, debarcată, aruncată, fantomă, mascată, etc. (Fig.1).

15

Fig.1 Relaţia pescărie – intrări / ieşiri Numai în această descriere a pescăriei s-au folosit mulţi termeni care necesită o definire suficientă pentru eliminarea ambiguităţilor şi confuziilor. Resursele pescăreşti cuprind peştele, moluştele, crustaceele şi alte bioresurse acvatice utilizabile sau asociate cu cele utilizabile şi care apar în capturi sub forma accidentală (bycatch). Pescăria a fost definită mai sus ca fiind un sistem alcătuit din resurse pescăreşti şi habitat, la care se adaugă cu caracter permanent sau temporar unităţile de pescuit. Stocul sau populaţia, este o subdiviziune a speciei (suma de stocuri cu diverse locaţii), reprezentând totalitatea indivizilor de aceeaşi specie, care populează sau sunt distribuite într-un spaţiu particular numit areal de distribuţie. - În cadrul arealului de distribuţie se pot descrie subareale (habitate) de hrănire, reproducere,

iernat. - Stocul este caracterizat prin mărimea sa, exprimată în termeni numerici – efectivul stocului - Nan

sau de masa – biomasa stocului - Ban. Aceste mărimi se pot referi la întregul stoc, rezultând mărimi totale sau la diverse clase de vârstă, rezultând şiruri de efective pe clase de vârstă – N1, N2,… şi biomasă pe clase de vârstă B1,B2,…

- Stocul este de asemeni caracterizat prin structura demografică, respectiv clasele de vârstă cuprinse între vârsta t0 (vârsta la care dimensiunile sunt nule) şi tmax, respectiv vârsta maximă. Între cele două extreme, există câteva valori importante, numite şi puncte biologice de referinţă: tm vârsta la prima maturare sexuală, tc şi tr, vârstele la completare şi recrutare.

- Fiecare clasă de vârstă este caracterizată prin valorile medii (teoretice) ale taliei (Lt) şi masei (Wt); - amplificând Nt · Wt = Bt se obţine biomasa clasei de vârstă. Componentele de bază ale dinamicii unui stoc sunt prezentate în Fig.2: - Creşterea şi recrutarea, factori cu contribuţie pozitivă; - Mortalitatea naturală şi prin pescuit, factori ce cauzează pierderi.

PESCĂRIA – SISTEM ECOLOGIC

1.RESURSE PESCĂREŞTI Specii comerciale şi asociate Efectiv, Biomasa Structura demografică Creştere şi Recrutare Mortalitate naturală M Mortalitate prin pescuit F 2.HABITAT 3.PESCARI

INTRĂRI Efort de pescuit -Timp pescuit -Puterea pescuitului (unelte+ambarcaţiuni)

IEŞIRI Capturi Brută Debarcată Bycatch Sistem de înregistrare/ raportare

16

Fig.2 Factorii de echilibru pentru stocurile de peşti Pentru echilibru, C+R = F+M Inegalitatea în această relaţie poate descrie simplist stările prin care poate trece un stoc : C+R = M stoc neexploatat; C+R < F+M stoc supraexploatat C+R > F+M stoc subexploatat - Creşterea este fenomenul prin care un stoc câştigă biomasă, rezultat al hrănirii şi înaintării în

vârstă; creşterea stocului este rezultatul creşterii individuale, în termenii taliei şi masei. Deci creşterea este o funcţie de timp şi a fost bine descrisă de câtre clasica ecuaţie Von Bertalanffy:

( )[ ]01 ttk

t eLL −−∞ −= , în care:

Lt = Lungimea la vârsta t (1,2,3...); Linf = Lungimea asimptotică, atinsă dacă t tinde la infinit; k = coef. de creştere Von Bertalanffy şi este descris de relaţia:

ii

ii

LLLL

k−

−=

+

−

1

1ln

La fel se poate scrie şi ecuaţia de creştere în masă. - Relaţia masă – talie este de forma: W = a · Lb, în care a şi b sunt coeficienţi de corelaţie. - Recrutarea este fenomenul prin care o clasă de vârstă/talie, trece din faza nedisponibilă în faza

disponibilă. Este un fenomen progresiv, care se petrece în jurul vârstei la recrutare (tr), prin schimbări de comportament şi habitat (are loc migraţia între subarealul de reproducere şi cel de creştere adulţi). Tr se află pe o axă a vârstei, în apropierea lui tm (vârsta la prima maturare) şi tc (vârsta la capturare/completare). Se spune ca o clasă de vârstă a atins vârsta la capturare/completare atunci când apare masiv în capturi, într-un procent de peste 50%. Vârstele menţionate mai sus au şi talii corespondente, respectiv Lc , Lm şi Lr.

FACTORI CU CONTRIBUŢIE POZITIVĂ LA STOC

FACTORI CU CONTRIBUŢIE NEGATIVĂ LA STOC

EFECTIVUL ŞI BIOMASA STOCULUI

CREŞTERE C

RECRUTARE R

MORTALITATE PRIN PESCUIT (F)

MORTALITATE NATURALA (M)

17

- În studiul dinamicii stocurilor se utilizează şi conceptul de randament al recrutării Y/R ; se exprimă în grame (potenţiale) per individ recrutat şi este un indicator util pentru aprecierea stării stocurilor.

- Mortalitatea totală Z = F+M reprezintă pierderile suferite de stoc într-un interval de timp (1 an

de obicei) ; expresia matematică a mortalităţii pleacă de la analiza vitezei de descreştere a stocului, considerată proporţională cu efectivul acestuia :

ZNdtdN ·= , care se integrează pentru un interval de timp de 1 an şi se obţine:

Z

tt eNN −+ = ·1 de unde

t

ttt N

NZ 1

1, ln ++ −= per an.

- Mortalitatea prin pescuit F, reprezintă efectul pescuitului asupra stocului, materializat prin:

- Pierderi de efectiv şi biomasă; - Schimbări în structura demografică.

F este funcţie de efortul de pescuit (f) prin intermediul coeficientului de capturabilitate (q): F = q ·f q = Np / Nt , este deci raportul între numărul de exemplare pescuite şi numărul total de exemplare existente în volumul filtrat de apă şi exprimă gradul de performanţă al unităţii de pescuit. - Unitatea de pescuit, este un ansamblu alcătuit din personal, unelte de pescuit şi ambarcaţiune,

capabil să efectueze operaţiuni de pescuit într-o manieră autonomă. - Zona de pescuit (toana), este o zonă situată în cadrul arealului de distribuţie (de obicei în

interiorul subarealului de creştere adulţi sau pe parcursul căilor de migraţie), care corespunde desfăşurării de operaţii de pescuit (din punct de vedere ecologic, biologic, tehnic, hidrologic, juridic, etc.).

- Mortalitatea naturală M reprezintă pierderile suferite de stoc, datorate cauzelor naturale: vârsta, lipsa hranei, efectul prădătorilor, boli, dezastre naturale, dar şi antropice, precum poluarea.

Pentru aprecierea nivelului mortalităţii naturale, în general sunt acceptate relaţiile empirice elaborate de Pauly, Richter şi Efanov: logM = 0,0066 – 0,279 logL∞ + 0,6543 log k + 0,4634 log T (Pauly, 1984) Ln M = 0,015 – 0,279.lnL∞ + 0,6543.lnk + 0,463.lnT0 (Pauly, 1980)

155,0521,1720,0

%50

−=mT

M (Richter şi Efanov,1976)

În care : -M = mortalitatea naturală; Tm 50% = vârsta la prima maturare ; T0 = temperatura medie anuală a apei la suprafaţă în arealul de distribuţie a speciei. - Rata exploatării (E) reprezintă raportul mortalităţii prin pescuit la mortalitatea totală:

18

MFFE+

=

Rata exploatării se corelează cu producţia per recrutare (Y/R), în special în cazul în care se doreşte fundamentarea unei exploatări durabile, determinându-se rata maximă Emax alături de Fmax, precum şi valorile optime, E0,1 şi F0,1. - IEŞIRI / CAPTURI - Procesul de pescuit începe odată cu lansarea în apă a uneltei de pescuit şi se sfârşeşte la ridicarea

acesteia din apă, operaţiuni desfăşurate de pe uscat sau de la bordul unei ambarcaţiuni de pescuit. În timpul procesului de pescuit pot exista întâlniri între unealtă, diverse specii de peşti, alte vieţuitoare acvatice, inclusiv păsări, habitatele acestora.

- Efectele pescuitului asupra ecosistemelor, constau în primul rând în extragerea de organisme dar

şi în distrugerea habitatelor bentice, pescuit fantomă, etc. - Selectivitatea se referă la diversele metode şi unelte de pescuit şi constă în abilitatea acestora de a

selecta speciile şi dimensiunile ţintă dintr-o varietate de organisme prezente în zona în care se desfăşoară operaţiuni de pescuit. Selectivitatea totală a metodei de pescuit este rezultatul combinat al proprietăţilor selective ale uneltei de pescuit şi modul în care se operează cu aceasta. Selectivitatea unei unelte de pescuit poate varia funcţie de configuraţia acesteia şi tehnica pescuitului. De exemplu în pescuitul cu traulul, captura de peşti cu talia mică se poate reduce mărind dimensiunea ochiurilor de plasă. Pescarii pot selecta speciile şi taliile ţintă, evitând zonele şi perioadele în care există o mare probabilitate de capturare a peştilor tineri.

- Captura auxiliară (bycatch), reprezintă componentele, specii sau clase de talie, din captură,

altele decât specia sau talia ţintă. Există o mare varietate de organisme în captura auxiliară: spongieri, corali, specii de peşti fără valoare, ţestoase, mamifere, păsări. Captura auxiliară se poate clasifica în trei grupe:

- marketabile şi legale; - nonmarketabile şi legale; - nonmarketabile şi ilegale.

Captura auxiliară noneconomică reprezintă organismele nonmarketabile pentru pescar, în timp ce captura auxiliară ilegală, este reprezentată de organisme sau clase de talie protejate de lege. Astfel, captura auxiliară legală este binevenită pentru pescar, în timp ce restul sunt nedorite. Deoarece captura auxiliară este adesea inevitabilă, legislaţia pescărească permite un anumit procent din captura totală. De exemplu la pescuitul de cod în Marea Barenţ, se permite un procent de 15 % exemplare sub talia minimă legală (42 cm). - Captura aruncată - Aruncarea în apă a unei părţi din captură este o practică comună în multe

pescării. Captura aruncată este alcătuită din organisme nonmarketabile sau cu valoare comercială mică în comparaţie cu specia ţintă. Supravieţuirea capturii aruncate depinde de abilitatea organismelor de a supravieţui în timpul menţinerii în aer şi la manipularea la aruncare. În toate cazurile, mortalitatea la captura aruncată este mare şi se adaugă sub forma mortalităţii ascunse la mortalitatea prin pescuit, care se calculează pe baza datelor din debarcări. În mod neintenţionat managementul pescăresc modern a încurajat o creştere a capturii aruncate în multe pescării. Odată cu adoptarea sistemelor de cote şi licenţe, a devenit ilegal pescuitul şi debarcarea anumitor specii de peşti. Astfel, în special în pescăriile multispecifice, se întâlnesc situaţii de capturi aruncate cu

19

specii valoroase, marketabile, pe motivul depăşirii cotei sau specii cu talia sub limita admisă în debarcări. O altă formă a capturii aruncate o constituie sortarea exagerată (high grading), prin care se reţine numai cea mai profitabilă parte din captură, iar restul se aruncă. Fenomenul este cauzat de sistemul de cote, iar pescarul încearcă să obţină valoarea maximă dintr-o cota limitată, păstrând cea mai valoroasă parte din captură.

- Pescuitul fantomă - Termenul este utilizat pentru a descrie captura de resurse pescăreşti de către

unelte de pescuit abandonate sau pierdute de sub control. Este cazul uneltelor cu cârlige, setci şi capcane pentru crustacee, care au fost pierdute datorită ruperii elementelor de ancorare şi manevră, la furtună sau prin agăţarea acestora în diverse obstacole submerse (corali, epave, stânci). Aceste unelte continuă să pescuiască mari perioade de timp, iar organismele capturate devin nadă atractivă, producând mortalitate mascată. În Codul de Conduită se menţionează necesitatea minimizării efectului pescuitului fantomă.

- Efectele pescuitului asupra habitatelor - Distrugerea habitatelor demersale este o problemă ce

apare în pescuitul de fund cu unelte active, tractate (năvoade, traule, drăgi, etc). Se distrug astfel colonii de corali şi epifauna (organisme caracterizate de o rată de revenire scăzută) pe suprafeţe mari şi adesea ireversibil.

- Calitatea capturii - Performanţele uneltelor de pescuit şi tehnica de operare au un efect direct

asupra calităţii capturii şi indirect asupra ecosistemului, prin utilizarea necorespunzatoare a resurselor naturale.

În pescuitul cu setcile, proasta calitate rezultă prin menţinerea îndelungată a capturii în apă; peştele prins moare şi intră în degradare sau este consumat de prădători şi astfel o parte din captură nu va fi marketabilă şi va fi aruncată. În pescuitul cu paragate şi capcane pot apare acelaşi gen de probleme la menţinerea îndelungată a capturii în apă. În pescuitul cu traulul, calitatea scade în cazul capturilor mari când peştele este presat în interiorul sacului sau este menţinut o perioadă mare de timp pe punte în aşteptarea procesării. - Eficienţa energetică - Utilizarea energiei, în particular a combustibilului fosil, este un aspect de

impact al pescăriei asupra mediului. Eficienţa energetică (cantitatea de combustibil raportată la captura debarcată) variază considerabil în funcţie de tipul de unealtă şi metoda de pescuit, de la un consum neglijabil până la peste 1 l combustibil / 1 kg peşte debarcat.

- Poluarea - Pescăriile contribuie la poluarea aerului prin emisia de gaze de combustie, la poluarea

apei prin pierderi de unelte sau aruncarea deliberată a uneltelor vechi, sau prin deversarea de produse petroliere, de santină, etc.

21

2. ESANTIONAJ

Ion NĂVODARU, Georgel P. RĂZLOG, Klaus W. BATTES, Ionel STAICU, Valentin IORGA

2.1 METODE DE ESTIMARE A ABUNDENŢEI POPULAŢIILOR DE PEŞTI Abundenţa peştilor poate fi estimată printr-un număr de metode de pescuit, fiecare având randamente şi limitări specifice bazinelor acvatice eşantionate (Cowx 1995). Principalele metode de estimare a abundenţei peştilor sunt:

1. Metoda pescuirilor succesive sau golirea eşantionului (DeLury) 2. Metoda capturării - marcării - recapturării (Petersen) 3. Metoda calibrării uneltei de pescuit 4. Metoda eşantionării captură - efort 5. Metoda hidroacustică 6. Metoda omorârii peştilor (otravă sau explozive)

Metoda pescuirilor succesive (DeLury) Este o metodă de estimare a abundenţei sau biomasei, care estimează mărimea iniţială a populaţiei pe baza relativei descreşteri a indicelui de abundenţă datorită pescuirilor (golirilor) succesive a unei zone închise. Metoda necesită izolarea unei arii mici din suprafaţa totală de apă, în care se efectuează pescuiri (goliri) succesive. Asumări de ipoteze:

• peştii individuali trebuie să aibă probabilitatea egală de a fi pescuiţi în timpul pescuirilor succesive;

• să nu existe imigrări sau emigrări în timpul perioadei de eşantionare; • toţi membri populaţiei să fie egal vulnerabil la unealta de pescuit; • o parte semnificativă a populaţiei trebuie îndepărtată în timpul fiecărui pescuit.

Cel puţin una sau câteva din aceste ipoteze pot fi încălcate pentru mai multe specii sau habitate. O proporţie de 10-30% din populaţie nu este vulnerabilă capturării indiferent de unealta de pescuit. Aceste neîndepliniri ale ipotezelor asumate produc semnificative şi nemăsurabile influenţe în estimare. Altă limitare este că metoda oferă informaţii asupra locurilor şi timpului de eşantionare, care nu pot fi extrapolate la nivelul bazinelor acvatice sau întregului areal al populaţiei/stocului, mai ales a populaţiilor cu migraţii sezoniere. Pentru reducerea potenţialelor erori, trebuiesc eşantionate un număr mare de locuri de câteva ori pe an, activitate limitată de timp şi resurse. Această metodă a fost folosită o singură dată în România de către INCDDD la estimarea biomasei populaţiilor de peşti în zona de reconstrucţie Babina în două tipuri de habitate. Din considerentele de mai sus, rezultatele nu au fost extrapolate la întreaga suprafaţă a ostrovului Babina (Navodaru & Staras 2000). Metoda este de precizie mică pentru lacurile de suprafeţe mari, deoarece aproape toate ipotezele asumate sunt încălcate în timpul eşantionării, iar numărul şi frecvenţa necesare eşantionării ar mări timpul şi resursele alocate. Ca urmare metoda este nepotrivită pentru Delta Dunării. Metoda capturării - marcării - recapturării (Petersen) Metoda se bazează pe raportul dintre peştii marcaţi şi cei nemarcaţi din eşantioane, ştiind numărul total de peşti marcaţi şi lansaţi în populaţie. Şi această metodă presupune asumarea următoarelor ipoteze:

• peşti marcaţi se amestecă randomizat cu cei nemarcaţi; • marcarea nu influenţează probabilitatea capturării peştilor marcaţi faţă de cei nemarcaţi;

22

• marcarea nu influenţează mortalitatea indivizilor Metoda necesită un număr semnificativ de peşti marcaţi şi de asemenea un număr semnificativ de peşti recapturaţi (marcaţi şi/sau nemarcaţi). Metoda s-a aplicat pentru prima dată în România după anul 2004 pentru estimarea scurgerii puilor de sturioni în Dunăre (Suciu Radu – Comunicare personală). Nu se recomandă la sistemele hidrologice largi, deschise în care migraţia are loc între râu şi lacuri, de exemplu complexele lacustre din Delta Dunării. Metoda calibrării uneltelor de pescuit Metoda constă în calibrarea uneltei de pescuit într-un loc în care se cunoaşte mărimea populaţiei, estimată cu o metodă alternativă. Probabilitatea bazată pe o estimare independentă este transpusă în sistemul care trebuie estimat. Erorile provin din vulnerabilitatea la pescuit diferită în cele două sisteme, şi în cele mai multe cazuri captura din sistemul test (de calibrare) nu este reprezentativă pentru apele ce trebuiesc eşantionate. Influenţele/erorile de estimare cu o metodă alternativă, se vor translata şi în estimarea sistemului vizat. Metoda captură – efort Este o metodă foarte costisitoare, estimarea capturii şi efortului făcându-se foarte des (lunar). Dacă se dispune de serii lungi de captură şi efort, se poate aplica metoda surplusului de producţie, pentru estimarea stocurilor. Metoda hidroacustică Necesită mari investiţii în echipamente (echo-sonde, computere, software) şi instruire de de utilizare a echipamentelor şi analiza datelor. Deşi metoda se aplică cu succes la estimarea peştilor din oceane, ea este în faza de perfectare pentru apele interioare puţin adânci. Echipamentele necesită de asemenea calibrare cu metode independente. Încercările în lacuri cu apă puţin adâncă nu au dat rezultate de încredere. Metoda este în dezvoltare. Metode cu mare eficienţă Aceste metode dau o estimare absolută a abundenţei şi se bazează pe eşantionarea prin omorârea peştilor. În consecinţă nu sunt acceptate în multe pescării. Metoda ariei măturate Constă în înconjurarea, filtrarea şi capturarea peştilor pe o suprafaţă cunoscută de apă. Se pot folosi traule şi năvoade. Vulnerabilitatea la pescuit va creşte de la 0% la 100% odată cu creşterea lungimii individuale a peştelui, şi funcţie de mărimea ochiului de plasă. De asemenea estimarea reflectă densitatea populaţiei numai pentru locul şi timpul eşantionării. Creşterea preciziei, constă în numărul mare de zone eşantionate şi frecvenţei eşantionării care să acopere sezonalitatea distribuţiei peştilor pe întreaga zonă/areal. În consecinţă metoda este limitată de selectivitatea uneltei şi manopera mare care trebuie utilizată. Metoda de estimare a abundenţei relative Este o metodă care poate fi folosită la estimarea tendinţelor de evoluţie a mărimii populaţilor de peşti în timp şi spaţiu (abundenţa sau biomasă relativă). Se cuantifică indexul Capturii pe Unitate de Efort (CPUE). Se poate utiliza pentru orice unealtă de pescuit. Utilizarea setcilor tip Suedez/Nordice, este o metodă standardizată în Comunitatea Europeană. Setcile sunt alcătuite din sectoare (panouri) succesive de plasă cu ochiuri diferite, crescătoare în progresie geometrică şi dispuse randomizat pe lungimea uneltei. Ochiurile multiple vor captura toată frecvenţa de lungimi a populaţiilor de peşti, de la o anumită lungime. Cu această metodă se pot compara două sisteme diferite sau evoluţia în timp a

23

aceluiaşi sistem. Este o metodă valoroasă care se aplică frecvent în sistemele lacustre din Delta Dunării începând din 1976 (Buijse et.al. 1997, Navodaru et al. 2002, Navodaru et al. 2003, Nastase & Navodaru 2004). Alegerea metodei de eşantionaj se poate face după o diagramă decizională (Fig.2.1.1).

da nu

da nu

da nu

da

da nu nu

Start

Este estimarea absoluta necesara?

Poate fi bazinul de apa usor drenat

Metode relative

Numararea totala

EsantionareCalibrarea uneltei

Pescuit electric

Capcane Plase Recesamin-tul cosurilor

Metode acustice

Pot fi asumarile si modelele aplicate si bazinul de apa

efectiv esantionat ?

Poate fi inchisa aria de interes ?

Sunt pestii valorosi ? Nu exista metode

precise disponobile

Mortalitate provocata

Explozivi Otrava

Metoda efortului de pescuit

Metoda marcarii si recapturarii

Pescuit electric

Pescuit cu plase

Pescuit cu undita

Figura 2.1.1 Diagrama alegerii metodelor de eşantionaj a ihtiofaunei (adaptat după Cowx 1995)

24

2.2 ÎNDRUMAR DE SELECTARE A METODELOR DE EŞANTIONAJ Standardul European „EN 14962:2005 (E)” a fost dezvoltat pentru selectarea celor mai potrivite metode de eşantionaj pentru evaluarea compoziţiei speciilor de peşti, abundenţei şi structurii pe vârste în râuri, lacuri şi ape de tranziţie. Acest standard este un standard din domeniul calităţii apelor. Scop Standardul European defineşte metodele pentru eşantionajul peştilor şi procedurile de selectare a metodelor în scopul evaluării populaţiilor de peşti în râuri, lacuri şi ape de tranziţie. O bibliografie selectivă este redată ca suport pentru standard. Documentul face referire la standardele EN 14011 – Eşantionarea peştilor cu electricitate şi EN 14757 – Eşantionajul peştilor cu setci cu ochiuri multiple. Referinţe normative EN 14011, Calitatea apei – Eşantionarea peştilor cu electricitate EN 14757, Calitatea apei – Eşantionarea peştilor cu setci cu ochiuri multiple ISO 6107-2, Calitatea apei – Vocabular – Partea 2 Termeni şi definiţii râu un corp natural de apă curgând continuu sau intermitent de-a lungul unui curs definit în ocean,

mare, lac, depresiuni insulare, mlaştină sau alt curs de apă (ISO 6107-2)

lac un corp de apă interioară de o suprafaţă considerabilă

apă de tranziţie

un corp de apă de suprafaţă în vecinătatea gurii de vărsare a unui râu care este parţial salin ca rezultat al influenţei marine costiere, dar care are influenţe substanţiale de debit de apă dulce

categorii de apă

râurile şi apele tranziţionale sunt clasificate după lăţime şi adâncime maximă iar lacurile sunt categorizate după suprafaţă şi prezenţa sau absenţa zonelor pelagice şi profundale

habitat pt. peşti

locul unde peştii vor fi eşantionaţi

compoziţia speciilor

lista speciilor unei ape care poate include dominanţa relativă (numărul peştilor din specia A în relaţie cu numărul total de peşti al tuturor speciilor [100%·NA/NTot]

abundenţa peştilor

numărul total al peştilor speciei A (NA) pe suprafaţa acvatică (NA /m2, NA /ha), pe volumul de apă (NA /m3) sau lungime de mal de râu (NA /m, NA /100m); Captura pe Unitate de Efort (CPUE) poate fi folosit de asemenea ca un indice de abundenţă

structura pe vârste

numărul (NAi) sau numărul relativ (100%· NAi/ NA) a peştilor din specia A în grupul de vârstă i

Principii În scopul evaluării parametrilor populaţiei - compoziţia speciilor, abundenţa şi structura pe vârste a populaţiilor de peşti din râuri, lacuri şi ape de tranziţie sunt necesare metode de eşantionare corespunzătoare. Metodele de eşantionare depind de obiective, tipul şi categoria de ape, speciile investigate şi lungimea corpului acestora. Metodele de eşantionare sunt selectate pentru o varietate largă de ape interioare şi o diversitate de specii şi habitate. Potrivirea unei metode date a fost clasificată în scopul de a obţine o evaluare validată. Aplicabilitatea monitoringului de rutină a fost luat în considerare. Categorii de râuri, lacuri şi ape de tranziţie Pentru folosirea potrivită a metodelor de eşantionaj, râurile, lacurile şi apele tranziţionale au fost împărţite pe categorii (Tab.2.2.1, Tab.2.2.2, Tab.2.2.3). Diferitele categorii de ape au fost selectate

25

pentru scopul acestui standard independent de categoriile utilizate în terminologia ştiinţei limnologice sau alte standarde. Categoriile pentru râuri şi ape tranziţionale nu sunt definite direct de viteza apei, care este parţial dependentă de lăţimea şi adâncimea râului. Oricum, metodele de eşantionare trebuiesc alese ca să fie corespunzătoare pentru o viteză specifică în râuri. Tabel 2.2.1 Categorii pentru râuri Categoria Lăţimea (m) Adâncime maximă (m) Râu categoria 1 <5 <1 Râu categoria 2 >5 <2 Râu categoria 3 <30 >2 Râu categoria 4 30-100 >2 Râu categoria 5 >100 >2 Tabel 2.2.2 Categorii pentru lacuri Categoria Lăţimea (m) Suprafaţa (km2) Lac categoria 1 Cu sau fără zonă pelagică sau profundală <0.5 Lac categoria 2 Fără zonă pelagică sau profundală >0.5 Lac categoria 3 Cu zonă pelagică şi profundală >0.5 Tabel 2.2.3 Categorii pentru ape de tranziţie Categoria Lăţimea (m) Adâncime maximă (m) Apa de tranziţie categoria 1 <5 <1 Apa de tranziţie categoria 2 >5 <2 Apa de tranziţie categoria 3 <30 >2 Apa de tranziţie categoria 4 30-100 >2 Apa de tranziţie categoria 5 >100 >2 Categoriile pentru râuri sau ape de tranziţie se schimbă odată cu schimbările longitudinale. Acelaşi lucru se întâmplă şi la pâraie. În acest caz, sectoare de râuri sau ape de tranziţie trebuiesc categorisite şi nu întregul râu sau apa de tranziţie. Eşantionarea peştilor Eşantionarea peştilor se face prin două metode:

• prin capturare • fără capturare

Metodele de eşantionare prin capturare

• pescuit electric o mergând prin apă (aparat portabil) o din barcă

• pescuit cu năvoade o năvoade de plajă o năvoade normale (de fund) o năvoade pelagice (plasa pungă)

• pescuit cu traul o traul de fund o traul pelagic o plasă împinsă

26

• Pescuit cu setci o Setci de fund o Setci pelagice o Setci verticale o Setci în derivă o Setci cu sirecuri (ave)

• Pescuit cu plase ancorate o Plase ancorate fix de un mal o Plase ancorate de un vas de pescuit

• Pescuit cu capcane o Coşuri o Vintire o Taliane o Capcane în curent

• Eşantionare la barajele hidrocentralelor • Pescuit cu paragate • Pescuit cu carmace

Metodele de eşantionare fără capturare

• Hidroacustic (echo sounding) • Înregistrare video • Numărătoare (contuare) de peşti • Observaţii subacvatice

o Snorkelling o Scufundări

Sinopsis tabelar de selectare a metodelor de eşantionaj Tabelele 2.2.4-2.2.6 redau metodele de eşantionaj pe categorii acvatice. Fiecare metodă este clasificată după potrivirea pentru determinarea compoziţiei speciilor (C), abundenţei (A) şi structurii pe vârste (S), în trei clase: mare (H), medie (M) şi mică (L).

27

Tabel 2.2.4 Metode de eşantionaj pentru diferite de habitate şi categorii de râuri (EN 14962:2005–Tabel 4) Metoda

Para

met

ru

Râu

cat

egor

ia 1

Râu

cat

egor

ia 2

Râu categoria 3

Râu categoria 4 Râu categoria 5

habi

tate

lit

oral

e

mijl

oc

habi

tate

lit

oral

e

mijl

oc fu

nd

mijl

oc

pela

gic

habi

tate

lit

oral

e

mijl

oc fu

nd

mijl

oc

pela

gic

Pescuit electric Pescuit electric portabil

C H H H H H A H H H H H S H H H H H

Pescuit electric din barcăa

C H H M H H A H H M H H S H H L H H

Pescuit cu năvodul Năvod de plajă C M M M

A M M M S M M M

Năvod normal de baltă

C M M L A H H M S L L L

Năvod pelagic C A S

Pescuit cu traulul şi plase împinse Traul de fund C L H H

A L H H S L H H

Traul pelagic C A S

Plase împinse C L L L L A L L L L S L L L L

Pescuit cu setci Setci de fundb C M M M M M

A M M M M M S M M M M M

Setci pelagice C A S

Setci verticaleb C M M M M M A M M M M M S M M M M M

Setci în derivă C M M M A L L L S L L L

Setci cu sirecurib

C M M A M M S L L

Plase ancorate Plase ancorate de un mal

C H H A H H S H H

28

Plase ancorate de un vas

C H H H H A H H H H S H H H H

Pescuit cu capcane Coşurib C L L L L L

A L L L L L S L L L L L

Vintireb C M M M A M M M S L L L

Talianeb C M M A M M S L L

Capcane în curent

C H H H H H A H H H H H S M M M M M

Eşantionare la hidrocentrale

C H H H A H H H S M M M

Pescuit cu paragate

C L L L A S

Pescuit cu carmacec

C L L L L L A L L L L L S

Estimare hidroacustică

C A H H H S L L L

Înregistrare video


Numărătoare de peşti

C A H H H H H S

Observaţii subacvatice Snorkeling C M M M

A M M M S M M M

Scafandri C M M A M M S M M

C = compoziţia pe specii A = abundenţa; S = structura pe vârste; H = metoda cea mai potrivită; M = metoda cu rezultate medii; L = metoda cu rezultate scăzute

a numai în arii cu adâncimea maximă de 2 m; b numai în arii cu curent mic sau bălti laterale; c nivelul de precizie poate fi schimbat către „M” dacă se utilizează şi statistici ale pescăriilor

29

Tabel 2.2.5 Metode de eşantionaj pentru diferite habitate şi categorii de lacuri (EN 14962:2005 – Tabel 5) Metoda

Para

met

ru

Lac cat. 1 Lac categoria 2 Lac categoria 3

habi

tate

lit

oral

e

mijl

oc

habi

tate

lit

oral

e

habi

tat

pela

gic

habi

tat

prof

unda

l

Pescuit electric Pescuit electric portabil C H H H

A H H H S H H H


C H H H A H H H S H H H

Pescuit cu năvodul Năvod de plajă C H H H

A H H H S H H H

Năvod normal de baltă C M M M M A H H H H S M M M M

Năvod pelagic C H H A H H S H H

Pescuit cu traulul şi plase împinse Traul de fund C H H

A H H S H H

Traul pelagic C H A H S H

Plase împinse C L L L L L A L L L L L S L L L L L

Pescuit cu setci Setci de fund C H H H H

A H H H H S H H H H

Setci pelagice C H H A H H S H H

Setci verticale C H H H H H A H H H H H S H H H H H

Setci în derivă C A S

Setci cu sirecuri C M M M M A M M M M S L L L M


C A S

30


C A S

Pescuit cu capcane Coşuri C L L L L L


Vintire C H H M H A H H M H S H H M H

Taliane C H H M H A H H M H S H H M H

Capcane în curent C A S


C H A H S M

Pescuit cu paragate C L L L L L A S

Pescuit cu carmaceb C L L L A L L L S


C A H H S L L

Înregistrare video C A S

Numărătoare de peşti C A S

Observaţii subacvatice Snorkeling C M M M

A S M M M

Scafandri C M M L M L A S M M L M L


a numai în arii cu adâncimea maximă de 2 m; b numai în arii cu curent mic sau bălti laterale;

31

Tabel 2.2.6 Metode de eşantionaj pentru diferite habitate şi categorii de ape tranziţionale (EN 14962:2005 – Tabel 6) Metoda

Para

met

ru

Ape

tran

ziţio

nale

ca

tego

ria 1

Ape

tran

ziţio

nale

ca

tego

ria 2

Ape tranziţionale categoria 3



habi

tate

lit

oral

e

mijl

oc

habi

tate

lit

oral

e

mijl

oc

fund

mijl

oc

pela

gic

habi

tate

lit

oral

e

mijl

oc

fund

mijl

oc

pela

gic

Pescuit electric Pescuit electric portabil

C M M M A M M M S M M M


C M M M M A M M M M S M M M M

Pescuit cu năvodul Năvod de plajă C M M M M M

A M M M M M S M M M M M

Năvod normal de baltă

C M M L A H H M S L L N

Năvod pelagic C A S

Pescuit cu traulul şi plase împinse Traul de fund C L H H

A L H H S L H H

Traul pelagic C A S

Plase împinse C L L L L A L L L L S L L L L

Pescuit cu setci Setci de fundb C M M M

A M M M S M M M

Setci pelagice C A S

Setci verticaleb C M M M A M M M S M M M

Setci în derivă C M M M A L L L S L L L

Setci cu sirecurib

C M M A M M S L L


C H H A H H S H H

32


C H H H H A H H H H S H H H H

Pescuit cu capcane Coşurib C L L L L L


Vintireb C M M M A M M M S L L L

Talianeb C M M A M M S L L

Capcane în curent



C H H A H H S M M

Pescuit cu paragate

C L L L A S

Pescuit cu carmacec

C L L L L L A L L L L L S


C A H H H S L L L

Înregistrare video


Numărătoare de peşti

C A H H H H H S

Observaţii subacvatice Snorkeling C

A S

Scafandri C A S


a numai în arii cu adâncimea maximă de 2 m; b numai în arii cu curent mic sau bălti laterale; c nivelul de precizie poate fi schimbat către „M” dacă se utilizează şi statistici ale pescăriilor

Selectarea metodelor de eşantionaj În scopul determinării parametrilor populaţiei – (C) compoziţia speciilor, (A) abundenţa şi (S) structura pe vârste pentru un anumit habitat cea mai potrivită metodă (e) trebuie selectată. Dacă este necesar, metodele pot fi combinate.

33

În scopul de a obţine rezultate valide, metodele trebuiesc selectate pentru clasa cea mai potrivită sau mare (H). Aceasta poate fi realizat fie prin selectarea unei singure metode „H” sau selectând cel puţin două metode din clasa medie „M”. Trebuie luat în considerare faptul că toate metodele propuse sunt selective atât pentru specii cât şi pentru mărimea indivizilor. Eşantionare în categorii de ape cu un singur habitat Dacă o categorie de apă constă într-un singur habitat, clasa „H” de eşantionare este necesară pentru estimarea parametrilor populaţiei. Eşantionare în categorii de ape cu habitate diferite Pentru o categorie de ape cu diferite habitate, metodele de eşantionaj trebuiesc selectate astfel încât parametri populaţiei să fie acoperiţi. Nu este necesar să se acopere fiecare habitat cu o metodă din clasa „H”. Eşantionarea cu o metodă din clasa „H” pentru habitatul cel mai relevant este acoperitor şi se pot utiliza metode adiţionale pentru alte habitate. Aspectele de lungă durată Adesea peştii sunt eşantionaţi printr-un program de lungă durată. Când eşantionajul se repetă se recomandă folosirea aceleiaşi metode. Aceasta evită diferenţele care sunt dependente de metode.

2.3 METODE DE EŞANTIONAJ A STOCURILOR / PESCĂRIILOR

2.3.1 Metode de eşantionare pentru estimarea stocurilor de peşti din Delta Dunării În literatura de specialitate (Vibert et al., 1961) sunt menţionate metoda de eşantionaj normalizat, în cazul în care efectivul de peşti în stoc este cunoscut, eşantionajul la întâmplare, eşantionajul sistematic în care indivizii se selectează pentru lucrările de biometrie din zece în zece şi eşantionajul stratificat. Metodologia promovată în cadrul programelor FAO (Sparre et al., 1992) recomandă trei metode de eşantionare a pescăriilor din capturile debarcate: randomizat simplu, randomizat stratificat şi proporţional. Metoda eşantionajului randomizat simplu - Descriere Colectarea datelor primare se efectuează prin lucrări de eşantionaj ,,randomizat” din capturile comerciale, termenul semnificând o probabilitate egală pentru toţi peştii din stoc de a fi eşantionaţi. Mărimea eşantionului se determină prin metode statistice pe baza cunoaşterii deviaţiei standard a lungimii medii din eşantioanaje anterioare pentru limite de confidenţă între +95% şi -95%. - Date necesare Eşantionajul implică lucrări de biometrie (lungime-greutate) şi colectări de solzi. Caracteristicile uneltei de pescuit sunt necesare, îndeosebi mărimea ochiului plasei de pescuit (2a) în funcţie de care se determină selectivitatea uneltei şi o serie de parametri de exploatare utilizaţi în modele. Informaţii adiţionale: sezonul de pescuit; zona de pescuit; structura pe specii a capturii eşantionate; mărimea capturii eşantionate. -Rezultate obţinute Rezultatele aplicării metodei constituie baza de date a structurii pe lungimi a stocurilor principalelor speciile comerciale de peşti -Lipsuri şi constrângeri

34

Principalele constrângeri sunt reprezentate de următoarele asumări: -structura eşantionului este apropiată de structura stocului; -nu există intrări sau ieşiri importante de efective din sistem; -structura pe lungimi (şi vârste) a stocului este uniform distribuită în arealul pescuit. Metoda eşantionajului stratificat -Descriere Metoda se aplică în cazul în care există un număr mare de puncte de colectare (debarcare) pentru o pescărie, care se clasifică în 2-3 categorii numite ,,straturi” în funcţie de mărimea capturilor debarcate. Mărimea minimă a eşantionului în fiecare strat se determină pe baze statistice, cunoscând din date anterioare deviaţia standard a lungimii medii a exemplarelor pescuite pentru fiecare strat. Regula de bază a eşantionajului stratificat este că mărimea eşantionului pentru un strat trebuie să fie mare când stratul este mare (număr mare de puncte de debarcare) şi deviaţia standard a lungimii medii a exemplarelor măsurate dintr-un strat este mare.

P1=N1 x S1/N1 x S1 + N2 x S2

P2=N2 x S2/N1 x S1 + N2 x S2 n-mărimea eşantionului (nr. indivizi) N1-mărimea stratului 1 N2-marimea stratului 2 S1-deviaţia standard a lungimii medii din stratul 1 S2-deviaţia standard a lungimii medii din stratul 2 Proporţiile (P1, P2) în care se distribuie ,,n” în fiecare strat: -Date necesare Metoda necesită aceleaşi date ca şi în cazul eşantionajului simplu. În plus, metoda poate fi aplicată numai dacă s-au efectuat lucrări de eşantionaj în anii anteriori şi există date privind deviaţia standard a lungimii medii în fiecare strat. -Rezultate obţinute Metoda se aplică în cazul pescăriilor de mari dimensiuni şi în care captura este foarte fragmentată datorită modului de organizare la nivel operaţional şi de acces la resursă. -Lipsuri şi constrângeri Aceleaşi ca la eşantionajul simplu randomizat. Constrângerea principală e reprezentată de costurile mai ridicate pentru eşantionaj la scară spaţială. Metoda eşantionajului proporţional -Descriere Metoda este o versiune simplificată a eşantionajului stratificat şi se foloseşte în cazul în care nu există date anterioare privind deviaţia standard a lungimii medii. În acest caz, mărimea eşantioanelor în fiecare strat se determină pe principiul proporţionalităţii între straturi. -Date necesare Metoda necesită mai puţine date decât eşantionajul stratificat, respectiv mărimea straturilor, iar numărul de exemplare eşantionate în fiecare strat este proporţional cu mărimea stratului. -Rezultate obţinute În cazul în care deviaţia standard nu diferă între straturi, rezultatele sunt similare cu cele obţinute prin eşantionaj stratificat. -Lipsuri şi constrângeri În cazul în care nu există date anterioare privind deviaţia standard, iar mărimea eşantionului nu se determină pe baze statistice, numărul de indivizi eşantionaţi trebuie să fie ,,acoperitor”, respectiv mare, şi astfel costul eşantionajului este mai mare. -Aplicarea metodei în România În cazul pescăriei peştilor de apă dulce, în România s-a aplicat metoda randomizată simplă.

35

Nivelul de precizie pentru estimarea stocurilor – mărimea eşantionului Precizia este asociată cu "zgomotul" (exprimat ca Varianţa sau Coeficientul de Variaţie CV a estimatei) generate de procedeul de eşantionare, şi este în general redus de eşantioanele mari (în estimarea stocurilor din Delta Dunării se utilizează de regulă eşantioane de 1000 ex. prelevate din captura comercială) sau investigaţii repetitive (Southwood, 1978, citat de Cowx, 1995). O estimare de încredere mare va avea un coeficient mic de variaţie (Tab.2.3.1.1). Tabel 2.3.1.1 Ghid de stabilire a nivelului de precizie statistică pentru cercetarea pescăriilor (după Blohin et. Al (1989), citat de Cowx, 1995).

Clasa de precizie

Nivel de precizie

Factor de schimbare

probabilitate Semnificaţia CV

1 înaltă 1.2 80% 5% 0.05 2 medie 1.5 80% 5% 0.10 3 joasă 2 80% 5% 0.16

Alegerea nivelului de precizie este atributul managerului sau cercetătorului, în funcţie de obiective, şi disponibilitatea finanţării. Precizia minimă acceptată (clasa de precizie) se alege pentru fiecare categorie de obiective (Tab.2.3.1.2). De remarcat că estimarea abundenţei absolute nu este o precondiţie a estimării stocurilor. Tabel 2.3.1.2 Clasa de precizie pentru fiecare categorie de obiective (după Blohin et. Al (1989), citat de Cowx, 1995) Activitatea Estimarea abundenţei Clasa de

precizie Evaluarea stării stocurilor de peşti Relativă / absolută 2-3 Monitorizarea pe termen lung a schimbărilor relativa 3 Evaluarea răspunsului activităţilor de management Absolută / relativă 2-3 Estimarea distrugerilor de mediu Absolută / relativă 1-2 Estimarea Impactului de Mediu Absolută / relativă 1-2 La colectarea datelor pentru o precizie dorită, pentru formularea măsurilor de management, trebuie luate în considerare şi alte două aspecte:

1. Costurile eşantionării tind să fie mari (timp, manoperă, resurse financiare); 2. Informaţii precise asupra stării populaţiilor de peşti sunt greu de obţinut deoarece tehnologiile

de eşantionare nu sunt disponibile. Pentru pescăria peştilor de apă dulce din Delta Dunării se aplică metoda eşantionării randomizată simplă la punctele colectoare situate în zona complexelor acvatice. Metodologia de eşantionare recomandată de INCDDD Tulcea este eşantionajul din capturi realizate în perioada de toamnă cu unelte filtratoare de tip ,,năvod” ca fiind cea mai reprezentativă pentru structura reală a stocurilor. Mărimea eşantioanelor recoltate anual din capturile comerciale este de cate 900-1000 indivizi din fiecare specie de importanţă economică, acoperitoare pentru cerinţele de statistică, la speciile şalău, plătică, caras, babuşcă. Pentru determinarea structurii pe vârste a eşantionului în cazul utilizării structurii pe vârste a populaţiei, de la un număr de 100-200 indivizi din eşantion se recoltează câte 15-20 solzi, pe criteriul cuprinderii tuturor claselor de lungimi, cu frecvenţă mai mare la clasele cu lungime mai mică. Zona de recoltare a solzilor la ciprinide este deasupra liniei laterale sub începutul dorsalei, iar la percide în zona extremităţii posterioare a pectoralei (Tesch, 1968; Carlander, 1982).

36

Datele de lungime şi greutate reprezintă datele de bază pentru analiza stocurilor prin metode analitice. Aceste date au fost stocate în baza de date a programului Evaluarea Stocurilor de Peşti (ESP), sub formă de fişiere pe specie, an şi zonă. Scopul eşantionajului este estimarea stocurilor prin Analiza Populaţiei Virtuale (VPA).

2.3.2 Metode de eşantionare pentru estimarea stocurilor de peşti din Marea Neagră Prelevarea eşantioanelor din capturi Capturile pescuitului industrial constituie principala sursă de material pentru studiul populaţiilor, în extrapolarea rezultatelor obţinute la ansamblul populaţiei din care provin exemplarele analizate. Deşi prin pescuit s-a făcut deja un triaj al exemplarelor unei populaţii pescăreşti, datorită selectivităţii uneltei de pescuit, totuşi capturile pescuitului industrial reprezintă o sursă utilă de informaţii pentru studiul populaţiilor, întrucât interesează în mod deosebit populaţiile exploatabile industrial. Se obţin în acelaşi timp informaţii deosebit de preţioase privind recrutarea (lungimea, greutatea, vârsta la care organismele acvatice intră în pescuit). Eşantioanele luate în lucru pentru studiul populaţiilor de peşti sunt formate dintr-un număr de minimum 200 exemplare, prelevate randomizat. Eşantioanele pentru determinarea vârstei sunt prelevate după metoda stratificată, adică prin asigurarea pentru fiecare clasă de lungime a unui număr constant de material de vârstă - 10 exemplare (pe cât posibil 5 masculi şi 5 femele) din eşantionul pentru studiul frecvenţei pe lungimi şi din afara lui. Eşantioanele pentru frecvenţa lungimilor se prelevează şi se analizează ori de câte ori se schimbă aspectul capturii unei specii, din punct de vedere al lungimii, dar nu mai puţin de un eşantion pe lună pentru fiecare din speciile principale ale unei capturi. La 5-10 eşantioane pentru frecvenţa lungimilor trebuie asigurat un eşantion pentru frecvenţa vârstelor. Analiza eşantioanelor Frecvenţa pe lungime şi greutate Măsurătorile pentru determinarea frecvenţei pe lungimi a populaţiilor pescăreşti servesc la evaluarea stocurilor acestor populaţii. Lungimea care se măsoară (totală, la furcă, etc.) intervalul de lungime folosit, modul de măsurare (pe sexe sau ambele sexe la un loc) sunt în funcţie de specie, talia speciei respective, dimorfismul sexual în ceea ce priveşte talia. Ca regulă generală la toate speciile de peşti din sectorul marin românesc se măsoară lungimea totală - definită ca distanţa măsurată de-a lungul axului longitudinal al corpului, de la vârful botului, până la capătul celei mai lungi radii caudale. La speciile cu caudala bilobată se poate măsura şi lungimea la furcă - definită ca distanţă măsurată de-a lungul axului longitudinal a corpului, la vârful botului până la vârful V-ului pe care îl formează lobii caudalelor bifurcate. Ca instrument de măsurare se recomandă ihtiometrul, care constă dintr-o planşetă din lemn sau plastic gradată de-a lungul axului longitudinal, având la capătul din stânga un perete vertical. Peştele se aşează cu axul său longitudinal paralel cu axul ihtiometrului şi cu botul (gura închisă) uşor apăsat de peretele vertical. Peştii de talie mare şi foarte mare se măsoară cu ruleta. La peşti înregistrarea măsurătorilor se va face la centimetrul inferior. Intervalul dintre clasele de lungimi este de 0,5 cm pentru speciile de talie mică (şport, bacaliar, hamsie, stavrid, aterină, guvizi) şi 3 cm pentru cele de talie mare (calcan, rechin, cambulă).

37

Analiza unui eşantion pentru frecvenţa lungimilor la exemplarele de talie mică se efectuează astfel: exemplarele măsurate cu ihtiometrul se împart pe clase de lungime. Se numără apoi exemplarele din fiecare clasă pe sexe (care se determină prin disecţie) şi se notează frecvenţa numerică pe fiecare clasă, în formularele pentru frecvenţa lungimilor. La exemplarele la care analiza se cere făcută separat pe sexe se completează fişe separat pe sexe. La eşantioanele alcătuite din exemplare de talie mare se măsoară individual fiecare exemplar, notând elementele cerute de analiză şi apoi se efectuează şirul de frecvenţă a lungimilor. Greutatea medie a exemplarelor pe fiecare clasă de lungime se determină prin cântărirea globală a tuturor exemplarelor unei clase de lungime şi sunt înregistrate valorile determinate în formular, urmând a fi obţinută prin calcul pe baza tuturor eşantioanelor. Exemplarele de talie mare se cântăresc individual. Unitatea de măsură este gramul. Se va acorda atenţie înlăturării erorilor de cântărire prin aşezarea cântarului de-a lungul axului navei, care balansează mai puţin şi a reglării sale ori de câte ori se schimbă condiţiile sale de orizontalitate. Se recomandă de asemenea un mod de lucru ordonat şi atent pentru înlăturarea erorilor, fiind greu de depistat şi de înlăturat analizele cu astfel de erori. Recoltarea materialului pentru determinarea vârstei Materialul folosit pentru determinarea vârstei în vederea obţinerii frecvenţei pe vârste în eşantioanele analizate este alcătuit în principal din solzi şi otoliţi, fiind specific fiecărei specii. Solzii se colectează din anumite zone ale corpului pentru a nu se colecta solzi abia formaţi, cu degenerarea părţii centrale sau din linia laterală, care pot da naştere la erori sau sunt necitibili. Înainte de raclarea suprafeţei corpului cu un bisturiu sau cuţit se recomandă curăţirea locului de colectare cu o pânză şi cu dosul cuţitului pentru îndepărtarea eventualilor solzi străini şi a mucusului. Solzii rezultaţi prin raclare se pun spre păstrare în carneţele de solzi astfel numerotate încât să se poată cunoaşte la citirea vârstei elementele meristice ale exemplarului de la care s-au colectat. Pe carneţelul de solzi, sau otoliţi se scriu: denumirea speciei, intervalul între care se colectează materialul păstrat în carneţel, numele navei, brigăzii. Otoliţii se colectează din urechea internă a peştilor situată la baza creierului. La ei se ajunge printr-o secţiune oblică a capului prin partea dorsală, pornind deasupra ochiului, exact la baza creierului, sau după îndepărtarea arcurilor branhiale prin frângerea cu penseta a bazei osoase a creierului imediat înaintea primei vertebre. Din urechea internă otoloţii se scot uşor fără a fi sfărâmaţi cu penseta şi se pun într-o picătură de apă pe dosul mâinii stângi pentru a se curăţa de sânge şi de membrana transparentă ce-i înconjoară. Otoliţii astfel colectaţi (perechi), se păstrează în tuburi mici de sticlă (de triaj planctonic), pliculeţe sau carneţele folosind acelaşi sistem de numerotare ca şi pentru solzi. Ca frecvenţă, materialele pentru determinarea vârstei se vor preleva conform cerinţelor de determinare a frecvenţei vârstei amintite mai sus. Materialele colectate pentru determinarea vârstei vor fi pregătite pentru citirea vârstei în laborator, astfel: - solzii se scot din locul de păstrare, se curăţă şi se degresează în apă, alcool, soluţie 10% NaOH, solvent organic, etc. şi se aşează între două lame de sticlă în număr de 2-8, care se strâng bine şi se leagă la capete cu leucoplast. Pe leocoplast se transferă sistemul de numerotare din carnet; - otoliţii pot fi citiţi direct (cazul celor mici şi transparenţi) sau după o pregătire prealabilă (degresare, menţinere în soluţii pentru transparentizare, prăjire, secţionare), etc. conform unor metode specifice. Citirea propriu zisă a inelelor anuale care indică vârsta solzilor se face la documator sau la binocular. Otoliţii se citesc la binocular în stare liberă sau în imersie (apă, alcool, glicerină). Vârsta citită la fiecare exemplar se înregistrează în formularul frecvenţei vârstelor.

38

Raportul între sexe şi stadiul de maturare al gonadelor În vederea determinării sexului şi gradului de maturare a gonadelor la peşti se procedează la disecţia exemplarelor luate în studiu şi la înregistrarea observaţiilor făcute în formularul de frecvenţa vârstelor conform următoarelor scări de apreciere vizuală (Nikolski, 1962): - Stadiul I: Indivizii tineri; glandele genitale sunt foarte slab dezvoltate şi au aspectul unor cordoane, sau benzi înguste, ce aderă la pereţii cavităţii generale; sexul nu poate fi determinat cu ochiul liber; - Stadiul II: Indivizii ce se maturează pentru prima dată sau indivizi după prima reproducere, ce se pregătesc pentru o alta; glandele sunt foarte mici, însă sexul poate fi determinat după forma lor, ovarul are un aspect întrucâtva granular, însă icrişoarele nu se disting; pe faţa internă a ovarelor, tubulare sau ovale, trece un vas sanguin mare, care este invizibil pe testicule; testiculele pot avea aspectul unui organ lăţit, cu o margine ascuţită; - Stadiul III: Glandele sunt încă departe de a fi mature, însă sunt deja destul de dezvoltate; ovarele ocupă 1/3 -1/2 din volumul cavităţii abdominale şi conţin icrişoare mici, netransparente, bine vizibile cu ochiul liber; rupând peretele ovarian, se observă că icrele formează mici boţuri, alcătuite din câteva icrişoare; testicolele se îngustează spre partea lor posterioară; secţionând un testicol, observăm că marginile secţiunii rămân regulate şi nu se scurg (nu se deformează); suprafaţa lor este deseori roz la culoare din cauza abundenţei vaselor sanguine mici; în acest stadiu unele specii rămân vreme îndelungată, câteodată din toamnă până în primăvară. - Stadiul IV: Glandele genitale au atins aproape dezvoltarea completă şi ocupă 2/3 din cavitatea abdominală, ovulele sunt mari, transparente şi se separă foarte uşor unul de altul; apăsând pe abdomen, icrele şi spermatozoizii se scurg uneori în mici cantităţi prin orificiul genital, fiind însoţite deseori de urme de sânge; vasele sanguine de pe gonade sunt puţin vizibile; testicolele sunt de culoare albă şi dacă le secţionăm, marginea lor se deformează, iar sperma se scurge; acest stadiu este foarte scurt şi trece repede în următorul. - Stadiul V: Indivizii sunt în plină reproducere, cu produsele sexuale curgând; icrele şi lapţii sunt atât de mature, încât curg prin orificiul genital la cea mai mică apăsare şi nu în picături ci în jeturi. - Stadiul VI: Indivizii ce au aruncat complet produsele sexuale, cavitatea generală nu este ocupată în întregime de către organele interne; ovarele şi testicolele sunt foarte mici, stoarse, primele uneori cu resturi izolate de icre, inflamate şi foarte bogat irigate cu sânge, după câteva zile inflamaţia dispare şi glandele trec în stadiul II, bineînţeles dacă peştele se va mai reproduce odată. Stadiile intermediare se înseamnă cu cifre duble I-II, II-III, III-IV, etc. Metoda suprafeţelor, care este o metodă de eşantionaj a abundenţei şi biomasei populaţiilor de peşti din Marea Neagră se va trata la capitolul metode holistice de evaluare a stocurilor.

2.3.3 Metode de eşantionaj aplicabile bazinului Dunării 1. Efort, captura totală şi structura capturilor (ihtiofaunei) Colectarea datelor în pescăriile aflate în exploatare este un instrument valoros disponibil managerilor, deoarece planurile manageriale bazate pe aceste date vor fi la fel de bune ca şi datele colectate. Managerii trebuie să decidă care sunt cele mai importante date de colectat şi să implementeze sisteme de înregistrare a datelor, înainte de apariţia semnelor suprapescuitului. Cea mai mare greşeală a managerilor constă în faptul că aceştia aşteaptă ca stocul să intre în declin înainte de a iniţia variante de planuri de management. Estimarea capturilor De ce şi cum să colectam date estimative ale capturilor Managerii resurselor pescăreşti trebuie să se bazeze pe câţiva factori cheie în determinarea stării unei pescării, precum estimarea capturii pentru speciile ţintă şi speciile asociate. Fiecare pescărie individuală trebuie să realizeze şi să menţină o bază de date continuă care să includă:

39

- capturile raportate, - debarcările estimate, - capturile neraportate estimate.

Estimări pentru captură se pot obţine utilizând o mare varietate de metode:

- observatori (inspectori); - jurnale de bord; - monitorizarea docurilor, ţărmului, cherhanalelor.

Estimările capturii sunt utilizate pentru ilustrarea structurii pe specii a pescăriei, ponderea claselor de vârstă şi speciilor în captură, monitorizarea sistemului de cote, estimarea mortalităţii prin pescuit şi calcularea CPUE. Estimarea capturii include cantitatea care este vândută, cantităţi aruncate, utilizate pentru nadă, consumul personalului, toate aceste valori trebuie să fie incluse în documente. Aceste valori pot fi integrate în modele pentru prognozarea ieşirilor planurilor de management viitoare sau efectul planurilor manageriale curente asupra stocurilor. În zonele în care captura nu se valorifică în întregime pe piaţă, monitorizarea în zona de pescuit asigură datele de captură cele mai robuste. Captura auxiliară (bycatch) este un efect colateral comun, nivelul acesteia fiind funcţie de tipul de unealtă folosit şi nivelul efortului. 2. Captura pe Unitate de Efort (CPUE) Captura pe Unitate de Efort este un raport utilizat pentru a elimina tendinţele temporale şi regionale ale abundenţei stocurilor. Captura este exprimată în număr de exemplare sau biomasă cuprinse, iar efortul reprezintă adesea timpul în care o unealta de pescuit particulară este menţinută în apă. Unităţile de efort depind de tipul de unealtă, dar şi de tipul şi performanţele ambarcaţiunilor, sub forma numărului de ambarcaţiuni, nave-zile, număr de operaţiuni (lansări) cu setci, năvoade sau număr de cârlige-oră. CPUE este un instrument mult mai puternic decât estimarea capturii. Astfel un declin al CPUE în timp este un bun indicator al declinului stocului. Colectarea datelor pentru determinarea CPUE

- Unelte tip setcă Unealta tip setcă este o unealtă filtrantă plutind în derivă în râuri cu care se pescuieşte o suprafaţă sau un volum de apă din râu (Fig. 2.3.3.1).

40

Figura 2.3.3.1 Suprafaţa pescuită / parcursă de unealta de pescuit tip setcă SP = LU x D (m2) NP = număr de exemplare pescuite pe SP; NT = număr total de peşti existenţi pe SP; q = NP / NT , coeficient de capturabilitate, caracteristic pentru o unealta definită de pescuit. Coeficientul de capturabilitate se poate aprecia efectuând dublarea sau triplarea şirului de setci, cu plasă cu latura ochiului inferioară primului şir (pescuit total, nedestructiv). N se poate raporta la distanţa parcursă, rezultând o densitate de peşte pe unitatea de lungime:

, număr de exemplare / m, km.

N se raportează la suprafaţa pescuită, rezultând densitatea peştilor pe unitate de suprafaţă:

, număr de exemplare / m2, km2.

Dacă adâncimea medie a apei depăşeşte 2-3 m, atunci raportarea capturii se face la unitatea de volum:

, în care H este adâncimea medie a apei.

, număr de exemplare / m3, km3.

Densităţile specifice astfel calculate pot deveni caracteristici importante pentru cursul de apă studiat, fiind folosite la estimarea efectivului total de peşte, corespunzător lungimii, suprafeţei sau volumului cursului de apă (Fig.2.3.3.2).

D – distanţa parcursă

L U –

Lun

gim

e un

ealtă

L R- lăţ

ime

râu

P

P

SN

=ρ

xHSV FF =

F

P

VN

=ρ

DN P=ρ

41

Figura 2.3.3.2 Sectorizarea râului pentru eşantionajul ihtiofaunei Având în vedere diversitatea factorilor hidrologici pe o secţiune transversală a apelor curgătoare (în special curentul şi adâncimea apei), se impune zonarea acestora după schema din Fig. 2.3.3.2, pentru a fi abordate cu unelte şi metode de eşantionare diferite. De exemplu, pentru zonele de mal, A şi C, se pot utiliza pentru eşantionare unelte tip capcană şi agregate de pescuit electric, iar pentru zonele de larg B, unelte active tip setcă, unelte cu cârlige, etc. Caracteristicile setcilor sunt: lungime şi înălţime posădită, dimensiunea laturii ochiului, număr de panouri legate în şir, adâncimea apei la lansare/virare, numărul total de ore de pescuit (deriva sau timpul dintre două controale). Dacă datele de lucru sunt:

- Timp total de pescuit = 300 ore; - Număr panouri de setcă = 5; - Captura numerică = 1000 ex. din specia ţintă.

În aceste condiţii, CPUE se calculează astfel: CPUE = 1000 : (300 x 5) = 1000/1500 = 0,66 ex. sp. ţintă/panou oră sau 66 ex./100 panouri oră. Dacă în captură apar specii auxiliare, atunci CPUE se calculează astfel:

- Timp total de pescuit = 300 ore; - Număr panouri de setcă = 5; - Captura numerică = 1000 ex. din specia ţintă; - Idem specii auxiliare = 4000 ex.

CPUE = 0,66 ex../panou oră ptr. sp. ţintă şi CPUE = 4000 : (300 x 5 ) = 4000/1500 = 2,66 ex. sp. aux./panou oră.

- Unelte tip capcană Acest tip de unelte de pescuit se pot utiliza în zonele de mal ale apelor curgătoare mari, iar caracteristicile lor sunt: tipul de capcană, dimensiunea laturii ochiului de plasă, dimensiunile aripii, zona de montare, numărul de ore de pescuit, numărul de capcane utilizate. Dacă datele de lucru sunt:

Zona de mal Zona de larg

A

B C

42

- Timp total de pescuit = 300 ore; - Număr capcane = 10 buc; - Captura numerică = 200 exemplare.

CPUE = 200 : (300 x 10) = 0,066 ex./capcană oră.

- Unelte cu cârlige Acest tip de unelte se utilizează în apele curgătoare mari şi au următoarele caracteristici: lungimea cablului conducător, lungimea petilelor, numărul, dimensiunea şi tipul cârligelor, orientarea şirului pe curent, adâncimea apei la lansare şi virare sau medie în zona de montare şi numărul de ore de pescuit. Dacă datele de lucru sunt:

- Timp total de pescuit = 300 ore; - Număr cârlige = 200 buc; - Captură numerică = 20 ex. din specia ţintă.

CPUE = 200 : (300 x 200) = 200/60.000 = 0,0033 ex./cârlig oră, sau 33 expl./10.000 cârlige oră. 3. Debarcări

- Raportul debarcărilor (la cheu, port, cherhana) Rapoartele debarcărilor sunt documente importante în procesul de estimare a capturii totale, prezentând speciile debarcate şi utilizarea acestora: vânzare sau distribuţie. O problemă a datelor privind debarcările o constituie identificarea speciilor de către cei care fac înregistrările. 4. Zona de pescuit (bazin acvatic, toane) Abordarea unei zone de pescuit depinde de dimensiunea ambarcaţiunii şi autonomie, de disponibilitatea speciilor şi dimensiunilor ţintă (legale), starea vremii, curenţi, configuraţia fundului. Înregistrarea locaţiei pescuitului asociată cu înregistrarea capturii, permite managerilor să cunoască variabilitatea geografică a ratei capturii şi să determine diferenţele între subpopulaţii, pentru speciile ţintă şi auxiliare. Metoda clasică de înregistrare a locaţiei constă în înregistrarea coordonatelor la fiecare operaţie de pescuit sau când se lucrează pe aceeaşi toană, se înregistrează coordonatele acesteia. Se mai înregistrează distribuţia adâncimilor, orizontul de lucru, perioada din zi în care se pescuieşte (dimineaţa, prânz, seara). Locaţia se determină cu aparate GPS. Diversele zone de pescuit tradiţionale mai pot fi caracterizate prin interviuri cu pescarii. Pentru aceeaşi zonă de pescuit este utilă monitorizarea seriilor captură/timp pentru prevenirea supraexploatării. 5. Talie (lungimi / masa) Importanţa structurii pe clase de talie (lungime) Dimensiunea exemplarelor în capturi, trebuie măsurată şi înregistrată cu acurateţe.

43

În primul rând se decide asupra dimensiunii care se măsoară şi înregistrează: lungime totală (Lt), lungime la furcă (Lf) sau lungime standard (Ls). Apoi se stabilesc intervalele de lungime pentru înregistrarea măsurătorilor şi dimensiunea minimă prezentă în captura / eşantion. Este deosebit de util ca la măsurători să se preleveze solzi sau otoliţi pentru citiri de vârstă. Dacă nu este posibil, vârsta se poate aprecia introducând talia în ecuaţia „von Bertalanffy”. Datele se înscriu într-un tabel al frecvenţei vârstelor/taliilor din capturi (Tab.2.3.3.3). Tabel 2.3.3.3 Ponderea claselor de vârstă/talie în capturi (eşantioane) Specia: Zona de pescuit: Unealta de pescuit: Data/interval orar: Lungime la furcă/ interval – 3 cm Lungime minimă: 18 cm Clasa de lungime / vârstă

T = 2 ANI

T = 3 ANI

T = 4 ANI

T = 5 ANI

TOTAL

18-21 cm 21-24 24-27 27-30 30-33 33-36 36-39 39-42 42-45 Total nr.ex. frecvenţă % 100 % 6. Structura pe sexe Determinările de sex şi maturitate permit cunoaşterea:

- raportului între sexe; - vârsta la prima maturare; - prolificitate; - stadiile de maturare a gonadelor; - sezonul şi zonele de reproducere.

7. Colectarea de probe, informaţii Colectarea de probe şi informaţii se poate face apelând la mai multe metode:

- Observatori direcţi în pescărie – permit obţinerea de date precise asupra: biologiei, structurii pe specii şi talii, captura aruncată, locaţii în timp şi spaţiu, etc;

- Eşantionaj la cheu, cherhana, este util pentru colectarea de date din pescuitul recreativ sportiv şi din pescuitul comercial, caz în care informaţiile nu sunt atât de precise în ce priveşte captura aruncată sau reţinută de pescari;

- Colectarea de date înscrise în Jurnalele de bord, metodă ieftină dar afectată de erori; - Chestionare directă sau telefonică, metoda aplicată în special în pescuitul recreativ.

44

2.3.4 Metode de eşantionare pentru estimarea stocurilor de peşti din râuri Determinarea stocului numeric (ex./100 mp) şi a stocului gravimetric (g/100 mp) se face relativ uşor prin utilizarea pescuitului electric reversibil (electronarcoză). Se utilizează pentru colectarea materialului piscicol aparate electrice cu curent continuu de puteri mici şi medii (1000 W – 5000 W) prin care se asigură colectarea totală a ihtiofaunei din suprafeţele pescuite. Suprafeţele de colectare variază între 100 – 1000 mp în funcţie de abundenţa numerică şi abundenţa în specii. De regulă, suprafaţa colectată este de 500 – 600 mp. Colectarea în râurile mici (cu lăţime sub 8 – 10 m) se face pe toată suprafaţa albiei râului pe o lungime de 50 – 100 m. La râurile medii (cu lăţime de 10 – 30 m) se pescuieşte o porţiune de mal cu lăţimea de 5 – 10 m, tot pe o lungime de 50 – 100 ml. Pentru a preîntâmpina evadarea speciilor reofile de talie mare aceste suprafeţe vor izolate cu plasă înainte de începerea colectării. Numărul optim de exemplare per captură trebuie să depăşească 80 – 100 de exemplare. Captura se sortează pe specii, iar pentru fiecare specie se determină lungimile standard la un număr de minimum 50 – 100 exemplare (optim 200 exemplare). Dacă numărul de exemplare este mai mic de 50, se măsoară toate exemplarele. Exemplarele eşantionate se aleg randomizat, aşa încât să reprezinte tot spectrul dimensional al speciei din captură. Cu exemplarele dintr-o specie se întocmeşte un grafic al dispersiei dimensionale, iar pe baza acestuia se determină clasele de vârstă ale populaţiei respective. Cu aceste date se determină creşterea, mortalitatea şi potenţialul productiv al speciei respective în punctul de colectare (vezi metodologia referitoare la biologia creşterii). Pe materialul colectat se determină rata sexelor, momentul maturizării sexuale şi raportul dintre exemplarele adulte şi juvenile. Pe baza acestor date (raportul adulţi – juvenili; tournover) se poate aprecia capacitatea de autosusţinere a populaţiei respective. Astfel, se poate determina cantitatea de peşte care poate fi recoltată.

45

3. METODE DE EVALUARE ŞI PROGNOZĂ A RESURSELOR PESCĂREŞTI

Ion NĂVODARU, Georgel P. RĂZLOG, Klaus W. BATTES, Ionel STAICU, Irina CERNIŞENCU,

Mircea STARAŞ, Valentin IORGA, Obiectivele estimării stocurilor Informaţiile necesare a fi colectate sunt dependente de obiectivele de management pentru pescărie. Obiectivele administrării pescăriilor sunt reprezentate în următoarele categorii (Cowx 1995):

1. Evaluarea stării stocurilor de peşti pentru conservare şi îmbunătăţire; 2. Monitorizarea pe termen lung a schimbărilor ca rezultat al factorilor naturali şi activităţilor

antropice; 3. Evaluarea răspunsului activităţilor de administrare îndreptate direct asupra sistemelor acvatice

cum ar fi popularea sau introducerea de noi specii, îmbunătăţirile habitatelor, calităţii apei, regularizării debitelor, reconstrucţia ecologică, etc.;

4. Estimarea distrugerilor de mediu, cum ar fi estimarea post-impact a poluării accidentale, omorârea peştilor sau efectele catastrofelor naturale ca seceta sau inundaţia;

5. Evaluarea impactului de mediu a efectelor dezvoltării activităţilor socio-economice din bazinele hidrografice asupra pescăriilor.

Datele necesare pentru fiecare din obiectivele de administrare variază în funcţie de precizia necesară în sprijinirea procesului decizional. Uneori scopul este să se estimeze mărimea populaţiei, de exemplu când se compară populaţia cu producţia / captura ori densitatea populaţie (abundenţa sau biomasa pe unitatea de suprafaţă), de exemplu când se doreşte estimarea eficienţei populărilor. Ambii parametri (mărimea populaţiei şi densitatea) sunt parametri absoluţi şi necesită resurse considerabile pentru a fi estimaţi. Adesea, scopul este să se estimeze schimbările temporale ori spaţiale şi tendinţele, ca de exemplu în monitoringul de mediu ori impactul reglementărilor. În acest caz este suficient să se facă o estimare a parametrilor relativi (prezenţa / absenţă sau Captură pe Unitate de Efort), care permite compararea dar nu necesită determinarea absolută. Estimarea relativă a parametrilor populaţiei este mai puţin costisitoare decât estimarea absolută, şi în multe cazuri poate fi mult mai adecvată. Modele de estimare a stocurilor de peşti În funcţie de datele disponibile, de resursele financiare puse la dispoziţie şi nu în ultimul rând de importanţa economico-socială şi interesul acordat de factorii de decizie resurselor pescăreşti, două grupuri de modele de evaluare se pot folosi: - modele holistice; - modele analitice. Modele analitice Modelele analitice sunt modele "structurate pe vârstă", care operează cu concepte ca rata mortalităţii şi rata creşterii individuale. Conceptul de bază în modelele structurate pe vârsta este COHORTA, care reprezintă un grup de peşti de aceeaşi vârstă, aparţinând aceluiaşi stoc. Modelele analitice cer o analiză detaliată a populaţiilor de peşti, datele de intrare sunt mai multe şi de calitate mai bună, rezultatele fiind pe măsură.

46

În cadrul modelelor analitice, principalele metode utilizate sunt: - metoda Beverton şi Holt (Analiza producţiei şi biomasei/recrut); - analiza populaţiilor virtuale; - analiza cohortelor; - metoda Thomson şi Bell. Modele holistice Modelele holistice se folosesc când datele sunt limitate, au în componenţă mai puţini parametri ai populaţiei decât modelele analitice, iar rezultatele obţinute sunt mai puţin precise. În acest caz putem aştepta colectarea de date suficiente pentru utilizarea unei metode analitice, opţiune care presupune o perioadă considerabilă de timp sau putem apela la metodele holistice (aproximative). Metodele holistice admit că indiferent de tipul şi cantitatea de date disponibile, există informaţii utile ce pot fi extrase din acestea.

In cadrul modelelor holistice, principalele metode utilizate sunt: - metode ale capturii - marcării - recapturii; - metode ale surplusuluii de producţie; - metoda suprafeţelor cercetate; - metode hidroacustice.

3.1 METODE ANALITICE Modelele analitice sunt modele "structurate pe vârstă", care operează cu concepte ca rata mortalităţii si rata creşterii individuale. Conceptul de bază în modelele structurate pe vârstă este COHORTA, care reprezintă un grup de peşti de aceeaşi vârstă, aparţinând aceluiaşi stoc. Se poate spune însă că obiectivul evaluării stocurilor de peşti constă de fapt în gestionarea acestora astfel încât capturile să provină din valoarea producţiei maxime sau altfel spus, peştii nu trebuie capturaţi nici prea devreme, nici prea târziu. Există două elemente majore în descrierea dinamicii unei cohorte: -creşterea medie a corpului în unităţi de masă şi talie; -procesul de mortalitate.

3.1.1 Estimarea parametrilor de creştere Studiul creşterii înseamnă determinarea mărimii corpului ca o funcţie de vârstă. În apele temperate astfel de date pot fi obţinute prin citirea inelelor anuale de pe solzi sau otoliţi, dar există şi metode care permit conversia datelor de frecvenţă pe lungimi în structura pe vârste însă interpretarea finală a rezultatelor devine mai sigură, dacă datele obţinute sunt comparate cu cele de la citirea solzilor. Modelele de estimare a parametrilor de creştere sunt considerate ca submodele în modelele de descriere a dinamicii populaţiilor de peşti. Ecuaţia de creştere a lui von Bertalanffy Püter (1920) a dezvoltat un model de creştere care poate fi considerat baza celor mai multe modele de creştere care include modelul matematic pentru creşterea individuală a lui Bertalanffy (1934) prin care s-a constatat că se supune creşterii observate a celor mai multe specii de peşti. Pentru studiul creşterii se utilizează ecuaţia de creştere a lui von Bertalanffy:

47

)1()( )( totkeLtL −−−∞= (Ricker, 1975; Pauly, 1983; Sparre et al., 1989)

unde Lt - lungimea la vârsta “t” iar L∞, K, to, sunt parametrii de creştere şi reprezintă: L∞ - lungimea totală maximă (cm) pe care o pot atinge indivizii, la care creşterea încetează; k - parametru de curbă care determină rapiditatea cu care se apropie peştele de L∞. Astfel, k are o valoare mică pentru peştii care cresc mai lent şi o valoare mare pentru peştii cu creştere rapidă. to - vârsta teoretică la care lungimea este “0”, fără semnificaţie biologică. Datele de intrare pentru ecuaţia de creştere Bertalanffy Există câteva moduri de obţinere a datelor de intrare pentru estimarea parametrilor de creştere, din capturile comerciale, care pot fi clasificate în 3 grupe: 1. date de citiri de vârste combinate cu măsurători de lungime – Metoda grafică Guland şi Holt, Ford

– Walford, von Bertalanffy. 2. numai date de măsurători de lungime. 3. experimente de marcare şi recapturare.

Metode bazate pe date de vârste şi lungimi Pentru metodele grafice, datele de intrare sunt perechile de lungime totală - vârstă, disponibile din citirea solzilor sau din frecvenţa pe lungimi a eşantioanelor prelevate din capturile comerciale.

Curba Gulland şi Holt (Fig. 3.1.1.1) Prin regresia liniară între sporul de lungime pe an (ΔL/Δt) şi lungimea medie din timpul anului corespunzător ( Lt ) – s-a determinat relaţia Gulland -Holt , de forma:

)(/ tLbatL ⋅+=ΔΔ (Gulland, 1969; Sparre et al., 1989) Valorile coeficienţilor a şi b servesc la estimarea parametrilor de creştere:

bk −= şi baL /−=∞

Curba Ford – Walford şi metoda Chapman (Fig. 3.1.1.2) Această metodă a fost introdusă de Ford (1933) şi Walford (1946) şi are la bază ecuaţia de creştere originală a lui Bertalanffy, dar ca urmare a unor manipulări algebrice ca:

)()( tLbattL ×+=Δ+ unde )1( bLa −∞= şi )exp( tkb Δ−= Parametrii K şi L∞ sunt obţinuţi din:

btK ln)/1( ×Δ−= şi )1/( baL −=∞ Această metodă are mai puţină aplicabilitate în comparaţie cu metoda Gulland-Holt datorită condiţiei de a avea Δt constant. Având în vedere că se estimează aceeaşi parametrii de creştere cu ambele metode, totuşi metoda Gulland – Holt are o mai largă aplicabilitate deoarece nu se pune condiţia ca Δt să fie constant. Metoda a fost descrisă de asemenea şi de Chapman (1961), ulterior de Gulland (1969) fiind bazată pe intervale de timp constante, metoda fiind aplicabilă dacă există perechi consecutive de lungimi cu ∆t

Figura 3.1.1.1 Estimarea parametrilor de creştere K şi L∞ - Metoda grafică Gulland şi Holt (Sparre et al, 1998)

y = -0,767x + 38,52

05

1015202530

20 25 30 35 40 45 50 55(L(t+Δt)+L(t))/2

ΔL

/ Δt

b = -KLoo=-a/b

48

constant (A şi B date de intrare pentru curba Ford-Walford şi A şi C – date de intrare pentru curba Chapman) ca în tabelul de mai jos:

t

A L(t) (x)

B L(t+∆t)

(y)

C L(t+∆t) - L(t)

1 25,7 36,0 10,3 2 36,0 42,9 6,9 3 42,9 47,5 4,6 4 47,5 50,7 3,2 5 50,7 52,8 2,1 6 52,8 54,2 1,4

Pe baza metodelor mai sus menţionate se pot estima parametrii de creştere K şi L∞ cu unele mici diferenţe a valorilor rezultate (Fig. 3.1.1.2). Figura 3.1.1.2 Curba Ford-Walford date Curba Chapman – date din din tabel A-B (Sparre et al., 1998) tabel A-C (Sparre et al., 1998)

Curba von Bertalanffy Metoda pentru estimarea parametrilor de creştere a fost sugerată de autor în 1934. Aceasta poate fi folosită la estimarea lui K şi to, dar necesită o prealabilă estimare a lui L∞, ca dată de intrare (Fig.3.1.1.3). Prin regresia liniară între lungimea medie a indivizilor la vârste succesive s-a determinat relaţia von Bertalanffy de forma :

tKtoKLtLLn ⋅+⋅−=∞− /)(1( (Sparre et al., 1989) unde vârsta t - este variabilă independentă (x) iar partea stângă a ecuaţiei este variabilă dependentă (y), unde k reprezintă panta şi -kto - intercepţia, deci:

kb = , bato /−=

05

10152025303540455055

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55L(t)

L(t+

Δt)

b=exp(-k*Δt)

Interceptia=L∞*(1-exp*-K*Δt) 0

2

4

6

8

10

0 10 20 30 40 50 60

L(t)

L(t+

Δt)-

L(t)

L∞=-a/b

B=exp(-Δt*K)-

49

T (x)

L(t) -Ln(1-L(t)/L∞) (y)

0.64 1.16 1.65 2.10 2.64 3.21

17.3 27.9 35.3 40.2 43.3 45.5

0.425 0.816 1.224 1.630 2.010 2.408

a = -0.0680 b = 0.7825 K = b = 0.78 pe an

to = -a/b = 0.087 ani Figura 3.1.1.3 Datele de intrare şi graficul estimării parametrilor de creştere prin metoda Bertalanffy (Sparre et al., 1998) Acurateţea estimărilor prin această metodă Bertalanffy, depinde de valoarea lui L∞, care poate fi estimată astfel: - din eşantioane mici se poate folosi lungimea peştilor mari - dintr-un eşantion mare se poate folosi media a 10 peşti cu lungimea maximă observată - prin metoda Wetherall et al. (1987) (cap. 2.3.2) Metoda nu poate fi folosită dacă există lungimi mai mari decât valoarea lui L∞. (argumentul logaritmului trebuie să fie pozitiv, altfel logaritmul nu este definit).

Metoda celor mai mici pătrate Metoda, se presupune a fi superioară metodelor prezentate, îndeosebi din punct de vedere teoretic. Metoda este o paralelă neliniară la regresia liniară prezentată. Datele de intrare sunt de asemenea perechi de măsurători de lungime-vârstă. Metoda estimează parametrii de creştere printr-un mod în care suma pătratelor deviaţiilor dintre model şi observaţii este minimă adică micşorează suma cu respectarea parametrilor L∞, K şi to:

( )( )( )[ ][ ]2

1

exp1)(∑=

−⋅−−⋅∞−n

i

toitkLiL

Pachetul de programe LEFA conţine programul VONBER care poate face estimarea prin metoda celor mai mici pătrate.

Metode bazate pe frecvenţa lungimilor

Metoda Bhattacharya Metoda constă în separarea distribuţiilor normale (fiecare reprezentând o cohortă) dintr-o frecvenţă pe lungimi, începând din partea stângă prin îndepărtarea succesivă a cohortelor găsite. Procedeul cuprinde următoarele etape: - se determină o pantă “curată” a distribuţiei normale pe partea stângă a distribuţiei totale - determinarea distribuţiei normale a primei cohorte prin mijloacele de transformare într-o linie

dreaptă - determinarea numărului de peşti pe grupa de lungime care aparţine la această primă cohortă şi le

extragem din distribuţia totală - repetăm procesul pentru următoarea distribuţie normală din stânga până când nu mai sunt găsite

distribuţii normale “curate”. - Corelarea lungimilor medii ale cohortelor determinate în paşii anteriori la diferenţa de vârste între

cohorte

0,00,51,01,52,02,53,0

0 1 2 3 4vârsta t

-ln(1

-L(t)

/Loo

)

b=K

to=-a/b

50

Procedeul de calcul este ilustrat în Tabelul 3.1.1.1 şi Figura 3.1.1.4: 1. Se creează un tabel în care se introduc în coloana A – grupele de lungimi, iar în coloana B

frecvenţele corespunzătoare. Coloana B este numerotată “N1+” deoarece conţine distribuţia primei cohorte plus alte cohorte.

2. Calculul coloanei C se efectuează prin logaritmarea coloanei B. 3. Coloana D conţine diferenţele dintre logaritmii a două frecvenţe adiacente (diferenţe între rândul 2

şi rândul 1 al coloanei D ş.a.m.d.). 4. Completarea coloanei E cu limita superioară de lungime din grupa de lungimi din coloana A. 5. Se efectuează graficul în care datele din coloana D este axa Y, iar coloana E – axa X. 6. Se observă graficul şi se determină punctele care formează o linie dreaptă (marcate cu asterisc).

Această linie este corespunzătoare primei cohorte. 7. Prin calcularea regresiei liniare dintre cele două coloane rezultă coeficienţii ecuaţiei, respectiv

intercepţia “a” şi panta “b” şi se calculează lungimea medie a primei cohorte şi deviaţia standard. În coloana F se calculează distribuţia teoretică iar apoi se face procesul invers şi se mută diferenţele la coloana G iar apoi se transformă în număr în coloana H.

8. Formula ΔlnN =a + bL poate fi folosită la calcularea valorii teoretice a ΔlnN1. 9. În scopul convertirii diferenţelor pentru calculul coloanei G se stabileşte un punct de început

(notat cu “s” în tabel) care este presupus a nu se suprapune cu exemplarele din cohorta următoare. 10. Având ΔlnN1 corespunzătoare la două clase de lungimi adiacente în coloana F şi prima ln N1 a

clasei de lungimi mai mici în coloana G, ne permite calculul lui ln N1 a clasei următoare după formula:

LnN1(clasa de lungime superioară) = lnN1 (clasa de lungime inferioară) + ΔlnN1 corespunzătoare. Noile valori sunt introduse în coloana G. 11. Antilogaritmul datelor coloanei G formează datele din coloana H care reprezintă frecvenţa

teoretică a cohortei. 12. Numărul exemplarelor pe grupe de lungimi aparţinând primei cohorte pot fi scoase din distribuţia

totală (coloana B –coloana H) rezultând coloana I care reprezintă distribuţia rămasă. Din analiza primei cohorte rezultă lungimea medie a cohortei, deviaţia standard şi numărul de exemplare. Procesul se repetă pentru obţinerea valorilor pentru următoarea cohortă. Cu datele obţinute pentru prima şi a doua cohortă se poate determina o estimare brută a parametrului K şi L∞ obţinând o primă estimare brută a curbei de creştere care se foloseşte la o predicţie a următoarei lungimi medii a cohortei. Procesul se continuă până când selecţia punctelor pentru efectuarea regresiei cohortei următoare devine deosebit de dificilă, încât analiza trebuie oprită. Tabel 3.1.1.1 Metoda Bhattacharya – Estimarea primei cohorte (Sparre et.al, 1998)

A B C D E F G H I

L1 - L2 N1+ lnN1+ D ln N1+ (Y)

L (X) D ln N1c ln N1c N1 N2+

12-13 1 0,000 - - - - 1 0 13-14 4 1,386 1,386 13* 1,375 4 0 14-15 11 2,398 1,012 14* 1,059 11 0 15-16 24 3,178 0,780 15* 0,743 24 0 16-17 38 3,638 0,460 16* 0,427 3,638 38 0 17-18 42 3,738 0,100 17* 0,111 3,749 42,48 -0,48 18-19 33 3,497 -0,241 18* -0,205 3,545 34,61 -1,62 19-20 20 2,996 -0,501 19* -0,521 3,023 20,55 -0,57 20-21 7 1,946 -1,050 20 -0,837 2,186 8,90 -1,91

51

21-22 3 1,099 -0,847 21 -1,153 1,033 2,81 0,19 22-23 3 1,099 0,000 22 -1,469 -0,436 0,65 2,35 23-24 5 1,609 0,511 23 -1,785 -2,211 0,11 4,89 24-25 8 2,079 0,470 24 - - - 8 25-26 11 2,398 0,318 25 - - - 11 26-27 14 2,639 0,241 26 - - - 14 27-28 17 2,833 0,194 27 - - - 17 28-29 16 2,773 -0,061 28 - - - 16 29-30 15 2,708 -0,065 29 - - - 15 30-31 14 2,639 -0,069 30 - - - 14 31-32 11 2,398 -0,241 31 - - - 11 32-33 11 2,398 0,000 32 - - - 11 33-34 10 2,303 -0,095 33 - - - 10 34-35 9 2,197 -0,105 34 - - - 9 35-36 10 2,303 0,105 35 - - - 10 36-37 11 2,398 0,095 36 - - - 11 37-38 10 2,303 -0,095 37 - - - 10 38-39 10 2,303 0,000 38 - - - 10 39-40 11 2,398 0,095 39 - - - 11 40-41 11 2,398 0,000 40 - - - 11 41-42 9 2,197 -0,201 41 - - - 9 42-43 7 1,946 -0,251 42 - - - 7 43-44 7 1,946 0,000 43 - - - 7 44-45 5 1,609 -0,336 44 - - - 5 45-46 6 1,792 0,182 45 - - - 6 46-47 5 1,609 -0,182 46 - - - 5 47-48 3 1,099 -0,511 47 - - - 3 48-49 2 0,693 -0,405 48 - - - 2 49-50 2 0,693 0,000 49 - - - 2 50-51 2 0,693 0,000 50 - - - 2 51-52 1 0,000 -0,693 51 - - - 1

Class interval, dL = 1, Total number in cohort N1: 183,57 *- points used in the regression analysis, with results: a = 5,4384, b = -0,3160, L(N1) = -1/b = 17.35, s1 = (-dL/b)1/2 = 1.78

52

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52Δ ln

Ν1

+

Lungime (cm)

Figura 3.1.1.4 Metoda Bhattacharya – Graficul corespunzător coloanei D (axa Y) şi E – axa X din tabelul 3.1.1.1 (Sparre et al., 1998) Cu datele obţinute pentru fiecare cohortă se estimează parametrii de creştere (Tab.3.1.1.2). Pentru această metodă există Programul BHATTAC din pachetul LFSA care permite evaluarea variantelor care se potrivesc la datele originale şi de asemenea calcularea se opreşte dacă rezultatele sunt rezonabile sau nu prin calcularea unui indice de separaţie. În general se utilizează datele de frecvenţă pe lungimi lunare. Tabel 3.1.1.2 Estimarea lui K şi to folosind metoda curba lui Bertalanffy (Sparre et al., 1998)

t (x) L (t) -ln(1- L (t)/50)

(y) 0,5 1,0 1,5

17,4 27,8 33,8

0,428 0,812 1,127

a (intercepţia) = 0.09 B (panta) = 0.699, K = 0.7 pe an to = -a/b = -0.13 ani

Dezavantajul acestei metode este că necesită multe calcule, iar adesea datele de intrare pentru această analiză sunt eronate datorită selecţiei uneltei de pescuit şi a recrutării, adică exemplarele mici sunt slab reprezentate în eşantioanele de frecvenţă, fie datorită evadării prin ochiurile uneltei, fie că nu sunt încă în migraţie de la locurile de creştere la cele de pescuit. De aceea metoda trebuie precedată de o ajustare de selecţie. Pentru speciile migratoare unele componente lipsesc deoarece cohorta nu a fost prezentă în zona în care a fost prelevat eşantionul. Metoda a fost folosită în cadrul evaluării stocurilor din complexul Roşu-Puiu (Cernişencu, 2000). Parametrii de creştere estimaţi prin separarea cohortelor prin metoda Bhattacharya (1967) au rezultat ca urmare a separării a trei cohorte, iar programul ESP afişează şi un tabel suplimentar în care se indică numărul de exemplare din fiecare distribuţie separată, lungimea medie a distribuţiei şi ecuaţia creşterii rezultată în urma separării cohortelor.

53

Metoda probabilităţii şi a parabolei Acestea sunt alte moduri de analizare a distribuţiilor normale compuse care ca şi metoda Bhattacharya sunt metode manuale şi conţin un anumit grad de subiectivitate. Metoda probabilităţii introdusă de Harding (1949) şi dezvoltată de Cassie (1954) se bazează pe faptul că o distribuţie normală devine liniară când se trasează o probabilitate teoretică. O altă metodă este cea introdusă de Hald (1952) în care distribuţia normală este transformată într-o parabolă, procedeul fiind ca cel din metoda lui Bhattacharya.

Programe pe calculator bazate pe analiza frecvenţei pe lungimi Metodele computerizate sunt ELEFAN şi metoda maximei probabilităţi. Metoda ELEFAN I – este inclusă în pachetul de programe COMPLEAT scris în limbaj BASIC (Gayanilo, Soriano, Pauly, 1988). Cu programul ELEFAN I se pot estima parametrii de creştere folosind frecvenţele pe lungimi. Programul constă în două etape: 1. restructurarea frecvenţei pe lungimi 2. potrivirea curbei de creştere Folosind procesul de restructurare vârfurile devin mai evidente. Metoda ELEFAN I se poate aplica la un singur eşantion şi la eşantioane în serii de timp, fiind o analiză a progresiei modale. Pentru o potrivire a curbei creşterii cu datele frecvenţei originale autorii au stabilit o măsură obiectivă şi anume raţia ESP/ASP (suma totală a vârfurilor / suma vârfurilor valabile). Astfel cea mai bună ecuaţie de creştere este cea care trece prin cele mai multe vârfuri. Acest program restructurează eşantionul de frecvenţă pe lungimi, identificând vârfurile maxime în funcţie de numărul de exemplare, cărora le atribuie un anumit număr de puncte. Prin aceste puncte, programul trasează o multitudine de curbe de creştere din care selectează o singură curbă, care trece mai ales prin punctele maxime astfel încât raportul între suma punctelor prin care trece această curbă şi suma punctelor maxime este cel mai mare. ASP este suma maximă a vârfurilor pozitive la care o curbă de creştere este suprapusă cu acestea. Astfel rata ESP/ASP indică cea mai bună şi posibilă potrivire a curbei de creştere. Prin acest program sunt testate mii de curbe de creştere şi o curbă cu valoarea maximă a ratei ESP/ASP este selectată. Metoda utilizează ecuaţia inversă a curbei de creştere a lui Bertalanffy, care exprimă vârsta relativă ca o funcţie de lungime:

)/1ln()/1()( ∞−×−= LLKtoLt Modelul "ELEFAN" - este inclus în pachetul de programe (realizat de INCDDD după manualele FAO, Staraş, et al., 1996). Prin această metodă sunt estimaţi toţi cei trei parametrii de creştere (L∞, K, to) dar pentru compararea cu rezultatelor altor metode se va ţine seama că valoarea estimată a lui L∞ este puţin mai mare faţă de cea obţinută prin metoda Gulland-Holt de exemplu. Metoda maximei probabilităţi – poate fi considerată o versiune computerizată a metodei Bhathacharya şi se bazează pe teoria analizei statistice a eşantioanelor de frecvenţă, fiind considerată ca o versiune generalizată a analizei regresiei liniare. În lacurile din Delta Dunării, estimarea parametrilor de creştere s-a efectuat atât pe baza datelor de lungime - vârstă (metode grafice Gulland-Holt şi Bertalanffy) cât şi pe baza structurii pe lungimi a capturilor comerciale (modele matematice ELEFAN şi Bhattacharya) (Sparre et al., 1989), modele incluse în pachetul de programe ESP. Datele de intrare pentru estimarea parametrilor de creştere a speciilor de peşti din Delta Dunării, sunt fişierele de lungime-greutate stocate în calculator, obţinute din eşantioanele comerciale. În aceste

54

fişiere se înregistreză specia, zona de prelevare a eşantionului, anul, unealta utilizată şi mărimea ochiului plasei de pescuit.

3.1.2 Estimarea ratelor de mortalitate Parametrii cheie utilizaţi în descrierea aspectului negativ al dinamicii stocului, al pierderilor, sunt ratele de mortalitate. Pierderile numerice ale unui stoc sunt datorate cauzelor naturale (mortalitatea naturală - M) şi celor prin pescuit (F), iar împreună constituie mortalitatea totală Z = M+F (Heincke,1913; Baranov, 1918; Beverton & Holt, 1957; Pauly, 1982 , etc., citaţi de Vetter, 1988).

Estimarea mortalităţii totale

Metoda bazată pe curba capturii liniarizate Partea descendentă a stocului aflată sub deplina exploatare furnizează valoarea mortalităţii totale - Z. Unitatea de măsură a lui Z este “pe an” sau în general pe unitatea de timp. Descreşterea exponenţială este descrisă conform ecuaţiei:

)(exp()()( trtZtrNtN −−×= ) (Pauly, 1983; Sparre et al., 1989) Unde N(t) – numărul de peşti care supraveţuiesc la vârsta t; N(tr) – numărul de peşti care au recrutat spre pescuit Când tr=tc, peştele începe să fie capturat Rata care supravieţuieşte (S) peste un an este:

StrNtrNZExp =+=− )(/)1()( (Ricker, 1975) Pierderile totale sunt datorate pierderilor datorate pescuitului (F) şi a cauzelor naturale (M).

MFZ += Pierderile datorate pescuitului în intervalul de timp t1, t2 sunt descrise după relaţia:

))()((/),( 2121 tNtNZFttC −×= care este denumită ecuaţia capturii (sau ecuaţia lui Baranov), care presupune că F şi M sunt constante în intervalul de timp t1 şi t2 (Baranov, 1918). Fracţia pierderilor datorată pescuitului F/Z este denumită rata de exploatare.

Estimarea mortalităţii totale (Z) prin metoda curbei capturii liniarizate bazată pe structura pe vârste (Fig.3.1.2.1) foloseşte ecuaţiile:

;/ln tbadtC ⋅−= ;bZ = unde: C-numărul de exemplare pe clase de lungimi; t-vârsta relativă la mijlocul claselor de lungimi; dt- diferenţa între lungimea maximă şi minimă a claselor de lungimi

55

0

1

2

3

4

5

6

SelectivitateMortalitate totala

t

lnC/dt

lnC/dt = a -Z t

Figura 3.1.2.1 Determinarea mortalităţii totale şi a selectivităţii pescuitului pe curba capturii

Estimarea mortalităţii totale (Z) prin metoda curbei capturii liniarizate bazată pe structura frecvenţei pe lungimi, foloseşte ecuaţia lui Bertalanffy pentru a converti lungimile în vârstă, de forma:

2/))()(()),(/(),(ln( 212121 LtLtbaLLtLLC +−=Δ în care:

)),(/),(ln( 2121 LLLLCY Δ= iar ,2/))()(( 21 LtLtX += iar panta b = -Z, unde: C(L1,L2) - numărul de exemplare capturate pe clase de lungimi; t - vârsta relativă la mijlocul claselor de lungimi; ∆t - diferenţa de vârstă între lungimea minimă şi maximă a claselor de lungimi. Această metodă se bazează pe presupunerea unui sistem de parametri constanţi, adică, recrutarea, mortalitatea prin pescuit (F) şi mortalitatea naturală (M) constante şi de fapt este o reprezentare grafică a numărului de supravieţuitori funcţie de timp (vârstă). Având la dispoziţie un set de date de frecvenţă pe lungimi şi parametrii de creştere este posibilă estimarea mortalităţii totale Z. Această estimare se efectuează pe partea descendentă a curbei capturii (partea ascendentă se exclude, considerându-se că aceşti peşti nu au recrutat pe deplin pentru pescuit), iar ultimele grupe de lungimi se exclud, deoarece numărul peştilor vârstnici din eşantion este mic, iar când lungimea peştelui se apropie de L∞, relaţia dintre vârstă şi lungime devine nesigură.

Metoda Beverton – Holt – ecuaţia Z bazată pe date de lungime Beverton – Holt descriu relaţia între Z şi Lungimea medie (Lm):

,LLmLmLZ

−−∞

=

Unde Lm – lungimea medie a peştelui de lungime L’ şi mai mari L’ – lungimi de peşti în deplină exploatare

bazată pe date vârstă Beverton – Holt descriu relaţia între Z şi vârsta medie (tm):

,1

ttmZ

−=

56

Unde tm – vârsta medie a peştelui de lungime t’ şi mai mari t’ – vârste de peşti în deplină exploatare

bazată pe lungimea la prima captură Beverton – Holt descriu relaţia între Z şi lungimea la prima captură (Lc):

LcLcLcLKZ

−−∞

=

Unde – Lc - lungimea la care 50% din peşti sunt reţinuţi de unealtă iar Lc – reprezintă lungimea medie a întregii capturi. Metoda Wetherall (1987) Wetherall, Polovina şi Ralston(1987) sugerează o aplicare specială a ecuaţiei lui Beverton – Holt care descriu relaţia între Z şi Lungimea medie (Lm), de forma:

,LLmLmLKZ

−−∞

=

Aplicând o serie de manipulări algebrice ecuaţia de mai sus este echivalentă cu:

,, LbaLLm ×+=− Unde:

bbKZ /)1(/ += şi baL /−=∞ sau )/( kZkb +−= şi ∞×−= Lba prin care ∞L şi Z/k pot fi estimate. Această metodă se aplică în situaţiile când nu prea există date referitoare stocurile luate în studiu.

Metode bazate pe date de CPUE şi coeficientul de capturabilitate Coeficientul de mortalitate totală poate fi estimat când sunt disponibile date cu privire la numărul de indivizi care există între două momente diferite, t1 şi t2. Astfel Z poate fi calculat astfel:

( ) ( )( )21121 /ln( tNtNZ tt ×= −

Totuşi nu e necesar să se cunoască valoarea exactă a lui N, ci numai o fracţie care este proporţională cu aceasta şi atunci ecuaţia poate fi aplicată. Astfel CPUE – Captura pe Unitatea de efort (exprimată în număr de peşti capturaţi pe oră de exemplu de o unealtă) poate fi presupusă a fi proporţională cu numărul de peşti existent (N). CPUE(t) = q x N(t) unde q – este un parametru numit coeficient de capturabilitate care reprezintă eficienţa uneltei la pescuit. Astfel după unele manipulări algebrice relaţia de bază devine:

57

ZtCPUEtCPUE

tt=

− )()(ln1

2

1

12

CPUE – captura pe unitatea de efort (cantitatea de peşte pescuită pe unealtă/zi) Această ecuaţie poate fi folosită dacă există serii de date de CPUE din pescuitul de control şi structură pe vârste. Pentru capturile comerciale se utilizează ecuaţia:

),(),( 2121 ttqNmttCPUE = unde: CPUE – este calculat ca o captură în perioada de timp t1 la t2 împărţită la efortul de pescuit din această perioadă. Nm – numărul de peşti care au supravieţuit în această perioadă

Estimarea mortalităţii naturale Mortalitatea naturală diferă de la o specie la alta şi chiar în cadrul aceleaşi specii, în funcţie de zona studiată, de densitatea prădătorilor, a concurenţilor a căror abundenţă este influenţată prin pescuit.

Formula empirică a lui Pauly Formula de calcul a acestei mortalităţi este de forma:

CTKLM oln463,0ln6543,0ln279,00152,0ln ++∞−−= (Pauly, 1980) Această relaţie, a rezultat în urma unei analize de regresie a lui M în funcţie de K, L∞ şi ToC (temperatura medie anuală a apei de suprafaţă, în zona de răspândire a speciei - oC), bazată pe 175 de stocuri diferite de peşti, care indică faptul că, peştii tineri şi cei care au o viteză de creştere mai mare au mortalitatea naturală mare, iar temperatura medie anuală a apei, cu cât este mai ridicată cu atât şi mortalitatea M este mai mare. Formula mortalităţii naturale este introdusă în modelul "ELEFAN", astfel că odată cu obţinerea parametrilor de creştere rezultă şi M, pe baza parametrilor de creştere estimaţi.

Formula lui Rikhter şi Efanov Beverton şi Holt (1959) au investigat o relaţie între longevitate Tm şi rata Lm/L∞, unde Lm este lungimea la prima reproducere. Holt (1962) subliniază că în general a fost acceptat acest raport cuprins în intervalul 0,3 şi 0,9. Continuând aceste investigaţii în dinamica stocurilor, Rikhter şi Efanov (1976) au arătat o relaţie între M şi Tm50% - vârsta când 50% din populaţia piscicolă e matură:

155.0)/(521,1 720,050 −= mTM pe an

unde Tm50 este vârsta de maturare masivă care este definită ca fiind vârsta la care biomasa cohortei este maximă. S-a concluzionat că valoarea lui M este reală dacă mortalitatea prin pescuit este mai mare (stoc exploatat) decât mortalitatea naturală, deci când pierderile prin pescuit depăşesc pierderile prin mortalitate naturală (Oliver, 1993).

58

3.1.3 Analiza Populaţiei Virtuale Metodele de analiză a claselor de vârstă, utilizând date istorice se numesc metode de analiza populaţiei virtuale (VPA) sau analiza cohortelor (AC). Metodele care operează cu date preconizate se numesc metode predictive sau metodele Thomson şi Bell. VPA si AC s-au dezvoltat ca metode bazate pe vârstă şi necesită informaţii privind captura numerică pe clase de vârstă. Cuvântul VIRTUAL, introdus de Fry (1949), este preluat din fizică - imagine virtuală. O populaţie virtuală este populaţia care ar trebui să existe în apă, nevăzută, capabilă să genereze capturi, care sunt vizibile. Debarcările totale care provin de la o cohortă în timpul vieţii sale, constituie prima estimare a efectivului recruţilor din acea cohortă; este în mod sigur o subestimare, pentru că există pierderi datorate lui M. Estimând M, putem începe un calcul înapoi pornind de la vârsta maximă, pentru a afla efectivul supravieţuitorilor de vârste mai mici şi în final nivelul recrutării. VPA priveşte populaţia din perspectiva istorică, iar pe baza rezultatelor se pot prezice capturile viitoare. Ecuatiile generale pentru VPA sunt:

[ ]1)exp( )1,,()1,,(

)1,,(

)1,1(

)1,,( −+⋅+

= ++

+

++

+ MFFM

FNC

ttytty

tty

ty

tty

[ ]MF

tytyttyeNN +

+++= )1,,(*)1,1(),(

Paşii care trebuie făcuţi, precum intrările şi ieşirile sunt cele prezentate în continuare:

Pas 1 M şi C cunoscuţi

Pas 2 se calculează F şi N

Pas 3 din F şi C rezultă N

Pas 4 din N şi C rezultă F

59

Se mai pot determina şi utiliza, efectivele medii anuale, care sunt media aritmetică a efectivelor corespunzătoare anilor consecutivi şi efectivul pierdut:

D = dispăruţi Din datele prezentate în tabel sub forma de efective, se pot calcula biomasele corespunzătoare:

Biomasa medie anuală pentru întregul stoc, se poate calcula cu relaţia:

y = anul t = vârstă maximă În VPA se face o prezumţie plauzibilă care poate fi considerată o ecuaţie adiţională. Se asumă o valoare pentru F corespunzătoare ultimei clase de vârstă, numită "F terminal". De exemplu, dacă 7 este ultima clasă de vârstă, ecuaţia adiţională poate fi: F7 = F6 VPA este o metodă care analizează datele istorice pentru estimarea parametrilor stocului, în vederea determinării strategiei optime de pescuit, care pe termen lung, dă cea mai mare producţie a stocului.

3.1.3.1 Analiza cohortelor bazate pe vârste (metoda Pope) AC este o versiune a VPA, ce se poate rezolva cu un calculator de buzunar. Metoda este dezvoltată de Pope (1972), revizuită de Jones (1984) şi de Pauly (1984). AC consideră că pescuitul se desfaşoară într-o singură zi (situată la jumătatea anului). Deci, în prima jumătate a anului cohorta suferă numai efectul mortalităţii naturale, astfel că efectivul la jumătatea anului va fi :

Instantaneu are loc pescuitul şi numărul de supravieţuitori devine :

Acest efectiv, este supus iarăşi efectului mortalităţii naturale până la sfârşitul anului :

care se mai poate scrie sub forma :

)1,,()1,,()1,,( +++ ⋅= ttyttytty NFC

)1,,()1,,()1,,( +++ ⋅= ttyttytty NMD

ttyty WNB ⋅= ),(),(

tWNWN

B yy ....** )1()1,()0()0,( ++=

2),()5,0,(

M

tyty eNN−

+ ⋅=

)1,,(2

),( +

−−⋅ tty

M

ty CeN

2)1,,(

2),()1,1(

M

tty

M

tyty eCeNN−

+

−

++ ⋅⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡−⋅=

2)1,,(

2)1,1(),(

M

tty

M

tyty eCeNN ⋅⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡+⋅= +++

60

Putem nota că F care face probleme de calcul în VPA nu mai apare aici. Din valorile estimate pentru N, obţinem valorile lui F, cu relaţiile :

F = Z - M

3.1.3.2 Analiza cohortelor bazate pe lungimi (metoda Jones) Din ecuaţia de creştere Von Bertalanffy, se extrage vârsta ca funcţie de talie :

Ecuaţiile AC în funcţie de clasele de talie vor fi :

H este o fracţiune din N(L1) care supravieţuieste mortalităţii naturale într-o perioadă de timp :

Se mai pot accepta egalităţile:

a.

b.

c. Pentru calcule se procedează similar cu AC bazată pe vârstă, pornind de la ultima clasă.

MN

NF

ty

tytty −

⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡=

+++

)1,1(

),()1,,( ln

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡−⋅−=

∞LL

ktLt t

t 1ln1)( 0

[ ] ),(*),()(*)()( 2121,121 2LLHLLCLHLNLN L +=

[ ]tZeZFLNLLC Δ−−= *

121 1*)(),(

kM

LLLLLLH

2

2

121 ),( ⎥

⎦

⎤⎢⎣

⎡−−

=∞

∞

)2

()...( 11tLtLt Δ

+

( ) ( )[ ]11 LtNLN =

( ) ( )[ ]tLtNLN Δ+= 12

( ) ( )tttCLLC Δ+= ,, 21

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡−−

⋅=−=Δ∞

∞

2

112 ln1)()(

LLLL

kLtLtt

61

3.1.4 Selectivitatea uneltelor de pescuit

Selectivitatea uneltelor tip traul Metoda Paloheimo-Cadima este una din metodele de determinare a curbei selectivităţii pe curba capturii, în porţiunea descendentă, valoarea selectivităţii fiind exprimată în cifre de la 0 la 1 (Fig.3.1.4.1) (Sparre et. al., 1989). Metoda se bazează pe determinarea raportului dintre numărul indivizilor capturaţi pe clase de lungimi (C) şi numărul estimat a fi întâlnit peretele de plasă în apă (N): S=C/N (selectivitatea observată). Evaluarea numărului N se efectuează pentru fiecare clasă de lungime prin relaţia: N= dt.e (a-Zt) Curba selectivităţii se "ajustează" pentru regularizarea formei prin regresia: ln 1/S -1 =T1-T2

.t ; unde: T1 şi T2- coeficienţi de regresie; t-vârsta medie a clasei de lungimi;

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Lt (cm)Lc

Figura 3.1.4.1 Forma curbei de selecţie pentru uneltele de pescuit tip "năvod" Lungimea la care selectivitatea pescuitului are valoarea de 0,5 (Lc) reprezintă "lungimea primei capturi" în conceptul modelului Beverton-Holt de analiză a exploatării, altfel spus, lungimea la care 50% din indivizi sunt reţinuţi de plasă, iar 50% scapă. Lungimea primei capturi este un element cheie în cazul în care evaluarea se face şi în scopul optimizării exploatării stocurilor şi implică scenariu de creştere sau micşorare a ochiului plaselor de pescuit, care se face prin variaţia acestui element. Valoarea Lc se poate determina şi în mod experimental prin aşa numita metodă a "matiţei duble”. De exemplu, pentru determinarea selectivităţii năvodului cu latura ochiului de a= 40 mm, matiţa se dublează cu o a doua matiţă cu latura mai mică a ochiului şi se determină lungimea peştelui la care 50% au fost reţinuţi în matiţa propriu-zisă, iar 50% s-au regăsit în dublura exterioară. Relaţia între mărimea ochiului de plasă (2a) şi valorile Lc semnifică factorul de selecţie (Sf), şi se calculează pentru fiecare specie studiată (Pauly, 1983; Sparre, 1989) Lc= Sf.2a ; Pentru prezentarea curbei de selecţie pe lungimi se calculează valorile constantelor S1 şi S2 pe baza lui L50% şi L75% estimaţi mai sus:

)/(3ln %50%75%501 LLLS −×=

%5012 / LSS = Astfel că ecuaţia curbei de selecţie pe lungimi este de forma:

62

)( 211/(1)( LSSeLS ×−+=

Selectivitatea uneltelor tip setcă Pentru uneltele pasive în care peştele este pescuit prin agăţare, curbele de selecţie sunt în formă de clopot şi sunt descrise ca o distribuţie normală după modelul:

( )[ ]22 2/exp)( sLmLLS ×−−= Unde: Lm - este lungimea optimă pentru pescuit, este vârful curbei de selecţie, fiind proporţională cu mărimea ochiului de plasă Lm = SF x m unde SF este factor de selecţie, iar m este mărimea ochiului plasei; s – este deviaţia standard a distribuţiei normale. Pentru uneltele pasive în care pescuitul de face prin încurcarea peştelui atunci pentru descrierea curbei de selecţie (Fig.3.1.4.2) se foloseşte produsul a două curbe logistice (Hoydal et al., 1982). Partea ascendentă reflectă probabilitatea ca peştele să fie prins prin agăţare:

( ))exp1/(1 21 LSSSL ×−+= şi partea descendentă care reflectă probabilitatea ca peştele să fie prins prin încurcare:

))exp(1/(1 21 LDDSR ×−+= unde parametrii D1 şi D2 sunt numere negative, în timp ce parametrii S1 şi S2 sunt pozitivi. Expresiile matematice a lungimilor la care 50% şi respectiv 75% din peşti sunt reţinuţi sunt:

( ) 21%75

21%50

/3ln/

SSLSSL+=

=

21%50 / DDD = şi ( ) 2/3ln1%75 DDD += )/()3ln( %50%75%501 DDDD −⋅= şi %5012 / DDD =

Prin multiplicarea curbei ascendente SL şi a curbei descendente SR se obţine tipul de curbă de tip “S”:

)exp(11

)exp(11

2121 LDDLSSSRSLS LLL ⋅−+

⋅−+

=⋅=

Expresia SL se presupune că ia o valoare maximă egală cu 1 pentru cel puţin o valoare a lui L. În practică parametrii ogivei de selecţie se pot obţine după modelul estimării celor de la unealta năvod. Metoda se bazează pe produsul a două curbe logistice şi este o generalizare care include ogive de selecţie pentru traul şi curba simetrică. Pentru estimarea lui S1 şi S2 se folosesc clasele de lungime de pe curba ascendentă şi se face analiza de regresie. Pentru partea descendentă a curbei de selecţie estimarea se efectuează cu aceleaşi procedee de calcul şi se face analiza regresiei liniare:

Figura 3.1.4.2 Curba de selecţie asimetrică (Sparre et.

al. 1998)

63

LDDS ⋅−=− 21)1/1ln(

Totuşi se menţionează că datele colectate de la capturile comerciale pescuite cu setcile sunt dificil de folosit pentru estimarea parametrilor de creştere sau a ratelor de mortalitate, care sunt de fapt date de intrare pentru estimarea parametrilor ulteriori necesari în evaluarea stocurilor.

Estimarea curbei de selecţie de la analiza cohortei Din analiza cohortei rezultă şi o estimare a coeficientului F pe grupe de vârste sau lungimi. Aceste valori ale lui F furnizează date pentru selectivitatea uneltei care e obţinută prin formula:

))((/)()( jFMAXiFiS = Unde F(i) este mortalitatea prin pescuit pentru vârste sau grupul de mărime “i”, iar MAX (F(j) – este valoarea maximă a mortalităţii de pescuit. Această ecuaţie este aplicată la orice unealtă de pescuit sau orice combinaţie de unelte, curba de selecţie determinându-se numai de la datele capturii.

3.2 METODE PREDICTIVE

Modelul producţie pe recrut Y/R din frecvenţa vârstelor (Beverton – Holt) Modelul producţie pe recrut Y/R (Beverton – Holt, 1957) este în principiu un model de stare fixă, adică un model ce descrie starea stocului şi a producţiei în situaţia în care metoda de pescuit a fost aceeaşi pentru o perioadă lungă de timp în care toţi peştii în viaţă au fost expuşi acestui pescuit din momentul recrutării lor. Aplicarea modelului Beverton – Holt necesită îndeplinirea următoarelor condiţii: - recrutare constantă, dar nu în mod specific - peştii dintr-o cohortă sunt pescuiţi în acelaşi timp - mortalitatea datorată pescuitului şi cea naturală sunt constante din momentul intrării în faza de

exploatare - există un amestec uniform în interiorul stocului - exponentul relaţiei lungime – greutate este 3 (W = a*L3) Un aspect important al exploatării stocului de peşte este “supraexploatarea” care apare când efortul este atât de mare încât producţia totală descreşte odată cu creşterea efortului, în timp ce o descreştere a capturii per unitate de efort reprezintă o creştere a pescuitului şi nu a supraexploatării. Pentru stabilirea stării de exploatare curente a stocului s-a utilizat “modelul producţiei per recrut a lui Beverton-Holt” (1957), pe vârste, scrisă în forma sugerată de Gulland (1969):

( )[ ] ⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡+

−+

++

−⋅⋅−⋅−⋅+ ∞ KZS

KZS

KZS

ZWTrTcMFRY

32331exp/

32

unde: S = exp(K*(Tc-to)) K, to = parametrii de creştere von Bertalanffy Tc = vârsta la prima captură Tr = vârsta la recrutare W∞ = masa asimptotică F = mortalitatea prin pescuit M = Mortalitatea naturală Z = F+M, mortalitatea totală

64

Prin variaţia vârstei de capturare (Tc) şi a coeficientului de mortalitate prin pescuit (F) se construieşte graficul curbelor de izoproducţie, alcătuit dintr-un număr infinit de puncte de aceeaşi valoare Y/R. Pe graficul izopletelor se poziţionează punctele curente, Fc şi Tc, stabilindu-se starea curentă a exploatării stocului. Pe grafic sunt marcate liniile A-A’ şi B-B’, numite linii eumetrice sau de echilibru, care reprezintă locusul punctelor tangentelor verticale şi respectiv orizontale la curbele de izoproducţie şi care mărginesc zona eumetrică (Ricker,1975). În funcţie de poziţia punctului curent faţă de zona eumetrică se stabileşte strategia de pescuit pentru obţinerea producţiei maxime durabile. Posibilităţile de optimizare se efectuează având în vedere protecţia indivizilor înainte de maturitatea sexuală şi evitarea supraexploatării.

Modelul producţie pe recrut Y/R din frecvenţa lungimilor Prin convertirea vârstei în lungime se obţine “modelul producţiei pe recrut” a lui Beverton-Holt (1957) adaptat de Marten (1978) pe structura pe lungimi (Sparre et al., 1989):

( ) ( )[ ])3/()2/(3/3/1/ 32 KZUKZUKZUZFAWRY +−+++−= ∞ unde: ∞−= LLcU /1 şi ( ) ( )[ ] KMLrLLcLA // −∞−∞= Acest model a avut o largă utilizare mai ales în cazul pescăriilor marine şi permite studierea căilor de optimizare a pescuitului şi elaborarea de scenarii indiferent de mărimea stocului, în funcţie de parametrii de creştere ai populaţiei (Hilborn, Walters, 1992). Prin variaţia lungimii de capturare (Lc) şi a coeficientului de mortalitate prin pescuit (F) programul pe calculator (ESP) poate construi graficul curbelor "izopletelor", alcătuit dintr-un număr infinit de puncte de aceeaşi valoare Y/R. Pe graficul izopletelor se determină linia orizontală pe care se află poziţia exploatării în prezent în funcţie de mărimea Lc actuală şi valoarea estimată F, analizând pentru fiecare stoc posibilităţile de optimizare pe următoarele criterii: -protecţiei indivizilor înainte de maturitatea sexuală; -evitarea supraexploatării; Modelul Beverton-Holt este util în combinaţie cu Analiza Populaţiei Virtuale (VPA), furnizând valori ale coeficientului mortalităţii prin pescuit (F) pentru modelul predictiv Thomson-Bell. Riscuri mai importante şi incertitudini în folosirea modelului: erori în estimarea coeficientului de mortalitate prin pescuit. Din acest motiv, în studierea căilor de optimizare, se urmăreşte îndeosebi modificarea lungimii de capturare Lc, care să asigure situarea exploatării în domeniul pescuitului durabil pentru un domeniu de variaţie cât mai larg al coeficientului mortalităţii prin pescuit.

Modelul predictiv bazat pe vârste (Thompson – Bell) Pentru optimizarea exploatării se utilizează valoarea intensităţii optime a pescuitului rezultată din aplicarea modelului matematic Beverton-Holt introdusă în modelul matematic predictiv Thompson-Bell. Acesta analizează stocul pe bază de vârste din punctul de vedere al efectului previzibil asupra biomasei exploatabile şi asupra producţiei exploatate produsă de intensitatea optimă a pescuitului operând asupra fiecărei grupe de vârstă sau lungimi cu un factor X care reprezintă raportul între rata optimă a pescuitului şi cea actuală: X = Fo / F Rezultatul reprezintă producţia maximă admisibilă - MSY. Următoarele ecuaţii sunt utilizate în modelul Thompson-Bell (Sparre et al., 1998) bazat pe vârste:

65

[ ]

wiciyi

ttiwwi

ZiFiXttiNtiNCitZitiNttiN

FiXMZi

⋅=

Δ+=

⋅⋅Δ+−=Δ⋅−⋅=Δ+

⋅+=

)2/(

/)()()exp()()(

ViYiVi

XtFiYiBi

⋅=

⋅Δ⋅= /(

Unde indexul “i” se referă la intervalul de vârstă – ti – începutul intervalului, iar ti+Δt –sfârşitul intervalului.

Modelul predictiv bazat pe lungimi (Thompson – Bell) Modelul predictiv Thompson-Bell bazat pe lungimi este o versiune “avansată” a analizei cohortei pe lungimi. Modelul este folosit la predicţia efectelor modificărilor efortului de pescuit asupra viitoarei producţii, în timp ce VPA şi analiza cohortei sunt folosite la determinarea numărului de peşti care ar trebui să fie prezenţi în mare, la calcularea unei capturi durabile şi efortul de pescuit care trebuie distribuit pe fiecare vârstă sau grupă de lungime pentru obţinerea numărului capturat. Modelul Thompson-Bell constă în două etape principale:

– furnizarea datelor de intrare principale şi opţionale – calcularea rezultatelor (producţia prognozată, nivelul biomasei şi chiar valoarea viitoarei

producţii Modelul Thompson-Bell este un suport ştiinţific pentru a demonstra efectul măsurilor de management, ca modificări a mărimii minime a ochiului de plasă, descreşterea sau creşterea efortului de pescuit sau sezoanele de prohibiţie, asupra producţiei, biomasei sau valorii capturii. Modelul este folosit pentru predicţia capturilor şi mărimii stocului în condiţiile în care sunt date presupusele nivele de exploatare şi mărimile ochiului de plasă. Datele de intrare sunt mortalitatea naturală, mortalităţile prin pescuit ale grupelor de lungimi şi se calculează numărul de exemplare pescuite şi numărul de exemplare din stoc. Aceste modele sunt incluse în pachetul “MIXFISH” din setul LFSA şi care permit testarea oricărei combinaţii a lui L50% şi a efortului estimând combinaţia optimă pentru pescuit. Cele două modele pe lungimi şi pe vârste pot da rezultate uşor diferite deoarece ambele modele sunt aproximări ale modelului de declin exponenţial. Organizarea etapelor de estimare a stocurilor prin metode analitice se face după diagrama redată mai jos (Spare & Venema, 1998).

66

Probleme de părtinire "bias"

Serii de date de frecvenţă a lungimilor sau vârstei pe arii şi pe specii

Presupuneri bazate pe stocuri similare

Presupuneri bazate pe cunoştinţe generale

Estimarea parametrilor de creştere

Estimarea mortalităţii naturale

Compoziţia pe mărimi din pescăriile comerciale Numai din eşantioane

Analiza curbei capturilor

Estimarea selectivităţii

Rata totală medie a mortalităţilor

Analiza producţiei pe recrut (Y/R), Beverton and Holt

Producţia pe recrut ca funcţie a mortalităţii prin pescuit

MSY (Producţia durabilă maximă) pe recrut Nivel optim de pescuit (MSY relativ)

Compoziţia pe mărimi din pescăriile comerciale Captura totală

Rata mortalităţilor prin pescuit pe mărimi sau vârste Numărul din stoc pe mărimi sau vârste

Predicţia producţiei sau biomasei Thompson and Bell

Producţia şi biomasa stocului pe mărimi sau vârste ca o funcţie de mortalitatea prin pescuit

MSY (Producţia durabilă maximă) Pescuitul optim al stocului (MSY absolut)

Analiza cohortelor VPA

Estimarea selectivităţii

67

3.3 METODE HOLISTICE În situaţiile în care datele sunt limitate (începutul exploatării unei resurse, capacitate limitată de prelevare de probe) există posibilitatea ca acestea să nu satisfacă din punct de vedere calitativ şi cantitativ cerinţele unui model analitic. În acest caz putem aştepta colectarea de date suficiente pentru utilizarea unei metode analitice, opţiune care presupune o perioadă considerabilă de timp sau putem apela la metodele holistice (aproximative). Metodele holistice admit că indiferent de tipul şi cantitatea de date disponibile, există informaţii utile ce pot fi extrase din acestea. Actual se utilizează două metode holistice simple: -metoda suprafeţei pescuite (MSP); -metoda surplusului de producţie (MSPR). MSP presupune utilizarea capturilor pe unitate de suprafaţă, realizate cu unelte de pescuit calibrate. Din datele privind densitatea peştilor se poate obţine o estimare a biomasei în apă. Metoda este imprecisă şi poate da doar un ordin de mărime pentru MSY. MSPR utilizează CPUE ca intrare pentru o perioadă convenabilă de timp (ani), date care provin din pescuitul comercial. Modelele se bazează pe presupunerea că biomasa peştelui din apă este proporţională cu CPUE.

3.3.1 Metoda suprafeţelor pescuite / ariei măturate Metoda se poate aplica pentru estimarea biomasei ihtiofaunei marine, dar şi a lacurilor sau râurilor mari cel puţin în zona malurilor. Uneltele de pescuit folosite sunt traulerele în mare şi năvoade sau minitraurele în lacuri şi râuri. Un traul acoperă o zonă bine definită a cărei suprafaţă este produsul dintre lungimea parcursă de lăţimea traulului, denumită “Suprafaţă traulată” (Fig.3.3.1.1).

Figura 3.3.1.1 Suprafaţa traulată Suprafaţa traulată poate fi estimată plecând de la formula a= D * h * X2 , D=V * t unde (3.3.1.1) V= viteza traulului pe fundul marin în timpul traulării; h=lungimea hetlerului t= timpul de traulare X2= fracţiunea din lungimea hetlerului (h), care este egală cu lăţimea suprafeţei traulate.

68

Pentru X2 , Pauly (1980) recomandă o valoare medie de 0,5. Pentru estimarea biomasei, se utilizează CPUA-ul (captura pe unitate de arie sau suprafaţă). Pentru aceasta, se împarte captura pe suprafaţa traulată (în Mm2- mile marine sau în km2). Precizia acestei estimări depinde de suprafaţa traulată. Calculul suprafeţei traulate, prin ipoteză admite că, contrar a ceea ce se produce în realitate aripile traulului nu goneşte (sperie) peştii. Deschiderea este calculată ca fracţiunea X2 din lungimea hetlainului superior. Această deschidere variază în funcţie de viteza de traulare, de condiţile meteorologice viteză şi direcţia curentului şi de lungimea vaierelor, ceea ce face ca ea să fie bine definită. O măsurare precisă se poate obţine cu dispozitive speciale, dar o valoare aproximativă poate fi furnizată prin distanţa dintre vaiere la nivelul pasticilor şi aproximativ la un metru pe direcţia traulului. Dacă se cunoaşte poziţiile exacte la lansare şi terminarea traulării, se poate estima distanţa traulată “acoperită” în Mm, cu ajutorul următoarei formule:

D=60* Lat2))Lat1(5,0(cosLon2)-Lon1(Lat2)-Lat1( 222 +∗∗+ (3.3.1.2) Unde: Lat1 = latitudinea (în grade) la începutul traulării Lat2= latitudinea (în grade) la terminarea traulării Lon1= longitudinea (în grade) la începutul traulării Lon2= longitudinea (în grade) la terminarea traulării Dacă nu se cunosc poziţiile exacte, ci numai viteza navei, cât şi drumul său şi direcţia şi viteza curentului, distanţa acoperită pe oră poate fi calculată astfel:

D= dirC)-cos(dirVCSVS2CSVS 22 +++++ (Mm) (3.3.1.3) Unde: VS= viteza navei (Nd=Mm/h) CS=viteza curentului (Nd) dirV =drumul navei (grade) dirC= direcţia navei (grade) Ecuaţia calcului distanţei (D) (3.3.1.3) este o aplicaţie a “sumei vectorilor” (Fig.3.3.1.2).

Figura. 3.3.1.2 Suma vectorială a drumului, vitezei navei şi curentului

Estimarea biomasei prin metoda suprafeţelor Fie Cw captura unei traulări. În aceste condiţii, Cw/t este captura ponderală pe oră, iar t este durata unei traulări (în ore). Fie „a” suprafaţa traulată (conform ecuaţiei 3.3.1.1). Atunci a/t este suprafaţa traulată pe oră şi atunci:

aC

a/tt/C ww = kg/Mm2 (3.3.1.4)

devine captura ponderală pe unitatea de suprafaţă. Fie X1, fracţiunea biomasei prezente pe suprafaţa traulată care efectiv este reţinută într-o unealtă de pescuit şi fie Cw/a captura medie pe unitatea de suprafaţă a tuturor traulărilor, atunci o estimare a biomasei medii pe unitatea de suprafaţă, b :

69

b = X1/a)/(Cw kg/Mm2 (3.3.1.5) Fie A în Mm2 suprafaţa totală a zonei studiate. Atunci se poate obţine o estimare a biomasei, B, a acestei suprafeţe, A, plecând de la:

B=X1

A)a/C( w ∗ (3.3.1.6)

Este dificil de estimat proporţia peştilor prezenţi pe o suprafaţă traulată care este efectiv reţinută de unealta de pescuit; cu alte cuvinte este dificil să se facă o estimare precisă a lui X1. Înregistrările televizate subacvatice arată că reacţia peştilor la traule variază considerabil de la o specie la alta. În general X1 are o valoare cuprinsă între 0,5 şi 1,0. Durata unei traulări este direct proporţională cu distanţa parcursă, aceasta neavând influenţă directă asupra capturii pe unitate de suprafaţă. În acelaşi timp, capturabilitatea X1 a diferitelor specii poate varia în funcţie de durata (timpul) de traulare dat fiind că unele specii, atunci când sunt capturate prin traulare obosesc repede şi se lasă capturate, în timp ce alte specii sunt capabile să înoate mult timp în faţa traulului, ceea ce le permite să scape din captură. In consecinţă este important să se normalizeze durata de traulare, astfel încât rezultatele obţinute de diferite traulări să poată fi comparate. Pentru studiul relaţiei de dependenţă dintre capturabilitate şi durata de traulare, trebuie să se procedeze la traulări paralele cu durate diferite (ex.una de 1/2 oră şi alta de 1 oră). Suprafaţa totală studiată poate fi estimată plecând de la o proiecţie Mercator cu ajutorul unui planimetru. O altă metodă constă în copierea zonei pe calc, care este apoi decupat şi cântărit. Atunci se va compara greutatea hârtiei cu greutatea unei bucăţi de hârtie similară care corespunde unei suprafeţe cunoscute. Metoda nu este foarte precisă. Precizia estimării biomasei Presupunând că estimarea biomasei prin ecuaţia 3.3.1.6. a fost obţinută plecând de la n traulări şi fie Ca(i) captura (unităţi de greutate) pe unitatea de suprafaţă a unei traulări no, i, unde i= 1, 2, .... n. Estimarea lui B se va face:

B= ∑=

∗∗n

1iCa(i)

n1

X1A

= CaX1A

∗ (3.3.1.7)

şi în variabilitatea:

VAR(B)= [ ]∑=

∗∗⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ n

1i

22

Ca-Ca(i)1-n

1n1

X1A

(3.3.1.8)

Atunci se poate obţine o precizie mult mai mare (o variabilitate mai slabă) prin creşterea numărului de traulări, n. O altă manieră de reducere a variabilităţii constă în aplicarea eşantionajului stratificat. Dacă este bine făcut, stratificarea poate reduce considerabil variabilitatea pentru acelaşi număr de traulări şi astfel se ameliorează randamentul campaniei în raport cu timpul disponibil al navei de cercetare. Distribuţia multor specii de peşti este determinată de adâncime şi natura fundului marin. Deci trebuie să se facă apel şi la stratificarea bazată pe aceşti factori. În Fig. 3.3.1.3 se prezintă un exemplu de stratificare bazată pe adâncime.

70

Figura 3.3.1.3 Exemplu de stratificare

Suprafeţele celor patru straturi sunt A1, A2, A3, şi A4, astfel încât suprafaţa totală A=A1+A2+A3+A4 Fie B(i) biomasa estimată a stratului no, i calculată cu ajutorul formulei 3.3.1.7 în aceste condiţii, estimarea biomasei totale pe suprafaţa totală A, va fi: B=B(1)+B(2)+B(3)+B(4) (3.3.1.9) iar variabilitatea: VAR(B)=VAR(B(1))+VAR(B(2))+VAR(B(3))+VAR(B(4)) (3.3.1.10) unde VAR(B(1)) este calculată cu ajutorul ecuaţiei 2.4.1.8. Dacă se lucrează cu densităţi, în unităţi de biomasă pe Mm2 (conform ecuaţiei 3.3.1.5), paralela ecuaţiei 3.3.1.9 devine: b=[b(1) ∗A1+b(2)∗A2+b(3)∗A3+b(4) ∗A4]/A (3.3.1.11) şi paralela ecuaţiei 3.3.1.10 va fi: Var(B)=Var(b1)) ∗(A1/A2)2+ ....+ VAR(b4)) ∗(A4/A)2 (3.3.1.12) Stratificarea se poate baza pe captura totală a unui amestec de specii sau pe captura unui singure specii. Totuşi este de dorit să se concentreze pe mai multe specii sau grupuri de specii fiecare cu propria sa distribuţie. În asemenea caz trebuie să se decidă asupra unei proceduri de stratificare pentru fiecare specie sau pentru fiecare grup de specii care prezintă scheme de distribuţie similare în interiorul zonei prospectate. O descriere mult mai detaliată privind aspectele stratificărilor a unei expediţii de cercetare prin traulare a fost dată de Fogarty (1985) şi Gavaris şi Smith (1987). Ultimele dintre acestea pun în evidenţă efectul stratificării comparând precizia furnizată prin eşantionajul stratificat cu aceea a eşantionajului aleatoriu simplu, utilizând metoda Sukhatme şi Sukhatme (1970). Formulele de sus presupun toate că efectivul capturat pe oră de traulare reprezintă o variabilă aleatoare normală. Adesea s-a obţinut o descriere mai bună a datelor presupunând o "distribuţie delta" (Pennington, 1983). Această distribuţie ţine cont de faptul că datele studiate conţin adesea o proporţie puternică de observaţii nule şi că observaţiile non nule formează o distribuţie log - normală mai degrabă decât o distribuţiei normală. O distribuţie log -normală este asimetrică şi aplatizată la dreapta. În fig. 3.3.1.4 este redată o funcţie delta schematică. De notat că punctul zero are o probabilitate pozitivă.

71

Figura 3.3.1.4 Distribuţia log normală

Metoda surplusului de producţie Conceptul surplusului de producţie se bazează pe faptul că schimbările în biomasa populaţiei de la un timp la altul poate fi scris astfel:

biomasa următoare = ultima biomasă + recrutarea + creşterea – captura – mortalitatea naturală dacă se neglijează imigrările şi emigrările din populaţie. În absenţa pescuitului şi prin combinarea recrutării şi creşterii într-un termen denumit producţie putem scrie ecuaţia de mai sus astfel:

biomasa următoare = ultima biomasă + producţia – mortalitatea naturală Dacă producţia este mai mare decât mortalitatea naturală, populaţia va creşte iar dacă va fi mai mică va scădea. Termenul de surplus de producţie este folosit pentru prezentarea diferenţei dintre producţie şi mortalitatea naturală. Surplusul de producţie reprezintă cantitatea din biomasă care va creşte în absenţa pescuitului sau cantitatea de captură care poate fi extrasă în timp ce se menţine biomasa la un nivel constant. In acest caz conceptul surplusului de producţie poate fi scris ca un model dinamic de biomasă:

biomasa noua = biomasa veche + surplusul de producţie - captura

Modelul surplusului de producţie (Schaefer) Este recomandabil pescăriilor bazate pe exploatarea mai multor specii, ţinând seama de relaţiile interspecifice existente (Sparre, 1989). Este recomandat în general pentru managementul pescăriilor în apele interioare (Densen et al., 1990). Metoda se bazează pe corelaţia între captura pe efort (Y/f) şi efortul de pescuit (f), pe baza datelor statistice de pescuit într-un număr de ani: Y/f = a + b.f ; (dacă f <-a/b) ; a, b- coeficienţi de regresie;

72

Producţia maximă durabilă se calculează astfel : MSY = -a2/4b ; Efortul optim de pescuit pentru MSY se calculeaza astfel: f = -a/2b; Modelul necesită date de captură şi efort de pescuit. În cazul în care pescuitul este practicat cu mai multe tipuri de unelte de pescuit este necesară standardizarea efortului de pescuit pentru a echivala şi exprima efortul în unităţi corespunzătoare tipului de unealtă dominant în activitatea de pescuit. Este îndeosebi cazul pescăriilor de apă dulce. Modelul este pragmatic, mult mai uşor de aplicat decât modelele analitice prezentate anterior şi furnizează două elemente cheie pentru managementul stocurilor de peşti: captura maximă durabilă şi efortul de pescuit corespondent.

Alte modele ale surplusului de producţie (Sparre and Venema, 1992) Modelul Fox (1970), alternative a modelului Schaefer, se bazează pe relaţia între efortul de pescuit (f) şi logaritmul natural al capturii pe efort (lnY/f). Metoda Gulland (1971) pentru estimarea stocurilor puţin cunoscute, estimează captura maximă durabilă (MSY) pe baza coeficientului de mortalitate naturală (M) şi biomasei virgine a stocului (BV): MSY = 0,5 x M x BV Metoda Cadima (in Troadec 1977), derivate din metoda Gulland, estimează captura maximă durabilă utilizând coeficientul de mortalitate totală (Z) şi Biomasa medie a stocului (BM): MSY = 0,5 x Z x BM Organizarea etapelor de estimare a stocurilor prin metode holistice se face după diagrama redată mai jos (Sparre & Venema 1998). Modelul surplusului de producţie (Schaefer / Fox), descris de latura din stânga diagramei necesită şiruri lungi de date de înregistrare a capturii şi efortului de pescuit pe zone şi specii de peşti.

Date de captură şi efort de pescuit (fără compoziţie pe mărimi a stocului)

Date de captură şi efort de pescuit (fără compoziţie pe mărimi a stocului)

Modelul surplusului de producţie

Analiza ariei pescuite

Producţia ca o funcţie de efort de pescuit

Biomasa totală a resursei

MSY pentru echilibru stocului

O estimare primară a MSY

73

Aria zonei pescuite / maturate, descrisă de latura din dreapta diagramei, este o metodă de estimare primară a stocurilor de peşti. Metoda implică pescuitul unei suprafeţe cunoscute cu traulul sau năvodul. Principalele limitări sunt selectivitatea uneltei şi distribuţia neuniformă spaţială şi temporală a indivizilor. Metoda este costisitoare, iar rezultatele au erori mari datorate migraţiilor si/sau concentrărilor de peşti, etc. Metoda poate estima şi biomasa pe unitatea de suprafaţă, captura durabilă putând fi stabilită administrativ între 0.5-025Bo (Bo fiind biomasa stocului virgin).

3.4 ALTE METODE DE EVALUARE A PESCĂRIILOR

3.4.1 Analiza potenţialului reproductiv sau raportul producţie pe biomasa medie Este un indicator facultativ care se foloseşte în cazul evaluării în detaliu a stocurilor. Cunoscând raportul P/B a părţii exploatabile a stocului, se poate aprecia în ce măsură mărimea stocului depinde de capacitatea proprie de regenerare şi în ce măsură de nivelul recrutării. De asemenea se poate analiza contribuţia fiecărei grupe de vârstă sau lungime la regenerarea stocului. În analiza dinamicii stocurilor, producţia reprezintă sporul de biomasă în unitate de timp. Valoarea raportului P/B a stocului exprimă măsura în care stocul îşi reface propria biomasă într-o unitate de timp, ca rezultantă a sporului de creştere pe de o parte şi pescuitului, mortalităţii naturale şi depunerii produselor seminale pe de altă parte (presupunând ca imigrarea şi emigrarea se compensează sau sunt la un nivel neglijabil). Astfel, relaţia de echilibru care asigură menţinerea stocului la un nivel constant este de forma: P + Br = Y + Bm + Bi ; în care: P- producţia sau sporul de biomasă; Br- biomasa recrutării anuale cu noi efective; Y- cantitatea pescuită; Bi- cantitatea icrelor depuse ; -Bm –biomasa medie a stocului exploatabil Pentru determinarea valorii P/B se utilizează relaţia Ricker (1946) şi Allen (1950) (cit. de Chapman, 1968; Weatherley, 1972; Ricker, 1975; Pitcher, 1990) pe grupe de vârstă, pe baza determinărilor de structură şi vârsta a eşantioanelor recoltate din capturi efectuate în anii 1989-1990. P = B x G ; unde: B- biomasa medie a grupei de vârstă t; G- coeficientul de creştere în greutate, determinat prin relaţia: G = lnwt2 -lnwt1 (diferenţa între logaritmul natural al greutăţii medii la vârste succesive) B = Bi [eG-Z-1]/G-Z ; dacă G>Z sau: B = Bi[1-e-(Z-G)]/-(Z-G) ; dacă G<Z Bi- biomasa iniţială a grupei de vârstă; Pentru evaluarea raportului P/B, se ia în considerare partea stocului aflat în deplină exploatare, ignorând prima grupă de vârstă (de vârsta cea mai mică), la care coeficientul mortalităţii totale (Z) este mai mic decât cel estimat.

74

Pentru determinarea potenţialului reproductiv (capacitatea de refacere a biomasei populaţiei de peşte) se determină următorii parametri: - indicele creşterii instantanee

- indicele greutăţii instantanee

- biomasa recalculată (standing crop)

- producţia - rata de reînnoire (turnover)

3.4.2 Evaluarea biomasei reproducătorilor (Sette-Ahlström)

- Metoda Sette - Ahlström (Sette and Ahlström 1948) Parametrii utilizaţi: - durata sezonului de reproducere; - durata dezvoltării icrelor; - producţia totală de icre în fiecare releveu (expediţie); - icrele aflate în stadiile I - V de dezvoltare.

Cunoscând cantitatea medie de icre în coloana de apă de sub 1 m2, suprafaţa înregistrată şi coeficienţii de mortalitate la trecerea icrelor de la stadiul I la stadiul IV de dezvoltare, se obţine producţia de icre pentru fiecare releveu (expediţie). Cantitatea totală de icre depuse în sezonul de reproducere (P), se determină după formula:

'332211

ttPtPtP

P++

= (3.4.2.1)

unde: P1, P2, P3 = producţia de icre în primul, al 2-lea şi al 3-lea releveu (expediţie) t1, t2, t3 = durata releveului plus jumătatea intervalului între expediţii (sau numărul de zile până la începutul sau sfârşitul reproducerii).

t1= 15; t2= 40; t3=45 zile

t'= durata maximă a dezvoltării icrelor, egală cu 1,5 zile (dezvoltarea embrionară) 1,5 zile pentru hamsie şi stavrid Biomasa reproducătorilor din cârdul de hamsie se determină după formula:

tGGG

Δ−

= 12 lnln

tNNZ

Δ−

−= 12 lnln

[ ] ZGZ

eBBGZ

<−

−=

−−

G când ,1 )(0

[ ] ZG când ,10 >−

−=

−

ZGeBB

ZG

BGP ⋅=

100⋅=BPT

75

nFmPB

⋅⋅

= unde: (3.4.2.2)

P = cantiatea de icre depuse în sezonul de reproducere F = prolificitatea medie individuală n = raportul între sexe (=0,5) m = greutatea medie a peştilor (ex.=5,3 g) 3.4.3 Metoda Parker

cbaPB

⋅⋅= unde: (3.4.2.3)

P = producţia zilnică icre (24 ore) în expediţie (considerată că s-a acoperit întreaga suprafaţă din expediţia cea mai bună) a = prolificitatea medie relativă porţionată a hamsiei (icre/tonă) b = partea zilnică a femelelor care se reproduc c = partea femelelor în cârd Calcul exemplare/m2 din probele prelevate cu BONGO - se face etalonarea turometrului (moriştii) ⇒ nr. de rotaţii pentru 1 m liniar distanţă - numărul total de rotaţii din fiecare staţie se împarte la numărul de rotaţii (m⇒ nr. de metrii parcurşi) - se calculează volumul de apă filtrat (m3) având suprafaţa de filtrare a fileului BONGO - nr.de m3 rezultaţi se împarte la înălţimea coloanei de apă (dată de orizontul de lansare al fileului ⇒K - nr. de exemplare din staţie se împart la K ⇒ ex/m2.

3.4.3 Evaluarea Rurala Rapidă (RRA) Fundamentare Metodologia bazată pe RRA folosită în prezent pentru efectuarea sondajelor, a fost adoptată, în linii generale în cadru oficial (1989-1996), pentru domenii specifice de activitate, precum: silvicultura (Inglis 1991), gestionarea pescăriilor (Pido et al. 1996) şi acvacultură (Townsley 1996). Caracteristicile RRA, prezentate pe scurt, sunt următoarele: • RRA datează din anul 1970, fiind cunoscută pe rând sub o serie de denumiri. Mulţi dintre dvs. ar

putea recunoaşte o serie de elemente pe care le folosesc curent în activitatea desfăşurată. • RRA a fost aplicată în multe zone ale lumii, de la suprafeţele calamitate şi câmpuri de luptă, până

la zonele urbane ale Angliei; RRA acoperă multe domenii precum: pescăria, agricultura, criminalitatea înregistrată în oraşe, şomajul, etc.

• RRA a apărut iniţial ca o reacţie la metodele tradiţionale de efectuare a sondajelor (cum ar fi chestionarele tradiţionale), care:

⇒ pot fi foarte scumpe ⇒ durata de completare poate fi mare ⇒ conceperea şi analizarea întrebărilor poate fi dificilă ⇒ nepopulare în rândul populaţiei locale ⇒ datele obţinute nu sunt sigure, pot fi greu de interpretat, iar concluziile sunt dificil de tras RRA

s-a dovedit a fi o alternativă din punct de vedere al costului, bazându-se pe volumul mare de cunoştinţe deţinut de populaţia locală, neutilizat de obicei în formele clasice de sondaje.

76

Principiile RRA Atitudinea şi comportamentul cercetătorului • Cel ce efectuează sondajul (cercetătorul) trebuie să fie receptiv, să nu pună întrebări ajutătoare,

să impună (sau să sugereze) răspunsurile la întrebări. • Cercetătorii trebuie să ia în consideraţie situaţia locală, să se adapteze la programul localnicilor,

la diferenţele de cultură, să nu lase impresia unor experţi/autorităţi din afară. • Cercetătorii trebuie să aibă o atitudine neutră, să menţină raporturi bune cu localnicii. Ar trebui

să fie distractiv pentru toată lumea. Folosirea celor mai potrivite metode şi instrumente de lucru • Folosiţi metode de " teren", cele grafice şi vizuale s-au dovedit potrivite de cele mai multe ori. • Discuţiile purtate în cadrul unui grup dau cele mai bune rezultate, antrenează discuţia, sporind

credibilitatea datelor obţinute. • Dacă se discută subiecte delicate, asiguraţi-vă că toată lumea a înţeles că furnizorii datelor rămân

anonimi. Calitatea informaţiilor • Scopul este de a obţine informaţii de calitate, acestea fiind singurele relevante • Toleranţa admisă: scopul sondajului nu este colectarea de date nefolositoare (nu uitaţi să rămâneţi

receptivi) • Stabiliţi dinainte care este gradul de exactitate urmărit (ex. pondere, tendinţe, nivel relativ al

capturilor) • Triunghiularitate: Având în vedere folosirea de diferite metode, lucrul cu grupuri diferite cât şi

investigarea altor informaţii, este necesară verificarea veridicităţii informaţiilor. • RRA permite informaţii lipsă, greşeli şi concluzii eronate, cu condiţia să fie detectate în stadiu

incipient. Metode RRA este bazată pe un număr mare de tehnici, dar ne vom concentra asupra celor mai importante pentru: efectuarea de hărţi, grafice liniare ale timpului, calendare sezonale, matrice. Acestea pot fi completate cu o formă mascată de interviu şi cu o luare discretă de notiţe. Cerinţe privind informaţiile necesare pentru Evaluarea Rapidă Rurala a pescăriei sturionilor Evaluatorii vor identifica cerinţele de informaţii pentru aplicarea metodei RRA pentru o pescărie specifică sau pentru o zonă de interes pescăresc. Informaţii utile pentru estimarea pescăriilor prin metoda RRA Efort de pescuit Numărul de licenţe Numărul de bărci Numărul de pescari (trecut şi prezent) Locul de utilizare Sezoane utilizate Sezoane de pescuit Noapte şi zi Sezoane de utilizare Tipul de unelte Unelte de pescuit Lungime şi numărul de plase /

77

Dimensiunea ochiului Tipul de unelte: fixe sau mobile Tip de material Probleme Istoria impactului uman (poluare, etc.) Localizarea surselor de poluare, baraje, diguri, etc. Propunerile pescarilor pentru management şi atitudinea faţă de alte idei Identificarea problemelor asociate pescuitului sturionilor Prioritatea problemelor asociate pescuitului sturionilor Opinia faţă de măsurile de penalizare Braconaj Aspecte socio-economice Factori microeconomici (costuri, licenţe, autorizaţii, taxe de distribuţie, unelte, etc. Importanţa în economia locală Reţea de marketing şi distribuţie Diferite alte tipuri de pescării şi procesare Unităţi de procesare Importanţa faţă de cultura locală Reacţia la diferite sisteme de management (trecut şi prezent) Starea socială: meseria de bază, de când pescuieşte? Biologia speciilor Specii diferite Cunoştinţe despre zonele de reproducere (pentru fiecare specie) Cunoştinţe despre căile de migraţie (pentru fiecare specie) Cooperarea internaţională (investigare şi monitoring) Cunoştinţe despre existenţa sub-populaţiilor Pescăria Cantitatea capturilor (relative, tendinţe) Potenţialul pescuitului Istoria pescuitului sturionilor (tendinţele stocurilor) Sisteme diferite de management (trecut şi prezent) Cooperarea internaţională (reglementări) Legislaţie locală Modul de organizare (structură, organizaţii) Metodologia RRA a fost aleasă pentru a obţine aceste informaţii, iar ghidul pentru chestionarul specific poate fi găsit în anexa B. Chestionarul tip pentru manageri (anexa C) este exemplificat în Partea a-II-a a lucrării la Exerciţiile de evaluare. Raportarea datelor, analiza şi controlul calităţii datelor. Obiectivele stabilite pentru acţiunea de raportare sunt următoarele: • Certitudinea că datele obţinute prin RRA sunt redate cu acurateţe, fără alte interpretări • Înregistrarea datelor RRA este efectuată într-o formă ce va putea fi folosită pentru analize

ulterioare • Forma de înregistrare a datelor să permită controlul de calitate • Procedura ce va trebui urmărită este redată în Fig.3.4.3.1, dar, pe scurt, paşii ce vor fi făcuţi sunt

următorii: 1. Echipa implicată în RA va înregistra împreună cu pescarii informaţii cu privire la zona de lucru, pe hârtie format poster 2. Echipa implicată va transfera datele în formatul specific zonei de interes la sfârşitul fiecărei zile sau săptămâni de lucru, fără a le analiza sau interpreta 3. Echipa implicată va înregistra detalii despre fiecare zonă într-un format de monitorizare specific districtului luat în studiu, permiţând urmărirea tuturor zonelor şi pescarilor din district, stabilind de asemeni şi proporţia intervievată

78

4. Când se concluzionează rezultatele pentru districte, echipa implicată va compara toate rapoartele pe zone, pentru a stabili diferenţele şi va pregăti o scurtă analiză preliminară a districtului. 5. Coordonatorii vor pregăti Raportul pe district pe baza raporturilor pe zone şi a analizelor preliminare.

Figura 3.4.3.1 Schema procesului de lucru în teren şi de raportare pentru întocmirea raportului pe district din informaţiile RRA.

Nivel de interpretare /

analiză

Personal implicat

Acţiuni / rezultate

Mana ger

Zona 1Evaluare

rapida

Zona 2Evaluare

rapida

Zona nEvaluare

rapida

Mana ger

Zona 1raport

Zonea2raport

Zona nraport

Raport prelim. pe

Raport şi analiză/distri

Nu interpretaţi

Nu interpretaţi

Cateva interpretări

Interpretare şi analiză

•Pescari •District team

•District

•District

•Coordonator •District

Formular de monitoring a evaluarii

79

Raport pe zone Formularele de raport pe zone prevăd un format tip de înregistrare a rezultatelor obţinute în urma însuşirii RRA. Scopul este transcrierea cu acurateţe a informaţiilor din teren şi de a le înscrie în tabele. Acest formular trebuie completat cât mai curând posibil după încheierea fiecărei zile de lucru în teren. Formularul de raport pe zonă este prezentat în anexa D şi este exemplificat în Partea a-II-a a lucrării la Exerciţiile de evaluare. Formular de monitoring pe district Formularul de monitoring pe district ajută la înregistrarea activităţilor şi progreselor la nivel districtului, prin intermediul unei matrici ce conţine o prezentare pe scurt a tuturor zonelor precum şi a pescarilor din fiecare district. Datele vor fi menţinute la zi de către echipa districtuală, pe măsură ce progresele în acţiunea de sondare şi procentajul pescarilor intervievaţi vor fi înregistrate. Formularul de monitoring pe district este prezentat în anexa E şi este exemplificat în Partea a-II-a a lucrării la Exerciţiile de evaluare. Format de raport preliminar pe district Acest raport va veni în sprijinul echipei ce lucrează în district, în acţiunea de a rezuma şi de a efectua interpretări preliminare ale activităţii din teren de RRA. Efectuarea raportului pe district şi analizarea situaţiei Coordonatorii vor efectua o analiză a situaţiei din fiecare district, pe baza celor două niveluri anterioare de raportare. Formatul acestui raport va depinde de rezultatele obţinute prin RRA. Controlul calităţii Controlul calităţii se va desfăşura astfel:

• Monitorizarea randomizată a rezultatelor neprelucrate obţinute de la echipele de district (hărţi, grafice liniare ale timpului, etc.),

• Examinarea formularelor specifice zonei de raport şi a monitorizării observaţiilor obţinute în district,

• Participarea în RRA ocazionale. Anexa B: Întrebări pentru pescari Introducere la chestionarul RA Aduceţi-vă aminte că acesta nu este un chestionar ci vă dă metodologia de lucru şi o listă cu minimum de date pentru obiectivele propuse. Din fericire acesta va stimula discuţii mai ample şi veţi afla mai multe informaţii în această topică. Nota: Se vor completa toate trei metodele Harta zonei de pescuit şi economică locală 1. Desenaţi o hartă a zonei de râu în care pescuiţi (asiguraţi-vă că s-au identificat unele repere cunoscute

pe hartă astfel încât echipa să poată localiza zona pe o hartă la scară) 2. Marcaţi pe hartă poziţia comunităţii de pescari incluzând de asemenea şi locurile unde vindeţi peştele 3. Arătaţi pe hartă unde voi sau alţi pescari pescuiţi şi capturaţi sturioni: câţi pescari, bărci, număr şi

tipuri de unelte pentru fiecare loc şi sezon. 4. Marcaţi pe hartă unde aţi capturat diferite specii de sturioni şi sezonul 5. Arătaţi pe hartă mişcările sturionilor pe parcursul unui an (migraţiile, diferite specii) 6. Puteţi indica pe hartă locurile unde credeţi că are loc reproducerea acestor specii 7. Arătaţi unde consideraţi că poate omul sau problemele de mediu afecteză sturionii ( diguri, baraje,

80

poluare, etc.) 8. Arătaţi ce se întâmplă cu sturionii după ce au fost capturaţi. Desenaţi un cerc şi arătaţi cât din captură

este adusă la punctele colectoare autorizate, piaţa neagră, piaţa en detail 9. Arătaţi zona unde credeţi că este posibil să se prindă mai mulţi sturioni (potenţialul piscicol) 10. Arătaţi autoritatea piscicolă şi corpurile de control de fiecare parte a râului şi prezentaţi unde sunt

diferite restricţii (tipul de plasă, sezoane şi/sau locuri prohibiţie etc.) 11. Relaţii între pescarii din aceeaşi toană şi între toane diferite (conflicte existente, cum sunt şi cum se

pot rezolva) 12. Folosind o hârtie adezivă pentru identificarea principalelor probleme care influenţează pescuirea

sturionilor şi lipiţi-o în zona în care aceste probleme sunt acute. Clasificaţi în ordinea importanţei aceste răspunsuri - pescarii vor fi cei care vor stabili aceasta.

13. Folosind o hârtie adezivă de diferite culori prezentaţi soluţiile pentru aceste probleme. Clasificaţi în ordinea importanţei aceste răspunsuri - tot pescarii vor fi cei ce vor stabilii ordinea importanţei.

Calendar sezonal • Acesta este pentru ultimul an ca exemplu • Se împarte în 12 luni calendaristice 1. Desenaţi un cerc şi arătaţi cât timp alocaţi pescuitului pe fiecare lună 2. Desenaţi un cerc a cărui mărime să fie în funcţie de cantitatea totală de peşte pe care o capturaţi în

fiecare lună 3. Acum împărţiţi acest cerc în funcţie de speciile capturate (sturioni, scrumbie, alte sp.) 4. Câţi sturioni aţi capturat în fiecare lună-număr total pe toană sau număr de sturioni pe ambarcaţiune

(dacă se opun să dea numărul de exemplare rugaţi să deseneze cercuri cu dimensiuni diferite în funcţie de cantitatea capturată şi treceţi la următoarea întrebare) sau puteţi întreba dacă există asemănări cu sezoanele anterioare şi care a fost lungimea sezonului şi dacă a fost similar cu ceilalţi ani

5. Desenaţi un cerc în care să arătaţi proporţiile în care au fost: morun, nisetru, păstrugă, cegă (bucăţi) 6. Enumeraţi tipurile de unelte folosite în fiecare sezon şi care sunt cele mai importante şi diferenţele

dintre sezoane - încercaţi să aflaţi dacă folosesc setci monofilament, orice alte informaţii privind mărimea ochiului, numărul de unelte folosite

7. Ce factori afectează nivelul capturilor în fiecare perioadă -poluarea, nivelul apelor, caracteristicile uneltelor, intensitatea navigaţiei, etc

8. Arătaţi care este principala piaţă pentru sturioni /caviar în fiecare sezon Graficul liniar al timpului • Desenaţi 13 coloane • Determinaţi perioadele de timp ( înainte de revoluţie şi după revoluţie) 1. Desenaţi un cerc pentru a indica timpul total pe care-l petreceţi pentru desfăşurarea tuturor

activităţilor pe parcursul întregii perioade incluzând şi activităţile de agricultură, pescuit şi altele 2. Desenaţi un cerc a cărui mărime să fie comparabilă cu captura realizată în fiecare perioadă. Acum

împărţiţi cercul în funcţie de sturioni şi alte specii de peşti - exprimată în Kg 3. Desenaţi un cerc a cărui mărime să fie comparabilă cu captura de sturioni realizată în fiecare

perioadă. Acum împărţiţi cercul în funcţie de speciile de sturioni capturaţi (număr de sturioni) 4. Desenaţi două cercuri comparabile cu timpul alocat pescuirii sturionilor în perioada de primăvară şi

toamnă. Acum împărţiţi aceste cercuri în câte tipuri de unelte folosiţi - primăvara şi toamna 5. Desenaţi un cerc şi arătaţi în ce proporţii aţi pescuit sturioni în timpul nopţii şi în timpul zilei 6. Desenaţi un cerc şi arătaţi sursa venitului vostru (pescărie, agricultură, salarii, pensii, creşterea vitelor

etc.) 7. Desenaţi un cerc şi arătaţi cât din venitul din pescărie este din sturioni, scrumbie alte specii 8. Desenaţi un cerc şi arătaţi cât din venitul din sturioni reprezintă carne şi cât caviar.

81

9. Care sunt principalele dificultăţi pe care le-aţi întâlnit când pescuiţi la sturioni în fiecare perioadă de timp

10. Care credeţi că au fost principalele cauze care au determinat scăderea sau creşterea cantităţii de sturioni capturate în fiecare perioadă de timp

11. Cărui tip de organizaţii aparţineţi în fiecare perioadă de timp companie de stat, companie privată, pe cont propriu, cooperative piscicole, munca la negru pentru o persoană autorizată

12. Ce fel de restricţii s-au aplicat pentru sturioni în zona voastră - enumeraţi pe cele mai influente 13. Numai pentru ultima perioadă de timp desenaţi un cerc care să reprezinte cheltuielile cu pescuitul

(preţul de cost: unelte, bărci, combustibil, taxe, dobânzi, întreţinere etc.)

3.5 SELECTAREA METODELOR DE EVALUARE ŞI PROGNOZĂ A STOCURILOR DE PEŞTI Selectarea metodologiilor, metodelor şi modelelor de estimare a stocurilor de peşti se face în funcţie de obiectivele estimării, dar mai ales în funcţie de datele existente (Fig.3.5.1): - dacă există date din pescărie sau obţinute din cercetare asupra mărimii capturii şi frecvenţa

vârstelor sau lungimilor se poate alege estimarea stocurilor cu ajutorul modelelor analitice (Analiza Populaţiei Virtuale - VPA);

- dacă avem numai date de frecvenţă a vârstelor sau lungimilor se alege Randamentul pe recrut

(Y/R); - dacă avem date asupra mărimii capturii şi efortului de pescuit alegem modelul Schaefer-Fox; - dacă avem date de biomasă alegem modelul Gulland sau Cadima; - iar dacă nu avem date cantitative din pescărie (captura şi/sau efort de pescuit) se poate alege

modelul Evaluării Rurale Rapide. Pentru alegerea modelor de evaluare se poate utiliza o diagramă opţională (Fig.3.5.2).

82

Figura 3.5.1 Diagrama principalelor metode de evaluare a stocurilor şi datelor necesare

Principalele metode de lucru şi datele necesare

- Frecvenţa pe lungimi sau vârste - mărimea capturii

- Frecvenţa pe lungimi sau vârste

- mărimea capturii - efort de pescuit

- date biomasa / unitate de suprafaţă

- rezultate interviuri semistructurate - hărţi - transecte

Dat

e ne

cesa

re

Met

ode

de lu

cru

Abrevieri: VPA = Analiza populaţiei virtuale (pe vârste sau lungimi) T-B = Metoda Thompson-Bell Sch = Model Schaefer B-H = Model Beverton-Holt RRA = Evaluare Rapidă Rurală

VPA B-H Sch Gulland or Cadima

RRA

T-B

83

Figura 3.5.2 Diagrama pentru selectarea metodelor de evaluare şi prognoză a stocurilor de peşti

Exista date privind mărimea capturilor ?

Exista date privind mărimea efortului de pescuit?

Metoda Schaefer

Metoda Sette Ahlstrom & Parker

Esantionaj - din capturi comerciale -pesc. cercetare

VPA T-B

Eşantionaj - din capturi comerciale - pesc. ştiinţific

Metoda B-H

Met. supr. maturate, estim. biomasa, estimare MSY

Marcare-recapturare, estimare efective, biomasa, estimare MSY

Met. De Lury (pesc succesive), estimare biomasa, MSY

Pescuit electric în râuri mici (h<0,7 m)

RRA

NU DA DA

NU

Abrevieri: VPA = Analiza populaţiei virtuale (pe vârste sau lungimi) T-B = Metoda Thompson-Bell Sch = Model Schaefer B-H = Model Beverton-Holt RRA = Evaluare Rapidă Rurală MSY = captura maximă durabilă

SAU

ALT

EM

ETO

DE

84

3.6 PROGRAME DE CALCULATOR PENTRU EVALUAREA ŞI PROGNOZA STOCURILOR DE PEŞTI

3.6.1 Programe utilizate la nivel mondial În 1990, FAO şi Centrul Internaţional pentru Resursele Acvatice Vii (ICLARM) au dezvoltat un program de estimare a stocurilor de peşti pe baza lungimilor. Programul este structurat pe integrarea rutinelor incorporate în pachetul de programe COMPLEAT ELEFAN, dar cuprinde şi rutine noi. Acest program a evoluat sub varianta Windows în 2005 sub denumirea de FiSAT II (Fish Stock Assessment Tools). Programul se bazează pe date de intrare de serii lunare de frecvenţă a lungimilor din capturile comerciale sau de cercetare, mărimea capturilor debarcate şi efortului de pescuit. În funcţie de datele existente se pot rula subrutine de estimare a Producţiei Maxime Durabile sau a Randamentului pe recrut se pot rula scenarii de exploatare prin schimbarea lungimii la prima captură şi/sau a efortului de pescuit. De asemenea sunt disponibile în variantă electronică Tabele de calcul EXCEL pentru estimarea relaţiei lungime-greutate, parametrilor curbei creşterii von Bertalanffi, mortalităţii şi a potenţialului reproductiv (P/B). În România, programul Estimarea Stocurilor de Peşti (ESP) a fost dezvoltat în perioada 1988-1993 de către INCDDD. Acest program este upgradat sub Windows în acest proiect sub denumirea de WinESP. Programul foloseşte ca date de intrare frecvenţa pe lungimi sau vârste din capturile comerciale eşantionate o singură dată pe an de regulă la pescuitul de toamnă. Programul estimează parametrii de creştere şi mortalitate, selectivitatea uneltelor de pescuit, starea de exploatare a resursei şi producţia maximă durabilă. Prin schimbarea lungimii medii a peştelui la prima captură, respectiv a ochiului de plasă şi/sau a efortului de pescuit din modelele predictive se pot simula scenarii de optimizare a exploatării. Aceste informaţii sunt necesare pentru managementul pescăriilor în scopul conservării şi utilizării durabile a stocurilor de peşti.

3.6.2 Estimarea Stocurilor de Peşti (ESP), de la varianta DOS la varianta Windows XP Programul Estimarea Stocurilor de Peşti (ESP) a fost dezvoltat şi continuă să evolueze pentru a acoperi lipsa unor programe adaptate pentru pescăriile Româneşti. Anumite părţi din acest program au fost realizate în perioada 1986-1987, iar un program complet a fost conceput şi realizat în perioada 1988-1993 de către un colectiv al INCDDD Tulcea (Staraş et al., 1996), pentru a suplini lipsa unor astfel de programe la noi în ţară şi dificultăţile legate de procurarea celor existente în străinătate (COMPLEAT ELEFAN, Gayanilo, Soriano, Pauly, 1988; LFSA, cit. de Sparre, 1987). Acest program a fost conceput pentru a lucra în mediul DOS apoi MS-DOS sub Windows 98 şi recent a fost restructurat şi adaptat mediului de lucru Windows XP. Programul a evoluat în mai multe versiuni, fiecare reprezentând dezvoltarea celui precedent: ESP-versiunea 1.0.- pe micro CP/M, programe Basic; 1988-1990; ESP-versiunea 2.0.-pe micro PC/XT, programe Pascal, 1990-1991;

85

ESP-versiunea 3.0.-pe micro PC/AT, programe Turbo-Pascal, 1991-1993; WinESP-care este upgradarea programului ESP din varianta DOS în varianta Windows XP. Upgradarea era necesară datorită faptului că programul nu mai putea fi folosit pe actualele calculatoare sub Windows (Anexa 1). Atât varianta DOS cât şi cea Windows a programului conţine 8 subprograme principale şi lucrează cu fişiere de date recunoscute prin extensia lor (.LGR, .LGG, .PLG). Baza teoretică a elaborării programului soft o constituie metodele şi modelele matematice pentru analiza stocurilor de Peşti dezvoltate de programele FAO (Jones, 1984; Ricker, 1958, 1975; Sims, 1988; Sparre, 1989). STRUCTURA PROGRAMULUI (ESP) SUBPROGRAME COMPONENTE

FACILITATI

1. CREARE FIŞIERE DE DATE a. Creare fişiere eşantioane biometrie, extensie .LGR b. Creare fişiere prolificitate, extensie .LGG - creare fişiere, - adăugare date, - modificare fişiere, - ştergere date, - listare fişiere, - ştergere fişiere - aliniere date cu funcţia W = a* L**b

2. ESTIMARE PARAMETRI DE CREŞTERE (cu fişiere .LGR)

a. Frecvenţa pe lungimi ( histograma ) b. Stabilirea relaţiei W = a*L**b; (test Student pt. b=3) c. Estimare L∞, metoda Wetherall, Polovina & Ralston (1987) d. Estimarea L∞, k, to- program ELEFAN din structura pe lungimi, trasarea curbei creşterii von Bertalanffy e. Estimarea L∞, k, to- din structura pe vârste - metoda Ford - Waltford f. Separarea cohortelor din structura pe lungimi a eşantioanelor - metoda Bhattacharya, 1967 g. Ajustarea eşantioanelor cu selectivitatea uneltelor de pescuit h. Separarea cohortelor pe eşantioane ajustate prin metoda Bhattacharya

3.ANALIZA EXPLOATĂRII (situaţie actualã, variante de optimizare)

a. Construirea curbei capturilor pe recrut ( Y/R ) - model Beverton - Holt (1957),cu trei variabile - captura pe recrut: Y/R - lungimea peştelui la selectivitatea 0.5 (Lc) - coef. de mortalitate prin pescuit (F)

4. ESTIMAREA MĂRIMII STOCULUI (cu fişiere .PLG)

a. Creare de fişiere tip .PLG, pe baza fişierelor .LGR şi a capturii comerciale totale. b. Analiza Populaţiei Virtuale ( VPA ) - pe vârste - metoda Pope (1972) c. Analiza cohortei pe lungimi - metoda Jones (1984)

5. SELECTIVITATEA UNELTELOR DE PESCUIT (cu fişiere .PLG)

a. Estimarea coef. mortalităţii totale (z) pe curba capturii pe lungimi b. Estimarea selectivităţii pe curba capturii pe lungimi

86

6.MODELARE PENTRU OPTIMIZAREA EXPLOATĂRII

a. Alternative de optimizare a exploatării pe baza modelului Beverton-Holt; b. Estimarea efectului pe termen scurt şi lung asupra exploatării prin modificarea: - ochiului de plasa - metoda Gulland (1964) şi Cadima (1978) - intensităţii pescuitului - metoda Thompson - Bell (1934) - ochiului de plasă şi intensităţii pescuitului - metoda Jones (1976)

7. ESTIMAREA PROLIFICITATII

a. Determinarea relaţiilor dintre prolificitate - Lt /Ls / W /Vârstă b. Determinarea prolificităţii relative

8. ANALIZE STATISTICE, CORELATII

a. Biostatistica b. Regresii

ANEXA 1: Prezentarea programului WinESP (Estimarea Stocurilor de Peşti) WinESP var.0

1) S-au preluat datele din varianta ESP, în scopul testării fiecărui algoritm; S-au păstrat extensiile cu semnificaţiile lor, schimbându-se numai denumirea în denumire lungă conform vechiului dicţionar, adică semnificaţia în clar a conţinutului fişierului; 2) Ideea conceptuala a rămas aceiaşi: Date experimentale (lungime, greutate) | v Estimarea parametrilor de creştere | v Date privind pescuitul comercial Date privind pescuitul comercial | | v v Analiza curbei de capturii VPA-analiza cârdurilor | | v v Rata medie a mortalităţii totale Rata mortalităţii prin pescuit | | v v Estimarea selectivităţii Estimarea selectivităţii | | v v Beverton & Holt <--------------------------------------> Thomson & Bell | | v v Greutatea pe recrut Stocul estimat | | v v MSY pe recrut MSY pt. stoc în echilibru

87

3) Versiunea actuală are 4 grupe de funcţii : 3.1) Întreţinere fişiere: .LGR, .PLG, .LGG 3.2) Calcule sub formă tabelară, care pot fi tipărite direct s-au exportate în clipboard, de unde se pot insera în diferite editoare 3.3) Grafice care pot fi tipărite direct s-au exportate în clipboard, de unde se pot insera în diferite editoare 3.4) Utilităţi

4) Modul de lucru:

după instalare, programul îşi stabileşte zona de lucru în folder-ul în care a fost instalat programul. Utilizatorul poate să-şi stabilească prin "utilităţi" zona de lucru Ea va rămâne aceiaşi până la schimbarea ei

5) Până la definitivarea Help-ului, programul poate fi utilizat fără dificultăţi de un utilizator care a lucrat cu vechiul program ESP

Pagina de start a programului cu principalele meniuri de manipulare date, analize şi prezentări grafice

88

Histograma lungimilor din fişierele de lungime greutate

Analiza stării exploatării stocurilor de peşti prin modelul producţie pe recrut (Y/R)

89

ObservatiiEstimation

Estimation of selection curves from cohort analyses (based length)

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

Estimarea curbei de selecţie din analiza cohortelor

90

4. BIBLIOGRAFIE Allen K. R., 1950. The computation of production in fish population. New Zeeland Sci. Rev., 8:89. Baranov, F.I., 1918. On the question of the biological basis of fisheries. Nauchn.Issled. Ikhtiol.Inst.Izv.,

1:81-128 (in Russian). Bertalanffy, L. von, 1934. Untersuchungen iiber die Gesetzlichkeiten des Wachstums. 1. Allgemeine

Grundlagen der Theorie. Roux'Arch.Ent\vicklungsmech.Org., 131:613-653. Beverton, R.J.H. and S.J. Holt, 1957. On the dynamics of exploited fish populations.

Fish.Invest.Minist.Agric.Fish.Food G.B.(2 Sea Fish.), 19: 533 p. Beverton, R.J.H. and S.J. Holt, 1959. A review of the lifespans and mortality rates of fish în nature,

and their relation to growth and other physiological characteristics, pp. 142-180 In: G.E.W. Wolstenholme and M. O'Connor (eds) CIBA Foundation, colloquia on ageing. Vol. 5. The lifespan of animals, London, Churchill, Vol.5.

Bhattacharya, C.G., 1967. A simple method of resolution of a distribution into Gaussian components. Biometrics, 23:115-135.

Buijse, A.D., I. Navodaru, & M. Staras, 1997. Fish community. In: Buijse, A.D., I. Navodaru, H. Coops, M. Tudor, M. Staras & M. David. Eutrophication impacts on submerged vegetation and fish community în the Danube Delta RIZA-werkdocument 97.169x. RIZA, Lelystad and Danube Delta Institute, Tulcea. 38 p.

Cadima, E.L. (1978). The effect of the change în the age of first capture. FAO Fish.Circ., (701):41–47. Carlander K.D, 1982. Standard intercepts for calculating length from scale measurement for some

Centrarchid and Percid fishes, Trans. of . Amer. Fish. Soc.: 332-336. Cassie, R.M., 1954. Some uses of probability paper în the analysis of size frequency distributions.

Aust.J.Mar.Freshwat.Res., 5:513-522. Cernişencu Irina, 2000 - The evaluation of stockfish and the elaboration of sustainable use strategy în

Rosu-Puiu Lakes from Danube Delta, Rezumat teza de doct., Univ.Galaţi: 100-170. Chapman, D.G., 1961. Statistical problems în dynamics of exploited fisheries populations. Proc. 4th

Berkeley Symp.Math.Stat. and Probability. Cont.Biol. and Probl.Med., 4:153-168. Univ. Calif. Press.

Chapman D. W., 1968. Production, În: Methods for assessment of fish production în fresh waters, Ed. Ricker W.E., Oxford, 186-188.

Cowx.IG., 1995. Fish Stock Assessment - A Biological Basis for Sound Ecological management. In: The Ecological Basis for Management. Edited by D.M.Harper and A.J.D. Ferguson. Jhon Wilez / Sons Ltd. pp. 375-388.

Densen W.L.T., Steinmetz B., Hughes A., 1990. Summary of session proceedings and recommendation, In: Manag. of freshwater fisheries, Proceed.of Symp. EIFAC, Goteborg, Sweden:xv-xxi.

Fogarty M.J, 1985. Statistical consideration în the design of trawl surveys. FAO Fish.Circ., (785):21p.

Ford, E., 1933. An account of the herring investigations conducted at Plymouth during the years from 1924 to 1933. J.Mar.Biol.Assoc.U.K., 19: 305-384.

Fry F.E.J., 1949. Statistics of a lake trout fishery. Biometrics, 5:27-67. Gavaris S. and S.J. Smith, 1987. Effect of allocation and stratification strategies on precision of

survey abundance estimates for Atlanic cod (Gadus morhua) on eastern Scotian Shelf. J. Northwest Atl.Fish.Sci., 7:137-144.

Gayanilo Jr., F.C., M. Soriano and D. Pauly, 1988. A draft guide to the COMPLEAT ELEFAN. ICLARM Software Project 2.: 65 p. and diskettes.

Gulland, J.A., 1969. Manual of methods for fish stock assessment. Part 1. Fish population analysis. FAO Man.Fish.Sci., (4): 154 p. Issued also în French and Spanish.

Gulland J. A., 1971. Science of fisheries management. J. Cons. Int. Explor. Mer. 33:471-477.

91

Fox W. W., 1970. An exponetial surplus-yield model for optimizing exploited fish populations. Trans.Am.Fish.Soc., 99:80-88.

Hald, A., 1952. Statistical theory with engineering applications. New York, Wiley, 783 p. Harding, J.P., 1949. The use of probability paper for the graphical analysis of polymodal frequency

distributions. J.Mar.Biol.Assoc.U.K., 28:141-153. Heincke, F., 1913. Investigations on the plaice. General report. 1. The plaice fishery and protective

regulations. Part. I. Rapp.P.-v.Reun.CIEM, 17A:1-153 + Annexes. Hilborn, R. and C.J. Walters, 1992. Quantitative fisheries stock assessment. Choice, dynamics and

uncertainty. Chapman and Hall, Inc., London, New York: 570 p. (with programs on a diskette).

Hoydal K., C. J. Rorvik and P. Sparre, 1982. Estimation of effective mesh sizes and theyr utilization in assessment. Dana, 2:69-95.

Holt, S.J., 1962. The application of comparative population studies to fishery biology - an exploration. pp:51-69 In: E.D. Le Cren and M.W. Holdgate (eds), The exploitation of natural animal populations, British Ecological Society Symposium Number Two, Oxford, Blackwell Scientific Publications, 383 p.

Inglis, A. S., 1991. "Harvesting local forestry knowledge: A comparison of RRA and conventional surveys," RRA Notes, No. 12 (1991), pp. 32-40.

Jones, R., 1976. Mesh regulation în demersal fisheries of the South China area. Manila, South China Sea Fisheries Development and Coordinating Programme, SCS/76/WP34: 75p.

Jones, R., 1984. Assessing the effects of changes în exploitation pattern using length composition data (with notes on VPA and cohort analysis). FAO Fish.Tech.Pap., (256): 118 p.

Marten, G.G., 1978. Calculating mortality rates and optimum yields from length samples. J. Fish. Res. Board. Can. , 35(2) : 1 97-201.

Nastase A. & I. Navodaru, 2004. Ichthyofauna of the Somova-Parches complex of lakes from last natural flood plane of the Danube River în front of the Danube delta. Studii şi cercetari stiintifice. Biologie, 9, Serie noua. Universitatea din Bacau, 86-88. ISSN 1224 919X.

Navodaru I., & Staras M., 2000. Ihtiodiversitatea şi valoarea resursei piscicole a zonei de reconstrucţie ecologică Babina, Delta Dunării. Hidrotehnica, 45(2): 50-58. ISSN 0439-0962.

Navodaru I., A. D. Buijse and M. Staras, 2002. Effects of Hydrology and Water Quality on the Fish Community în Danube Delta Lakes, International Review of Hydrobiology, 87(2-3): 329-348. ISSN 1434-2944.

Navodaru I., A.D. Buijse, M. Staras & J. De Leeuw, 2003. Seasonal patterns în fish distribution în Danube delta lakes. RIZA werkdocument 2003. 132X. RIZA Institute for Inland Water Management and Waste Water Treatment (Lelystad, the Netherlands) and Danube Delta National Institute (Tulcea, Romania). 43p.

Nikolski G. V., 1962. Ecologia peştilor. Acad. R.P.R. Bucureşti, 363p (traducere). Oliver P., 1993. Analysis of fluctuation observed în the trawl fleet landings of the Balearic Islands. SCI.

MAR., 57(2-3): 219-227. Pauly, D., 1980: A selection of simple methods for the assessment of tropical fish stocks. FAO

Fish.Circ. (729):54 p. Issued also în French. Superseded by Pauly, D., 1983. FAO Fish.Tech.Pap., (234), 52 p.

Pauly, D., 1980a: On the interrelationships between natural mortality, growth parameters, and mean environmental temperature în 175 fish stocks. J.Cons.CIEM, 39(2): 175-192.

Pauly, D., 1983. Some simple methods for the assessment of tropical fish stocks. FAO Fish.Tech.Pap., (234):52 p. Issued also în French and Spanish.

Pauly, D., 1984. Fish population dynamics în tropical waters: a manual for use with programmable calculators. ICLARM Stud.Rev., (8):325p.

Pennigton M., 1983. Efficient estimators of abundance, for fish and plankton surveys, Biometrics, 39:281-296.

92

Pido, M.D.; Pomeroy, R.S.; Carlos, M.B.; Garces, L.R., 1996. Handbook for rapid appraisal of fisheries management systems (version 1). ICLARM Philippines, 85p.

Pope, J. G., 1972. An investigation of the accuracy of virtual population analysis using cohort analysis. Res.Bull.ICNAF, (9): 65-74.

Putter, A., 1920. Studien iiber physiologische Ahnlichkeit. VI. Wachstumsahnlichkeiten. Pfltiger Arch. Ges. Physiol., 180:298-340.

Razlog, G., 2000. Pescuit şi recunoasteri pescaresti. Ed. Didactica şi Pedagogica, Bucuresti: 247 p. Ricker, W.E., 1946. Production and utilization of fish populations. Ecol. Monogr. 16: 373.391. Ricker, W. E., 1958. Handbook of computations for biological statistics of fish populations. Fisheries

Research Board of Canada, Bulletin No. 119. Ricker, W.E., 1975. Computation and interpretation of biological statistics of fish populations.

Bull.Fish.Res.Board Can., (191):382p. Rikhter, V.A. and V.N. Efanov, 1976. On one of the approaches to estimation of natural mortality of fish

populations. ICNAF Res.Doc., 76/VI/8: 12 p. Sette O.E. and Ahlström E. H., 1948. Estimation of abundance of eggs of the Pacific Pilcard

(Sardinops caerulea) of southern California during 1940 and 1941. J. Mar. Res. 7(3): 511-542.

Sims E., 1988. Selected computer programs în FORTRAN for fish stock assessment: sample outputs. FAO Fish. Tech. Pap. 250 Suppl.96p.

Sparre P., 1987. Computer programs for fish stock assessment. Length-based fish stock assessment for Apple II computers. FAO Fish. Tech. Pap., (101) Suppl. 2:218p.

Sparre P, Ursin E., Venema S., 1989 - Introduction to tropical fish stock assessment. FAO, Fish.Tech.Pap., Roma, 306: 333p.

Sparre P. and S. C, Vinema, 1992. Introduction to tropical fish stock assessment. Part 1-Manual. FAO, Fish. Tech. Pap. Review 1,306; 376p.

Sparre P., Venema C. S., 1998 - Introduction to tropical fish stock assessment. Rev. 2, FAO Fisheries Technical Paper 306/1, Rome, FAO - Fiat Panis Rev. 2 , M-43 ISBN 92-5-103996-8.

Staraş M., Corhan Gh., Daneş Minodora, Cernişencu Irina, Năvodaru I., Grigoraş I., 1996 - Software for fish stock assessment. Analele ştiinţifice ale IDD, Tulcea, V(2): 339-343.

Sukhatme, P. V., and B. V. Sukhatme. 1970. Sampling theory of surveys with applications, 2nd edition. Iowa State University Press, Ames, IA, 452 p.

Tesch F.W., 1968. Age and growth, In: Meth. for Assessm. of Fish production în freshwater, Oxford: 93-123.

Thompson W. F. and F. H. Bell, 1934. Biological statistics of the Pacific halibut fishery. 2. Effect of changing în intensity upon total yield and yield per unit of gear. Rep. Int. Fish. (Pacific halibut) Comm. (8):49 p.

Townsley, P. 1996. Rapid rural appraisal, participatory rural appraisal and aquaculture. Fisheries Technical Paper 358. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome.

Troadec J. P., 1977. Méthodes semi-quantitatives d’évaluation. FAO Circ. Pêches. (701): 131-141. Vetter E.F., 1988. Estimation of natural mortality în fish stocks: A review Fishery Bul., 86(1): 25-43. Vibert R., Lagler, 1961. Peches continentales, biologie et amenagement, Ed. Dunod, Paris: 248-273. Walford, L.A., 1946. A new graphic method of describing the growth of animals.

Biol.Bull.Mar.Biol.Lab.Woods Hole, 90:141-147. Wetherall, J.A., J.J. Polovina and S. Ralston, 1987. Estimating growth and mortality în steady-state fish

stocks from length-frequency data. ICLARM Conf.Proc., (13):53-74. Weatherley A.H., 1972. Growth and ecology of fish population, Acad. press, London- New York: 205-235. ****************** EN 14962:2005 (E). Calitatea apei - Îndrumar pentru selectarea metodelor de eşantionaj pentru peşti.

Standard European.

93

Partea a-II-a: APLICAŢII

EVALUAREA STĂRII RESURSEI PESCĂREŞTI ŞI CAPTURILOR DURABILE ADMISIBILE DIN DELTA DUNĂRII

Irina CERNIŞENCU, Mircea STARAŞ, Ion NĂVODARU, Aurel NĂSTASE

1. INTRODUCERE Conservarea resurselor biologice şi utilizarea durabilă a acestora constituie un obiectiv al Convenţiei asupra conservării biodiversităţii adoptata la Rio de Janeiro, 1992 şi ratificată şi de România. Resursa pescărească este una din cele mai importante şi valorose resurse naturale regenerabile, cu o importanţă majoră, economică, socială şi de mediu. Conservarea biodiversităţii şi “dimensionarea valorificării resurselor regenerabile în limitele suportabilităţii ecosistemelor”, este înscrisă în numeroase legi, decrete şi hotărâri ale României, printre care amintim: Legea protecţiei mediului, nr. 137/1995 cu modificările ulterioare (L 294/2003), Legea apelor nr. 107/1996, Legea nr. 13/1993 pentru aderare României la Convenţia privind conservarea vieţii sălbatice a habitatelor naturale din Europa, adoptată la Berna la 19 septembrie 1979, Legea nr. 58/1994 pentru ratificarea Convenţiei privind diversitatea biologică, semnată la Rio de Janeiro la 5 iunie 1992, Legea nr. 69/1994 pentru aderarea României la Convenţia privind comerţul internaţional cu specii sălbatice de floră şi faună ameninţate, adoptată la Washington la 3 martie 1973 (CITES), Legea nr. 82/1993 de constituire a RBDD şi Ordinului MAPM 647/ 2001, precum şi a Legii 192/2001 cu modificările ulterioare privind fondul piscicol, pescuitul şi acvacultura. Totalitatea factorilor cu influenţă negativă asupra ihtiofaunei deltaice, impun elaborarea unor strategii de pescuit pe termen lung, care să îmbunătăţească componenţa acesteia calitativ şi cantitativ şi care să aibă în vedere, stabilirea vârstei minime de recrutare care să nu afecteze în timp exploatarea stocurilor de peşti. Evaluarea stocurilor este impusă de necesitatea optimizării activităţii de pescuit, în sensul stabilirii unui nivel optim al efortului de pescuit care să asigure o producţie maximă durabilă, care să nu afecteze existenţa în timp a stocului supus exploatării. Cuantificarea efectivelor şi a modului de utilizare a acestora a devenit un obiectiv principal în toate cercetările din lume şi în acelaşi timp un instrument în elaborarea strategiei de pescuit pentru producţii durabile fără a neglija importanţa cercetării fundamentale a ansamblului de factori ecologici. “Utilizarea durabilă a resurselor biologice” a devenit un obiectiv prioritar al politicii de protecţie a mediului din toate ţările, îndeosebi după semnarea în anul 1992 a "Convenţiei privind diversitatea biologică" de la Rio de Janeiro, adoptată şi de România. Prin mărirea gradului de cunoaştere şi încredere asupra producţiilor durabile şi efortului de pescuit se îmbunătăţeşte administrarea exploatării stocurilor de peşti şi se atenuează riscul prăbuşiirii unor pescării şi a dispariţiei unor specii de peşti. “Dezvoltarea durabilă a fost definită ca fundament pentru managementul şi conservarea resurselor naturale, iar orientările tehnologice şi instituţionale sunt direcţionate în aşa manieră încât să asigure satisfacţii continue necesităţilor umane atât pentru generaţiile prezente cât şi viitoare” (FAO, 1995).

94

Fără o evaluare corectă a stocurilor şi utilizarea propriu-zisă a evaluării în management, populaţiile exploatate de peşti pot descreşte foarte mult creând probleme economice severe, sociale şi ecologice. Totodată, asigurându-ne de progresul cercetărilor în evaluarea stocurilor şi pe utilizarea celor mai bune tehnici pentru un stoc dat, se asigură o exploatare durabilă a resurselor pescăreşti. În această etapă de studiu se vor testa şi valida unele metode de evaluare a stocurilor speciilor dominante de peşti din Delta Dunării, complexele lacustre: Somova-Parcheş, Gorgova-Uzlina, Şontea-Fortuna, Matiţa-Merhei, Roşu-Puiu, lacul Razim.

1.1 Descrierea zonei de pescuit Complexele lacustre luate în studiu din cadrul teritoriului Deltei Dunării şi a complexului lagunar Razim-Sinoie sunt situate geografic în sud-estul României, între paralelele 44o30' şi 45o30', latitudine nordică şi meridianele 28o40' şi 29o50', longitudine estică (Fig.1.1). Acest teritoriu a fost declarat Rezervaţia Biosferei Delta Dunării (R.B.D.D.) în anul 1990, prin Hotărârea Guvernului României, iar în anul 1993, acest statut a fost definitivat prin Legea nr. 82/1993, adoptată de Parlamentul României, care defineşte limitele teritoriale, scopul şi funcţiile Rezervaţiei, precum şi modul de organizare şi funcţionare a Administraţiei Rezervaţiei Biosferei Delta Dunării (A.R.B.D.D.), în subordinea Ministerului Mediului şi Gospodăririi Apelor (M.M.G.A). După geneza, hipsometria, relaţiile hidrice dintre braţele Dunării şi zonele interioare, diferenţierile climatice şi variaţia de peisaje, în Delta Dunării (Driga, 2004) se disting două sectoare mari: Delta fluviatilă – cea mai veche din spaţiul deltaic, ea începe la Ceatalul Chiliei şi până la aliniamentul grindurilor maritime Letea – Caraorman – Crasnicol, cu zone cu păduri de sălcii şi zone agricole formate în urma retragerii apelor de primăvară; depresiunile de aici sunt mici, cu multe lacuri de dimensiuni mici aflate într-un înaintat grad de evoluţie, puternic colmatate spre vest, gradul de colmatare scăzând cu apropierea de Marea Neagră. Unitatea Letea este formată din mai multe subunităţi, dintre care de interes pescăresc sunt: complexul lacustru Sireasa-Şontea-Furtuna (36 510 ha) şi complexul lacustru Matiţa – Merhei (26420 ha). Unitatea Caraorman cuprinde aici complexul lacustru Gorgova – Uzlina (25150 ha), care este de interes piscicol. Delta fluvio–maritimă – între aliniamentul grindurilor maritime Letea-Caraorman-Crasnicol şi ţărmul Mării Negre, cu grinduri maritime neinundabile, cu altitudini mari, ce suportă păduri de stejar în amestec şi nisipuri, dar de interes pescăresc este doar complexul lacustru Roşu-Puiu (42300 ha).

95

Figura 1.1 Rezervaţia Biosferei Delta Dunării

96

Complexul lacustru Somova-Parcheş situat în avandelta, are următoarele formaţiuni morfohidrografice: suprafaţă totală = 9170 ha, din care grinduri împădurite sau inerbate = 2514 ha, mlaştini = 2060 ha, plauri = 2579 ha, iar lacuri, japşe, canale şi gârle interioare = 2020 ha. Lungimea actuală a canalelor şi gârlelor din complex este de 35,5 km, iar cele mai importante lacuri sunt: Rotund (228 ha), Gorgonel (141 ha), Tilincea (188 ha), Parcheş (196 ha), Somova (123 ha) şi Câşla (153 ha), gârla Somova (149 ha). Canalele care fac legătura cu Dunărea pot avea sistem reversibil în funcţie de nivelul şi faza de inundaţie. La ape mari inundarea se face şi peste maluri. Actual, gârlele din amonte sunt deschise în timpul inundaţiei de primăvară, după care se închid cu dop de pământ după inundaţie. Deschiderea gurilor de admisie are ca scop inundarea complexului şi permiterea peştilor din Dunăre să intre la reproducere, iar închiderea se face pentru păstrarea apei şi peştilor în complex până la următoarea inundaţie. Complexul depresionar Gorgova-Uzlina (Fig.1.1) cuprinde un număr de 26 lacuri în suprafaţă totală de 5845 ha distribuite în jurul a două centre de importanţă: în zona situată la nord de canalul Litcov se află lacul Gorgova cu suprafaţa de 1322 ha căruia i se alătură o serie de lacuri mai mici, ca lacul Fastâc (119 ha), Cuzminţu Mare (111 ha), Rotund (120 ha), Gorgovăţ (163 ha), Potcoava (170 ha), Obretinul Mic (372 ha), Obretinciuc (170 ha) (Gomoescu, 1993, 2002). În estul depresiunii, ceva mai izolate, dar legate între ele sunt ghiolurile Obretinul Mic şi Obretinciuc (Diaconu & Nichiforov, 1963). La sud de canalul Litcov, ponderea ca suprafaţă o deţine lacul Isac (1098 ha), înconjurat de lacurile Isăcel (172 ha), Uzlina (488 ha), Pojarnia (213 ha), Chiril (295 ha), Taranova (101 ha), Cuibul cu Lebede (221 ha) şi altele. Suprafaţa complexului lacustru Şontea-Furtuna (Fig.1.1) este de 24636 ha, în care se află o serie de suprafeţe de apă (gârle şi canale, lacuri şi japşe) în suprafaţă totală de cca. 2219 ha, precum şi un număr de incinte îndiguite totalizând cca. 14431 ha (Gomoescu 1993a, 2002). În centrul şi estul depresiunii, cu excepţia lacului Furtuna (unul dintre cele mai mari lacuri din deltă cu suprafaţa de 900 ha şi patul albiei sub –1m) se mai găsesc două lacuri mari: Băclăneşti (peste 300 ha) şi Ligheanca (aproape 300 ha) şi ghioluri mici ca Văcaru, Rotund, iar în partea de vest a depresiunii se găsesc ghioluri de mărime mijlocie, în jurul a 100 ha, Durnoi, Belîi, Pantelei, Martin, etc. care sunt izolate în cea mai mare parte a lor şi colmatate. Întreaga hidrologie a complexului este tributară Dunării, ca de altfel şi condiţiile de viaţă pe care complexul le asigură vieţuitoarelor din zonă. Suprafaţa deltaică a complexului Matiţa-Merhei (Fig.1.1) este de 5701,74 ha dintr-un total de 106 lacuri. Dintre cuvetele lacustre se remarcă: Merhei 1137,47 ha, Matiţa 641,83 ha, Trei Iezere 433,5 ha, Bogdaproste 400,19 ha, Babina 427,35 ha etc. (Romanescu 1996). La acestea se mai adaugă multe lacuri de 50-200 ha, cum sunt Cioticul, Rădăcinoasele, Poludionca, Poludeanca, Iacub, Roşca, Argintiu, Merheiul Mic (în nord) şi numeroase lacuri mici, în jur a 50 ha (în sud). Regimul hidrologic al complexului este integral dependent de variaţiile de nivel (pe braţele Sulina respectiv pe Dunărea Veche între Mila 23 şi Chilia) (Gâştescu & Driga 1985). Delta fluvio-maritimă are în interiorul ei un singur complex lacustru de interes piscicol Roşu-Puiu (Fig.1.1). Complexul Roşu-Puiu ocupă o vastă depresiune de peste 35000 ha din care 11700 ha sunt situate sub nivelul mării (Driga, 2004). Hidrografia complexului Roşu-Puiu este reprezentată în primul rând prin aproape 60 de lacuri, ce acoperă 20% din suprafaţa depresiunii (6220 ha, cel mai întins fiind lacul Roşu – 1375 ha, urmat de Lumina - 1367,5 ha, Puiu - 865 ha, Puiuleţ - 505 ha, Iacob- 430 ha, Roşuleţ -365 ha. La nord de lacurile mari, se găsesc mai multe ghioluri mici, printre care cele mai importante sunt: Porcul, Porculeţ, Macuhova şi altele. Spre nord şi vest sunt două ghioluri mai mari: Iacub (peste 300 ha) şi Vătafu (peste 200 ha) legate prin gârle mici, primul de Litcov, iar al doilea de ghiolul Lumina.

97

După Gâştescu (1971), complexul lagunar Razim-Sinoie reprezintă asocierea a 3 tipuri genetice de cuvete şi anume: - lagune marine: Razim (41400 ha), Goloviţa (11870 ha), Zmeica (5460 ha), Sinoie (17150 ha); - limane marine: Calica (1550 ha), Agighiol (491 ha), Babadag (2470 ha); - lacuri între grinduri:Cosna,Leahova (Cosna-Leahova 3550 ha), Periteaşca, etc Astfel că suprafaţa complexului la un nivel mediu de 50 cmrMN este de 86770 ha, din care au fost îndiguite pentru amenajări piscicole 7152 ha, iar pentru pescărie au importanţă 5 unităţi (Razim, Sinoie, Goloviţa, Zmeica – protejată la pescuit, Cosna-Leahova – zonă strict protejată) însumând o suprafaţă de 74749 ha (Staraş, 1995). În acest complex există un continuu proces de ridicare a fundului cuvetelor lacurilor Razim şi Goloviţa datorită depunerilor aluvionare, procesul intensificându-se mai ales de la nord spre sud (Bondar, 1990; Staraş, 1995). Inundabilitatea deltei Din suprafaţa totală a Deltei Dunării (inclusiv unitatea Dranov), 20,5% se află la cote sub nivelul mării. Dintre suprafeţele emerse, 54,6% se situează la cote de 0-1m, 18,2% între 1-2 m şi 16,8% între 2-3 m deasupra nivelului mării. Dinamica în timp şi spaţiu a suprafeţei inundate depinde de regimul nivelurilor Dunării, determinând existenţa şi evoluţia marii varietăţi a habitatelor şi biocenozelor. Îndiguirea celor peste 100 mii ha din deltă, din care cea mai mare parte au reprezentat terenuri inundabile, procesele aluvionare şi de eroziune, executarea lucrărilor de rectificare a braţelor Dunării au modificat regimul de inundare a deltei - monitorizarea acestui factor are un rol important în pescăria deltei. Aşezări umane În teritoriul R.B.D.D. sau zonele limitrofe apropiate se află un număr de 20 comune şi oraşe cu populaţie totală de 170.642 locuitori după statistica din anul 1993. Utilizarea terenului Din suprafaţa totală de 580.000 ha a Rezervaţiei, 97.408 ha reprezintă zone îndiguite pentru agricultură, piscicultură şi silvicultură. Din această suprafaţă, 11.425 ha a fost destinată reconstrucţiei ecologice, fiind declarată improprie pentru desfăşurarea activităţilor menţionate. Zonele strict protejate în care nu se desfăşoară nici un fel de activităţi economice, reprezintă o suprafaţa de 50.600 ha. Zone de pescuit tradiţionale Pe teritoriul Rezervaţiei Biosferei Delta Dunării în funcţie de specificul zonei şi al pescuitului, zonele de pescuit tradiţionale se pot împărţi în 6 categorii: Delta Dunării (77.693 ha din care luciu apă 18.767 ha), Somova-Parcheş (8.719 ha d.c. 936 ha luciu apă), Razim-Sinoie (66.710 ha), Unitatea Dranov, Marea Neagră (113.400 ha), Dunăre (2513 ha). Fondul de suprafaţă al sectorului pescăresc din R.B.D.D. fiind variabil de la an la an, estimat la cca 200-250 mii ha, suprafata la care se adaugă zonele de pescuit din Marea Neagră (până la izobata de 20 m).

1.2. Speciile de peşti cu valoare comercială Dintre peşti, cei mai reprezentativi pentru fauna deltei sunt sturionii (Acipenser sp., Huso huso). În zone restrânse este prezentă specia Umbra krameri, strict protejată prin Convenţia de la Berna. Compoziţia ihtiofaunei în zonele Rezervaţiei reflectă caracteristicile habitatului. În apele limpezi, cu macrofite submerse din ce în ce mai restrânse ca suprafaţă în ultimii ani sunt prezente ştiuca (Esox lucius), linul (Tinca tinca), roşioara (Scardinius erythrophthalmus), iar în apele cu transparenţă redusă de tip eutrof au o larga răspândire carasul (Carassius gibelio), plătica (Abramis brama), şalăul (Sander lucioperca).

98

Din cele cca. 30 specii cu importanţă economică în anii 1955-1956, în unităţile complexului Razim-Sinoie erau dominante crapul, şalaul, plătica, babuşca. În funcţie de intensitatea migraţiei, chefalii intrau în unii ani în grupul speciilor dominante. Din punct de vedere taxonomic, ca rezultat al investigaţiilor din perioada 1991-1992 (Oţel et al., 1993), în apele interioare ale Rezervaţiei Biosferei Delta Dunării au fost înregistrate un numar de 57 specii de peşti, din care 37 dulcicole, 18 eurihaline şi 2 marine, din care 26 au valoare comercială în complexele lacustre în studiu (Tab.1.2.1). În prezent pe teritoriul RBDD trăiesc 134 specii de peşti dulcicoli, eurihalini şi marini (Oţel, 2007). Tabel 1.2.1 Lista speciilor de peşti cu valoare comercială din lacurile Deltei Dunării: Nr. crt.

Specia comerciale

Denumire populară

Valoare economică

primară

Valoare economică secundară

Valoare economică

redusă

Specii periclitate

2006 1 Alosa tanaica Rizeafca R An.II 2 Clupeonella cultiventris Gingirică R 3 Esox lucius Ştiucă Pr 4 Blicca bjoerkna Batcă Sc 5 Abramis brama Plătică Sc 6 Alburnus alburnus Oblete R 7 Aspius aspius Avat Sc An.II 8 Carassius carassius Caracuda R Cr, An IIIb 9 Carassius gibelio Caras Pr 10 Cyprinus carpio Crap Pr 11 Ctenopharyngodon idella Cosaş Pr 12 Hypophtalmichthys molitrix Sânger Pr 13 Aristichthys nobilis Novac Pr 14 Leuciscus idus Văduviţă R 15 Pelecus cultratus Sabiţă Sc An.II 16 Rutilus rutilus Babuşcă Sc 17 Scardinius erythrophthalmus Roşioară Sc 18 Tinca tinca Lin Sc 19 Vimba vimba Morunaş R

20 Misgurnus fossilis Ţipar R An.II

21 Silurus glanis Somn Pr

22 Anguilla anguilla Anghilă Pr

23 Perca fluviatilis Biban Sc

24 Sander lucioperca Şalău Pr

25 Platichthys flesus Cambulă Pr

26 Liza aurata Chefal Pr TOTAL 26 11 8 7 Pr=valoare economică primară, Sc=secundară, R=redusă, An=anexa din legea 1198 /2005, cr=cartea roşie din 2005 (Bănărescu, 2005).

99

1.3 Activitatea de pescuit - metode şi unelte de pescuit. Pescăriile din Delta Dunării sunt profilate pe un pescuit de captură în bazinele naturale, principalele specii de interes comercial fiind crapul, somnul, şalăul, ştiuca plătica, carasul, bibanul, etc (Tab1.2.1). Metode de pescuit şi uneltele utilizate Pescuitul în bunurile naturale este tributar unei tehnici care nu a evoluat decât sub aspectul materialelor de confecţie a uneltelor de pescuit. Dominante sunt uneltele de pescuit pasive de mare densitate şi mică productivitate, de tip capcană sau agăţătoare: vintire, setci, cu productivitatea cuprinsă între 0,1-0,5 tone pe unealtă pe an. În complexele lacustre din Delta Dunării se practică două tipuri de pescuit: • pescuitul activ prin filtrare cu năvoade în perioada 15 septembrie-1aprilie (pe suprafeţele de apă eliberate de vegetaţie efectuându-se toane la mal cu un singur năvod sau de larg cu două, trei sau patru năvoade gură la gură); • pescuitul pasiv cu vintire, taliene, setci în perioada 15 iunie-31 martie; locul de instalare fiind lângă mal sau în larg în şiruri sau combinaţii de taliene. Unitatea de pescuit în lacuri şi bălţi este constituită dintr-o barcă de 14 crivace (16-18 crivace în Razim-Sinoie) la pescuitul cu unelte de dimensiuni mici, deservită de 1-2 pescari. Uneltele de pescuit folosite în complexul Razim-Sinoie sunt năvoadele şi talienele existând unele particularitati constructive şi ale materialelor utilizate la uneltele de pescuit tip "Razim" faţă de caracteristicile uzuale generale ale acestor tipuri de unelte (Adam, 1982). În lacul Razim cea mai mare parte a capturilor anuale se realizează cu năvoadele, respectiv cca. 70%, perioada de pescuit cu aceste unelte fiind de 6 luni pe an, respectiv octombrie-martie. Modul de pescuit cu năvoadele este în formaţii de câte 4 năvoade. Pescuitul cu talienele se desfăşoară în special în perioada iulie-septembrie în zonele de larg, continuând cu o intensitate mai redusă în zonele litorale până în luna noiembrie. Caracteristicile năvoadelor sunt diferite în lacul Razim faţă de cele din deltă, îndeosebi prin mărimea laturii ochiului de la maţită care este de 50 mm în Razim şi 32 mm în deltă.

1.4 Evoluţia capturilor şi a efortului de pescuit Structura şi evoluţia capturilor pe specii Evoluţia capturilor a cunoscut o schimbare în timp atât ca mărime, cât şi ca structură (Fig.1.4.1, şi Tab.1.4.1). Astfel captura scade de la 1747 t în Gorgova-Uzlina şi 1634 t în Şontea-Fortuna (media anilor 1963-1974), la 252 t în Gorgova-Uzlina şi 211 t Şontea-Fortuna (media 1992-2003). Speciile răpitoare precum ştiuca (E. lucius), somnul (S. glanis) şi bibanul (P. fluviatilis) s-au diminuat, dominând cele paşnice dintre care carasul (C. gibelio), plătica (A. brama), babuşca (R.rutilus) şi batcă (B. bjoerkna) sunt dominante în capturile totale.

100

Structura capturilor - Sontea - Furtuna

0%

20%

40%

60%

80%

100%

1963

1965

1967

1969

1971

1974

1992

1994

1996

1998

2000

2003

babusca caras platica stiuca crap somn salau alte sp

Evolutia capturilor - Gorgova - Uzlina

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

1963

1965

1967

1969

1971

1973

med

ie 1

963-

1974

1993

1995

1997

1999

2001

babusca caras platica stiuca crapsomn salau alte sp. TOTAL

Structura capturilor - Gorgova - Uzlina

0%

20%

40%

60%

80%

100%

1963

1965

1967

1969

1971

1973

med

ie 1

963-

1974

1993

1995

1997

1999

2001

babusca caras platica stiuca crap somn salau alte sp.

Evolutia capturilor de peste din Complexul Sontea - Fortuna

0

1000000

2000000

3000000

4000000

5000000

6000000

7000000

1963

1965

1967

1969

1971

1974

1992

1994

1996

1998

2000

2003

kg

babusca caras platica stiuca crap somn salau alte sp. TOTAL

Figura 1.4.1 Evoluţia capturilor de peşte din complexele acvatice Şontea – Furtuna şi Gorgova - Uzlina Tabel nr. 1.4.1 Evoluţia comparativă a capturilor în perioada 1963-1974 şi 1992-2004 complex Razim -Sinoie Sontea-Fortuna Matita-Merhei Gorgova-Uzlina Rosu-Puiu

specia perioada 61-74 92-03 63-74 92-03 63-74 92-04 63-74 92-03 63-74 92-04 captura medie tone 1759 1786 1634 211,4 1379 304 1747 252,4 787 290

crap % 15,2 1,7 1,5 3,1 3,1 4,6 1,8 2,2 3,8 6,4 caras % 3,2 26,5 5,1 55,1 57,2 5,6 55,7 1,5 58 platica % 9,6 42,2 11,7 15,8 10,2 13,6 10,8

stiuca % 3,4 0,2 21,9 3,8 19,7 2,6 18,3 2,6 16,5 1,9 somn % 1,9 1 7,8 1,8 12,8 2,1 8,8 0,9 13,5 6,5 salau % 31,6 6,6 0,3 0,2 0,5 0,3 0,8 0,3 0,7 1

babusca % 22,8 15,4 40,4 19,1 28,2 16,1 35,1 19,6 33,7 9,5

Dacă până în anii 1972-1974 structura speciilor şi mărimea cantităţilor pescuite în complexele lacustre din R.B.D.D. depindeau de regimul hidrologic din bazinul Dunării (suprafeţe inundate pentru reproducere în luncă şi deltă precum şi intrări de puiet în complex), perioada următoare şi îndeosebi după anul 1980, mărimea şi structura pe specii a capturilor este influenţată de procesul de eutrofizare ca efect al poluării cu azot şi fosfor. Caracteristicile biotopului şi structura biocenozei au suferit modificări esenţiale, inclusiv la nivelul faunei piscicole. Răspunsul populaţiilor de peşti atât din delta cât şi din complexul Razim este tipic pentru ecosistemele lacustre din zonele temperate europene: -creşterea productivităţii biologice inclusiv a productivităţii piscicole;

101

-schimbarea şi simplificarea structurii ihtiofaunei; Cauza principală a acestei situaţii o reprezintă duritatea impactului antropic care a afectat calitatea habitatelor speciilor prin accentuarea fenomenului de eutrofizare şi poluare a apei precum şi capacitatea de refacere naturală a stocurilor prin eliminarea unor întinse zone de reproducere naturală, prin îndiguirile masive din lunca şi Delta Dunării. Aceste cauze au fost amplificate şi de practicarea unui pescuit abuziv asupra unui stoc aflat în evident declin folosind unelte de plasă cu ochiuri mici. Pescăria peştilor de apă dulce, reflectă trecerea habitatelor de la comunitatea ştiucă/lin spre comunitatea şalău/plătică, prin declinul peştilor răpitori şi dominanţa peştilor paşnici, odată cu evoluţia apelor de la mezotrofie spre hipertrofie. Evoluţia efortului de pescuit (nr. pescari, unelte) În ultima perioadă, în complexele lacustre din R.B.D.D. există o tendinţă de creştere a efortului de pescuit, rezultat din creşterea numărului de pescari şi a uneltelor utilizate care are ca efect creşterea presiunii asupra resursei pescăreşti. (Fig.1.4.2). În lacul Razim numărul total de năvoade utilizate la pescuit a crescut după 1989 de la 80 la 92-96 în anul 1994, cu tendinţă de creştere determinate de procesul de reorganizare şi privatizare. Efortul de pescuit cu năvoadele în lacul Razim variază de la 2.300-2.600 zile năvod la 3.200-3.900 zile năvod/an, depinzând în mare măsură de frecvenţa vânturilor şi durata îngheţului. În ultimii ani se înregistrează creşterea efortului de pescuit la peste 5000 zile năvod/an. Numărul de taliene utilizate la pescuit a înregistrat o tendinţă constantă de creştere după 1990, de la 1100-1200 buc în anii 1984-1985 la 1430-1700 în anii 1987-1990 şi 2041 în anul 1994, după care a înregistrat o tendinţă de scădere. Randamentul pescuitului Randamentul pescuitului exprimat prin Captura Pe Unitate de Efort (CPUE), se diferenţiază pe tipuri de pescării, habitate şi sezoane de pescuit. Redăm mai jos CPUE pentru două complexe: Complexul Roşu-Puiu: • CPUE pentru setci/ave = 1,83-3,6 kg/setcă/zi; • CPUE pentru vintire = 1,2 kg/vintir/zi; • CPUE pentru năvoade = 314-542 kg/năvod/zi. Complexul Razim-Sinoie: • CPUE pentru taliene = 2-8 kg/talian/zi; • CPUE pentru năvoade = 342-758 kg/năvod/zi.

102

2. MATERIAL ŞI METODA DE LUCRU Evaluarea stocurilor este impusă de necesitatea optimizării activităţii de pescuit, în sensul stabilirii unui nivel optim al efortului de pescuit care să asigure o producţie maximă durabilă, care să nu afecteze existenţa în timp a stocului supus exploatării. Metodologiile dezvoltate pe plan mondial în cadrul programelor FAO se împart în două grupe: metodologii analitice şi metodologii holistice (Sparre &Venema, 1998) şi care grupează procedee şi metode de analiză a stocurilor, inclusiv de modelare matematică, dezvoltate de-a lungul timpului ca instrumente pentru asistarea deciziilor privind exploatarea stocurilor de peşti. Evaluarea stocurilor cuprinde mai multe etape:

– definirea dimensiunii geografice şi biologice a stocului – alegerea procedurii de eşantionare şi colectare a datelor – alegerea modelului de evaluare, a parametrilor şi coordonarea evaluării – specificarea indicatorilor de performanţă şi evaluarea acţiunilor alternative – prezentarea rezultatelor

Modelele de evaluare efectuează o predicţie a ratei de schimbare în biomasă şi productivitate bazată pe informaţia capturilor şi ratelor la care peştii întră în faza de recrutare, creştere şi pierderile din populaţie (mortalitatea naturală şi prin pescuit)(* 1998). Dintre metodele de evaluare a stocurilor cunoscute, în acest studiu se vor testa două tipuri de metode de estimare a stocurilor (Sparre et.al., 1989):

– Metode analitice de estimare a stocurilor – Metode simple holistice de estimare a stocurilor

2.1 Metoda analitică de estimare a stocurilor de peşti O metodă de evaluare a stocurilor de peşti este cea analitică care analizează variaţia biomasei unui stoc sub influenţa fenomenelor de creştere şi mortalitate. Această metodă necesită cunoaşterea structurii pe vârste sau lungimi a capturilor. Conceptul de bază al acestei metode este cel de cohortă. O cohortă este un stoc de peşti, toţi de aproximativ aceeaşi vârstă şi aparţinând aceluiaşi stoc. În procesul de evaluare a stocurilor şi de definire a condiţiilor optime de exploatare se ia în considerare faza exploatabilă a populaţiilor piscicole, de unde putem dispune de date suficiente necesare studiului. Metodele de prelucrare şi analiză a eşantioanelor sunt cele utilizate în programele FAO (Sparre et al., 1989). Metodologia analitică se bazează pe modelele dezvoltate de Baranov (1918), Thompson şi Bell (1934), Beverton şi Holt (1956), Sparre et al., (1989) şi utilizează structura pe vârste a capturilor sau structura pe lungimi a acestora (Jones, 1984). Descrierea în detaliu a metodelor analitice a fost efectuată în capitolul 3 al acestui manual. Procedura generală de estimare a stocurilor de peşti cuprinde: DATE DE INTRARE: DATE DE LA PESCĂRII (+ SUPOZIŢII)

⇓ PROCESARE: ANALIZA DATELOR ISTORICE

⇓ REZULTATE: ESTIMAREA PARAMETRILOR DE CREŞTERE ŞI DE MORTALITATE

⇓ PROCESARE: PREDICŢIA PRODUCŢIEI PENTRU DIFERITE NIVELURI DE

EXPLOATARE ⇓

REZULTATE: NIVELUL OPTIM DE PESCUIT, PRODUCŢIA MAXIMĂ SUSŢINUTĂ

103

Metoda analitică cuprinde următoarele etape: Eşantionarea capturilor comerciale Evaluarea stocurilor speciilor dominante din capturile complexelor lacustre în studiu şi a modului de exploatare se bazează pe metode de recoltare randomizată a unor eşantioane reprezentative din capturile comerciale asupra speciilor dominante. Lucrările de eşantionaj constau din lucrări de biometrie, gravimetrie şi recoltări de solzi. Mărimea eşantioanelor a fost de circa 1000 exemplare, iar pentru determinarea structurii pe vârste au fost recoltaţi solzi de la 100-200 indivizi, pe criteriul cuprinderii tuturor claselor de lungimi. Datele de lungime şi greutate din eşantioanele comerciale au fost introduse pe calculator, în fişiere speciale tip .LGR care lucrează cu programul ESP şi reprezentând date de intrare pentru următoarele etape de estimare a parametrilor de creştere şi exploatare. Datele colectate din pescuitul comercial includ: unealta folosită, zona, data, efortul de pescuit, măsurători de lungime şi greutate a indivizilor pe specii, greutatea eşantionului, solzi prelevaţi pentru determinarea vârstei de la speciile eşantionate. Determinarea relaţiei lungime totală (Lt) - greutate (W) de forma : W = a x Lt b

Valorile coeficienţilor a şi b s-au determinat prin metoda celor mai mici pătrate, utilizând valorile logaritmate ale lungimii totale - Lt (cm) şi greutăţii - W (g): log W = a + b x log Lt

Estimarea parametrilor de creştere Studiul creşterii înseamnă determinarea mărimii corpului ca o funcţie de vârstă. În apele temperate astfel de date pot fi obţinute prin citirea inelelor anuale de pe solzi, dar există şi metode care permit conversia datelor de frecvenţă pe lungimi în structura pe vârste însă interpretarea finală a rezultatelor devine mai sigură, dacă datele obţinute sunt comparate cu cele de la citirea solzilor. Pentru studiul creşterii se utilizează ecuaţia de creştere a lui von Bertalanffy: L(t) = L∞ (1-e-k(t-to)) (Sparre et al., 1989) unde Lt - lungimea la vârsta “t” iar L∞, K, to, sunt parametrii de creştere şi reprezintă: L∞ - lungimea totală maximă (cm) pe care o pot atinge indivizii, la care creşterea încetează; k - parametru de curbă care determină rapiditatea cu care se apropie peştele de L∞. Astfel, k are o valoare mică pentru peştii care cresc mai lent şi o valoare mare pentru peştii cu creştere rapidă. to - vârsta teoretică la care lungimea este “0”, fără semnificaţie biologică; Datele de intrare pentru ecuaţia de creştere Bertalanffy Există câteva moduri de obţinere a datelor de intrare pentru estimarea parametrilor de creştere, din capturile comerciale, care pot fi clasificate în 3 grupe: - date de citiri de vârste combinate cu măsurători de lungime – Metoda grafică Guland şi Holt, Ford – Walford, von Bertalanffy; - numai date de măsurători de lungime – model ELEFAN; - experimente de capturare-recapturare.

104

Estimarea ratelor de mortalitate Parametrii cheie utilizaţi în descrierea aspectului negativ al dinamicii stocului, al pierderilor, sunt ratele de mortalitate. Pierderile numerice ale unui stoc sunt datorate cauzelor naturale (mortalitatea naturală - M) şi celor prin pescuit (F), iar împreună constituie mortalitatea totală Z = M+F (Heincke,1913; Baranov, 1918; Beverton & Holt, 1957; Pauly, 1982 , etc., citaţi de Vetter, 1988). Estimarea mortalităţii naturale Mortalitatea naturală diferă de la o specie la alta şi chiar în cadrul aceleeaşi specii, în funcţie de zona studiată, de densitatea prădătorilor, a concurenţilor a căror abundenţă este influenţată prin pescuit. Formula de calcul a acestei mortalităţi este cea a lui Pauly (Pauly, 1983): ln M = - 0.0152 - 0.279 ln L∞ + 0.6543 ln k + 0.463 ln ToC Această relaţie, a rezultat în urma unei analize de regresie a lui M în funcţie de K, L∞ şi ToC (temperatura medie anuală a apei de suprafaţă, în zona de răspândire a speciei - oC), bazată pe 175 de stocuri diferite de peşti, care indică faptul că, peştii tineri şi cei care au o viteză de creştere mai mare au mortalitatea naturală mare, iar temperatura medie anuală a apei, cu cât este mai ridicată cu atât şi mortalitatea M este mai mare. Formula mortalităţii naturale este introdusă în modelul "ELEFAN", astfel că odată cu obţinerea parametrilor de creştere rezultă şi M, pe baza parametrilor de creştere estimaţi. Estimarea mortalităţii totale Partea descendentă a stocului aflată în deplină exploatare furnizează valoarea mortalităţii totale - Z (Pauly, 1983; Sparre et al., 1989.) Pentru estimarea acestei mortalităţi (Z) există mai multe metode dintre care metoda curbei capturii liniarizate bazată pe structura frecvenţei pe lungimi va fi utilizată în aceată etapă. Această metodă se bazează pe presupunerea unui sistem de parametri constanţi, adică, recrutarea, mortalitatea prin pescuit (F) şi mortalitatea naturală (M) constante şi de fapt este o reprezentare grafică a numărului de supravieţuitori funcţie de timp (vârstă). Având la dispoziţie un set de date de frecvenţă pe lungimi şi parametrii de creştere este posibilă estimarea mortalităţii totale Z. Această estimare se efectuează pe partea descendentă a curbei capturii (partea ascendentă se exclude, considerându-se că aceşti peşti nu au recrutat pe deplin pentru pescuit), iar ultimele grupe de lungimi se exclud, deoarece numărul peştilor vârstnici din eşantion este mic iar când lungimea peştelui se apropie de L∞, relaţia dintre vârstă şi lungime devine nesigură. Estimarea mortalităţii prin pescuit Mortalitatea datorată pierderilor prin pescuit se calculează din diferenţa dintre Z - M = F Valoare ce va coincide cu cea rezultată din analiza populaţiei virtuale, estimare prezentată în detaliu în cap. 3.2. Factorii care influenţează ratele de mortalitate prin pescuit Incertitudinea estimării parametrilor de exploatare (Z-mortalitatea totală, M-mortalitatea naturală, Lc- lungimea la prima captură), dependente în mod direct sau indirect de datele din captură, sensibilizează estimarea mortalităţii prin pescuit F (creşterea lui M are ca efect descreşterea lui F, creşterea lui Lc implică creşterea lui F) care este unul din parametrii din modelul predictiv Thompson - Bell pe baza căruia se stabileşte strategia optimă de pescuit (Vetter, 1988).

105

De asemenea, având în vedere că toate modelele de evaluare a stării şi exploatării stocurilor, precum şi simulările de optimizare sunt în funcţie de cantitatea extrasă din stocuri, acurateţea capturii reale este esenţială. Estimarea parametrilor de selectivitate a pescuitului Estimarea curbei de selectivitate este specifică uneltelor utilizate la pescuit. Există metode specifice pentru estimarea selectivităţii uneltelor de tip năvod sau traul bazată pe ecuaţia curbei capturii, utilizând partea ascendentă a stocului exploatabil (Pauly, 1983; Sparre et al., 1989). Metoda se bazează pe determinarea raportului dintre numărul indivizilor capturaţi pe clase de lungimi şi numărul estimat a fi întâlnit peretele de plasă. Acest model estimează lungimea la prima captură (L50% - lungimea la care 50% din peştii intraţi în unealta utilizată sunt reţinuţi, Lc), descris în detaliu în etapele anterioare. Estimarea biomasei exploatabile Această estimare necesită cunoaşterea capturii comerciale totale care se aplică asupra întregului eşantion. Metoda utilizată este "analiza cohortei pe bază de lungimi" dezvoltată de Fry, aplicată de Gulland şi descrisă de Jones şi Pauly (Sparre et al., 1989). ”Cohorta”, reprezintă un grup de peşti de aceeaşi vârstă care aparţin aceluiaşi stoc. Analiza cohortei, de fapt lucrează cu o pseudo-cohortă obţinută prin admiterea unui sistem de parametri constant. În acest fel, se presupune că imaginea prezentată de toate clasele de mărimi pescuite în timpul unui an reflectă imaginea unei cohorte în timpul vieţii ei. Analiza cohortei este un model retrospectiv care dă posibilitatea urmăririi unui stoc din momentul recrutării pentru pescuit până în momentul în care el dispare, fiind utilă în predicţia viitoare a efortului de pescuit. Datele de intrare pentru această analiză sunt parametrii de creştere (L∞, k, M) şi de exploatare (Lc) şi o valoare a lui F pentru clasa de lungime cea mai mare (aşa zisul F terminal). Rezultatul acestei analize este biomasa medie existentă şi mortalitatea medie realizată prin pescuit la Lc, care de fapt este cea curentă (Fc). Rezultatele obţinute din analiza cohortei sunt estimări absolute a stocului şi mortalităţii de pescuit pentru fiecare grupă de mărime sau vârstă. Cazuri extreme de supraestimare a stocurilor de peşti pot avea consecinţe dezastruoase de management (ex. declinul codului din Newfoundland, Hutchings and Myers, 1994; Walters and Pearse, 1996). Erorile pot apare din mai multe cauze: erori în datele de intrare (ex. capturi neînregistrate), diferite tipuri de modele cu parametrii constanţi (majoritatea parametrilor sunt presupuşi a fi constanţi în analize dar care de fapt se modifică, de asemenea prezumpţiile incorecte despre vulnerabilitatea relativă a claselor de vârstă). Analiza retrospectivă este un instrument eficace pentru a descoperi problemele potenţiale dintr-o metodologie de evaluare, chiar dacă nu izbuteşte să asigure lămuriri despre posibilele lor surse (*, 1998). Aplicarea metodei implică o serie de asumări care reprezintă surse de eroare în estimarea stocurilor. Dintre acestea amintim pe cele mai importante:

-statistica capturilor este corectă; -nivelul recrutării este constant, fiind puţin sau deloc influenţat de factorii naturali; -imigrările sau emigrările de efective în sistemul analizat sunt nesemnificative;

Principala constrângere este reprezentată de caracterul multispecific al pescăriilor de apă dulce în comparaţie cu caracterul monospecific al stocurilor de peşti marini. Din acest motiv, o serie de analişti ai metodologiilor de cercetare recomandă metoda ,,surplusului de producţie” (metodologie holistică) ca fiind

106

mai adecvată pentru evaluarea stocurilor de peşti de apă dulce (Densen, 1990), dar care are ca rezultat o estimare globală a stocului. Aceste rezultate împreună cu cele din selectivitatea uneltei sunt folosite pentru predicţia biomasei stocului şi a nivelelor de producţie folosind metoda Thompson -Bell. Modele predictive Modelul producţie pe recrut Y/R (Beverton – Holt) Pentru stabilirea stării de exploatare curente a stocului se utilizează “modelul producţiei pe recrut” a lui Beverton-Holt (1957) adaptat de Marten (1978) pe structura pe vârste/lungimi (Sparre et al., 1989). Există câteva condiţii care fundamentează aplicarea acestui model: - recrutare constantă - mortalitatea naturală constantă - peştii din stoc sunt pescuiţi în acelaşi timp - lungimea la care peştele intră în faza exploatare (Lr) rămâne constantă. Prin variaţia vârstei / lungimii de capturare (tc/Lc) şi a coeficientului de mortalitate prin pescuit (F) se construieşte graficul curbelor de izoproducţie, alcătuit dintr-un număr infinit de puncte de aceeaşi valoare Y/R, numite şi izoplete. Pe graficul izopletelor se determină linia pe care se află poziţia exploatării prezente în funcţie de mărimea Lc actuală şi valoarea estimată F, analizând pentru fiecare stoc posibilităţile de optimizare pe următoarele criterii: -protecţiei indivizilor înainte de maturitatea sexuală; -evitarea supraexploatării; În funcţie de poziţia punctului curent faţă de zona de echilibru din graficul izopletelor producţie / recrut se stabileşte strategia de pescuit pentru obţinerea producţiei maxime durabile (Ricker,1975). Elaborarea unor scenarii de modelare prin variaţia parametrilor de exploatare conduce la concluzii privind necesitatea reducerii sau creşterii intensităţii exploatării sau necesitatea schimbării mărimii ochiului plaselor de pescuit. Un aspect important al exploatării stocului de peşte este “supraexploatarea” care apare când efortul este atât de mare încât producţia totală descreşte odată cu creşterea efortului, în timp ce o descreştere a capturii per unitate de efort reprezintă o creştere a pescuitului şi nu a supraexploatării. Modelul Beverton-Holt este util în combinaţie cu Analiza Populaţiei Virtuale (VPA), furnizând valori ale coeficientului mortalităţii prin pescuit (F) pentru modelul predictiv Thomson-Bell. Modelul predictiv bazat pe lungimi (Thompson – Bell) Pentru optimizarea exploatării s-a utilizat valoarea intensităţii optime a pescuitului rezultată din aplicarea modelului matematic Beverton-Holt introdusă în modelul matematic predictiv Thompson-Bell. Acesta analizează stocul pe bază de lungimi din punctul de vedere al efectului previzibil asupra biomasei exploatabile şi asupra producţiei exploatate produsă de intensitatea optimă a pescuitului operând asupra fiecărei grupe de vârstă sau lungimi cu un factor X care reprezintă raportul între rata optimă a pescuitului şi cea actuală: X = Fo / F

107

2.2 Metoda holistică de estimare a stocurilor de peşti Estimarea producţiei maxime durabile şi a efortului de pescuit prin modelul Schaefer Acest model al surplusului de producţie se aplică asupra pescăriilor bazate pe exploatarea mai multor specii (Sparre et al., 1989; Ghorbel et al., 1992), fiind recomandat şi pentru managementul pescăriilor apelor interioare (Densen et al., 1990). Metoda se bazează pe corelaţia între captura pe efort (Y/f) şi efortul de pescuit (f), pe baza datelor statistice de pescuit dintr-un număr de ani: Y/f = a + b . f ; (dacă f < - a / b); a, b - coeficienţii analizei de regresie; -Producţia maximă admisibilă : MSY = - a2 / 4b; -Efortul optim de pescuit pentru MSY ; f = -a /2b; Testarea metodei s-a efectuat prin utilizarea datelor primare, privind efortul de pescuit din complexul Roşu-Puiu au fost extrase, de pe bonurile zilnice de predare la cherhanaua Caraorman. Având în vedere că în acest complex se utilizează mai multe tipuri de unelte de pescuit (setci, taliene, năvoade) a intervenit necesitatea standardizării efortului de pescuit. Astfel, anual, începând din anul 1982, din evidenţele contabile ale punctului de colectare Caraorman, au fost înregistrate bonurile zilnice de predare a cantităţilor de peşte aduse de pescari. O deosebită atenţie s-a acordat în special bonurilor care reprezentau captura realizată cu unealta năvod, înregistrând astfel, zilele de pescuit şi capturile realizate efectuate cu această unealtă. Captura pe Unitatea de Efort la unealta năvod, a rezultat prin divizarea capturii totale înregistrate (realizată cu năvodul) la numărul zilelor efectiv lucrate cu năvodul (numărul zilelor de pescuit cu unealta năvod *numărul de năvoade). Pentru standardizarea efortului de pescuit (Sparre et al., 1989; Alimoso, 1991; Cowx,1991), în zile năvod, s-a raportat captura totală de peşte înregistrată pentru complexul Roşu-Puiu la valoarea CPUE rezultată la punctul de colectare Caraorman.

108

3. REZULTATE ŞI DISCUŢII

3.1 Evaluarea parametrilor de creştere În scopul evaluării stării stocurilor, în anul 2006 au fost eşantionate un număr de 8034 exemplare din care 3941 exemplare de caras din cinci complexe lacustre din Delta Dunării (Gorgova-Uzlina, Matiţa-Merhei, Roşu-Puiu, Şontea-Fortuna şi Somova – Parcheş), reprezentând 1618,5 kg (Tab.3.1.1). În lacul Razim s-au efectuat măsurători asupra a 1014 ex. de caras (Fig.3.1.1) , 1008 ex. de plătică, 1009 ex. de babuşcă şi 1062 ex. de şalău (un total de 2457,8 kg). În general, media unui eşantion a fost de 1000 ex. pe specie şi zonă de pescuit. În lacul Razim eşantioanele au fost prelevate numai de la unealta năvod, iar în lacurile din Delta Dunării, eşantionajul s-a efectuat la uneltele de pescuit pasiv – vintire, taliene a=32 mm şi setci cu a≥50mm.

Fig. 3.1.1 Distribuţia frecvenţei pe lungimi la specia caras din Lacul Razim, 2006 Tabel 3.1.1 Structura eşantioanelor prelevate din capturi (Lt=lungime totală, W=masa, L.c.m.f.=Lungimea cea mai frecvenţă) Specia/lacul

Unealta

Nr. ex.

Masa (kg)

Lt.med. (cm)

W.med (g)

limite (cm) L.c.m.f. (cm) Ltmin Ltmax

CARAS Razim năvod 1014 380 25,7 375 17 38 28Gorgova - Uzlina setci şi vintire 624 325 28,6 521 18,5 41 27,2Matiţa-Merhei taliene, setci 525 186 25,1 355 18 31,7 26,7Roşu-Puiu setci, vintire 944 471 29,2 499 20,8 38 29Şontea-Furtuna setci, vintire 838 289 25,5 345 19 36,7 25Somova-Parcheş vintire, taliene 1010 347 26 343 19,4 34,5 27Babuşca/Razim năvod 1009 277 26,1 275 20 36,5 26,5Plătică/Razim năvod 1008 739 37,7 733 19 56,5 44Şalău/Razim năvod 1062 1061 44 999 31 68,5 41TOTAL 8034 4076

Nr.

exem

plar

e

Lt (cm)

109

Evaluarea relaţiei lungime - greutate Pentru speciile eşantionate au fost estimaţi coeficienţii relaţiei lungime totală – greutate. Un exemplu de rezultate ale analizei relaţiei lungime-greutae, din fişiere de lungime-greutate tip .LGR, estimate cu ajutorul programului ESP este redat în Fig.3.1.2 pentru specia caras din lacul Razim.

Figura 3.1.2 Estimarea relaţiei lungime – greutate pentru specia caras din L. Razim, 2006 Valorile coeficienţilor a şi b sunt variabile de la un an la altul ca rezultat al proceselor fiziologice de creştere, îngrăşare, maturare sexuală, reflectând adaptarea specifică şi creând unitatea specie-mediu. (Tab.3.1.2). Tabel 3.1.2 Valorile coeficienţilor relaţiei lungime totală – greutate Specia/lacul nr. ex. Lt min-max

(cm) W min.-max.

(g) a b med.

CARAS Razim 1014 17 - 38 108 - 1297 0,04719 2,74884Gorgova-Uzlina 624 18,5 - 41 148 - 1298 0,02534 2,93857Matiţa-Merhei 525 18 – 31,7 142 - 797 0,0203 3,01744Roşu-Puiu 944 20,8 - 38 198 - 1037 0,01409 3,09393Şontea-Furtuna 838 19 – 36,7 153 – 926 0,01879 3,02368Somova-Parcheş 1010 19,4 – 34,5 133 - 765 0,02172 2,96133Babuşca/Razim 1009 20 – 36,5 128 - 767 0,01059 3,10799Platică/Razim 1008 19 – 56,5 167 - 2388 0,00953 3,07178Şalău/Razim 1062 31 – 68,5 349 - 3060 0,00943 3,04073

110

Valoarea coeficientului b=3, descrie o creşterea izometrică, caracteristică speciilor de peşti care nu-şi modifică forma şi masa specifică pe parcursul vieţii. Multe specii se apropie de această valoare ideală, totuşi greutatea este afectată în timp de gradul de îngrăşare, de condiţiile de reproducere, etc. Coeficientul b, este cuprins în general între 2-4 (Weatherley, 1972). Când b este mai mare sau mai mic decât 3, atunci creşterea este considerată alometrică. Datorită faptului că estimarea acestor coeficienţi s-a efectuat numai din eşantionajul capturilor comerciale, nefiind incluşi şi exemplarele mici de o vară, aceşti coeficienţi descriu numai creştere pentru partea comercială a populaţiei, necesară în următoarele etape ale modelelor de evaluare a stocurilor de peşti.

Evaluarea parametrilor ecuaţiei de creştere - L∞ , k, to La speciile studiate, parametrii de creştere au fost estimaţi prin metodele bazate atât pe date de lungime - vârstă (metoda Gulland-Holt şi Von Bertalanffy) cât şi din analiza frecvenţei pe lungimi cu ajutorul modelului “ELEFAN” (Anexa nr. 1) care fac parte din pachetul de programe ESP (Evaluarea Stocurilor de Peşti). Modul de estimare a parametrilor de creştere prin metodele mai sus menţionate sunt prezentate ca exemplu pentru specia caras din complexul Şontea-Fortuna, în Fig.3.1.3, iar valorile parametrilor de creştere rezultaţi pentru speciile studiate sunt redate în Tab.3.1.3. Tabel 3.1.3 Valorile estimate ale parametrilor ecuaţiei de creştere, pe specii şi complexe lacustre în anul 2006 Specia/lacul L∞ k to CARAS Razim 40,5 0,2 -0,22 Gorgova - Uzlina 44,3 0,175 -0,8 Matiţa-Merhei 41,3 0,21 -0,12 Roşu-Puiu 43,3 0,175 -0,41 Şontea-Furtuna 41,9 0,219 -0,47 Somova-Parcheş 40,2 0,25 -0,26 Babuşcă/Razim 39,4 0,197 -0,98 Plătică/Razim 61,6 0,133 -0,83 Şalău/Razim 91 0,167 -0,58 Pentru acurateţea datelor valorile parametrilor de creştere rezultaţi din metodele utilizate sunt comparate cu datele rezultate din citirile inelelor anuale de pe solzi constatându-se valori apropiate de datele obţinute prin metodele matematice (Tab.3.1.4). Tabel 3.1.4 Date comparative privind parametri de creştere estimaţi pentru specia caras din Complexul Şontea – Furtuna 2006

vârsta Lungime totală medie (ani) citiri solzi metoda Berttalanffy model ELEFAN 2.5 20,53 19,99 20,04 3.5 23,35 24,31 24,34 4.5 26,44 27,78 27,79 5.5 29,15 30,57 30,57 6.5 31,35 32,81 32,79 7.5 34,56 34,60 34,59

111

Fig. 3.1.3 Estimarea parametrilor de creştere pe date de lungime- vârstă pentru specia caras din complexul Şontea-Fortuna

Estimarea lui L∞ şi k prin metoda Gulland - Holt

t Δt Lt ΔL (L t+1 + L t)/2 Δl/Δt 2.5 20 3.5 1 24.3 4.3 22.15 4.3 4.5 1 27.8 3.5 26.05 3.5 5.5 1 30.6 2.8 29.2 2.8 6.5 1 32.8 2.2 31.7 2.2 7.5 1 34.6 1.8 33.7 1.8

y = -0.218x + 9.168R² = 0.999 K=0,218

L∞= -9,1689/-0,2188=41,9

0

1

2

3

4

5

0 5 10 15 20 25 30 35 40

ΔL/

Δt

(Lt+1+Lt)/2

Series1

Linear (Series1)

Estimarea lui k şi to – metoda grafică ”Von Bertalanffy”

t Lt -Ln(1-Lt)/L∞ 2.5 20 0.65 3.5 24.3 0.87 4.5 27.8 1.09 5.5 30.6 1.31 6.5 32.8 1.53 7.5 34.6 1.75

y = 0,2198x + 0,0993R2 = 1

k = 0,219to = -0,0993/0,2198 = - 0,45

0.00.20.40.60.81.01.21.41.61.82.0

0 1 2 3 4 5 6 7 8

-ln (1

-Lt/L

∞)

t (ani)

112

3.2 Evaluarea parametrilor de exploatare - M, F, Z, Lc Estimarea ratei instantanee de mortalitate naturală anuală - M - s-a efectuat prin utilizarea formulelor de calcul a lui Pauly (M) iar ca o generalizare, Beverton&Holt au estimat că valoarea raţiei M/k este rezonabilă când aparţine intervalului 1,5-2,5 (Sparre et al., 1989). Valorile estimate ale mortalităţii naturale (Tab.3.2.1) pentru speciile studiate, prin metodele de calcul mai sus menţionate, nu prezintă diferenţe apreciabile şi se încadrează în limitele raţiei M / k. Tabel 3.2.1 Valorile coeficientului de mortalitate naturală – M Specia/lacul M k M / k CARAS Razim 0,4 0,2 2,01 Gorgova-Uzlina 0,36 0,175 2,05 Matiţa-Merhei 0,41 0,21 1,96 Roşu-Puiu 0,36 0,175 2,06 Sontea-Furtuna 0,42 0,219 1,93 Somova-Parcheş 0,47 0,25 1,86 Babuşcă/Razim 0,4 0,197 2,04 Plătică/Razim 0,27 0,133 2,06 Şalău/Razim 0,29 0,167 1,71 Estimarea ratei instantanee de mortalitate totală anuală (Z), (Tab.3.2.2) s-a efectuat pe baza structurii frecvenţei pe lungimi, pe partea descendentă a stocului aflat în deplină exploatare. S-a folosit metoda curbei capturii liniarizate bazată pe structura frecvenţei pe lungimi raportată la captura comercială anuală utilizând parametrii de creştere mai sus estimaţi (Tab.3.1.3). Un exemplu de calcul este redat pentru specia caras din L. Razim (Fig.3.2.1) Tabel 3.2.2 Valorile ratei instantanee a mortalităţii totale anuale pentru specia caras şi plătică Specia/lacul a b Z r CARAS Razim 6.29209 -0.80522 0,8 0.943 Gorgova-Uzlina 6.45947 -0.71155 0,7 0.972 Matiţa-Merhei 8.46880 -1.30967 1,3 0.982 Roşu-Puiu 6.84681 -0.80938 0,8 0.992 Şontea-Furtuna 9.31772 -1.60476 1,6 0.957 Somova-Parcheş 9.96044 -1.70169 1,7 0.994 Babuşcă/Razim 8.37572 -1.022 1,0 0.996 *Plătică/Razim 4.15107 -0.55146 0,5 0.931 Şalău/Razim 7.89775 -1.60252 1,6 0.981 a şi b = coeficienţii ecuaţiei liniare a curbei capturii * eşantioane nereprezentative datorită distribuţiei frecvenţei pe lungimi care prezintă două pante în stabilirea coeficientului de mortalitate totală; Datorită recrutării anuale diferite şi a comportamentului de emigrare - imigrare a speciilor, acest parametru poate prezenta unele erori influenţând rezultatele evaluării biomasei stocurilor, astfel că o medie pe mai mulţi ani furnizează valori mai apropiate de realitate.

113

Fig. 3.2.1 Estimarea ratei de mortalitate totală –metoda curbei capturii liniarizate bazată pe structura frecvenţei pe lungimi

1. Datele de intrare

Estimarea propriu-zisă a ratei de mortalitate totală

114

Estimarea ratei instantanee de mortalitate anuală prin pescuit - F Mortalitatea datorată pierderilor prin pescuit s-a estimat prin metoda analizei cohortei pe lungimi (Anexa nr. 1) valoare care coincide cu diferenţa dintre Z - M = F. Mortalitatea anuală prin pescuit variază în limite largi şi se datorează:

– vârstei de recrutare variabile (verile consecutive călduroase favorizează recrutarea timpurie); – procedura de eşantionare (eşantioanele sunt limitate în unii ani); – oscilaţiei efortului de pescuit.

Estimarea lungimii la prima captură pentru năvoade - Lc Strategia exploatării optime este determinată de vârsta la prima captură, respectiv lungimea la prima captură (Lc) şi nivelul total al mortalităţii prin pescuit. Uneltele de pescuit de tip năvod, cu care se realizează cea mai mare parte a capturilor din lacul Razim, acţionează selectiv asupra părţii exploatabile a populaţiilor luate în studiu. Gradul selectivităţii diferă în funcţie de specie (de mărime, formă, indice de profil) şi caracteristicile uneltei de pescuit (mărimea laturii ochiului matiţei năvodului, coeficienţii de posădire, diametrul firului din care e confecţionată plasa, etc). Un model de calcul al lungimii la prima captură pentru specia caras din lacul Razim este redat în Fig.3.2.2. Uneltele de pescuit de tip năvod utilizate în acest complex până în 1993 au avut latura ochiului de la matiţă a = 40 mm iar după 1993, pentru protejarea indivizilor nematuraţi sexual frecvent întâlniţi în capturi, s-a recomandat de colectivul temei, privind gestionarea durabilă a resurselor piscicole din Delta Dunării, din I.C.P.D.D., necesitatea majorării laturii ochiului de plasă la matiţa năvoadelor la a = 50 mm, măsură adoptată după 1997. În complexele lacustre din delta Dunării, uneltele de pescuit de tip năvod utilizate până în 1993 au avut latura ochiului de la matiţă a = 26-28 mm iar după 1993, pentru protejarea indivizilor nematuraţi sexual frecvent întâlniţi în capturi, s-a recomandat necesitatea majorării laturii ochiului de plasă la matiţa năvoadelor la a = 32 mm, măsură adoptată după 1994 în toate lacurile din Delta Dunării. Ca rezultat al caracteristicilor diferite ale năvoadelor, lungimea primei capturi (Lc) în lacurile din Delta Dunării sunt mai mici faţă de complexul Razim-Sinoie (Tab.3.2.3). Estimarea lungimii la prima captură pentru unelte pasive (setci, vintire, taliene) - Lc În ultimii ani utilizarea năvoadelor în Delta Dunării a fost din ce în ce mai rară. De aceea singurele eşantioane disponibile au fost cele de la pescuitul cu unelte pasive, în special setci şi o mică parte de la vintire şi taliene. În aceste condiţii estimarea lui Lc din curba capturilor este mult influenţată de structura eşantionului, aceasta inducând influenţe negative în estimarea stării actuale de exploatare şi optimizarea exploatării prin modelul Y/R. Astfel estimarea lui Lc diferă de la un lac la altul, cu puncte curente de exploatare (Pc) şi Puncte optimizate de exploatare (Po) contradictorii în timp şi spaţiu. Estimarea lui Lc şi a mortaltăţii totale (Z) pornind de la curba capturilor este recomandată a se face pe eşantioane de la pescuitul cu o singură unealtă (năvod, setcă, vintir, talian etc.). Totuşi estimarea acestor parametri pornind de la curba capturilor de la eşantioane provenind de la pescuitul cu unelte pasive este mai dificilă decât cea de la pescuitul cu unelte filtrante active (traul, năvod). Acurateţea estimărilor lui Lc şi Z pentru stocurile de peşti din lacurile deltei şi mai departe a randamentului pe recrut (Y/R) (Anexa 1) depinde de felul în care structura eşantionului reflectă structura stocului din apă.

115

Fig. 3.2.2 Estimarea selectivităţii uneltei năvod pentru specia caras din Lacul Razim

Curba selectivităţii uneltei năvod pentru specia caras din Lacul Razim

116

Tabel 3.2.3 Schimbări în modelul de exploatare prin modificarea ochiului plasei de pescuit (SF= Lc/2a, unde: SF - factor de selecţie al ochiurilor plasei de pescuit; Lc=L50% - lungimea la care 50% din peşti sunt reţinuţi şi 50% scapă; 2a, este lungimea întinsă a ochiului de plasă / lungimea dintre două noduri). Razim-Sinoie Delta Dunării Latura ochi matiţa năvod - până în 1993 a= 40 mm a=26-28 mm Specia / parametri de selecţie SF Lc SF Lc Caras 2,8 22,5 3,2 18 Plătica 4 32 4,3 24 Şalău 5 40 Babuşca 3 24 Latura ochi matiţa năvod - după 1994 a= 50 mm a=32 mm Specia / parametri selecţie SF Lc SF Lc Caras 2,8 28 3,2 21 Plătica 4 40 4,3 28 Şalău 5 50 Babuşca 3 30 În strategia optimă de exploatare, lungimea la prima captură (Lc), este utilă pentru stabilirea punctului curent de exploatare, în modelul Beverton-Holt, iar factorul de selecţie este necesar pentru optimizarea ochiului uneltelor de pescuit. Evaluarea efectivului şi biomasei stocurilor Efectivul şi biomasa medie a stocurilor studiate a fost estimată pe baza analizei populaţiei virtuale pe lungimi (Anexa nr. 1; Tab.3.2.4). Datele sunt estimate pentru o captură standard de 10 tone. Tabel 3.2.4 Parametrii de exploatare – rezultaţi din analiza populaţiei virtuale – estimări efectuate la o cantitate de pescuit standard de 10 t Specia/lacul Număr

pescuit (mii ex.)

Nr.med. existent (mii ex.)

greutate medie/ ex (g)

biomasă medie

(t)

Lc Fc nr.recruţi

(mii ex.) CARAS Razim 26,658 135,00 375 35,8 23 0,41 80,67Gorgova-Uzlina 19,210 158,34 521 53 29 0,34 76,05Matiţa-Merhei 28,158 83,78 355 20,8 24 0,87 62,67Roşu-Puiu 20,030 127,31 499 42,8 27 0,39 65,99Şontea-Furtuna 28,939 68,49 345 17,4 24 1,14 57,85Somova-Parcheş 29,126 76,00 343 18,6 25 1,28 64,54Babuşcă/Razim 36,365 31,76 275 29,2 24 0,55 89,07Plătică/Razim 13,630 159,11 733 60,5 32 0,18 57,23Şalău/Razim 9,997 19,74 999 14,3 41 1,36 15,62 Biomasa stocurilor de caras variază în limite largi fiind cuprinsă în intervalul 17,4 t în complexul Şontea-Furtuna şi 53t în complexul Gorgova – Uzlina. Plătica din L. Razim prezintă de asemenea o biomasă medie de 60,5 t la o cantitate pescuită de 10 t. Biomasa medie existentă se poate calcula după cunoaşterea capturii totale. Numărul mediu de exemplare are o valoare ridicată la specia caras din lacul Razim, Gorgova-Uzlina şi Roşu-Puiu.

117

Biomasa este în general influenţată îndeosebi de factorul hidrologic reflectându-se asupra creşterii producţiei acestor specii. Datele de captură nereflectând cantităţile reale pescuite, vor afecta în mod negativ evaluarea stării curente a stocurilor, subestimând biomasa exploatabilă existentă în bazin şi respectiv strategia de pescuit - producţia maximă durabilă.

3.3 Estimarea stării şi exploatării stocurilor: modelul Berverton-Holt şi Thopmson - Bell Starea exploatării stocurilor principalelor specii de peşti de importanţă economică a fost analizată prin poziţionarea punctului curent al exploatării (Pc) cu ajutorul coordonatelor care exprimă lungimea la care selectivitatea pescuitului are valoarea Lc = 0,5 şi intensitatea exploatării (Fc), pe diagrama izopletelor Y/R, rezultată din aplicarea modelului Beverton – Holt (Anexa 1). Având în vedere că optimizarea lungimii la prima captură (Lc sau L50%) s-a făcut în anii anteriori, acest parametru depinzând de mărimea ochiului de plasă şi factorul de selectivitate al plasei de pescuit, care a fost reglementat în anii anteriori. Analiza căilor de optimizare s-a realizat pe baza analizei configuraţiei izopletelor Y/R - modelul Beverton - Holt (Anexa 1). Astfel, în funcţie de poziţia punctului curent (Lc, Fc) faţă de linia “eumetrică” s-a stabilit strategia optimă de pescuit, prin: • menţinerea aceleaşi lungimi la prima captură (Lc) şi modificarea mortalităţii prin pescuit, respectiv a

intensităţii pescuitului - model Thompson-Bell; Intervenind prin această variantă, s-a determinat valoarea optimă a intensităţii pescuitului (Fo), astfel ca aceasta să se afle pe curba de pescuit "eumetric" menţinănd lungimea la prima captură (Lc) constantă. Cu ajutorul valorii optime a intensităţii pescuitului s-au simulat efectele asupra populaţiilor speciilor studiate, din care au rezultat valorile biomasei exploatabile optime şi producţia durabilă (Anexa 1). Optimizarea pescuitului s-a realizat prin modelarea exploatării prin schimbarea efortului de pescuit (F) şi recalcularea biomasei optime şi capturii durabile (MSY) prin modelul analitic VPA şi Thomson-Bell (Tab.3.3.1). Analiza şi optimizarea s-a efectuat pentru o captură standard de 10 t de peşte. Tabel 3.3.1 Aprecierea stării de exploatare şi măsuri de optimizare a stării curente (Fc=Efort curent, Lc=Lungimea la prima captură, Fo=Efort optim, Co sau MSY=Captură optimă sau captura durabilă, Y/Rc=Producţie pe recrut curent, Y/Ro=Producţiet pe recrut optim, α= MSY10tone / 10)

Specia /

complexul Lc Fc Fo Biomasa

curentă tone

Biomasa optimă

tone

Y/Rc Y/Ro captura curentă

(t)

Co-captura optimă

tone CARAS Razim 23 0,41 2,08 35,8 14,62 104 115 10 12Gorgova-Uzlina 29 0,34 1,93 53 22,03 125 140 10 12,7Matiţa-Merhei 24 0,87 1,60 20,8 14,90 140 150 10 10,2Roşu-Puiu 27 0,39 2,38 42,8 21,23 135 141 10 12,2Şontea-Furtuna 24 1,14 2,12 17,4 13,06 143 150 10 10,3Somova-Parcheş 25 1,28 2,39 18,6 14,59 124 130 10 10,4Babuşcă/Razim 24 0,55 1,45 29,2 18,14 112 119 10 11,5Plătică/Razim 32 0,18 0,42 60,5 38,2 157 182 10 11Şalău/Razim 42 1,36 0,92 14,3 18,66 695 710 10 10,1

118

Captura durabilă a stocurilor de peşti pentru anul următor (MSYn+1) se calculează astfel: MSYn+1 = α* Cn

unde α este un coeficient: α= MSY10tone / 10; Cn = captura anului curent Astfel cu această formulă se poate estima captura durabilă pentru anul 2007, după estimarea capturii reale pentru anul 2006 şi a stării de exploatare a stocurilor. Presupunând că acestă captură din 2006 este o captură medie a perioadei 1992-2004 obţinem următorele producţii maxime durabile pentru anul 2007 (Tab.3.3.2). Tabel 3.3.2 Captura optimă estimată pentru specia caras, în funcţie de captura medie a cantităţilor pescuite în perioada 1992-2004

Specia / complexul Cc (captura curentă în

tone)

Co (captura optimă în

tone)

Co/Cc Cn (captura medie

curentă)

MSY (captura optimă

calculată) CARAS Gorgova-Uzlina 10 12,7 1,27 141 179 Matiţa-Merhei 10 10,2 1,02 174 177 Roşu-Puiu 10 12,2 1,22 168 205 Şontea-Furtuna 10 10,3 1,03 116 119 Starea şi exploatarea principalelor stocuri de peşti de apă dulce Caras Distribuţia frecvenţei pe lungimi a unei populaţii ne sugerează unele date preliminare privind nivelul relativ de exploatare al stocului: când predomină juvenilii, stocul este puternic pescuit şi invers, în cazul prezenţei abundente a celor vârstnici. În zonele din deltă, respectiv, complexul Roşu-Puiu, Somova – Parcheş, Matiţa-Merhei, Gorgova-Uzlina şi Şontea-Furtuna, eşantioanele au fost prelevate la setci cu a>50 mm, taliene şi vintire. Din punct de vedere al efectivului numeric a populaţiei de caras din eşantioanele prelevate se constată prezenţa dominantă indivizilor de 23-33 cm (lungime totală), respectiv vârstele 3-6 ani. În complexele lacustre Gorgova-Uzlina şi Roşu-Puiu domină vârstele de 4, 5 şi 6 ani, în Matiţa – Merhei şi Razim dominante sunt vârstele 4 şi 5 ani, iar în complexele Şontea-Fortuna şi Somova Parcheş, domină vârstele de 3-4 ani. Greutatea medie pe exemplar este cuprinsă în intervalul 521 g (Gorgova-Uzlina) şi 343g (Somova – Parcheş). Semnificativ este faptul că se remarcă o creştere a greutăţii medii comparativ cu anii precedenţi când intervalul era cuprins între 164 g (Somova-Parcheş) şi 308 g în Şontea-Furtuna. Creşterea greutăţii medii pe exemplar din majoritatea complexelor lacustre este datorată dominanţei în capturi a exemplarelor cuprinse între 18,5 cm şi 41 cm cauzată îndeosebi de folosirea uneltelor cu a > 50 mm. Creşterea ponderii claselor mai mari de lungimi în eşantioanele prelevate din ultimii ani, se explică prin:

– efectul majorării ochiului plaselor de pescuit după 1994; – creşterea ponderii pescuitului cu setcile (a peste 50 mm) şi reducerea pescuitului cu năvodul (a =

32 mm). – selectivitatea mai mare a setcilor, comparativ cu năvodul.

119

Valorile Y/Rc rezultate au fost cuprinse în intervalul 104 - 143 g/recrut, iar mortalitatea prin pescuit a oscilat în intervalul 0,3 (Gorgova-Uzlina) – 1,3 (Somova-Parcheş). Starea stocurilor de caras în aceste complexe este de subexploatare, datorită utilizării unei unelte de pescuit cu ochi mare pentru specia capturată (setca a=50-60 mm), efortul de pescuit poate fi mărit cu obţinerea unor capturi mai mari în toate complexele, însă utilizarea năvoadelor în deltă (a =32 mm) vor avea o eficienţă evidentă a pescuitului. În lacul Razim se constată prezenţa a unui număr mare de recruţi şi o biomasă medie care permite creşterea efortului de pescuit, dar utilizarea năvoadelor cu latura ochiului matiţei de 50 mm este mare pentru această specie, neexistând riscul de supraexploatare. Plătica Specia plătică a fost eşantionată numai în Lacul Razim, în complexele lacustre din deltă a devenit mai rară în ultimii ani. Dimensiunea minimă legală de pescuit, conform Legii 192/2001 cu modificările ulterioare este de 20 cm, măsurat de la vârful botului la baza cozii. Folosind relaţia lungime standard - lungime totală (Fig.3.3.1), exemplarele de 20 cm au în general 25 cm lungime totală. Faţă de anii precedenţi prezenţa exemplarelor sub limita legală s-au redus de la cca. 74 % în anul 2003 la 2,4% în anul 2006. Ponderea reală depăşea aceste valori datorită faptului că exemplarele sub dimensiunea minimă legală erau incluse în categoria “plătică mică” şi comercializate împreună cu puietul speciilor de batcă şi babuşcă, distrugându-se în masă tineretul care nu a ajuns la prima reproducere. Ponderea numerică în distribuţia frecvenţelor pe lungimi este reprezentată de clasele de lungime 29-33 cm (4-5 ani) şi 39-45 cm (6-7ani) în proporţie de 60,6 %. Prezenţa a două distribuţii în structura frecvenţei pe lungimi din acest an se poate datora fie migrării speciei din canalele adiacente, fie datorită unei recrutări sărace din anul 2002 sau a existat un pescuit excesiv asupra acestei clase de vârstă în anii anteriori. Pescuitul excesiv asupra unei clase care recrutează la pescuit determină o captură mai mică în următorii ani sau chiar lipsa acesteia din capturi. Biomasa existentă este deosebită faţă de anii precedenţi fiind datorată nivelului crescut a apelor din acest an care au favorizat imigraţia acestei specii din fluviu în zona complexului Razim. Din analiza stării actuale şi a modelului de optimizare a efortului de pescuit rezultă că stocul suportă o creştere a efortului de pescuit, dar cu respectarea strictă a dimensiunilor legale la pescuit. Babuşcă – Distribuţia frecvenţei pe lungimi a speciei babuşcă din Lacul Razim este cuprinsă în intervalul 20 – 36,5 cm cu o dominanţă a clasei de lungime 23-27 cm (3-4 ani) (67,5%) din totalul exemplarelor eşantionate. Lungimea totală medie a exemplarelor eşantionate este de 26,1 cm cu o greutate medie de 275g. Stocurile sunt sub-exploatate datorită mărimii ochiului de plasă de a = 50 mm, stocurile de babuşcă pot suporta o intensitate mai mare a exploatării cu actualele unelte de pescuit fără pericol de supraexploatare.

Fig. 3.3.1 Relaţia lungime totală - lungime standard lai plătică din complexul Roşu-Puiu

y = 0.8631x - 1.4451R2 = 0.9951

05

101520253035404550

0 10 20 30 40 50 60Lungime totalã (cm)

Lungimestandard(cm)

120

Şalău – Structura pe lungimi a populaţiei de şalău din lacul Razim este cuprinsă în intervalul 31-68,5 cm cu o lungime totală medie de 44 cm şi o greutate medie pe exemplar de 999 g. Se constată o creştere a lungimii medii a eşantionului prelevat comparativ cu anii 1999 – 2000 când şi greutatea medie era de numai 550 g. Ponderea exemplarelor sub dimensiunea minimă legală la pescuit continuă să fie de cca, 40 %, constatându-se o reducere faţă de anul 2003 - 67%. Starea de exploatare în L. Razim necesită reducerea efortului de pescuit şi respectarea dimensiunilor legale de pescuit. Exploatarea excesivă îndeosebi a exemplarelor sub dimensiune se va reflecta în anii următori prin reducerea capturilor. Pentru verificarea acestei ipoteze sunt necesare pescuiri experimentale cu un năvod cu aripile de 40 mm şi matiţa de 50 mm (sistem actual) în comparaţie cu un năvod atât cu aripile cât şi cu matiţa de 50 mm.

3.4 Metoda holistică - modelul Schaefer În cazul în care sunt disponibile datele de efort (zile năvod şi captura pe unitatea de efort) se poate estima producţia maximă durabilă apreciind în mod global exploatarea stocurilor prin modelul Schaefer. Utilitatea acestui model global care ne furnizează o strategie de exploatare imediată, necesită înregistrarea efortului de pescuit pe zone, tipuri de unelte. Majoritatea cercetătorilor implicaţi în evaluarea durabilă a resurselor piscicole acceptă “Captura Pe Unitatea de Efort” (CPUE) ca un indicator relevant pentru starea şi evoluţia stocurilor de peşti, fiind în mod implicit presupus proporţional cu abundenţa stocului, care împreună cu datele de efort de pescuit corespunzătoare, furnizează informaţii privind exploatarea raţională a resurselor piscicole (Cowx, 1991). Informaţiile derivate din analiza datelor de CPUE şi efort de pescuit dintr-o perioadă îndelungată de timp, dintr-o zonă de pescuit, prin aplicarea metodei "surplusului de producţie" furnizează captura optimă durabilă (MSY) şi efortul de pescuit corespunzător - f (MSY) care să asigure o producţie maximă susţinută care să nu afecteze existenţa în timp a stocului supus exploatării. Achiziţionarea datelor de CPUE şi efort de pescuit din capturile comerciale a complexului Roşu-Puiu s-a efectuat prin înregistrarea anuală, a zilelor de pescuit şi respectiv a capturilor realizate la unealta năvod. Pentru exemplificare am utilizat datele disponibile pentru complexul Roşu-Puiu în perioada 1982-1998. În complexul Roşu-Puiu, dinamica capturii pe unitatea de efort, exprimată în kg/zi năvod, prezintă o descreştere a acestui indicator din 1982 până în 1989 de la 626 kg/zi năvod (1984) la 210 kg/z.n. (1989), iar după 1990 prezintă o pantă ascendentă, atingând în anul 1993, 637 kg/z.n. (Fig.3.4.1).

În lacul Razim deşi pescuitul se efectuează cu năvodul având matiţa cu latura ochiului de 50 mm, parametrii de selecţie estimaţi pentru toate speciile, corespund unei unelte cu latura ochiului de 40 mm. S-ar părea că modificarea numai a laturii ochiului matiţei năvodului nu este suficientă pentru o exploatare durabilă dacă nu se modifică şi toate celelalte componente ale plasei.

121

0

50

100

150

200

250

300

350

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

capt

ura

navo

d (t)

zn

0

100

200

300

400

500

600

700

800

Cap

tura

tota

la c

ompl

ex (t

)

K

g/zn

captura nãvod zile nãvod CPUE (kg/zn) captura totalã

Fig. 3.4.1 Dinamica efortului de pescuit (z.n=zile năvod) şi a capturii pe unitatea de efort (CPUE) în complexul Roşu-Puiu Se constată că la acelaşi nivel al indicatorului CPUE din anii 1984 şi 1993, realizat de acelaşi număr de năvoade şi acelaşi număr de zile de pescuit s-a obţinut aceeaşi captură reprezentată de unealta năvod, dar care nu se mai reflectă în captura totală a anului 1993, care este cca. jumătate din captura anului 1984. Această observaţie ne determină să presupunem că valorile indicatorului CPUE sunt deformate şi nu mai reprezintă mărimea stocului existent în anii 1982-1990. Reducerea capturilor comerciale, înregistrate în cea de a doua perioadă (1991-1998), din complexul Roşu-Puiu se poate datora reducerii efortului de pescuit sau a neînregistrării capturilor. Deoarece din înregistrările efectuate până în anul 1998 se constată o creştere a numărului de unelte în majoritatea zonelor de pescuit din RBDD (îndeosebi a setcilor), ipoteza reducerii efortului de pescuit nu poate fi acceptată. Creşterea numărului bonurilor de predare semnifică o activitate intensă exprimată în zile om. Din înregistrările efectuate la celelalte unelte de pescuit (ave, taliene, vintire) în anii 1990-1998, se constată o reducere a cantităţii zilnice pe bon, la jumătate faţă de cea din anii 1982-1989 fapt ce susţine ipoteza că nivelul capturilor reale poate fi de 2 ori mai mare decât cel înregistrat. Acest fapt a fost constatat în majoritatea zonelor de pescuit din RBDD în înregistrările efectuate în sezonul de pescuit din primăvara anului 1997, când procentul de predare a cantităţii pescuite la punctele de colectare a fost de 40-60%, iar numărul de unelte efectiv folosite (din dotare) este de 2-5 ori mai mare decât cel din inventar. Numărul de unelte din dotare reflectă tendinţele spre privatizare ale pescarilor angajaţi. În acelaşi timp creşterea numărului de ave, semnifică nu numai tendinţele de creştere a efortului de pescuit, dar şi deplasarea ponderii activităţii de pescuit spre pescuitul pasiv cu unelte care nu necesită cunoştinţe deosebite. Pescarii recent intraţi în pescărie posedă exclusiv unelte tip avă.

122

Aplicarea modelului Schaefer asupra datelor complexului Roşu-Puiu din întreaga perioadă 1982-1998 a înregistrat un coeficient de corelaţie slab, reflectând neliniaritatea relaţiei. Această corelaţie există, dar în mod separat pentru perioada 1982-1989 şi 1990-1998 (Fig.3.4.2).

1 9 9 1 - 1 9 9 8y = - 0 .2 6 5 4 x + 5 0 5 .7 7R 2 = 0 .6 4 3 2r = 0 .8 0 1 9 9P = 0 .0 5 r > r c r it icM S Y = 2 4 1 to n eF ( M S Y ) = 9 5 3 z .n .

1 9 8 2 - 1 9 8 9y = - 0 .4 9 0 8 x + 1 0 5 3 .3R 2 = 0 .6 6 4 3r = 0 .8 1 5 0 4 6P = 0 .0 5 r > r c r it icM S Y = 5 6 5 to n eF ( M S Y ) = 1 0 7 3 z .n .

0

1 0 0

2 0 0

3 0 0

4 0 0

5 0 0

6 0 0

7 0 0

8 0 0

9 0 0

0 2 0 0 4 0 0 6 0 0 8 0 0 1 0 0 0 1 2 0 0 1 4 0 0 1 6 0 0 1 8 0 0zi le n ă vo d

CP

UE

(kg

/ zi năv

od)

C PU E ( kg /z .n .) 1 9 8 2 - 1 9 8 9 C PU E ( kg /z .n .) 1 9 9 1 - 1 9 9 8L in e a r ( C PU E ( kg /z .n .) 1 9 9 1 - 1 9 9 8 ) L in e a r ( C PU E ( kg /z .n .) 1 9 8 2 - 1 9 8 9 )

Fig. 3.4.2 Estimarea capturii durabile şi a efortului optim de pescuit în complexul Roşu-Puiu în perioada 1982-1998 prin utilizarea datelor statistice (Cernişencu, 2000) Astfel pentru perioada 1991 – 1998 prin aplicarea modelului Scaefer pe datele de captură şi efort înregistrate rezultă un MSY de 241 tone şi un efort de pescuit corespunzător de 953 z.n. Efortul de pescuit şi mărimea capturilor comerciale sunt elementele absolut necesare în evaluarea stocurilor şi a caracterului exploatării. Lipsa acestor elemente esenţiale, evidenţa lor ireală, conduce la subevaluarea sau supraevaluarea unor parametrii. Evident că riscul subevaluării valorilor lui MSY sunt datorate cantităţilor pescuite dar neînregistrate, care în ultimii ani sunt foarte mari. Nivelul resursei şi a capturilor în regimul actual de exploatare este instabil: în următorii 2-3 ani, după anii hidrologici favorabili, biomasa ridicată a stocurilor se exploatează în proporţie de peste 50 %, diminuându-se rezervele pentru anii mai puţin favorabili, explicându-se astfel fluctuaţiile relativ mari ale cantităţilor anuale pescuite.

4 CONCLUZII Aplicarea modelelor de evaluare a stocurilor este oportună pentru suportul deciziilor privind exploatarea durabilă a stocurilor de peşti. Îmbunătăţirea monitoringului pentru sporirea calităţii datelor din pescărie pentru estimarea şi administrarea corectă a stocurilor. Exploatarea durabilă a stocurilor speciilor comerciale prin controlul intrărilor (efortul de pescuit) şi ieşirilor (cotelor de captură) în scopul conservării speciilor. Calitatea datelor statistice privind cantităţile pescuite, numărul de unelte şi timpul de utilizare reprezintă un element esenţial pentru programele de estimare a stocurilor de peşti care trebuie să fundamenteze strategia de exploatare durabilă a acestora.

123

Continuarea cercetării pentru îmbunătăţirea cunoştinţelor privind dinamica populaţiilor, migraţia sezonieră între bazinele acvatice ale deltei şi factorilor de influenţă. Pentru verificarea acestei ipoteze sunt necesare pescuiri experimentale cu un năvod cu aripile de 40 mm şi matiţa de 50 mm (sistem actual) în comparaţie cu un năvod atât cu aripile cât şi cu matiţa de 50 mm. Folosirea mai multor metode pentru argumentarea rezultatelor, cuantificarea relaţiilor esenţiale care influenţează evaluarea stocurilor (regimul hidrologic) şi o comunicare mai largă între cercetători, manageri şi pescari vor avea ca efect îmbunătăţirea managementului stocurilor de peşti.

5. BIBLIOGRAFIE Adam A., Bogatu D., Răuţă M., Cecală L., Nicolau C., Firulescu C., 1982 - Pescuitul industrial, Ed.

tehnică, Buc.:210-215. Alimoso S.B., 1991 - Catch effort data and their use în the management of fisheries în Malawi, In: Catch

effort sampling strategies, Ed. I.G.Cowx, Univ. Hull, V I: 393-403. Baranov F. I., 1918. On the question of the biological basis of fisheries. Nauch. Issled. Ikhtiologicheskii

Inst. Izv. 1:81-128. BĂNĂRESCU (P.), 2005 - Pisces (Peşti), pp215-260. Red book of Romanian vertebrates. Eds. Botnariuc

N. & V. Tatole. Bucureşti 260p. ISBN 973-0-03943. Beverton R. J. H. and S. J. Holt, 1956. A review of methods for estimating mortality rates în fish

populations, with special references to sources of bias în catch sampling. Rapp. P. V. Reun. Cons. Int. Explor. Mer.n140:67-83.

Bondar C., 1990 – Amenajări pentru îmbunătăţirea condiţiilor de exploatare a Complexului Razim-Sinoie. Studiul populaţiilor piscicole din complexul Razim-Sinoie şi elaborarea strategiei de pescuit.

Cernişencu 2000- Studiul populaţiilor de peşti din complexul Roşu-Puiu şi elaborarea strategiei de pescuit, rezumat teza de doctorat

Cowx I. G., 1991 - Catch effort sampling strategies: conclusions and recommendations for management, In: Catch effort sampling strategies, Ed. I.G.Cowx, Univ. Hull, V I: 404-415.

Densen W.L.T., Cazemier W.G., Dekker W. & Oudelaar H.G.J., 1990 - Management of the fish stocks în L.IJssel, The Netherlands în : Manag. of freshwater fisheries, Proceed. of Symp. EIFAC, Goteborg, Sweden :313-328.

Diaconu C., Nichiforov I., 1963. Caracterizarea fizico-geografică. Zona de vărsare a Dunării. Monografia hidrologică. Editura Tehnică, Bucureşti. 396p.

Driga Basarab-Victor, 2004- Delta Dunării - Sistemul circulaţiei apei, Ed. Casa cărţii, Cluj-Napoca, ISBN 973-686-632-7

Gâştescu P., 1971. Lacurile din România, Edit. Acad. Rom.: 146-150. Gâştescu P., Driga B., 1985, Sistemul circulaţiei apei în sistemul lacustru Matiţa-Merhei şi posibilităţile

îmbunătăţirii lui. Delta Dunării-Studii şi comunicări de ecologie, vol. I, Tulcea. Gomoescu V. 1993, Amenajări pentru îmbunătăţirea condiţiilor ecologice în complexul Gorgova-Uzlina.

Studiu de fezabilitate. Contract P 1502/1993, IDD, Tulcea. Gomoescu V. 1993a. Amenajări pentru îmbunătăţirea condiţiilor ecologice în complexul Şontea-Fortuna,

Delta Dunării. Studiu de fezabilitate. Contract P 1504/1993 ICPDD, Tulcea. Gomoescu V., 1995. Amenajări pentru îmbunătăţirea condiţiilor ecologice în complexul Somova –

Parcheş, Proiect 1515, I.C.P.D.D., Tulcea. Gomoescu V. 2002. Studiu pentru fundamentarea soluţiilor de refacere a reţelei de canale în vederea

îmbunătăţirii circulaţiei apei în zonele de reproducere naturală a speciilor de peşti din R.B.D.D.,

În lacul Razim parametrii de selecţie estimaţi pentru toate speciile, corespund unei unelte cu latura ochiului de 40 mm. S-ar părea că modificarea numai a laturii ochiului matiţei năvodului nu este suficientă pentru o exploatare durabilă dacă nu se modifică şi toate celelalte componente ale plasei.

124

Contract 226/1/2002. Etapa 1 – Delta Fluviatilă- Complexele acvatice naturale Şontea-Furtuna şi Gorgova-Uzlina.

Ghorbel M., Bouain A., 1992 - Application des modeles globaux sur l' exploitation du Pagel commun du Golfe de Gabes, In: Rapp. Comm. int. Mer Medit. ., 33 : 293.

Heincke, F. 1913. Untersuchungen über die Scholle. Generalbericht. 1. Schollenfischerei und Schonmassregeln. Rapports et Procès-Verbaux des Réunions du Conseil Permanent International pour l’Exploration de la Mer, 16: 1–70.

Hutchings, J., and R.A. Myers. 1994. What can be learned from the collapse of a renewable resource? Atlantic cod, Gadus morhua, of Newfoundland and Labrador. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 51:2126-2146.

Jones R., 1984. Assessing the effects of changes în exploitation pattern using length composition data, FAO, Fish Tech., Pap.,256: 12-18.

Marten G. G., 1978. Calculating mortality rates and optimum yields from samples of average lengths. J. Fish. Res. Bd. Can. 35: 197-201.

Oţel V., Bănărescu P., Nalbant Th., Baboianu Corina, 1993 - Rezultatele investigaţiilor ihtiopatologice din teritoriul RBDD în anul 1992, Anale şt.IDD, Tulcea:145-163.

Oțel V., 2007. Atlasul peştilor din Rezervația Biosferei Delta Dunării. Ed. CITDD, Tulcea, 2007. 481p. Ricker W.E., 1975 - Computation and Interpretation of Biological Statistics of Fish Population, FAO,

Fish. Tech. Pap.,16-255. Romanescu Ghe., 1996, Delta Dunării – studiu morfohidrografic, Editura Corson, Iaşi, 216p. Sparre P, Ursin E., Venema S., ,1989 - Introduction to tropical fish stock assessment,

FAO.Fish.Tech.Pap., Roma, 333p. Sparre P., Venema C. S., 1998 - Introduction to tropical fish stock assessment. Rev. 2, FAO Fisheries

Technical Paper 306/1, Rome, FAO - Fiat Panis Rev. 2 , M-43 ISBN 92-5-103996-8 Staraş M., 1995. Studiul populaţiilor piscicole din complexul de lacuri Razim-Sinoie şi elaborarea

strategiei de pescuit. Teză de doctorat, Univ. „Dunărea de Jos” Galaţi. Thompson W. F. and F. H. Bell, 1934. Biological statistics of the Pacific halibut fishery. 2. Effect of

changing în intensity upon total yield and yield per unit of gear. Rep. Int. Fish. (Pacific halibut) Comm. (8):49 p.

Vetter E. F., 1988 - Estimation of natural mortality în fish stocks: A review , Fishery Bul. 86. 1: 25-43. Walters, C., and P.H. Pearse. 1996. Stock information requirements for quota management systems în

commercial fisheries. Rev. Fish Biol. Fisheries 6:21-42. Weatherley A.H., 1972 - Growth and Ecology of Fish Populations, Academic Press, London : 120-258. *1995 - Food and Agriculture Organization (FAO). Precautionary Approach to Fisheries. FAO Fisheries

Technical Report 350. United Nations, Rome. *1998- Improving Fish Stock Assessments Committee on Fish Stock Assessment Methods, Ocean Studies

Board Commission on Geosciences, Environment, and Resources, National Research Council, NATIONAL ACADEMY, PRESS, Washington, D.C.1998.

125

ANEXA 1

Frecvenţa pe lungimi, curba creşterii şi analiza exploatării prin modelul Beverton - Holt, al producţiei pe recrut (Y/R), a speciei caras din complexul Gorgova-Uzlina, 2006

Ex.

Lt

ani

Lt cm

Lc

MSY

Pc Po

F

126

Frecvenţa pe lungimi, curba creşterii şi analiza exploatării prin modelul Beverton - Holt, al producţiei pe recrut (Y/R), a speciei caras din complexul Matiţa -Merhei, 2006

Ex.

ani

Lt, cm Lt, cm

Lc

F

Pc Po MSY

127

Frecvenţa pe lungimi, curba creşterii şi analiza exploatării prin modelul Beverton - Holt, al producţiei pe recrut (Y/R), a speciei caras din complexul Roşu-Puiu, 2006

Lt, cm

Ex.

ani

Lt, cm

F

Lc

MSY Po Pc

128

Frecvenţa pe lungimi, curba creşterii şi analiza exploatării prin modelul Beverton - Holt, al producţiei pe recrut (Y/R), a speciei caras din complexul Şontea - Furtuna, 2006

Ex.

ani

F

Lt, cm

Lt, cm

MSY Po Pc

Lc

129

Frecvenţa pe lungimi, curba creşterii şi analiza exploatării prin modelul Beverton - Holt, al producţiei pe recrut (Y/R), a speciei caras din complexul Somova-Parcheş, 2006

Lt, cm

Ex.

Lt, cm

ani

Lc

F

Po MSY Pc

130

Frecvenţa pe lungimi, curba creşterii şi analiza exploatării prin modelul Beverton - Holt, al producţiei pe recrut (Y/R), a speciei caras din lacul Razim, 2006

Ex.

Lt, cm

Lt, cm

ani.

Lc

F

Po MSY Pc

131

Frecvenţa pe lungimi, curba creşterii şi analiza exploatării prin modelul Beverton - Holt, al producţiei pe recrut (Y/R), a speciei plătică din lacul Razim, 2006

Ex.

ani

Lt, cm

Lt, cm

Lc

Po MSY

F

Pc

132

Frecvenţa pe lungimi, curba creşterii şi analiza exploatării prin modelul Beverton - Holt, al producţiei pe recrut (Y/R), a speciei şalău din lacul Razim, 2006

Ex.

Lt, cm

ani

Lt, cm

F

Po Pc

Lc

MSY

133

Frecvenţa pe lungimi, curba creşterii şi analiza exploatării prin modelul Beverton - Holt, al producţiei pe recrut (Y/R), a speciei babuşcă din lacul Razim, 2006

Lt, cm

Ex.

ani

Lt, cm

Lc

F

Po Pc MSY

134

Evaluarea stării curente prin analiza populaţiei virtuale şi optimizarea pescuitului prin modelul Thompson-Bell la specia babuşcă din lacul Razim, 2006 PBRZN06.PLG Babusca din L. Razim, 2006 Lg.min-max C Xl N F/Z F Z W Average Biom Cant.p -cm- mii ex mii ex gr. mii ex (to) (to) 20.0 21.0 0.216 1.055 89.07 0.023 0.01 0.41 145 22.66 3.28 0.03 21.0 22.0 0.685 1.058 79.79 0.074 0.03 0.43 163 21.30 3.48 0.11 22.0 23.0 1.948 1.062 70.58 0.198 0.10 0.50 178 19.70 3.51 0.35 23.0 24.0 5.520 1.066 60.75 0.443 0.32 0.72 205 17.36 3.55 1.13 24.0 25.0 5.484 1.071 48.29 0.486 0.38 0.78 225 14.48 3.27 1.24 25.0 26.0 6.818 1.076 37.01 0.600 0.60 1.00 252 11.38 2.87 1.72 26.0 27.0 6.710 1.082 25.64 0.675 0.83 1.23 287 8.07 2.32 1.93 27.0 28.0 3.463 1.089 15.70 0.614 0.64 1.04 317 5.45 1.73 1.10 28.0 29.0 2.165 1.098 10.06 0.588 0.57 0.97 371 3.80 1.41 0.80 29.0 30.0 1.479 1.108 6.38 0.587 0.57 0.97 419 2.60 1.09 0.62 30.0 31.0 0.938 1.121 3.86 0.577 0.55 0.95 456 1.72 0.78 0.43 31.0 32.0 0.469 1.137 2.23 0.510 0.42 0.82 530 1.13 0.60 0.25 32.0 33.0 0.180 1.159 1.31 0.367 0.23 0.63 545 0.78 0.42 0.10 33.0 34.0 0.072 1.188 0.82 0.240 0.13 0.53 655 0.57 0.37 0.05 34.0 35.0 0.001 1.231 0.52 0.006 0.00 0.40 637 0.44 0.28 0.00 35.0 36.0 0.180 1.299 0.34 0.646 0.73 1.13 720 0.25 0.18 0.13 36.0 37.0 0.036 0.000 0.06 0.556 0.50 0.90 767 0.07 0.06 0.03 -------- 36.365------------------------------------------- 29.2 10.0 L∞= 39.4 Lc=24.0 M=0.40 K=0.20 Fmediu (N,L>=Lc)= 0.56 Fmediu (Average, L>=Lc)= 0.55 F(Y/B(L>=Lc))=0.55 x Cant.p Biom Biom(Tc) Fm Zm F/Z=(la 36.0cm) 0.10 2.48 62.01 47.78 0.05 0.45 0.11 0.70 8.92 34.86 20.90 0.38 0.78 0.47 0.90 9.71 30.80 16.92 0.50 0.90 0.53 1.00 10.00 29.20 15.37 0.55 0.95 0.56 1.20 10.44 26.62 12.88 0.66 1.06 0.60 2.60 11.50 18.69 5.50 1.36 1.76 0.76 2.80 11.55 18.14 5.04 1.45 1.85 0.78 MSY= 11.55 corespunzator lui x=2.80

Evaluarea stării curente prin analiza populaţiei virtuale şi optimizarea pescuitului prin modelul Thompson-Bell la specia caras din lacul Razim, 2006 JONES - analiza populatiei virtuale PCR6RZN.PLG Lg.min-max C Xl N F/Z F Z W Average Biom Cant.p -cm- mii ex mii ex gr. mii ex (to) (to) 17.0 19.0 0.947 1.093 80.67 0.068 0.03 0.43 145 32.67 4.73 0.14 19.0 21.0 2.395 1.103 66.66 0.171 0.08 0.48 193 29.01 5.60 0.46 21.0 23.0 3.289 1.114 52.66 0.249 0.13 0.53 253 24.78 6.28 0.83 23.0 25.0 4.395 1.129 39.46 0.354 0.22 0.62 303 20.01 6.05 1.33 25.0 27.0 6.368 1.148 27.07 0.527 0.45 0.85 383 14.28 5.47 2.44 27.0 29.0 5.632 1.174 14.98 0.632 0.69 1.09 454 8.19 3.72 2.56 29.0 31.0 2.500 1.211 6.08 0.626 0.67 1.07 560 3.74 2.09 1.40 31.0 33.0 0.816 1.267 2.08 0.571 0.53 0.93 680 1.53 1.04 0.55 33.0 35.0 0.263 1.364 0.65 0.532 0.45 0.85 860 0.58 0.50 0.23 35.0 37.0 0.026 1.571 0.16 0.237 0.12 0.52 1053 0.21 0.22 0.03 37.0 38.0 0.026 0.000 0.05 0.556 0.50 0.90 1297 0.05 0.07 0.03 -------- 26.658------------------------------------------- 35.8 10.0 L∞= 40.5 Lc=23.0 M=0.40 K=0.20 Fmediu (N,L>=Lc)= 0.40 Fmediu (Average, L>=Lc)= 0.41 F(Y/B(L>=Lc))=0.45 x Cant.p Biom Biom(Tc) Fm Zm F/Z=(la 37.0cm) 0.10 2.58 69.13 51.83 0.05 0.45 0.11 0.60 8.44 44.00 27.09 0.26 0.66 0.43 1.00 10.00 35.77 19.16 0.41 0.81 0.56 1.50 10.85 30.24 14.01 0.58 0.98 0.65 4.50 11.89 19.16 4.85 1.30 1.70 0.85 5.00 11.92 18.28 4.25 1.41 1.81 0.86 5.50 11.95 17.50 3.74 1.51 1.91 0.87 7.00 11.99 15.62 2.61 1.80 2.20 0.90 7.50 11.99 15.10 2.33 1.90 2.30 0.90 8.00 11.99 14.62 2.08 1.99 2.39 0.91 8.50 11.99 14.18 1.86 2.09 2.49 0.91 MSY= 11.99 corespunzator lui x=8.00

135

Evaluarea stării curente prin analiza populaţiei virtuale şi optimizarea pescuitului prin modelul Thompson-Bell la specia plătică din lacul Razim, 2006 PplRZN06.PLG Platica din L. Razim, 2006 Lg.min-max C Xl N F/Z F Z W Average Biom Cant.p -cm- mii ex mii ex gr. mii ex (to) (to) 19.0 21.0 0.014 1.051 57.23 0.003 0.00 0.27 109 19.70 2.15 0.00 21.0 23.0 0.068 1.053 51.82 0.013 0.00 0.28 166 18.68 3.10 0.01 23.0 25.0 0.244 1.056 46.63 0.048 0.01 0.29 202 17.62 3.55 0.05 25.0 27.0 0.474 1.060 41.56 0.095 0.03 0.30 237 16.48 3.90 0.11 27.0 29.0 0.758 1.063 36.57 0.154 0.05 0.32 275 15.24 4.19 0.21 29.0 31.0 1.421 1.067 31.63 0.273 0.10 0.38 347 13.79 4.78 0.49 31.0 33.0 1.584 1.072 26.43 0.322 0.13 0.40 411 12.15 5.00 0.65 33.0 35.0 0.799 1.078 21.52 0.214 0.07 0.35 498 10.69 5.32 0.40 35.0 37.0 0.826 1.084 17.79 0.242 0.09 0.36 601 9.43 5.66 0.50 37.0 39.0 0.826 1.091 14.39 0.270 0.10 0.38 677 8.16 5.53 0.56 39.0 41.0 1.218 1.100 11.32 0.396 0.18 0.45 833 6.78 5.65 1.02 41.0 43.0 2.206 1.111 8.25 0.621 0.45 0.72 971 4.91 4.77 2.14 43.0 45.0 1.827 1.124 4.70 0.701 0.64 0.92 1095 2.84 3.11 2.00 45.0 47.0 0.988 1.141 2.09 0.731 0.74 1.02 1259 1.33 1.67 1.24 47.0 49.0 0.189 1.164 0.74 0.532 0.31 0.59 1421 0.61 0.87 0.27 49.0 51.0 0.041 1.195 0.38 0.273 0.10 0.38 1672 0.39 0.66 0.07 51.0 53.0 0.122 1.240 0.23 0.676 0.57 0.85 1813 0.21 0.39 0.22 53.0 55.0 0.014 1.313 0.05 0.411 0.19 0.46 2073 0.07 0.15 0.03 55.0 57.0 0.014 0.000 0.02 0.646 0.50 0.77 2388 0.03 0.06 0.03 -------- 13.630------------------------------------------- 60.5 10.0 L∞= 61.6 Lc=32.0 M=0.27 K=0.13 Fmediu (N,L>=Lc)= 0.17 Fmediu (Average, L>=Lc)= 0.18 F(Y/B(L>=Lc))=0.23 x Cant.p Biom Biom(Tc) Fm Zm F/Z=(la 55.0cm) 0.10 2.91 109.20 87.06 0.03 0.30 0.15 0.50 8.10 76.78 54.84 0.11 0.38 0.48 0.70 9.14 68.63 46.80 0.14 0.42 0.56 1.00 10.00 60.51 38.83 0.18 0.46 0.65 3.20 11.01 38.72 18.09 0.41 0.69 0.85 3.30 11.01 38.20 17.61 0.42 0.70 0.86 3.50 11.01 37.22 16.72 0.44 0.72 0.86 MSY= 11.01 corespunzator lui x=3.30

Evaluarea stării curente prin analiza populaţiei virtuale şi optimizarea pescuitului prin modelul Thompson-Bell la specia şalău din lacul Razim, 2006 PSL6RZN.PLG Salau din L. Razim Lg.min-max C Xl N F/Z F Z W Average Biom Cant.p -cm- mii ex mii ex gr. mii ex (to) (to) 31.0 33.0 0.311 1.029 15.62 0.263 0.10 0.39 382 3.05 1.16 0.12 33.0 35.0 0.414 1.030 14.44 0.334 0.14 0.43 448 2.90 1.30 0.19 35.0 37.0 0.377 1.032 13.20 0.325 0.14 0.42 536 2.75 1.47 0.20 37.0 39.0 0.904 1.033 12.04 0.556 0.36 0.64 616 2.53 1.56 0.56 39.0 41.0 1.347 1.034 10.41 0.681 0.61 0.89 751 2.21 1.66 1.01 41.0 43.0 1.422 1.035 8.44 0.733 0.78 1.07 842 1.82 1.53 1.20 43.0 45.0 1.130 1.037 6.49 0.732 0.78 1.06 962 1.46 1.40 1.09 45.0 47.0 1.422 1.039 4.95 0.822 1.31 1.60 1109 1.08 1.20 1.58 47.0 49.0 0.923 1.040 3.22 0.815 1.25 1.54 1256 0.74 0.92 1.16 49.0 51.0 0.772 1.043 2.09 0.851 1.63 1.91 1438 0.47 0.68 1.11 51.0 53.0 0.377 1.045 1.18 0.820 1.30 1.59 1637 0.29 0.47 0.62 53.0 55.0 0.339 1.047 0.72 0.876 2.01 2.30 1775 0.17 0.30 0.60 55.0 57.0 0.122 1.050 0.33 0.831 1.40 1.68 1881 0.09 0.16 0.23 57.0 59.0 0.066 1.053 0.18 0.817 1.27 1.56 2378 0.05 0.12 0.16 59.0 61.0 0.028 1.057 0.10 0.753 0.87 1.15 2582 0.03 0.08 0.07 61.0 63.0 0.019 1.061 0.07 0.751 0.86 1.15 3068 0.02 0.07 0.06 63.0 65.0 0.001 1.065 0.04 0.173 0.06 0.34 2928 0.02 0.05 0.00 65.0 67.0 0.001 1.071 0.03 0.185 0.06 0.35 3216 0.02 0.05 0.00 67.0 69.0 0.019 0.000 0.03 0.637 0.50 0.78 2952 0.04 0.11 0.06 ------- 9.997------------------------------------------- 14.3 10.0 L∞= 91.0 Lc=41.0 M=0.28 K=0.17 mediu (N,L>=Lc)= 1.37 Fmediu (Average, L>=Lc)= 1.36 F(Y/B(L>=Lc))=1.33 x Cant.p Biom Biom(Tc) Fm Zm F/Z=(la 67.0cm) 0.10 5.16 65.01 52.59 0.10 0.39 0.15 0.50 10.18 24.51 13.24 0.63 0.91 0.47 0.70 10.27 18.66 7.89 0.92 1.21 0.55 1.00 10.01 14.32 4.23 1.36 1.64 0.64 MSY= 10.27 corespunzator lui x=0.70

136

Evaluarea stării curente prin analiza populaţiei virtuale şi optimizarea pescuitului prin modelul Thompson-Bell la specia caras din complexul Gorgova-Uzlina, 2006 PCR6GUSV.PLG Caras din L. Gorgova-Uzlina 2006 setci şi vintir Lg.min-max C Xl N F/Z F Z W Average Biom Cant.p -cm- mii ex mii ex gr. mii ex (to) (to) 18.0 20.0 0.462 1.085 76.05 0.039 0.01 0.37 157 31.63 4.95 0.07 20.0 22.0 1.570 1.092 64.24 0.133 0.06 0.41 201 28.54 5.73 0.32 22.0 24.0 1.478 1.101 52.42 0.140 0.06 0.42 261 25.22 6.58 0.39 24.0 26.0 1.847 1.112 41.89 0.191 0.08 0.44 330 21.84 7.20 0.61 26.0 28.0 2.771 1.126 32.20 0.299 0.15 0.51 418 18.09 7.57 1.16 28.0 30.0 3.140 1.144 22.93 0.385 0.23 0.58 506 13.95 7.06 1.59 30.0 32.0 3.941 1.167 14.79 0.539 0.42 0.78 600 9.38 5.63 2.36 32.0 34.0 1.878 1.200 7.48 0.488 0.34 0.70 747 5.49 4.10 1.40 34.0 36.0 1.385 1.248 3.63 0.575 0.49 0.84 926 2.85 2.64 1.28 36.0 38.0 0.646 1.327 1.22 0.637 0.63 0.99 1081 1.03 1.11 0.70 38.0 40.0 0.062 1.480 0.21 0.400 0.24 0.60 1324 0.26 0.34 0.08 40.0 41.0 0.031 0.000 0.05 0.582 0.50 0.86 1298 0.06 0.08 0.04 -------- 19.210------------------------------------------- 53.0 10.0 L∞= 44.3 Lc=29.0 M=0.36 K=0.17 Fmediu (N,L>=Lc)= 0.33 Fmediu (Average, L>=Lc)= 0.34 F(Y/B(L>=Lc))=0.36 x Cant.p Biom Biom(Tc) Fm Zm F/Z=(la 40.0cm) 0.10 2.45 88.61 54.38 0.04 0.40 0.12 0.60 8.27 62.74 29.76 0.21 0.57 0.46 1.00 10.00 52.99 20.95 0.34 0.69 0.58 7.00 12.71 23.55 1.44 1.74 2.10 0.91 7.50 12.72 22.76 1.22 1.84 2.20 0.91 8.00 12.72 22.03 1.03 1.93 2.29 0.92 8.50 12.71 21.35 0.87 2.03 2.39 0.92 MSY= 12.72 corespunzator lui x=8.00

Evaluarea stării curente prin analiza populaţiei virtuale şi optimizarea pescuitului prin modelul Thompson-Bell la specia caras din complexul Roşu-Puiu, 2006 PCR6RPSV.PLG Caras din L. Rosu-Puiu, 2006 setci, vintire Lg.min-max C Xl N F/Z F Z W Average Biom Cant.p -cm- mii ex mii ex gr. mii ex (to) (to) 20.0 22.0 0.170 1.097 65.99 0.015 0.01 0.37 209 30.85 6.44 0.04 22.0 24.0 0.530 1.107 54.68 0.050 0.02 0.38 252 27.74 7.00 0.13 24.0 26.0 1.994 1.119 44.14 0.186 0.08 0.44 317 24.11 7.65 0.63 26.0 28.0 4.689 1.135 33.44 0.404 0.24 0.61 382 19.19 7.32 1.79 28.0 30.0 5.453 1.155 21.82 0.535 0.41 0.78 475 13.14 6.24 2.59 30.0 32.0 4.095 1.183 11.63 0.604 0.55 0.91 595 7.44 4.42 2.43 32.0 34.0 2.143 1.223 4.85 0.638 0.64 1.00 720 3.36 2.42 1.54 34.0 36.0 0.785 1.284 1.49 0.656 0.69 1.05 857 1.14 0.98 0.67 36.0 38.0 0.170 0.000 0.29 0.581 0.50 0.86 992 0.34 0.34 0.17 -------- 20.030------------------------------------------- 42.8 10.0 L∞= 43.3 Lc=27.0 M=0.36 K=0.17 Fmediu (N,L>=Lc)= 0.38 Fmediu (Average, L>=Lc)= 0.39 F(Y/B(L>=Lc))=0.42 x Cant.p Biom Biom(Tc) Fm Zm F/Z=(la 36.0cm) 0.10 2.75 74.49 53.07 0.05 0.41 0.12 0.60 8.54 50.59 29.36 0.25 0.61 0.45 1.00 10.00 42.82 21.72 0.39 0.75 0.58 1.50 10.82 37.41 16.49 0.54 0.90 0.68 7.50 12.19 22.75 3.65 1.96 2.32 0.91 8.00 12.22 22.32 3.35 2.06 2.42 0.92 8.50 12.24 21.93 3.09 2.17 2.53 0.92 9.00 12.27 21.57 2.86 2.27 2.63 0.93 9.50 12.29 21.23 2.65 2.38 2.74 0.93 MSY= 12.29 corespunzator lui x=9.5

137

Evaluarea stării curente prin analiza populaţiei virtuale şi optimizarea pescuitului prin modelul Thompson-Bell la specia caras din complexul Şontea-Furtuna, 2006 PCR6SFSV.PLG Caras din L. Sontea-Fortuna, 2006 setci, vintire Lg.min-max C Xl N F/Z F Z W Average Biom Cant.p -cm- mii ex mii ex gr. mii ex (to) (to) 19.0 20.0 0.069 1.044 57.85 0.014 0.01 0.43 167 11.29 1.88 0.01 20.0 21.0 0.207 1.046 53.02 0.044 0.02 0.44 179 10.80 1.93 0.04 21.0 22.0 1.141 1.048 48.25 0.210 0.11 0.53 212 10.18 2.16 0.24 22.0 23.0 2.662 1.051 42.81 0.404 0.29 0.71 235 9.29 2.18 0.63 23.0 24.0 3.354 1.054 36.23 0.494 0.41 0.83 270 8.13 2.19 0.90 24.0 25.0 5.739 1.057 29.45 0.674 0.87 1.29 307 6.58 2.02 1.76 25.0 26.0 4.979 1.061 20.93 0.710 1.03 1.45 347 4.83 1.67 1.73 26.0 27.0 5.186 1.065 13.91 0.797 1.66 2.08 388 3.13 1.21 2.01 27.0 28.0 2.870 1.069 7.40 0.795 1.63 2.05 434 1.76 0.76 1.25 28.0 29.0 1.418 1.075 3.79 0.776 1.46 1.88 472 0.97 0.46 0.67 29.0 30.0 0.830 1.081 1.96 0.790 1.59 2.01 526 0.52 0.28 0.44 30.0 31.0 0.173 1.088 0.91 0.574 0.57 0.99 599 0.30 0.18 0.10 31.0 32.0 0.069 1.097 0.61 0.415 0.30 0.72 693 0.23 0.16 0.05 32.0 37.0 0.242 0.000 0.45 0.542 0.50 0.92 749 0.48 0.36 0.18 -------- 28.939------------------------------------------- 17.4 10.0 L∞= 41.9 Lc=24.0 M=0.42 K=0.22 Fmediu (N,L>=Lc)= 1.16 Fmediu (Average, L>=Lc)= 1.14 F(Y/B(L>=Lc))=1.15 x Cant.p Biom Biom(Tc) Fm Zm F/Z=(la 32.0cm) 0.10 3.37 46.08 35.26 0.10 0.52 0.11 0.30 7.03 32.39 21.68 0.32 0.74 0.26 0.70 9.49 20.96 10.46 0.80 1.22 0.45 1.00 10.00 17.45 7.11 1.14 1.57 0.54 1.20 10.14 16.03 5.79 1.36 1.78 0.59 1.60 10.25 14.21 4.16 1.76 2.18 0.65 1.80 10.27 13.58 3.62 1.94 2.36 0.68 2.00 10.27 13.06 3.19 2.12 2.54 0.70 2.20 10.27 12.62 2.84 2.30 2.72 0.72 MSY= 10.27 corespunzator lui x=2.00

Evaluarea stării curente prin analiza populaţiei virtuale şi optimizarea pescuitului prin modelul Thompson-Bell la specia caras din complexul Somova-Parcheş, 2006 PCR6SPVT.PLG Caras din L. Somova-Parches, 2006 vintir, talian Lg.min-max C Xl N F/Z F Z W Average Biom Cant.p -cm- mii ex mii ex gr. mii ex (to) (to) 19.0 20.0 0.202 1.046 64.54 0.035 0.02 0.48 152 11.91 1.81 0.03 20.0 21.0 0.346 1.048 58.79 0.061 0.03 0.50 171 11.36 1.94 0.06 21.0 22.0 0.606 1.051 53.15 0.108 0.06 0.52 212 10.76 2.28 0.13 22.0 23.0 1.125 1.054 47.53 0.193 0.11 0.58 226 10.07 2.28 0.25 23.0 24.0 3.172 1.057 41.71 0.428 0.35 0.82 257 9.09 2.34 0.82 24.0 25.0 4.383 1.061 34.30 0.550 0.57 1.04 288 7.70 2.22 1.26 25.0 26.0 5.912 1.065 26.33 0.681 0.99 1.46 323 5.95 1.92 1.91 26.0 27.0 5.537 1.070 17.65 0.746 1.37 1.84 364 4.04 1.47 2.01 27.0 28.0 4.124 1.076 10.23 0.789 1.74 2.21 406 2.37 0.96 1.67 28.0 29.0 1.961 1.083 5.00 0.770 1.56 2.02 450 1.26 0.57 0.88 29.0 30.0 0.952 1.091 2.45 0.753 1.42 1.88 484 0.67 0.32 0.46 30.0 31.0 0.375 1.101 1.19 0.684 1.01 1.47 578 0.37 0.22 0.22 31.0 32.0 0.231 1.113 0.64 0.698 1.08 1.54 635 0.21 0.14 0.15 32.0 33.0 0.115 1.129 0.31 0.684 1.01 1.48 695 0.11 0.08 0.08 33.0 34.0 0.058 1.150 0.14 0.685 1.01 1.48 783 0.06 0.04 0.05 34.0 35.0 0.029 0.000 0.06 0.518 0.50 0.97 765 0.06 0.04 0.02 -------- 29.126------------------------------------------- 18.6 10.0 L∞= 40.2 Lc=25.0 M=0.47 K=0.25 Fmediu (N,L>=Lc)= 1.28 Fmediu (Average, L>=Lc)= 1.28 F(Y/B(L>=Lc))=1.29 x Cant.p Biom Biom(Tc) Fm Zm F/Z=(la 34.0cm) 0.10 3.57 43.48 29.87 0.12 0.58 0.10 0.60 9.20 23.14 9.95 0.77 1.24 0.39 1.00 10.00 18.63 5.76 1.28 1.74 0.52 1.50 10.30 16.04 3.54 1.86 2.32 0.62 2.00 10.42 14.59 2.43 2.39 2.85 0.68 MSY= 10.42 corespunzator lui x=2.00

138

Evaluarea stării curente prin analiza populaţiei virtuale şi optimizarea pescuitului prin modelul Thompson-Bell la specia caras din complexul Matiţa-Merhei, 2006 PCR6MMTS.PLG Caras din L. Matita - Merhei 2006 taliene, setci Lg.min-max C Xl N F/Z F Z W Average Biom Cant.p -cm- mii ex mii ex gr. mii ex (to) (to) 18.0 19.0 0.107 1.044 62.67 0.020 0.01 0.42 133 12.53 1.67 0.01 19.0 20.0 0.645 1.046 57.40 0.116 0.05 0.47 163 11.92 1.95 0.11 20.0 21.0 1.451 1.048 51.84 0.240 0.13 0.54 199 11.17 2.22 0.29 21.0 22.0 2.257 1.051 45.79 0.349 0.22 0.63 220 10.22 2.25 0.50 22.0 23.0 3.009 1.054 39.32 0.446 0.33 0.74 247 9.09 2.24 0.74 23.0 24.0 2.472 1.057 32.57 0.431 0.31 0.72 280 7.93 2.22 0.69 24.0 25.0 3.439 1.060 26.83 0.555 0.51 0.92 319 6.71 2.14 1.10 25.0 26.0 3.976 1.064 20.63 0.647 0.75 1.17 358 5.27 1.88 1.42 26.0 27.0 4.030 1.069 14.48 0.724 1.08 1.49 413 3.74 1.54 1.66 27.0 28.0 2.472 1.074 8.91 0.710 1.01 1.42 463 2.46 1.14 1.14 28.0 29.0 2.364 1.080 5.43 0.798 1.63 2.04 508 1.45 0.74 1.20 29.0 30.0 1.182 1.087 2.47 0.807 1.72 2.13 561 0.69 0.39 0.66 30.0 31.0 0.591 1.095 1.00 0.837 2.12 2.53 607 0.28 0.17 0.36 31.0 32.0 0.161 0.000 0.29 0.548 0.50 0.91 675 0.32 0.22 0.11 -------- 28.158------------------------------------------- 20.8 10.0 L∞= 41.3 Lc=24.0 M=0.41 K=0.21 Fmediu (N,L>=Lc)= 0.87 Fmediu (Average, L>=Lc)= 0.87 F(Y/B(L>=Lc))=0.93 x Cant.p Biom Biom(Tc) Fm Zm F/Z=(la 31.0cm) 0.10 3.54 47.50 33.95 0.10 0.51 0.11 0.30 7.22 34.72 21.41 0.29 0.70 0.27 0.50 8.81 28.10 15.02 0.48 0.89 0.38 0.70 9.54 24.23 11.37 0.65 1.06 0.46 0.90 9.89 21.72 9.07 0.80 1.21 0.52 1.00 10.00 20.76 8.21 0.87 1.28 0.55 2.00 10.27 15.51 3.91 1.49 1.90 0.71 2.20 10.27 14.90 3.47 1.60 2.02 0.73 2.40 10.26 14.35 3.09 1.71 2.13 0.74 2.60 10.26 13.87 2.77 1.82 2.23 0.76 2.80 10.25 13.43 2.49 1.93 2.34 0.77 MSY= 10.27 corespunzator lui x=2.20

139

EVALUAREA STĂRII RESURSEI PESCĂREŞTI ŞI CAPTURILOR DURABILE ADMISIBILE DIN MAREA NEAGRĂ

Ionel STAICU, Valodea MAXIMOV, Eugen ANTON

1. INTRODUCERE Managementul resurselor pescăreşti este un proces integrat de adunare a informaţiilor, analize, planificare, consultare, luarea deciziilor, alocarea resurselor şi formularea şi implementarea reglementărilor sau regulilor care vor guverna activitatea pescărească în scopul de a asigura continuitatea productivităţii resurselor şi realizarea de venituri şi alte obiective. În context marin, durabilitatea se referă atât la resurse, cât şi la activitatea de pescuit ce le exploatează şi trebuie avut în vedere că susţinerea unei resurse şi susţinerea pescuitului asupra resursei sunt în multe privinţe obiective independente. De asemenea, trebuie avut în vedere că alături de pescuit, alte activităţi umane, precum şi schimbările naturale afectează mediul marin şi în consecinţă limitează bioresursele marine. Datele şi informaţiile sunt necesare pentru formularea politicii pescăreşti, formularea planurilor de management şi determinarea acţiunilor de management sunt esenţiale pentru luarea deciziilor, de aceea este foarte important ca autorităţile de management să se asigure că datele colectate sunt analizate corect, diseminate acolo unde sunt cel mai bine utilizate şi folosite corespunzător în luarea deciziilor. Pentru majoritatea speciilor de peşti din sectorul marin românesc, formarea aglomerărilor pescuibile şi disponibilitatea peştelui în pescuit sunt puternic influenţate de variaţia condiţiilor de mediu. Cu mare atenţie trebuie tratate aceste schimbări în disponibilitatea în pescuit ca să nu fie interpretate ca modificări în mărimea stocurilor, conducând la luarea de decizii incorecte asupra acţiunii de management. Modalitatea colectării datelor pentru managementul pescăriilor variază substanţial, depinzând printre altele de natura pescuitului, personalul şi facilităţile disponibile, importanţa economică şi socială a pescuitului. Indiferent ce metode sunt folosite, cantitatea şi calitatea datelor colectate vor avea o influenţă directă asupra managementului resurselor. Furnizarea promptă şi la timpul potrivit a datelor şi informaţiilor pentru a fi luate decizii şi întreprinde acţiuni corespunzătoare este esenţială pentru un management pescăresc efectiv. Investigaţiile privind starea resurselor pescăreşti din sectorul marin românesc au avut în vedere: evoluţia capturilor, efortului de pescuit şi C.P.U.E.-ul; structura populaţiilor de peşti, parametrii biologici ai principalelor specii exploatate comercial; biomasele aglomerărilor pescuibile. Cercetările privind starea populaţiilor principalelor specii de peşti de interes economic după 1990 au avut un caracter de continuitate (BUTOI şi colab.,1993; MAXIMOV şi colab., 2006; NICOLAEV şi colab., 1992, 1994, 1994-1995, 2004; PORUMB, 1994-1995, 1998; RADU şi colab., 1996-1997, 1998; Radu E. şi colab., 2006, 2006a, STAICU şi colab., 2000, 2004, 2006).

140


2.1 Captura, efortul de pescuit şi C.P.U.E-ul

În prezent, activitatea de pescuit industrial din sectorul marin românesc, cuprinde două categorii principale: - pescuitul cu unelte fixe, practicat de-a lungul întregului litoral românesc, în punctele pescăreşti situate între Sulina şi 2 Mai - Vama Veche, cu unelte fixe la adâncimi de 3,0-11,0 m (taliene, setci, paragate, ohane şi năvoade de plajă) şi până la 60-80 m cu setcile de calcan şi paragate; - pescuitul cu unelte active, cu navele trauler costiere, de tip B-410, Baltica şi T.C.M.N., ce activează în zona de larg, la adâncimi mai mari de 20 m, cu traulul pelagic industrial. În sezonul de pescuit (martie-octombrie) din perioada 1990-2006 nivelul capturilor realizate exceptând anii 1990, 1992, 1993, 1997 şi 1998 când s-au realizat între 4.000-6.000 tone, a fost destul de redus, situându-se între 1.200-2.500 tone (Fig. 1).

Figura 1 Captura totală (tone), realizată în sectorul românesc al Mării Negre,

în perioada 1990-2006* (*date preliminare)

În general, la litoralul românesc, pescuitul cu unelte fixe se caracterizează prin concentrarea activităţii în primele trei-patru luni ale sezonului (aprilie-iulie) când de regulă principalele specii pescuibile se apropie de coastă pentru hrănire şi reproducere. Nivelul capturilor şi al productivităţii pescuitului a diferit de la un an la altul, funcţie de efortul de pescuit (număr de taliene şi zile efective de pescuit), evoluţia condiţiilor hidroclimatice, a stării stocurilor principalelor specii pescuibile şi a factorilor antropici (Fig.2 şi Fig.3).

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500 6000 6500

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006*

Captura totala (t)

141

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2200

2400

2600

2800

3000

3200

3400

Tota

l pes

cuit

pasi

v (t)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006*

Fig. 2 Captura totală (tone) realizată în pescuitul cu unelte fixe,

în perioada 1990-2006* (*date preliminare)

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006* Nr. nave Nr. taliene

Figura 3 Efortul de pescuit realizat în pescuitul cu unelte fixe şi active,

în perioada 1990-2006* (* date preliminare) În pescuitul cu unelte fixe capturile au înregistrat valori de 2.500-3.000 tone în anii 1990, 1992, 1993 şi mai mici de 1.000 tone în ceilalţi ani. (Fig.2).

142

În perioada 1990-2006, în cele opt luni de activitate de pescuit pe an (martie-octombrie), navele trauler costiere româneşti au realizat capturi diferite, determinate atât de efortul de pescuit (număr de nave, zile efective de mare, număr de traulări şi ore de traulare), cât şi de evoluţia condiţiilor hidroclimatice, starea stocurilor principalelor specii pescuibile (şport şi bacaliar) şi a ofertei de desfacere a peştelui pe piaţă (Fig.3 şi Fig.4). Numai în 1997 şi 1998 capturile au fost de 3.500 tone, în ceilalţi ani fiind mai mici de 2.000 tone (Fig.4).

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006*

Tota

l pes

cuit

activ

(t)

Figura 4 Captura totală (tone) realizată în pescuitul cu unelte active, în perioada 1990-2006* (*date

preliminare) În acest interval, pescuitul cu unelte active şi-a păstrat aceleaşi caracteristici. Astfel, în primele trei luni (martie-mai), pescuitul navelor costiere este concentrat în sectorul sudic (Mangalia-Vama Veche), unde la adâncimi de 30-70 m, s-a efectuat un pescuit specializat de şprot, aflat în perioada de după reproducere. Odată cu trecerea în sezonul cald şi a deplasării cârdurilor pescuibile de şprot spre nord în vederea hrănirii, arealul de activitate al navelor s-a extins treptat spre nord, ajungând până la sud de Sf. Gheorghe, pescuitul efectuându-se la adâncimi cuprinse între 20-70 m, funcţie de prezenţa aglomerărilor pretabile pescuitului cu traulul.

2.2 Componenţa pe specii a capturilor Caracteristica principală a capturilor de peşti realizată în sectorul marin românesc este prezenţa unui număr foarte mare de specii (peste 20), din care de bază sunt speciile de talie redusă (şprot, hamsie, bacaliar, guvizi). Totodată se remarcă ponderea foarte redusă a speciilor valoroase (calcan, sturioni, scrumbie de Dunăre, stavrid, chefal, lufar) şi dispariţia aproape totală a scrumbiei albastre şi a pălămidei (Fig.5).

143

Figura 5 Componenţa pe principalele specii (tone) a capturilor realizate în pescuitul marin românesc în perioada 1990-2006* (*date preliminare)

Pe întreaga perioadă de pescuit cu unelte fixe (martie-octombrie), în capturile anuale, se evidenţiază prezenţa a peste 20 de specii de peşti, din care se detaşează în principal: hamsia (34,2-44,0%), bacaliarul (9,2-25,1%), şprotul (9,0-16,6%), rizeafca (5,2-13,2%), aterină (6,8-7,3%) şi guvizi (5,8-7,0%) (Fig.6).

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

tone

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006*

Sturioni

Stavrid

Alose

Hamsie

Bacaliar

Sprot

0

50

100

150

200

250

tone

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006*

Lufar

Calcan

Barbun

Guvizi

Gingirica

Aterina

Rechin

Chefal

Limba de mare

Alte specii

144

Figura 6 Componenţa pe principalele specii (tone) a capturilor realizate în

pescuitul cu unelte fixe, în perioada 1990-2006* (*date preliminare) Specia de bază în capturile realizate în pescuitul cu unelte active este şprotul, care reprezintă între 85,7-92,7% din captura totală anuală, alături de care a apărut bacaliarul (6,9-7,8%) şi sporadic stavridul şi lufarul, la sfârşitul sezonului de pescuit (septembrie-octombrie) (Fig.7).

0

50

100

150

200

250

tone

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006*

Chefal

Limba de mare

Rechin

Barbun

Gingirica

Aterina

Alte specii

Gobiide

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

tone

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006*

LufarCalcan

SturioniStavrid

AloseHamsie

BacaliarSprot

145

Figura 7 Componenţa pe principalele specii (tone) a capturilor realizate în pescuitul cu unelte active, în perioada 1990-2006* (*date preliminare)

2.3 Parametri biologici ai principalelor specii de peşti exploatate comercial

Şprot (Sprattus sprattus Linnaeus, 1758)

Specie pelagică de cârd care preferă apele reci, execută migraţii neregulate determinate de condiţiile de temperatură. Există o tendinţă de deplasare a cârdurilor spre coastă şi spre nord primăvara şi spre larg toamna. Tineretul se găseşte larg răspândit în straturile de apă caldă pe suprafaţa mării. Adulţii tind să rămână în general sub termoclină, pătrunzând deasupra ei numai primăvara şi toamna. Reproducerea are loc în aproape tot timpul anului, dar cu intensitate maximă în lunile noiembrie-martie. Larvele, puietul şi adulţii se aglomerează ziua în orizonturile de deasupra fundului, iar noaptea migrează către suprafaţă. Specie de bază în pescuitul cu navele trauler costiere, şprotul a reprezentat în anul 2006 - 82,2% din captura totală anuală (92,6% cu navele trauler şi 55,5% cu talienele). Analiza structurii pe clase de lungimi a scos în evidenţă prezenţa exemplarelor de 45-135 mm / 0,58-14,14 g, dominante fiind clasele de 65-90 mm / 1,64 -3,76 g. În raportul femele/masculi, dominanţa revine femelelor (Fig.8).

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

tone

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006*

Rechin

Lufar

Alte sp.

Stavrid

Bacaliar

Sprot

146

0

5

10

15

20

25

%

clasa de lungimi(mm)

LEGENDA

Sprattus sprattus (şprot)număr 6.703 exemplare

Lm - 75,31 mm Gm - 3,05 g

femele 0.01 0.01 0.3 2.04 5.38 9.91 12.95 10.1 7.01 4 2.82 1.87 0.58 0.18 0.04 0.01 0.01

masculi 0.01 0.48 2.3 4.79 8.36 10.49 5.79 4.86 2.83 1.65 0.85 0.3 0.04 0.01

Total 0.02 0.01 0.78 4.34 10.17 18.27 23.44 15.89 11.87 6.83 4.47 2.72 0.88 0.22 0.04 0.01 0.01 0.01

45-50 50-55 55-60 60-65 65-70 70-75 75-80 80-85 85-90 90-95 95-100 100-105

105-110

110-115

115-120

120-125

125-130

130-135

Figura 8 Structura pe clase de lungimi şi sexe la specia Sprattus sprattus (şprot),

capturat în sectorul românesc al Mării Negre, în anul 2006

Componenţa pe vârstă a capturilor de şprot indică prezenţa exemplarelor de 0;0+ la 4;4+, baza capturilor formând-o indivizii de 1;1+ (56,3%) şi 2;2+ (23,0%), la care se adaugă şi exemplarele de 0;0+ (14,2%) care aparţin noii generaţii (2006)(Fig.9).

Legenda

Sprattus sprattusnumăr 6.703 exemplare

Lm - 75,31 mm Gm - 3,05 g

+1:157%

+0:014%

+4:40%

+3:36%

+2:223%

Figura 9 Structura pe clase vârstă (ani) la specia Sprattus sprattus (şprot),


147

Hamsie (Engraulis encrasicolus Linnaeus, 1758) Specie marină, pelagică, de cârd, execută migraţii neregulate din zona de larg spre coastă şi invers, funcţie de evoluţia condiţiilor hidroclimatice şi hrană. În anul 2006, ponderea hamsiei a fost redusă, reprezentând numai 1,6% din captura totală şi 5,8% din captura realizată cu talienele. În perioada mai-septembrie, cârdurile de hamsie, au fost formate din exemplare de 40-140 mm/0,42-16,34 g, în vârstă de 0;0+ la 3;3+, predominate fiind cele de 85-115 mm / 4,01-8,84 g, în vârstă de 1;1+ (55,8%), ponderea revenind femelelor (Fig.10şi Fig.11).

0

2

4

6

8

10

12

%

clasa de lumgimi (mm)

Legendă

Engraulis encrasicolus (hamsie) număr 2.483 exemplare

Lm - 99,89 mm Gm - 6,69 g

femele 0.04 0.08 0.32 0.52 1.09 0.97 1.29 2.34 3.79 5.72 6.32 5.44 4.59 5.28 5.68 4.31 4.87 3.3 1.73 0.44

masculi 0.24 0.49 0.44 0.52 1.61 1.85 4.02 4.51 5.04 5.15 2.9 3.61 4.35 2.13 2.42 1.21 0.89 0.41

Total 0.04 0.08 0.56 1.01 1.53 1.49 2.9 4.19 7.81 10.23 11.36 10.59 7.49 8.89 10.03 6.44 7.29 4.51 2.62 0.85

40-45 45-50 50-55 55-60 60-65 65-70 70-75 75-80 80-85 85-90 90-95 95-100

100-105

105-110

110-115

115-120

120-125

125-130

130-135

135-140

Figura 10 Structura pe clase de lungimi şi sexe la specia Engraulis encrasicolus (hamsia),

capturată în sectorul românesc al Mării Negre, în anul 2006

LEGENDĂ

Engraulis encrasicolus (hamsie) număr 2.483 exemplare

Lm - 99,98 mm Gm - 6,69 g

3:3+ ani3.06%

2:2+ ani 24.24%

1:1+ ani 55.82%

0:0+ ani 16.87%

Figura 11 Structura pe clase vârstă (ani) la specia Engraulis encrasicolus (hamsia),


148

Bacaliar (Merlangius merlangus euxinus Nordmann, 1840) Specie marină, bentonică de apă rece, este întâlnită în vecinătatea ţărmului pe funduri nisipoase, atât toamna cât şi primăvara, dar de multe ori şi în timpul verii în zona mâlului mitiloid şi foseolinoid, la adâncimi de 30-120 m. Deşi era o specie de bază în pescuitul cu navele trauler costiere şi taliene, în ultima perioadă ponderea sa a scăzut până la 5,8% în anul 2006. În anul 2006, populaţia de bacaliar din sectorul marin românesc a prezentat un larg spectru dimensional cuprins între 70-230 mm / 2,91-82,92 g, în vârstă de 1;1+ - 4;4+, baza capturilor revenind claselor de 100-120 mm / 7,03-12,62 g, în vârstă de 1;1+ şi 2;2+ (48,62-43,05%). Se observă dominarea netă (63%) a femelelor (Fig.12 şi Fig.13).

0

2

4

6

8

10

12

14

%

70-7575-80

80-8585-90

90-9595-100

100-105

105-110

110-115

115-120

120-125

125-130

130-135

135-140

140-145

145-150

150-155

155-160

160-165

165-170

170-175

175-180

180-185

185-190

190-195

195-200

200-205

205-210

210-215

215-220

220-225

225-230

clasa de lungimi (mm)

LEGENDĂ

Merlangius merlangus euxinus (bacaliar) număr 2.116 exemplare

Lm - 119,10 mm Gm - 13,73 g

femelemasculi Total

Figura 12 Structura pe clase de lungimi şi sexe la specia Merlangius merlangus ponticus (bacaliar),


LEGENDĂ Merlangius merlangus euxinus (bacaliar)

număr 2.116 exemplare Lm - 119,10 mm

Gm - 13,73 g

4:4+ ani 2.11%

3:3+ ani5.77 %

2:2+ ani 43.05%

1:1+ ani 48.62 %

Figura 13 Structura pe clase vârstă (ani) la specia Merlangius merlangus ponticus (bacaliar),


149

Stavrid (Trachurus mediterraneus ponticus Aleev, 1956)

Specie marină pelagică, de cârd, cu un grad accentuat de termofilie, iernează la adâncimi de 80-100 m. Execută migraţii primăvara din sectoarele sudice ale Mării Negre către cele nordice şi invers în luna octombrie spre zonele de iernat. În anul 2006 primele cârduri la litoralul românesc au apărut în luna mai, cantităţi mai mari pescuindu-se în sezonul august-octombrie. Cârdurile de stavrid au fost formate atât din exemplare tinere cât şi din cele mature, spectrul lungimii oscilând între 45-180 mm / 0,83-53,80 g cu vârste cuprinse între 1;1+ şi 5;5+, dominante fiind clasele de 70-110 mm / 3,21 -11,90 g, în vârstă de 1;1+ şi 2;2+ (Fig.14 şi Fig.15).

0

2

4

6

8

10

12

14%

clase de lungimi (mm)

LEGENDÃ

Trachurus mediterraneus ponticus (stavrid)numãr 330 exemplare

Lm - 89,86 mmGm - 9,48 g

femele 1.51 3.94 3.032.42 4.246.36 3.94 3.33 3.03 2.42 2.73 3.03 3.03 2.12 2.12 2.73 0.3 0.31 0.910.61 1.21 0.6 0.3 0.3 0.3 0.61

masculi 0.91 3.02 3.032.12 3.636.04 3.02 2.12 3.03 1.82 0.91 1.51 2.42 0.91 1.52 3.03 0.3 0.6 0.6 1.520.91 0.61 0.3 0.6Total 2.42 6.96 6.064.54 7.8712.4 6.96 5.45 6.06 4.24 3.64 4.54 5.45 3.03 3.64 5.76 0.3 0.61 1.511.21 2.731.51 0.3 0.91 0.3 0.3 1.21

45-50

50-55

55-60

60-65

65-70

70-75

75-80

80-85

85-90

90-95

95-100

100-105

105-110

110-115

115-120

120-125

125-130

130-135

135-140

140-145

145-150

150-155

155-160

160-165

165-170

170-175

175-180

Figura 14 Structura pe clase de lungimi şi sexe la specia Trachurus mediterraneus ponticus (stavrid),


LEGENDĂ Trachurus medeterraneus ponticus (stavrid)

număr 330 exemplare Lm - 89,86 mm

Gm - 9,48 g

1:1+ ani 53.94%

2:2+ ani31.21%

3:3+ ani 10,0%

4:4+ ani3.33%

5:5+ ani1.52%

Figura 15 Structura pe clase vârstă (ani) la specia Trachurus medeterraneus ponticus (stavrid), capturat

în sectorul românesc al Mării Negre, în anul 2006

150

Aterină (Atherina boyeri Risso, 1810) O prezenţă permanentă în capturile din sectorul Portiţa-Baia Mamaia, aterina a prezentat o structură a lungimilor de 50-110 mm/0,84-7,86 g, cu dominanţa claselor 80-95 mm/3,77-5,27 g (Fig.16).

0

5

10

15

20

25%


LEGENDĂ Atherina boyeri (aterină)

număr 425 exemplare Lm - 85,17 mm

Gm - 4,29 g

femele 0.7 0.47 1.65 2.35 3.53 4.47 11.29 11.29 12.23 6.35 2.11 0.71

masculi 0 0.24 0.7 1.89 2.35 4.94 8.94 12.94 7.06 2.24 0.47 0.47

Total 0.94 0.71 2.35 4.24 5.88 9.41 20.23 24.23 19.29 8.59 2.59 1.18

50-55 55-60 60-65 65-70 70-75 75-80 80-85 85-90 90-95 95-100 100-105 105-110

Figura 16 Structura pe clase de lungimi şi sexe la specia Atherina boyeri (aterină)


Rizeafcă (Alosa tanaica Grimm, 1901) Cârdurile de rizeafcă au prezentat o gamă largă de dimensiuni, cuprinsă între 65-240 mm / 1,85 - 103,06 g, dominante fiind clasele de 85 - 110 mm / 3,87 - 8,78 g (Fig.17).

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9%

65-7070-75

75-8080-85

85-9090-95

95-100

100-105

105-110

110-115

115-120

120-125

125-130

130-135

135-140

140-145

145-150

150-155

155-160

160-165

165-170

170-175

175-180

180-185

185-190

190-195

195-200

200-205

205-210

210-215

215-220

220-225

225-230

230-235

235-240


LEGENDĂ

Alosa caspia nordmanni (rizeafcă) număr - 433 exemplare

Lm - 139,83 mm Gm - 31,37 g

femelemasculi Total

Figura 17 Structura pe clase de lungimi şi sexe la specia Alosa caspia nordmanni (rizefcă)


151

Barbun (Mullus barbatus ponticus Essipov, 1927)

Analiza structurii pe clase de lungimi a capturilor de barbun din luna octombrie 2006, a scos în evidenţă prezenţa exemplarelor mature şi omogenitatea cârdurilor sale. Spectrul de lungime a exemplarelor de barbun s-a încadrat în limitele claselor de lungime de 55 - 150 mm / 1,79 - 42,00 g, dominante fiind grupul celor de 95 - 120 mm / 12,58 - 20,52 g (Fig.18).

0

5

10

15

20

25%


LEGENDĂ

Mullus barbatus ponticus (barbun) număr - 372 exemplare

Lm - 107,36 mm Gm - 16,61 g

femele 1.08 0.81 1.61 0.81 1.34 1.61 1.88 4.3 5.38 16.13 17.2 11.56 4.03 1.88 1.34 0.54 0.27 0.8

masculi 0.73 0.26 1.35 0.26 0.8 1.35 2.15 3.49 2.14 2.41 3.5 3.22 1.88 2.42 1.34 0.26

Total 1.61 1.07 2.96 1.07 1.34 0.8 2.96 4.03 7.79 7.52 18.54 20.7 14.78 5.91 4.3 1.34 1.88 0.53 0.8

55-60 60-65 65-70 70-75 75-80 80-85 85-90 90-95 95-100 100-105

105-110

110-115

115-120

120-125

125-130

130-135

135-140

140-145

145-150

Figura 18 Structura pe clase de lungimi şi sexe la specia Mullus barbatus ponticus (barbun)


Calcan (Psetta maxima Linnaeus, 1758)

Specie marină bentonică, proprie fundurilor moi. Puietul şi tineretul se întâlneşte în vecinătatea ţărmului, pe funduri nisipoase, iar pe măsură ce cresc se retrag la adâncimi mai mari. Adulţii se întâlnesc iarna la adâncimi de 60 - 70 m, în zona faciesului faseoliniod. Primăvara (martie-aprilie) se apropie de ţărm, până la o adâncime de 18-30 m, unde formează aglomerări de reproducere. După reproducere, se dispersează şi se retrage din nou la adâncimi mai mari. Cârdurile de calcan pescuit în anul 2006, au fost formate din exemplare de 31 - 70 cm / 0,465 -5,480 kg (Fig.19). Comparativ cu perioada 1990 - 2005, exceptând şprotul la care se remarcă o întinerire a cârdurilor sale (completarea foarte bună), parametrii biologici la speciile de peşti apărute în capturi se menţine aproape la acelaşi valori (Tab.2).

152

0

5

10

15

20

25

30%


LEGENDĂ

Psetta maeotica ( calcan) număr - 225 exemplare;

Lm - 48,82 mm; Gm - 1.901,75 g

femele 0.88 2.23 5.77 6.67 15.11 13.33 4.88 3.11 0.44 0.88 0.44 0.44

masculi 0.88 0.45 0.88 3.11 6.22 7.56 14.23 6.23 3.55 1.78 0.45 0.44

Total 0.88 1.33 3.11 8.88 12.89 22.67 27.56 11.11 6.66 2.22 1.33 0.88 0.44

31-34 34-37 37-40 40-43 43-47 46-49 49-52 52-55 55-58 58-61 61-64 64-67 67-70

Figura 19 Structura pe clase de lungimi şi sexe la specia Psetta maxima (calcan)


Tabel 2 Principalii parametri biologici ai speciilor de peşti din capturile realizate în perioada 1990-2006 (Studii INCDM-1990-2005)

S p e c i a Amplitudi

ne lungime

(mm)

Clase predominante (mm)

Lungime medie (mm)

Greutate medie (g)

Vârstă predominan

tă (ani)

Sprattus sprattus 55-125 70-100 86,83 3,84-3,95 2;2+/3;3+ Engraulis encrasicolus 60-160 95-130 110,09 8,15 Merlangius merlangus euxinus 55-200 65-155 113,01 14,91 1;1+/2;2+ Trachurus mediterraneus ponticus

55-175 95-140 111,30 8,55-19,92 1;1+/2;2+

Neogobius melanostomus 90-170 110-140 113,40 24,04-32,93 - Clupeonella cultriventris 45-85 50-65 63,70 1,85-2,5 - Atherina boyeri 50-135 80-95 78,07 3,43-4,57 - Alosa tanaica 130-270 210-260 227,50 90,52 3;3+ Mugil cephalus 80-220 145-170 146,51 33,26 - Mullus barbatus 60-125 75-105 87,67 7,91 - Pomatomus saltatrix 125-200 150-170 116,1 45,63 -

153

2.4 Evaluarea stocurilor şi capturilor durabile admisibile ale principalelor specii de peşti de interes comercial În luna aprilie, din cauza timpului nefavorabil din timpul expediţiei nu s-a reuşit decât executarea a şase traulări de sondaj cu traulul industrial. Zona cercetată a fost de aproximativ 1523 Mm2, fiind cuprinsă între izobatele de 11 m şi 50 m (Tab.3 şi Fig.20). Captura de şprot a variat între 20 kg şi 200 kg, fiind foarte mică în comparaţie cu captura de meduză (Tab.4 şi Fig.21).

Tabel 3 Evaluarea aglomerărilor de şprot în luna aprilie 2006, unealta de eşantionaj - traulul industrial

N

r. careu

Suprafaţă careu (Mm2)

Suprafaţă careu (m2)

Media (g/m2)

Limite de variaţie(g/m2)

Media (t/Mm2)

Total tone în careu

I 899 30,844826x108 0,273 0,16-0,39 0,937 842,36 II 623,75 21,400957x108 1,365 1,17-1,56 4,683 2921,02

TOTAL 1522,75 52,245784x108 3763,38

Tabel 4 Evaluarea aglomerărilor de meduză în luna aprilie 2006, unealta de eşantionaj - traulul de puiet

Nr. careu

Suprafaţă careu(Mm2)


Media (g/m2)


Media (t/Mm2)


I 195,5 6,707635x108 6,35 6,35 21,787 4259,36 II 575 19,728337x108 8,095 6,66-9,53 27,774 15970,305 III 1550,75 53,206468x108 15,486 9,54-19,04 53,133 82395,99 IV 212,5 7,290907x108 0 0 0 0 V 478 16,400253x108 0 0 0 0

TOTAL 3011,75 103,333600x108 102625,4 Biomasa şprotului pe suprafaţa cercetată fost evaluată la 3.763 tone, extrapolându-se la 10.380 tone pentru suprafaţa de platformă până la 50 Mm de la ţărm. Biomasa obţinută are valori de trei - patru ori mai mici decât în anii anteriori. Situaţia se poate în parte explica prin aglomerările foarte mari de meduză care au dus la îndepartarea şprotului din zona de aglomerare a meduzei. Biomasa meduzei calculată pentru

Figura 20 Distribuţia şi abundenţa şprotului în luna aprilie 2006

Figura 21 Distribuţia şi abundenţa meduzei în luna aprilie, unealta de esantionaj traulul de puiet

154

suprafaţa cercetată cu traulul de puiet (3012 Mm2) s-a ridicat la 102.625 tone, extrapolat la zona de platformă de până la distanţa de 50 Mm, valoarea biomasei meduzei este de 143.115 tone. Pentru a vedea ce se întâmplă pe întreaga coloană de apă, s-au prelevat probe de meduză şi cu fileul ihtioplanctonic Bongo. Rezultatele sunt prezentate în Tab.5 şi Fig.22, valorile fiind uriaşe, ajungându-se în anumite locuri la medii de peste 3000t/Mm2. În aceste condiţii, practicarea unui pescuit comercial eficient este aproape imposibilă.

Tabel 5 Evaluarea aglomerărilor de meduză în luna aprilie 2006,

unealta de eşantionaj - fileul ihtioplanctonic Bongo

Nr. careu



Media (g/m2)


Media (t/Mm2)


I 807,5 27,705447x108 58,71 23,44-92,2 201,43 162654,73 II 491,0 16,846285x108 905,3 833,3-977,3 3106,1 1525095,10 III 1649,5 56,594596x108 0 0 0 0

TOTAL 2948 101,146328x108 1687749,83

După cum se poate observă din cele trei figuri (Fig.20, 21, 22), şprotul a putut constitui aglomerări slabe doar în zonele unde meduza s-a concentrat mai mult în stratul de suprafaţă (Fig.21).

Figura 22 Distribuţia şi abundenţa meduzei în luna aprilie, unealta de eşantionaj

155

În luna mai situaţia rămâne destul de dificilă din punct de vedere pescăresc, observându-se totuşi o uşoară ameliorare faţă de luna precedentă. Concluzia s-a tras în urma executării a 13 traulari de sondaj cu traulul industrial, pe adâncimi cuprinse între 11 m şi 47 m, captura de şprot variind între 0 kg şi 700 kg. În staţiile în care cantitatea de meduză a fost mare, şprotul s-a întâlnit în cantităţi mici (Tab.6, 7; Fig.23, 24).

Tabel 6 Evaluarea aglomerărilor de şprot în expediţia din luna mai 2006,

unelta de eşantionaj - traulul industrial Nr.

careu Suprafaţă

careu (Mm2) Suprafaţă careu

(m2) Media (g/m2)


Media (t/Mm2)


I 715 24,531759x108 0,0-0,32 0,0-0,08 0,11 78,65 II 160 5,489624x108 0,585 0,51-0,66 2,01 321,6 III 607,5 20,843417x108 3,065 1,88-5,48 10,52 6.390,9

TOTAL 1482,5 50,864800x108 6.791,15

Tabel 7 Evaluarea aglomerărilor de meduză în expediţia din luna mai 2006, unelta de eşantionaj - traulul industrial

Nr. careu



Media (g/m2)


Media (t/Mm2)


I 120,0 4,117218x108 0,27 0,23-0,31 0,93 111,60 II 478,0 16,400253x108 2,58 2,27-3,13 8,86 4235,08 III 195,0 6,690479x108 11,74 11,74 40,28 7854,60 IV 210,0 7,205132x108 0,085 0,05-0,12 0,29 60,90 V 254,0 8,714779x108 8,59 7,51-9,66 29,46 7482,84 VI 206,0 7,0678913x108 0,3 0,0-0,47 1,03 212,18

TOTAL 1.463,0 50,195752x108 19957,2

Biomasa aglomerărilor de şprot evaluată pentru o suprafaţă de cercetare de aproximativ 1483 Mm2 s-a ridicat la 6791 tone, extrapolându-se la 19.240 tone pentru zona de platformă până la 50 Mm distanţă de la ţărm. În perioada de vară, în luna iulie, fenomenul se repetă, situaţia fiind aproape la fel ca în luna mai (Tab.8, 9, 10; Fig. 25, 26, 27).

Figura 23 Distribuţia şi abundenţa aglomerărilor de şprot în luna mai 2006

Figura 24 Distribuţia şi abundenţa aglomerărilor de meduză în luna mai 2006, traul industrial

156

Tabel 8 Evaluarea aglomerărilor de şprot în expediţia din luna iulie 2006, unealta de eşantionaj - traulul industrial

Nr. careu



Media (g/m2)


Media (t/Mm2)


I 140,0 4,803421 x108 2,27 2,27 7,79 1.090,60 II 810,5 27,808378 x108 0,098 0,0-0,23 0,335 271,52 III 629,5 21,598241 x108 1,37 1,1-1,56 4,69 2.952,36 IV 100,0 3,431015 x108 4,62 4,62 15,85 1.585,00

TOTAL 1680 57,641055x108 5.899,47

Tabel 9 Evaluarea aglomerărilor de meduză în expediţia din luna iulie 2006, unealta de eşantionaj - traulul industrial

Nr. careu



Media (g/m2)


Media (t/Mm2)


I 136,5 4,683336x108 0 0 0 0 II 803,3 27,561345x108 2,64 1,49-3,91 9,06 7.277,90 III 660,25 22,653278x108 0,124 0,0-0,23 0,43 283,91 IV 81,0 2,779122x108 14,08 14,08 48,31 3.913,11

TOTAL 1681,05 57,677081x108 11.474,92

Tabel 10 Evaluarea aglomerărilor de meduză în expediţia din luna iulie 2006, unealta de eşantionaj - fileul ihtioplanctonic Bongo

Nr. careu



Media (g/m2)


Media (t/Mm2)


I 532,5 18,270156 x108 0 0 0 0 II 510,5 17,515333 x108 14,61 9,46-22,11 50,13 25.591,37 III 124,3 4,264752 x108 79,6 79,6 273,11 33.947,57 IV 814,1 27,931895 x108 239,9 139-397,9 823,21 670.175,26 V 156,8 5,379832 x108 674,7 674,7 2.314,91 362.977,89

TOTAL 2138 73,355105 x108 1092692,09

Figura 25- Distribuţia şi abundenţa aglomerărilor de şprot în luna iulie 2006

Figura 26- Distribuţia şi abundenţa aglomerărilor de meduză în luna iulie 2006, traul industrial

157

Biomasa şprotului a fost apreciată la 5.900 tone pe o suprafaţă cercetată de 1680 Mm2. Prin extrapolare s-a ajuns la valoarea de 14.750 tone. Atât în luna mai, cât şi în luna iulie, valorile obţinute pentru biomasa aglomerărilor de şprot de la litoralul românesc sunt cel puţin la jumătate faţă de anii anteriori. Principala cauză fiind condiţiile de mediu care au permis aglomerarea meduzei la litoralul românesc, împiedicând formarea şi îndepărtând aglomerările de şprot. Capturile altor specii au fost nesemnificative, evaluarea acestora prin metoda suprafeţelor fiind imposibilă.

Figura 27 Distribuţia şi abundenţa meduzei în luna iulie 2006, unealta de eşantionaj fileul

ihtioplanctonic Bongo Având în vedere prezenţa icrelor în probele prelevate cu fileul ihtioplanctonic Bongo, singura specie pentru care s-a putut calcula biomasa reproducătorilor a fost hamsia. S-a luat în calcul luna iulie când se consideră vârf de reproducere pentru speciile termofile. A rezultat o valoare de 3050 tone. Comparând rezultatul cu valorile obţinute în anii anteriori (Tab.11), rezultă că anul 2006 a fost extrem de nefavorabil reproducerii speciilor termofile.

Tabel 11 Biomasa reproducătorilor de hamsie

Anul 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2006

Biomasă (t) 11.000 20.000 10.000 15.000 20.000 19.000 19.000 3.050

Faţă de anii anteriori, biomasa reproducătorilor de hamsie a scăzut de până la 6 ori.

Aceiaşi situaţie precară s-a înregistrat şi pentru stavrid, icrele sale fiind foarte puţin prezente în eşantioane.

158

În baza evaluărilor efectuate, în perioada 1997-2006 pentru principalele specii pescuibile de peşti s-a apreciat următoare evaluării ale stocurilor şi a TAC-ului (captura totală admisibilă) (Tab.12-13).

Tabel 12 Valoarea stocurilor (tone) pentru principalele specii de peşti din

sectorul românesc al Mării Negre (Studii INCDM, 1997 - 2006)

Specia Stocurile 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Şprot 40.000 45.000 35.000 35.000 30.000 45.000 45.000 45.000 14750Bacaliar 15.000 15.000 10.000 11.000 10.000 8.000 8.000 8.000 -Hamsie 11.000 20.000 10.000 15.000 20.000 19.000 19.000 19.000 3050*Stavrid - - - 500 600 400 400 400 -Rizeafcă 400 380 450 350 300 100 100 100 -Aterină - - - 450 400 - - - -Guvizi - - - 800 950 600 600 600 -Calcan - - - 800 1.000 1.066 1.066 1.066 -Rechin - - - 950 1.100 1.650 1.650 1.650 -* stoc reproducători

Tabel 13 Valoarea TAC-ului (captura totală admisibilă) pentru principalele specii de peşti din sectorul românesc al Mării Negre (Studii INCDM, 1999 - 2006)

Specia TAC (tone)

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Şprot 10.000 10.000 10.000 10.000 10.000 10.000 10.000Bacaliar 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000Hamsie 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 -Stavrid 100 100 100 100 100 100 -Rizeafcă 50 50 50 50 50 50 50Aterină 100 100 100 100 100 100 100Guvizi 100 100 100 100 100 100 100Calcan 100 100 100 50 50 50 50Rechin 100 100 100 50 50 50 40 Notă: *Având în vedere capacitatea redusă de pescuit pentru specii precum hamsia şi stavridul, considerăm că pentru sectorul marin românesc nu este necesară stabilirea capturii totale admisibile, dar pentru protejarea completării se impune respectarea diminuărilor minime admise în pescuitul acestor specii. * Pentru aceste două specii este absolut necesar a se stabili TAC-ul la nivel regional, ţinând cont că cele mai mari aglomerări (iernare) le fac în alte zone (coastele Crimeei şi Caucazului) unde sunt intens pescuite cu plasa pungă. Cele prezentate mai sus, permit evidenţierea următoarelor aspecte:

- condiţiile de mediu existente la litoralul românesc au permis formarea şi menţinerea unor aglomerări foarte mari de specii gelatinoase, îndeosebi meduze;

- perioada de primăvară - vară a anului 2006 a fost extrem de nefavorabilă pentru pescuitul cu nave din cauza aglomerărilor de meduze;

159

- distribuţia şi abundenţa celor două specii (şprot şi meduză) sunt inverse, meduza împiedicând formarea şi îndepărtând aglomerările de şprot;

- situaţia s-a îmbunătăţit uşor în perioada de vară, însă valorile de biomasă ale şprotului, principala specie ce constituie obiectul pescuitului comercial cu nave, au fost la jumătate faţă de anii anteriori;

- pe platforma românească, în funcţie de condiţiile de mediu, aglomerările pescuibile de şprot au fost apreciate în anii anteriori prin metode directe la aproximativ 60.000 tone, permiţând o captură totală admisibilă (TAC) în jur de 10.000 tone;

- considerându-se că anul 2006 a fost un accident din punct de vedere al condiţiilor de mediu, se poate recomanda ca TAC-ul pentru sprot să rămână la nivelul a 10.000 tone, cu atât mai mult cu cât, din punct de vedere tehnic, sunt puţine şanse de a se realiza această valoare;

- dacă în anii anteriori biomasa reproducătorilor de hamsie a arătat o uşoară tendinţă de refacere după colapsul din anii '90, anul 2006 a fost destul de nefavorabil pentru această specie;

- populaţia de stavrid a avut foarte mult de suferit după anii `90 (din cauza pescuitului şi a condiţiilor de mediu), captura la litoralul românesc scăzând foarte mult;

- atât pentru hamsie cât şi pentru stavrid, adevărata problemă de protecţie se pune în zona de iernare (Turcia şi Georgia) unde activitatea de pescuit se desfăşoară fără nicio reglementare privind TAC-ul şi efortul de pescuit.

În ceilalţi ani biomasa stocurilor arată că numai şprotul (Sprattus sprattus) şi bacaliarul (Merlangius merlangus euxinus) au prezentat o fluctuaţie naturală, aproape normală şi un efectiv relativ bun, în ultimii anii fiind de 45.000 tone, respectiv 8.000 tone.

º La hamsie (Engraulis encrasicolus) se manifestă în continuare tendinţa de redresare, iar pentru stavrid (Trachurus mediterraneus ponticus), lufar (Pomatomus saltatrix) şi chefal (Mugil cephalus), această redresare are un ritm mai lent.

º Psetta maxima (calcan) - are stocul afectat atât datorită pescuitului necontrolat cât şi hipoxiei care a însoţit fenomenele de înflorire algală. Ouă şi larve s-au întâlnit îndeosebi în lunile aprilie şi mai, cu o uşoară tendinţă de redresare până în 1996, ca în anii următori, valorile de abundenţă să scadă din nou, fiind destul de rar în probe.

º Mullus barbatus ponticus (barbun) - a manifestat în decursul timpului capturi fluctuante, dar după 1991 şi-a redus semnificativ contribuţia la captura totală. După cum se constată din evoluţia structurii pe clase de lungimi, populaţia de barbun este în refacere.

º Squalus acanthias (rechin) - are o evidentă tendinţă de regres, stare reflectată îndeosebi prin valorile de captură. Ca în cazul calcanului se impune stoparea braconajului şi un program special de evaluare a stocului.

º Familia Gobiidae (guvizi) - are stocurile într-o stare relativ bună, în ciuda mortalităţilor suferite în anii cu înfloriri algale masive.

º Populaţiile de Gobiidae se găsesc într-un echilibru relativ stabil, cu fluctuaţii generate numai de condiţiile de mediu.

º Familia Acipenseridae (sturioni) - are stocurile deosebit de afectate datorită pescuitului fără control şi a lucrărilor hidrotehnice efectuate în zonele de reproducere. Din observaţiile pe teren, îndeosebi prin traulările de sondaj din timpul expediţiilor de cercetare, a fost semnalată prezenţa doar a tineretului de păstrugă, restul speciilor de Acipanseridae lipsind în totalitate. Pentru cunoaşterea stării reale a sturionilor se impune un program complex de evaluare, care să cuprindă atât partea marină cât şi cea fluvială. Comparând valorile TAC-ului şi a capturilor realizate, în perioada 1998-2006, rezultă că pentru principalele specii, cantitatea anuală capturată în sectorul marin românesc nu a depăşit limitele lor biologice.

160

3. CONCLUZII

Multitudinea de date obţinute în sectorul marin românesc în perioada 1990-2006 asupra stării populaţiilor principalelor specii de peşti de interes economic permit evidenţierea următoarelor aspecte:

- pentru majoritatea speciilor pelagice de la litoralul românesc formarea aglomerărilor pescuibile şi disponibilitatea peştelui în pescuit sunt puternic influenţate de variaţia condiţiilor de mediu;

- cu mare atenţie trebuie tratate aceste schimbări în disponibilitatea în pescuit ca să nu fie interpretate ca modificări în mărimea stocurilor, conducând la luarea de decizii incorecte asupra acţiunii de management;

- valoarea mare a procentului speciilor şprot şi hamsie, ca şi constanţa acestora în capturi, explică în mare parte oscilaţiile mari ale capturilor anuale realizate la litoralul românesc, acesta producându-se cu atât mai mult cu cât pescuitul se efectuează într-o zonă restrânsă de coasta în care condiţiile de menţinere a aglomerărilor sunt extrem de variabile;

- distribuţie neuniformă a aglomerărilor pescuibile ale principalelor specii de peşti de-a lungul litoralului românesc, atât în zona de acţiune a talienelor, la adâncimi de 3-11 m, cât şi în zona de activitate a navelor trauler, la adâncimi de 20-70 m. Totodată se remarcă unele schimbări în comportamentul peştilor, prin îndepărtarea de ţărm a aglomerărilor pescuibile şi un dinamism mai accentuat al acestora;

- dominanţa în capturile pescuitului cu unelte fixe a speciilor tradiţionale: hamsie, bacaliar, rizeafcă, şprot, aterină, guvizi, alături de care au apărut un număr mare de alte specii şi o diminuare netă a şprotului (peste 90%), în pescuitul cu unelte active, urmat de bacaliar şi alte specii (hamsie, stavrid şi lufar); - creşterea ponderii în capturile de la taliene a hamsiei şi menţinerea în continuare a unui nivel scăzut a speciilor valoroase (sturioni, calcan, rechin, zărgan, stavrid, chefal şi lufar);

- spectrul de lungimi al exemplarelor analizate de şprot a fost cuprins între 45 - 135mm / 0,58 - 14,14 g, în vârstă de 0;0+ - 4;4+ ani, frecvenţele cele mai mari revenind indivizilor de 65 - 90 mm / 1,64 - 4,76 g, cu participarea însemnată pe toată durata pescuitului a grupului de 1;1+ (56,5%) şi 2;2+ (23%);

- în capturile de hamsie au apărut exemplare de 40-140 mm / 0,42-16,34 g, în vârstă de 0;0+ - 3;3+, dominante fiind clasele de 85 - 115 mm / 4,01 - 8,84, în vârstă de 1;1+; - structura pe lungimi a bacaliarului a prezentat un larg spectru dimensional, oscilând între 70 - 230 mm / 2,91 - 82,92 g, cu dominarea netă a exemplarelor de 100 - 120 mm / 7,03 - 12,62 g. În privinţa vârstei se remarcă apariţia în capturi a indivizilor de 1;1+ şi 2;2+ ani;

- cârdurile de stavrid au fost formate atât din exemplare tinere cât şi mature, spectrul lungimilor oscilând între 45-180 mm / 0,83 - 53,80 g, cu vârste cuprinse între 1;1+ şi 5;5+ ani, dominante fiind clasele 70-110 mm / 3,21-11,90 g, în vârstă de 1;1+ şi 2;2+ ani;

- reprezentativă în capturile pescuitului cu unelte fixe, aterina a prezentat o gamă largă de dimensiuni, cuprinsă între 50-110 mm / 0,84 - 7,86 g, cu dominarea claselor de 80-95 mm / 3,77-5,27 g;

- cârdurile de rizeafcă au fost formate din exemplare de talie mare de 65-240 mm / 1,85-103,06 g, dominant fiind grupul celor de 85-110 mm / 3,87-8,78 g;

- spectrul de lungime a exemplarelor de barbun s-a încadrat între 55-150 mm / 1,79 - 42,00 g, dominante fiind grupul celor de 95-120 mm / 12,58 - 20,52 g;

- cârdurile de calcan, au fost formate din exemplare de 31 - 70 cm / 0,465 - 5,480 kg; - starea stocurilor principalelor specii de peşti de interes comercial din sectorul românesc al Mării

Negre este destul de diferită, cu o tendinţă clară de refacere pentru hamsie şi o uşoară redresare pentru lufar, chefal şi stavrid. Şprotul este singura specie care a prezentat o fluctuaţie naturală aproape normală şi un efectiv relativ bun;

- în prezent, managementul resurselor pescăreşti se realizează independent de fiecare stat riveran, luând în consideraţie (mai mult sau mai puţin) în cel mai bun caz starea resurselor vii din ZEE proprie.

161

Având în vedere că resursele din Marea Neagră reprezintă o singură unitate ecologică, trebuie să se coopereze la nivel regional în scopul menţinerii şi reabilitării populaţiilor de peşti la nivele care să poată asigura o exploatare durabilă. Scăderea în ultimul deceniu a stocurilor unor specii valoroase economic, precum hamsia şi stavridul, a dus la creşterea presiunii prin pescuit asupra şprotului şi bacaliarului. Totuşi, mărimea stocului acestor populaţii nu s-a diminuat, şansa lor fiind faptul că aceste specii nu formează aglomerări dense şi nu constituie ţinta unor unelte de pescuit de mare randament precum plasele pungă.

162

4. BIBLIOGRAFIE Butoi G., Vîlcu M., Florica Verioti, 1993 - Evaluation de l'état des populations de sprat du littoral roumain

de la mer Noire en 1991. IRCM Constanţa, 26:5-17. Maximov V., Nicolaev S., Staicu I., Radu G., Radu Elena, Anton E., 2006 - Contributions à la

connaissance des caractéristiques biologiques de certaines espèces de poissons démersaux de la zone marine roumaine de la mer Noire. Cercetări marine, INCDM Constanţa, 36: 271-298.

Nicolaev S., 1992 - Problemele gestionării resurselor vii din Marea Neagră. Simpozion "Acvacultura şi pescuitul viitorului", 24-25 septembrie 1992, Galaţi: 37-44.

Nicolaev S, Radu G, Anton E, 1994 - Structura pescăriilor româneşti la Marea Neagră, evoluţia capturilor şi mutaţiile structurale produse în ultimii 10 ani. Romanian Naţional Report. Warking Party an Fisheries Constantza, (11-13 aprilie).

Nicolaev S., Radu G., Aurica Goban, Florica Verioti, 1994-1995 - Proposition de mesures de gestion et de protection des ressources vivantes liées à l'état des principales population de poissons du littoral roumain de la mer Noire. Cercetări marine, IRCM Constanţa, 27-28:297-305.

Nicolaev S., Maximov V., Staicu I., Radu G., Anton E., Radu Elena, 2004 - Rôle actual et perspectives de la pêche demersale dans l'exploitation des ressources halieutiques de la zone marine roumaine. Cercetări marine, INCDM Constanţa, 35: 173-190.

Porumb I., 1994-1995 - Introduction dans l'état de l'ichtyofauna de la mer Noire. Cercetări marine, IRCM Constanţa, 27-28:263-295.

Porumb I., 1998 - Situaţia ecologică actuală a Mării Negre şi implicaţiile în compoziţia ichtiofaunei şi pescuitului românesc. Marea noastră, LNR Constanţa, 28: 6-7.

Radu Gh., S.Nicolaev, Florica Verioti, Elena Radu, 1996-1997 - Structure of Fish Catches at the Romanian Black Sea littoral în 1950-1995. Cercetări Marine - Recherches marines, IRCM, 29-30: 241-273.

Radu G., Nicolaev S., 1998 - Structura capturilor de peşti la litoralul românesc al Mării Negre în perioada 1950-1995. Marea - Managementul pescăriilor în bazinul Dunării. Acvacultura şi pescuitul ACVAROM'98, Galaţi: 126-128.

Radu E., Radu G., Anton E., Staicu I., Maximov V., 2006 - Evolution du recrutement des principales espèces de poissons du secteur marin roumain pendant la période 1995-2005. Cercetări marine, INCDM Constanţa, 36: 237-252.

Radu E., Radu G., Anton E., Staicu I., Maximov V., 2006a - Evolution des captures de poissons pélagiques dans secteur marin roumain pendant la période 2000-2004. Cercetări marine, INCDM Constanţa, 36: 253-270.

Staicu I., Radu G., Radu Elena, 2000 - Situaţia actuală a pescuitului românesc la litoralul românesc al Mării Negre; Marea Noastră, LNR Constanţa, 2 (35) :23-25;

Staicu I., Radu G., Maximov V., Radu Elena, Anton E., 2004 - Etat des populations des principales espèces de poissons à valeur marchande du secteur marin roumain (1990-2002). Cercetări marine, INCDM Constanţa, 35: 153-172.

Staicu I., Maximov V., Radu G., Radu Elena, Anton E., 2006 - Status of the populations of main economically fish species from the romanian marine sector, between 1990 to 2005 period. 1 st Bionnual Scientific Conference. Black Sea Ecosysteme 2005 and Beyond. 8-10 may 2006, Istanbul, Turkey.

xxx 1990-2006 - Studii anuale INCDM.

163

EVALUAREA STOCURILOR DE PEŞTI CU VALOARE COMERCIALĂ DIN DUNĂRE - SECTORUL GALAŢI

Georgel P. RĂZLOG, Victor CRISTEA, Andrei CIOLAC, Angela DOCAN, Loredana SFETCU, Ion

VASILEAN

1. INTRODUCERE Pescuitul este o activitate umană veche, motivaţia acesteia deplasându-se de la supravieţuire, prin asigurarea parţială sau integrală a hranei, către comercial, prin vânzarea excedentului pe piaţa (locală, naţională, regională) şi recreere, prin petrecerea timpului liber pescuind, captura trecând pe planul secund. Putem afirma că odată cu accentuarea aspectului comercial al pescuitului (creşterea populaţiei conduce inevitabil la creşterea cererii pentru hrană), acesta devine afacere cu toate caracteristicile, obiectivul principal fiind maximizarea profitului, deci creşterea continuă a efortului de pescuit şi capturilor. Astfel stocurile de peşti cu valoare comercială au fost supuse unei presiuni din ce în ce mai mari, rezultând colapsul, supraexploatarea, declinul, exploatare durabilă, termeni incluşi în dicţionare în ultimele cinci decenii. Evaluarea stării resurselor pescăreşti şi capturilor durabile admisibile, pe categorii de bazine acvatice include :

- Colectarea de date prin eşantionaj aplicat pescăriei ; - Prelucrarea datelor cu ajutorul metodelor clasice adaptate ; - Analiza rezultatelor şi caracterizarea stării pescăriei ; - Concluzii şi propuneri pentru fundamentarea exploatării durabile a resurselor pescăreşti.

Datele de intrare sunt colectate din activitatea de pescuit comercial desfăşurată în zonă, prin prelevare de eşantioane şi studiul acestora, precum şi prin pescuit experimental desfăşurat în intervalul iunie-noiembrie. Uneltele şi metodele au fost cele practicate în pescuitul comercial. Metodele utilizate la prelucrarea datelor sunt clasice şi sunt descrise în capitolul următor. În procesul de lucru s-a urmărit o schemă prezentată mai jos: Date de intrare (Date din Pescărie şi asumări) -Captura/efort din captura totală comercială ; -Frecvenţa lungimi - vârste, din captura comercială şi observaţii proprii ; -Date biologice (vârsta la maturitate, relaţia masă - lungime, etc) ; -Zona de pescuit, unelte, sezonalitate. Procesare

- Estimarea parametrilor de creştere ; - Analiza curbei capturii ; - VPA ; - Modelul surplusului de producţie - Schaefer - Y/R Beverton-Holt ;

164

Rezultate finale

- Nivelul optim de pescuit ; - MSY şi comparare cu situaţia prezentă.

Date asupra pescăriei Dunărea inferioară, sector Gura Siret (45.24.106 N, 28.01.480 E) - Gura Prut (45.28.084 N, 28.12.399 E)

1.1 Descrierea zonei de pescuit Zona de pescuit nominalizată mai sus, are o lungime de 21,3 km, din care 13,4 km sunt distribuiţi pe cele 16 toane de pescuit. Lăţimea toanelor este acoperitoare pentru un şir de setci alcătuit din 5 piese (5 x 35 m = 175 m) (Fig.1). Utilizând aceste dimensiuni, calculăm o suprafaţă totală pescuită de : S = 2,345 km pătraţi, din suprafaţa totală a sectorului de 9,7 km pătraţi (GPS).

Figura 1 Harta generală a zonei de pescuit

165

Lungimea toanelor de pescuit 13,4 km Număr toane : 16

1.2 Speciile de peşti cu valoare comercială În eşantioanele studiate, prelevate din capturile comerciale şi experiment, s-au identificat un număr de 14 specii de peşti cu valoare comercială, ordonaţi după ponderea lor în capturi (valorică şi cantitativă), migratori şi specii autohtone (Tab.1). Tabel 1 Speciile de peşti dominante în capturi – Dunărea inferioară Nr. Crt.

Specia Sezon Specificaţii

1 Scrumbie de Dunăre Alosa immaculata

primăvară migrator

2 Platică Abramis brama

tot anul autohton

3 Crap Cyprinus carpio

idem idem

4 Mreană Barbus barbus

idem idem

5 Morunaş Vimba vimba

idem idem

6 Caras Carasius gibelio

idem idem

7 Cosac cu bot turtit Abramis sapa

idem idem

8 Batcă Blicca bjoerkna

idem idem

9 Somn Silurus glanis

idem idem

10 Şalău Sander lucioperca

idem idem

11 Avat Aspius aspius

idem idem

12 Ştiuca Esox lucius

idem accidental

13 Obleţ Alburnus alburnus

idem autohton

14

Sabiţă Pelecus cultratus

idem idem

Dintre acestea, unele apar frecvent în capturi, altele mai rar :

- scrumbia de Dunăre, specie migratoare abundentă şi valoroasă, domină pescuitul de primăvară ;

166

- plătica, crapul, morunaşul, mreana domină pescuitul de vară toamnă ; - somnul, şalăul şi avatul ocupă habitate distincte, deci fac obiectul unui pescuit specializat ; - obleţul este o specie autohtonă abundentă, importantă verigă trofică consumată de avat şi şalău,

pescuită cu unelte specifice ; - restul de specii apar mai rar în capturi deci au o mică importanţă în pescuit.

1.3 Activitatea de pescuit, unelte, metode Pescuitul la Dunăre este un pescuit de tip artizanal şi este apanajul pescarilor riverani, care obţin licenţe de pescuit fie de la concesionari fie de la structurile administratorului de resurse (ANPA). Deşi controlul activităţii şi înregistrarea datelor privind efortul şi capturile se realizează de către Inspecţia piscicolă, organ al ANPA, nu se poate afirma că există o statistică riguroasă a pescuitului care să asigure banca de date necesare pentru fundamentarea unei activităţi durabile. Activitatea de pescuit în zona studiată se desfăşoară pe toanele de pescuit descrise anterior şi este afectată de sezonalitate:

- sezonul de primăvară februarie – iunie , caracterizat de migraţii şi pescuit specializat al speciilor migratoare, restul de specii fiind auxiliare şi marketabile, caracterul dominant fiind cel comercial;

- sezonul de toamnă iulie – noiembrie, caracterizat de pescuitul specializat pentru speciile

autohtone, cu caracter puternic de subzistentă şi slab comercial. Structura unităţilor de pescuit Ambarcaţiunile de pescuit sunt bărcile pescăreşti confecţionate din lemn sau fibră sticlă, cu lungimi de 5-6 m şi 2 m lăţime (16 crivace), propulsate cu motor şi vâsle, fără dotări pentru mecanizarea operaţiilor. Uneltele de pescuit Unelte folosite în pescuitul comercial sunt uneltele tip setcă, în următoarele variante constructive :

- setcile pentru obleţ, cu un singur perete de plasă cu a = 12-14 mm; - setcile de scrumbie, cu sirec dublu şi dimensiunea ochiului de plasă de a = 30-32 mm ; - setcile pentru plătică (morunaş, cosac, batcă, mreană), cu sirec dublu şi a = 40-45 mm ; - setcile pentru crap (mreană, avat somn ), cu sirec dublu şi a = 60 mm.

Alte unelte utilizate :

- lăptaşul, în pescuitul de fund al crapului şi somnului ; - cloncul, pentru somn ; - ciorpacul, năpatca şi prostovolul ; - undiţele de diverse tipuri, fixe sau lansate, în pescuitul recreativ.

O unitate de pescuit este acţionată de 2 pescari, unul pentru manevra bărcii şi celălalt pentru manevra şirului de setci. Metodele de pescuit sunt metode active, operaţiunile de pescuit desfăşurându-se pe toane. În general toanele au o lungime de 800-1000 m, iar parcurgerea lor durează cca. 1 oră. Pe o toană operează în general

167

mai multe unităţi de pescuit (UP) şi în medie pe parcursul anului, o UP efectuează 2 operaţiuni/zi de pescuit. Indicatorii pescuitului – efort, captura, CPUE Pentru comparaţie s-au efectuat analize ale activităţii de pescuit comercial şi ale experimentului propriu. Efortul de pescuit Analiza fondului de timp : A - fond total 365 zile ; -timp nefavorabil 90 zile -prohibiţie 60 zile -sărbători 35 zile B - total neproductiv 185 zile C - timp pescuit: 180 zile x 4 h/zi = 720 ore D – Unităţi de pescuit: 40 UP E – Efort de pescuit: 40 x 720 = 28800 ore UP 40 x 720 x 5 setci = 144000 ore setcă Experiment :

- Fond de timp: 35 zile pescuit - Unităţi de pescuit: 1 UP - Efort de pescuit: 35 x 1 h = 35 ore pescuit - Captura: 0,2386 tone - CPUE: 0,00682 t/h

Date de captură şi efort de pescuit se înregistrează de către administratorul pescăriei (Tab.2). Tabel 2 Capturile şi CPUE în pescuitul comercial, în perioada aprilie – octombrie 2006, Dunăre, sector Galaţi (Inspecţia Piscicolă Galaţi)

Nr crt

Specii/ Capturi/ Asociaţii

de pescari

Crap Ca- ras Şalău Somn Plătică Scrum-

bie Mreană Morunaş Cota

alocată/ restantă

Total

1 Galaţi –Prut 3,700 3,270 0,680 0.210 0,710 - - - 25/19

2 Galaţi – Dunăre 0,278 0,674 0,178 0.023 1,725 0,397 - - 15,6/14,3

3 Lotca – Dunăre 0,163 0,082 0,017 0,151 0,318 0,326 0,317 0,160 0,0/0,227

4 Total 4,141 4,026 0,875 0,384 2,753 0,723 0,317 0,160 40,6/ 33,527 13,379

5 Fond de timp-ore 300 300 300 300 300 300 300 300 300

6 CPUE (tone/ oră)

0,014 0,013 0,003 0,001 0,01 0,002 0,001 0,0005 0,135 0,044

168

2. REZULTATE ŞI DISCUŢII În vederea obţinerii datelor primare necesare studiului, s-au prelevat eşantioane din capturile comerciale şi din pescuitul experimental, au fost supuse la măsurători şi determinări specifice, respectiv pentru determinarea relaţiilor lungime – masă – vârstă. Date biometrice pentru speciile comerciale de peşti Tabel 3 Date biometrice – Dunărea inferioară Nr. Crt.

Varsta t ( ani)

Spec.

1

2

3

4

5

6

7

8

Max.

Specia

1

Scrumbie de Dunăre

Alosa immaculata

Lf W

- 20 200

30 250

35 350

37 420

39 460

43 540

2 Plătică Abramis brama

Lf W

11 30

18 135

25 340

31 650

34 830

70 4000

3

Crap Cyprinus carpio

Lf W

15 88

23 280

30 640

37 1200

43 1900

48 2500

52 3200

57 4100

62 5200

4

Mreană Barbus barbus

Lf W

25 100

39 610

50 1000

58 2000

85 8000

5

Morunaş Vimba vimba

Lf W

11 30

21 90

28 180

32 300

6 Caras Carasius gibelio

Lf W

12 48

14 78

18 210

22 410

7

Cosac cu bot turtit

Abramis sapa

Lf W

8

Batcă Blicca bjoerkna

Lf W

5 8 10 12 14 16 19 24

9

Somn Silurus glanis

Lf W

18 30 41 50 62 1000

186 40000

10 Şalău Sander

lucioperca

Lf W

11

Avat Aspius aspius

Lf W

14 20

26 220

36 700

46 1500

60 80

12

Ştiucă Esox lucius

Lf W

13

Obleţ Alburnus alburnus

Lf W

10 8

12 10

13 15

14 20

169

2.1 Parametrii de creştere În vederea aplicării modelelor de evaluare holistice şi analitice sunt necesari parametrii creşterii, descrişi în capitolul material şi metodă. În primul rând s-au determinat parametrii ecuaţiei de creştere plecând de la talia maximă şi utilizând modele empirice în Excel. Se determină apoi o serie de lungimi care sunt indicatori biologici de referinţă, precum Lm, Lc, Loptim, Lmax, precum şi rapoartele la M, K şi Linf. Pentru comparaţie s-au utilizat două metode, iar rezultatele s-au comparat cu datele din Fishbase (www.fishbase.org). Rezultatele sunt prezentate în Tabelul 4.

170

Tabel 4 Parametrii de creştere Nr. crt.

Specia Metoda Lmax Linf Lmax/ Linf

Lopt Lm Lc Lc/ Linf

K to tc tm tmax M M/K

1 Crap M1 120 123 0,98 80,1 62,9 62,9 0,51 0,25 -0,6 3,5 3,5 11,8 0,32 1,28 M2 120 123 75 0,36-

0,44 1,45-1,77

fishbase 120 0,1-0,3 2-5 2-5 20 2 Somn M1 500 501,3 0,998 342,2 222 222 0,44 0,3 -0,9 3 3 10 0,4 1,33

M2 500 501,3 0,998 222,1 0,27-0,53

0,9-1,77

fishbase 500 596 0,042 30 3 Scrumbie M1 39 40,7 0,96 25,3 23,3 23,3 0,57 0,43 -0,4 2 2 7 0,78 1,81

M2 39 40,7 0,958 24,8 23,3 0,27 -0,4 0,52 1,93 fishbase 39 40,7 0,226-

0,32 -0,4 2 2 9 0,62 2,29

4 Plătică M1 82 84,6 0,97 54,2 44,9 44,9 0,53 0,25 -0,5 3,5 3,5 11,8 0,42 1,68 M2 82 84,6 0,97 51,5 44,9 0,4 -0,5 3,5 3,5 0,54 1,34 fishbase 82 37,8-

125 0,06-

0,43 -0,6-0,6

3-5 3-5 17 0,17

5 Mreana M1 120 123 0,98 80,2 62,9 62,9 0,51 0,25 -0,12 3,5 3,5 18,3 0,32 1,28 M2 120 123 0,98 74,9 62,9 0,25 0,36 1,45 fishbase 120 0,05-

0,08 -0,12 3,5 3,5

6 Morunaş M1 50 52 0,96 32,7 29 29 0,55 0,27 -0,7 3 3 10,1 0,48 1,77 M2 50 52 0,96 31,7 0,27 0,49 1,8 fishbase 50 52 0,19-

0,22 -0,2 -0,7

3 3

7 Caras M1 45 46,9 0,96 29,3 26,4 26,4 0,56 0,33 -0,9 2,5 2,5 8,5 0,59 1,8 M2 45 46,9 0,96 28,5 26,5 0,2 2,5 2,5 0,42 2,09 fishbase 45 40-48 0,12-

0,23 1-4 1-4

8 Cosac b.t. M1 35 36,6 0,96 22,7 21,2 21,2 0,57 0,22 -0,9 4 4 13,4 0,4 1,83 M2 35 36,6 0,96 22,3 21,2 0,22 0,48 2,16

171

fishbase 35 4 4 9 Batcă M1 36 37,6 0,96 23,3 21,7 21,7 0,57 0,25 -0,64 3,5 3,5 11,8 0,46 1,84

M2 36 37,6 0,96 22,9 21,7 0,25 0,51 2,04 fishbase 36 0,1-

0,27 -0,3 -0,64

3,5 3,5

10 Şalău M1 130 133 0,98 86,9 67,5 67,5 0,50 0,22-0,26

-0,9 4 4 13,4 0,41 1,6

M2 130 133 0,98 81 67,5 0,26 0,33 1,49 fishbase 130 0,1-

0,13 3-5 3-5 16

11 Avat M1 100 102,8 0,97 66,5 53,5 53,5 0,52 0,11-0,09

-1,1 -1,2

8,5 8,5 27 0,15 1,63

M2 100 102,8 0,97 62,6 53,5 0,09 0,21 2,29 fishbase 100 0,1-

0,336 idem 8-9 8-9 11

12 Ştiucă M1 150 153,3 0,98 100,8 76,6 76,6 0,49 0,17-0,22

-0,6 -1,2

4 4 13,4 0,27 1,56

M2 150 153,3 0,98 93,3 76,6 0,17 0,27 1,59 fishbase 150 0,12-

0,233 idem 1-4 1-4 30

13 Obleţ M1 25 26,3 0,95 16,1 15,7 15,7 0,59 0,35 -0,9 2,5 2,5 8,5 0,66 1,9 M2 25 26,3 0,95 16 15,7 0,35 0,69 1,98 fishbase 25 21,1-

26,3 0,19-

0,31 -0,9 -0,47

2-3 2-3

14 Sabiţă M1 60 62,2 0,96 39,4 34,1 34,1 0,54 0,23-0,25

-0,9 3,5 3,5 11,8 0,36 1,59

M2 60 62,2 0,96 37,9 34,1 0,23 0,42 1,82 fishbase 60 52,6-

62,2 0,2 -0,54

-1,2 3-4 3-4 11

172

Din datele primare s-au analizat regresiile L-t şi L-W, utilizându-se programul FISAT II, curbele de corelaţie fiind prezentate în continuare (Fig.2 şi Fig.3).

173

Figura 2 Regresia L – t pentru principalele specii cu valoare comercială

174

Regresia L – W pentru speciile cu valoare comerciala

175

Figura 3 Regresiile L-W pentru speciile cu valoare comercială

2.2 Evaluarea stocurilor – modele holistice Frecvenţa claselor de talie în capturi – scrumbia de Dunăre Orientativ se pot aplica modele empirice simple elaborate în Excel, care plecând de la frecvenţa claselor de talie în capturi, plus parametrii de creştere, ne permit să facem aprecieri ale capturilor potenţiale şi frecvenţelor potenţiale în capturi. Astfel aplicând modelul la scrumbia de Dunăre pentru care au fost disponibile datele necesare, s-au obţinut următoarele rezultate : - captura actuală 120 t ; - captura potenţială 170 t ; - Z 0,64 ;

176

- F 0,34 ; - E 0,53. Deci această specie se pare ca suportă o captură de cca. 170 tone/ an, corespunzătoare unei mortalităţi totale de 0,64/an, şi unei rate a exploatării de 0,53/an. În acest timp studiind capturile înregistrate în 2006, se observă o raportare de 723 kg (Tab.5), care reprezintă de fapt un mic procent din adevăr. Luând în considerare erorile, totuşi datele de mai sus se pot utiliza cu siguranţă pentru fundamentarea unei exploatări dacă nu durabile, cel puţin rezonabile. Tabel 5 Analiza frecvenţei lungimilor pentru pescăria scrumbiei din sectorul de Dunăre Galați pentru anul 2006

Length Frequency Analysis for: Alosa imaculata

Fishery / Locality: Galaţi – Dunăre 2006 Length type = TL Actual catch = 120 tons

Linf = 52 Potential catch = 170 tons

Lm = 29 Lpy = 29.7 Diff. = 50 tons Lopt = 30.4 tpy = 2.8 Diff. = 41.7 % K = 0.3 Z = 0.64 M = 0.3 F = 0.34 a = 0.0077 E = 0.53 b = 3.1 Lz = 30.4 (Length where Biomass is maximum) Length Frequency Biomass Potential Freq Potential Yield 0 0 0.0 0 0 0 0.0 0 0 0 0.0 0 0 0 0.0 0

18 39 2 25.6 7 22 378 42 281.0 80 26 264 49 226.4 64 30 38 11 38.5 11 34 24 10 29.7 8

170

177

LF - Potential Biomass Plot

020406080100

120140160180200220240260280300320340360380400

0 10 20 30 40 50 60

Length (cm)

Freq

uenc

y

LinfLoptLm

Catch = 13583 t

Ponderea claselor de talie în capturi, scrumbia de Dunăre Modelul Schaefer, funcţia CPUE / f Modelul Schaefer s-a aplicat în condiţiile ipotezei descrise la material şi metoda, respectiv s-a plecat de la datele disponibile în 2006 raportate şi experiment (Tab.6) şi s-au calculat parametrii ecuaţiei Schaefer, producţia maximă admisibilă şi efortul corespunzător (Tab.7). Tabel 6 Situaţia comparativă, pescuit comercial – experiment, 2006

Nr crt

Specii/ Capturi/ Asociaţii

de pescari

Crap Ca- ras Şalău Somn Plătică Scrum-

bie Mreană Morunaş Cota

alocată/ restantă

Total

1 Galaţi -Prut 3,700 3,270 0,680 0.210 0,710 - - - 25/19

2 Galaţi - Dunare 0,278 0,674 0,178 0.023 1,725 0,397 - - 15,6/14,3

3 Lotca - Dunăre 0,163 0,082 0,017 0,151 0,318 0,326 0,317 0,160 0,0/0,227

4 Total (tone) 4,141 4,026 0,875 0,384 2,753 0,723 0,317 0,160 40,6/

33,527 13,379

5 Fond de timp-mii ore 28,8 28,8 28,8 28,8 28,8 28,8 28,8 28,8 28,8

6 CPUE (tone/ ora)

0,000 1438

0,000 14

0,000 034

0,000 0133

0,000 956

0,000 025

0,000 011

0,000 005 0,000

465

7

Experi- ment

captură (kg)

37,2 3 7,2 48 49,6 - 75,6 18 - 238,6

8 Experi- ment efort 35 35 35 35 35 - 35 35 - 35

9

Experi- ment

CPUE (t/h)

0,00 11 0,000085 0,000

205 0,00 137

0,00 141 - 0,00

216 0,000

52 - 0,00 685

178

Tabel 7 Rezultatele aplicării modelului Schaefer, plecând de la capturi/efort 2006.

Specia Efort de

pescuit (ore an)

Capturi (tone an)

CPUE (tone/ Ora)

Ec.Schaefer

Y/f = a + b.f

MSY (tone) fMSY Bv obs

a b

CRAP

28800 40.4.180 30,58 0,00106 7,65 0,000266 55,00 14380 122,30

PLĂTICĂ 40,81 0,00141 10,2 0,000354 73,47 14406

163,20

MREANĂ 62,20 0,00216 15,55 0,00054 112,00 14398

249,00

MORUNAŞ 15,00 0,00052 3,74 0,00013 26,95 14400

60,00

CARAS 2,45 0,000085 0,61 0,000021 4,396 14366

9,80

SOMN 40,32 0,0014 10,80 0,00035 72,576 14400

161,28

ŞALĂU 6,05 0,00021 1,51 0,000053 10,755 14245

24,20

ŞTIUCĂ 0,806 0,000028 0,2 0,000007 1,43 14285

3,22

AVAT 7,4 0,000257 1,85 0,000064 13,37 14453

29,6

COSAC 1,84 0,000064 0,46 0,000016 3,30 14375

7,36

OBLEŢ 0,72 0,000025 0,18 0,0000063 1,29 14285

2,88

TOTAL

28800 208,176 0,0007 374,542 Cca.14000

Ore pesc.

Din studiu rezultă:

- în anul 2006 pe zona s-au pescuit 208 tone, la un efort de 28.800 ore de pescuit; - modelul Schaefer oferă un MSY de 374,5 tone, la un efort de 14.000 ore de pescuit.

Este clar ca avem subraportări, raportul între cele doua valori fiind 1 / 1,8 ; Deasemeni acest exerciţiu ne oferă un nivel optim al efortului de pescuit de 14.000 ore, care se poate transforma în număr de unităţi de pescuit admise în zona anual.

179

2.3 Evaluarea stocurilor, modele analitice Analiza Cohortelor (Pope, 1972) Pentru scrumbia de Dunăre s-au obţinut datele prezentate în Tabelul 8. Tabel 8 Evaluarea efectivelor şi biomaselor succesive (1995-2006) pentru scrumbia de Dunăre Vârsta, % în capturi/ ani

2/ 13,6%

3/ 36,5%

4/ 33%

5/ 10,15%

6/ 5,8%

7/ 0,5%

Total 100%

1995 661743 kg Wmean(g) CN (pcs)

90.000,0 200 450.000

240.153,6 280 857.691

210.837,5 330 638.902

60.716,6 360 168.657

30.838,1 390 79.072

29.197,8 450 64.884

2000 101.145 kg CN(buc) N

13.755 68.755 297.424

36.917 131.846 315.569

33.378 101.145 159.664

10.266 28.517 46.418

5.866 15.041 16.200

506 1.124 1.124

2001 139.130 kg CN(buc) Nt F M

18.922 94.610 712.379 0,158 0,2

50.782 181.364 497.807 0,514 0,2

45.913 139.130 243.566 0,997 0,2

14.122 39.228 73.567 0,889 0,2

8.070 20.692 24.750 2,574 0,2

695 1.544 1.544 0,5 0,2

2002 347.841

2003 105.406

2004 35.311

2005 2.179

2006 Nt(buc) Bt(tone)

780.203 156,04

553.354 154,939

289.058 95,389

110.825 39,897

24.188 9,433

1084 0,488

1.758.712 456,186

Modelul Analiza Cohortelor, ne oferă un rezultat pentru scrumbia de Dunăre, - biomasa 2006 456 tone ; Cifra care se poate compara cu rezultatul obţinut prin modelul Schaefer, respectiv, - MSY 2006 374,5 tone Analiza Populaţiei Virtuale VPA (după clasele de talie) Aplicarea modelului presupune o serie de intrări, deci date disponibile privind:

180

- şirul frecvenţelor claselor de talie ; - coeficienţii a, b din corelaţia masă-talie ; - mortalitatea naturală M ; - F terminal ; - L inf, şi k.

Modelul s-a aplicat pentru stocurile de scrumbie, morunaş şi crap, utilizând programul FISAT II. VPA după clasele de talie – scrumbia de Dunăre 2000-2005

Figura 4 VPA după lungime, scrumbia de Dunăre.

Rezultate numerice VPA scrumbie Clase de talie

Captura Numerică Cn

Efectiv N F Obs.

18,5 0 16305880 0 21,5 121000 12756270 0,030 24,5 521000 9497800 0,1544 27,5 1196000 6344010 0,4880 Maxim 30,5 298000 3236270 0,2490 33,5 226000 1592510 0,1290 Talie finală 36,5 0 0 0

181

VPA după clase de talie, crap 2006

Figura 5 VPA după lungime, crap

Rezultate numerice VPA crap Clase de talie

Captura Numerică Cn

Efectiv N F Obs.

25 300 1118490 0,0224 28 3200 1072570 0,2447 31 12800 998720 1,0746 34 22000 832600 2,3305 37 43200 528390 10,068 Maxim 40 8400 136660 6,8137 43 4400 48720 2,9850 Talie finală 46 0 0 0

182

VPA după clase de talie, morunaş, 2006.

Figura 6 VPA după lungime, morunaş Rezultate numerice VPA morunaş Clase de talie

Captura Numerica Cn

Efectiv N F Obs.

28 20000 88020 0,6266 31 26000 52700 1,5047 34 10000 18411 0,5710 37 0 0 0

183

Modelul Y / R Pentru aplicarea modelului Y/R, sunt necesare următoarele date de intrare pentru tratarea cu FISAT II :

- raportul M/k ; - raportul Lc/Linf

Din program rezultă şiruri Y/R corespunzătoare ratelor de exploatare E.

Figura 7 Analiza Y/R, E pentru scrumbia de Dunare, 2006

184

Figura 8 Analiza Lc/Linf , E, pentru scrumbia de Dunăre 2006

185

Figura 9 Analiza Y/R, E pentru plătică, 2006

186

Figura 10 Analiza Y/R, E pentru crap

187

Figura 11 Analiza Lc/Linf , E, pentru crap 2006

188

Figura 12 Analiza Y/R, E pentru morunaş

189

Figura 13 Analiza Lc/Linf, E pentru morunaş

190

Figura 14 Analiza Y/R, E pentru mreană

191

Figura 15 Analiza Lc/Linf, E pentru mreană

3. CONCLUZII Prezenta aplicaţie a urmărit atingerea obiectivelor privind caracterizarea stocurilor şi analiza stării prezente a acestora. Având în vedere faptul că rezultatele aplicaţiei (exerciţiului) sunt destinate managerilor pescăriei Dunării, atunci am încercat sa definim termenii utilizaţi, concomitent cu aplicarea metodelor de cercetare. Astfel putem sublinia că rezultate ale aplicaţiei: - definirea parametrilor biologici, aşa numiţii indicatori biologici de referinţă pentru speciile

de interes comercial din Dunărea inferioară; - descrierea zonei de pescuit, localizarea toanelor de pescuit pe hărţi GPS, cu date relativ

precise asupra lungimii şi suprafeţelor acestora, în vederea raportării capturilor şi CPUE; - identificarea speciilor cu valoare comercială şi biometria acestora – lucrare care trebuie sa aibă

un caracter permanent; - date asupra sezonalităţii pescuitului ; - definirea conceptului de unitate de pescuit şi aprecierea efortului anual de pescuit pentru zona

studiată ; - prezentarea primei încercări de înregistrare a capturilor (Inspecţia Piscicolă) ; - date privind ritmul de creştere pentru speciile cu valoare comercială;

192

- o prima variantă a indicatorilor biologici de referinţă pentru speciile comerciale; - regresiile masă-talie şi talie-vârstă ; - aplicaţii ale metodelor de evaluare holistice şi rezultatele acestora; - aplicaţii ale metodelor de evaluare analitice şi rezultatele acestora;

Astfel zona de pescuit studiată are o lungime de 21,3 km, din care 13,4 km toane de pescuit (16); dacă admitem o lăţime medie de 175 m, atunci suprafaţa totală pescuită este de 2,345 kmp din totalul de 9,7 kmp al zonei. În Fig.1 este prezentat un exemplu a hărţi GPS ale toanelor de pescuit cu caracteristicile respective. În zonă s-au identificat 14 specii cu valoare comercială, pe primul loc situându-se scrumbia de Dunăre care deţine ponderea în capturi; restul speciilor sunt importante pentru pescuitul artizanal şi recreativ. Pentru definirea indicatorilor pescuitului (C, f, CPUE) s-a analizat activitatea de pescuit comercial (după raportări) şi s-a efectuat pescuit experimental. În zonă activează conform înregistrărilor un număr de 40 unităţi de pescuit. Fondul de timp se împarte între activităţi neproductive – 185 zile şi activităţi de pescuit, respectiv 180 zile (720 ore de pescuit). Deci efortul de pescuit este 28.800 ore/an sau 144.000 ore setcă/an. În Tabelul 1 se prezintă situaţia distribuţiei efortului, capturii şi CPUE pe principalele specii comerciale de peşti. În Tabelul 3 se prezintă indicatorii de creştere, evaluaţi cu diverse metode de calcul, informaţii valoroase pentru modelele de evaluare şi nu numai. În continuare, se prezintă câteva aplicaţii ale metodelor de evaluare:

- pentru scrumbia de Dunăre, plecând de la frecvenţa claselor de talie în capturi, se apreciază captura potenţială 2006, la cca. 170 tone, faţă de captura curentă de 120 tone (pescuit experimental) şi raportat 723 kg;

- modelul surplusului de producţie, ne oferă pentru speciile cu valoare comercială valorile MSY şi eforturile corespunzătoare, care împreună alcătuiesc instrumente manageriale valoroase;

- pentru scrumbia de Dunăre (datorită datelor disponibile) s-a efectuat un exerciţiu cu modelul Analize Cohortei, rezultând pentru anul 2006 o biomasă a stocului de adulţi de 456 tone, din care s-au extras 723 kg;

- pentru scrumbia de Dunăre, crap şi morunaş s-au făcut aplicaţii cu modelul VPA, pentru date ale frecvenţei claselor de talie în capturi, rezultând deasemeni rezultate valoroase pentru fundamentarea exploatării durabile;

- Din analiza Y/R, au rezultat corelaţiile acesteia în funcţie de variaţia ratei exploatării E, respectiv valorile Emax, E10, E50, preţioase instrumente manageriale.

În final putem sublinia o listă de concluzii privind activitatea viitoare de cercetare şi fundamentarea utilizării durabile a resurselor pescăreşti din zona studiată:

1. Datele necesare managementului pescăriei Dunării sunt puţine şi puternic afectate de erori; 2. În aceste condiţii, cercetarea trebuie să fundamenteze metode pentru depăşirea acestei stări şi

atenuarea erorilor, apelând la pescuit experimental şi extrapolări admise; 3. Între datele raportate şi înregistrate, rezultatele experimentale şi realitate există o mare

diferenţă, (Tab. 1), deci se impun măsuri de control şi penalizare; 4. În tabelul următor (Tab.9) se prezintă câteva rezultate obţinute în urma studiului;

193

Tabelul 9 Rezultate sintetice pentru estimarea pescăriei din Dunăre - sector Galaţi

Specia Efort de pescuit (ore an)

2006

Capturi (tone an)

2006

CPUE (tone/ Ora) 2006

MSY tone fMSY Bv

AC (tone)

Y/R E10

CRAP

28800 40.4.180 30,58 0,00106 55,00 14380 122,30

0,124 0,600

PLATICĂ 40,81 0,00141 73,47 14406

163,20

0,026 0,310

MREANĂ 62,20 0,00216 112,00 14398

249,00

0,053 0,60

MORUNAŞ 15,00 0,00052 26,95 14400

60,00

0,04 0,01

CARAS 2,45 0,000085 4,396 14366

9,80

SOMN 40,32 0,0014 72,576 14400

161,28

ŞALĂU 6,05 0,00021 10,755 14245

24,20

ŞTIUCA 0,806 0,000028 1,43 14285

3,22

AVAT 7,4 0,000257 13,37 14453

29,6

COSAC 1,84 0,000064 3,30 14375

7,36

OBLEŢ 0,72 0,000025 1,29 14285

2,88

SCRUMBIE

456,2 0,05

0,351

TOTAL

28800 208,176 0,0007 374,542 Cca.14000

Ore pesc.

Astfel, pentru reglementarea pescuitului în perioada următoare, baza de calcul poate fi şirul biomaselor virgine şi biomasa AC pentru scrumbia de Dunăre. Din VPA rezultă că efortul optim de pescuit este de f = 0,25-0,30, care permite claselor adulte să supravieţuiască şi să participe la reproducere,

- morunaş, peste L = 34 cm - crap, peste L = 43 cm - scrumbie, peste L = 33,5 cm, - talie care conform aplicaţiei VPA este ultima participantă în capturi.

194

Deasemeni, plecând de la valorile E10, se pot determina eforturile de pescuit optime, respectiv f10 , care vor corespunde unui nivel suportabil de exploatare.

- în toate cazurile, efortul de pescuit nu poate depăşi valoarea de 14.000 ore de pescuit, care corespunde la cca. 20 unităţi de pescuit şi 180 zile de pescuit/an ;

- având în vedere potenţialul resurselor pescăreşti ale Dunării, putem afirma că pescăria Dunării poate suporta:

-un pescuit cu caracter comercial în sezonul de migraţii, la un nivel al capturii pentru scrumbia de Dunăre de cca. 450 tone ; -un pescuit cu caracter artizanal, de supravieţuire, aplicat ciprinidelor autohtone, în limitele unei capturi totale de cca 370 tone ; - un pescuit recreativ, care să tindă către sistemul “catch and release”, în viitorul apropiat.

195

EVALUAREA RESURSELOR PESCĂREŞTI DIN DUNĂRE PRIN METODA EVALUĂRII RURALE RAPIDE (RRA)

Valentin IORGA, Neculai PATRICHE, Marilena TALPEŞ, Elpida PALTENEA, Magdalena

TENCIU, Dănuţ MIREA, Irina MELICEANU

1. INTRODUCERE Formele impactului dintre dezvoltarea economico-socială şi natură se amplifică şi capătă valenţe noi. Această realitate obligă abordarea unor acţiuni de anvergură pentru a efectua cunoaşterea fondului piscicol existent, în scopul valorificării raţionale a mediului acvatic. Prezentarea problematicii complexe a cunoaşterii şi protecţiei mediului acvatic este făcută de pe poziţii constructive, cu reliefarea metodologiei de cercetare şi a strategiei de aplicare a problemelor pescăriilor. Este necesară desfăşurarea unor activităţi de investigare a populaţiilor componente ale ihtiocenozelor din apele interioare, în vederea cunoaşterii dinamicii şi structurii acestora. Scopul final îl constituie estimarea unor bioresurse la nivel naţional în vederea exploatării durabile şi în limitele capacităţilor de suport. În urma unei analize a datelor disponibile, se poate evalua starea populaţiilor, evoluţia lor în urma pescuitului şi, dacă managementul pescăriilor utilizat actualmente este în măsură să asigure o exploatare durabilă a stocurilor, aceasta în scopul păstrării biodiversităţii, a asigurării unor beneficii economice şi sociale pe termen lung ale pescăriilor, a industriilor care folosesc această producţie şi a statului, prin impozitele şi taxele colectate din aceste activităţi. Ihtiofauna fluviului Dunărea în sectorul românesc cuprinde un număr de peste 70 de specii, dintre care aproximativ 70% au format obiectul pescuitului comercial şi de agrement (Bănărescu, 1964). Cercetările actuale derulate asupra acestui aspect au condus la identificarea unui număr de 36 de specii de peşti care fac obiectul activităţilor de pescuit sub diferite forme (comercial, ştiinţific, de agrement). Metodologia bazată pe Evaluarea Rurala Rapidă - Rapid Rural Appraisal (RRA) folosită în prezent pentru efectuarea sondajelor, a fost adoptată, în linii generale, în cadru oficial (1989 - 1996) pentru domenii specifice de activitate, precum şi silvicultura (Inglis, 1991), gestionarea pescăriilor (Pido et al. 1996) şi acvacultura (Townsley, 1996). (Referinţele bibliografice sunt în capitolul Bibliografie din Partea a-I-a: Manual). Cerinţele, înregistrarea rezultatelor pe zone şi district, analiza datelor obţinute s-au realizat ţinând seama de anexele A – F (Anexele A şi B sunt descrise in Partea a-I-a: Manual, iar Anexele C-F au fost completate în aceasta aplicaţie de Evaluare Rurală Rapidă a pescariei din Dunăre amonte de Galaţi).

196


1. DISTRICT 1 - Porţile de Fier II (km 863) - Gârcov (km 615) Anexa C: Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători (pescari profesionişti) Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători Numele judeţului : MEHEDINŢI Sector: 1 1. Pescari şi efort de pescuit

Zona Definirea zonei:

Numărul de licenţe

Numărul de bărci

Numărul de pescari

Lungimea şi numărul de

plase

km 863 - Km 817 20 20 50 200 setci 100 ave 100 vârşe

• Dimensiunea ochiului plaselor 45-50-55-60-70 mm • Tipul de unelte: se utilizează unelte tip setcă şi capcană • Tip de material : relon (PA), 50- 420 tex 2. Capturi

Zona

Cantitatea capturilor (relative, tendinţe)

km 863 - km 817 Ciprinide Specii

răpitoare Scrumbie de Dunăre

Alte specii Total

10000 2500 - 500 13000 • Procentul speciilor aduse pe piaţa neagră: 20 % • Potenţialul pescuitului: există zone neexploatate din punct de vedere piscicol 3. Preţul şi piaţa • Preţul plătit pescarilor : Ciprinide: 3-5 lei; Răpitori: 6 lei; Alte specii: 2 lei. • Preţul plătit de angrosişti societăţilor piscicole • Unde se prelucrează peştii şi icrele ? 4. Aranjamente beneficii / costuri

197

• Ce aranjamente se fac cu pescarii, ce primesc ei (scule, procent din preţ) ? • Care sunt obligaţiile pescarilor ? Plata cotizaţiei de membru către asociaţia din care face parte. Participarea la diverse acţiuni organizate de asociaţie privind combaterea braconajului, salvarea puietului din zona inundabilă a Dunării, etc. 5. Probleme / Probleme de management • Care sunt problemele pescăriei în ordinea importanţei: Lipsa fondurilor financiare necesare adaptării activităţii la legislaţia în vigoare. Braconajul. Poluarea. • Unde sunt sursele locale de poluare şi alte probleme cauzate de om ? Poluare combinat sârbesc. • Ce îmbunătăţiri ar putea fi realizate în pescării şi managementul pescăriilor ? Constituirea organizaţiilor de producători în vederea accesării fondurilor europene destinate pescuitului comercial. • Care sunt principalele tehnici de management utilizate în judeţ ? Reuniuni periodice pentru identificarea eventualelor probleme apărute sau potenţiale în cadrul organizaţiei sau în structurile ierarhice şi informări privind modificările legislative de interes economic şi practicarea pescuitului comercial. • Ce număr de sezonieri şi pescuit sezonier există şi cât de mult braconaj ? În cadrul asociaţiei există un număr de aproximativ 20 pescari sezonieri. Cantitatea de peşte braconat este estimată la 20 - 25% din cantitatea de peşte capturată de către pescarii autorizaţi. • Ce metode se utilizează între pescari şi grupuri pentru rezolvarea conflictelor ? 6. Informaţii biologice • Cunoştinţe despre zonele de reproducere şi iernare Balta Vrata, Balta Salcia, Balta Pristol • Cunoştinţe despre căile de migraţie • Cunoştinţe despre existenţa sub-populaţiilor

198

Anexa C: Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători (pescari profesionişti) Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători Numele judeţului : Dolj Sector: 2 1. Pescari şi efort de pescuit

Zona Definirea zonei: Numărul

de licenţe Numărul de bărci

Numărul de pescari


plase

Km 817 - km 665 58 60 240 1800 setci 1800 ave 1500 vârşe 5 năvoade

• Dimensiunea ochiului plaselor 45-50-55-60-70 mm • Tipul de unelte: se utilizează tehnici de pescuit staţionar şi activ, folosindu-se unelte de pescuit

tip setcă, capcane şi năvod. • Tip de material relon : fire poliamidice (PP, PA) cu fineţea cuprinsă între 50 - 420 tex 2. Capturi

Zona

Cantitatea capturilor (relative, tendinţe)



Alte specii Total

27000 8000 - 2000 37000

• Procentul speciilor aduse pe piaţa neagră: 10 - 20 % • Potenţialul pescuitului: există zone neexploatate prin pescuit 3. Preţul şi piaţa • Preţul plătit pescarilor : Ciprinide 4.5 lei; Răpitori 6 lei; Alte specii 2 lei. 4. Aranjamente beneficii / costuri

• Care sunt obligaţiile pescarilor ? Plata cotizaţiei de membru către asociaţia din care face parte. Participarea la diverse acţiuni organizate de asociaţie privind combaterea braconajului, salvarea puietului din zona inundabilă a Dunării, etc.

199

5. Probleme / Probleme de management • Care sunt problemele pescăriei în ordinea importanţei: Lipsa fondurilor financiare necesare adaptării activităţii la legislaţia în vigoare. Poluarea. Diminuarea zonelor de reproducere. Braconajul. Modificări repetate ale legislaţiei privind pescuitul comercial. • Unde sunt sursele locale de poluare şi alte probleme cauzate de om ? Centrala atomo-electrică Koslodui • Ce îmbunătăţiri ar putea fi realizate în pescării şi managementul pescăriilor ? Constituirea organizaţiilor de producători în vederea accesării fondurilor europene destinate pescuitului comercial. • Ce număr de sezonieri şi pescuit sezonier există şi cât de mult braconaj ? În cadrul asociaţiei există un număr de aproximativ 50 pescari sezonieri. Cantitatea de peşte braconat este estimată la 25 - 30% din cantitatea de peşte capturată de către pescarii autorizaţi. 6. Informaţii biologice

Balta Ţarova 1 şi 2, Balta Lata, Balta Ciuperceni reprezintă zone pentru reproducerea speciilor fitofile şi de creştere a descendenţei. Anexa C: Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători (pescari profesionişti) Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători Numele judeţului : OLT Sector: 3 1. Pescari şi efort de pescuit



Numărul de bărci

Numărul de pescari


plase

km 665 - Km 615 29 29 60 600 setci 500 ave 300 vârşe

• Dimensiunea ochiului plaselor 45-50-55-60 mm • Tipul de unelte: tip setcă şi capcană • Tip de material : relon (PA), 50- 420 tex 2. Capturi

Zona

Cantitatea capturilor (relative, tendinţe) exprimate în Kg



Alte specii Total

8000 1200 - 800 10000

200

Tendinţa este de creştere a capturilor, având în vedere că anul în curs a fost un an nespecific, în lunile de primăvară pescuitul fiind nepracticabil datorită inundaţilor. • Procentul speciilor aduse pe piaţa neagră: 10 - 15 % (de regulă specii cu valoare economică

ridicată: somn, crap, şalău). • Potenţialul pescuitului: există zone care nu sunt exploatate prin pescuit datorită condiţiilor

hidrotopometrice. 3. Preţul şi piaţa • Preţul plătit pescarilor:

Crap 2-3 kg = 7lei/kg Fitofag = 4 lei/kg Mreana = 3 lei/kg Caras = 2 lei/kg Somn = 8 lei/kg Şalău = 9 lei/kg Ştiuca = 6 lei/kg Alte specii = 2 lei/kg

• Preţul plătit de angrosişti societăţilor piscicole : nu este cazul. 4. Aranjamente beneficii / costuri

Peştele capturat de către pescarii din asociaţie este valorificat de către ei, fără a fi înregistrat la punctele de debarcare-colectare (de primă vânzare). 5. Probleme / Probleme de management • Care sunt problemele pescăriei în ordinea importanţei: Poluarea. Diminuarea zonelor de reproducere. Braconajul. Modificări ale legislaţiei privind pescuitul comercial. • Unde sunt sursele locale de poluare şi alte probleme cauzate de om ? Fabrica de zahăr - Corabia. • Ce număr de sezonieri şi pescuit sezonier există şi cât de mult braconaj ? Cantitatea de peşte braconat este estimată la 25 - 30% din cantitatea de peşte capturată de către pescarii autorizaţi. 6. Informaţii biologice

Zona inundabilă cuprinsă între Gârcov şi Izlaz este favorabilă pentru reproducerea speciilor de peşti fitofili.

201

Anexa D: Formular de raportare pe zonă 2006 Numele judeţului: MEHEDINŢI Numărul pescarilor care pescuiesc în zonă: 24 Numărul bărcilor 12 Numele zonei: PORŢILE DE FIER II - GRUIA Numărul zonei: 1 Numărul pescarilor intervievaţi: 5 Mile/km de Dunăre: km 863 - km 851

Tipul de organizare: Asociaţie de pescari

Membrii echipei: A fost şeful intervievat d/n? Da Factori care afectează credibilitatea (idei generale)?: Observaţii generale (metode utilizate,

probleme cu metodele etc.)

Graficul timpului Calendar sezonal Harta zonei Km 854-861, 5 bărci Km 863-864, 3 bărci Km 865-868, 4 bărci Se capturează în special –plătică, crap, caras.

202

1. Timpul petrecut în toate activităţile (Lista abrevierilor activităţilor: P-pescuit; Ag-agricultura; Aa- alte activităţi) Graficul timpului Calendar sezonal

Înainte Acum I F M A M I I A S O N D P-5.25luni 2/4 2/4 2/4 1/4 2/4 2/4 2/4 2/4 2/4 2/4 1/4 1/4 Ag-

2.75luni - - 1/4 2/4 2/4 1/4 - - 2/4 2/4 1/4 -

Aa-4luni 2/4 2/4 1/4 1/4 - 1/4 2/4 2/4 - - 2/4 3/4 2. Distribuţia capturilor de peşti (indicaţi cantitate unde se cunoaşte) (kg)

Calendar sezonal Specii Total I F M A M I I A S O N D

Ciprinide 898 22 97 126 82 90 100 75 75 102 98 31 - Răpitori 393 25 26 92 22 24 24 20 20 60 45 35 -

Alte specii 69 3 7 12 6 6 6 5 5 8 7 4 - Total 1360 50 130 230 110 120 130 100 100 170 150 70 -

3. Proporţia diferitelor specii de peşti ( % ).

Graficul timpului Calendar sezonal Specii % I F M A M I I A S O N D


Alte specii 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 - Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 -

203

4. Schimbarea sezonieră a tipurilor de unelte folosite (listă de abrevieri folosite: S- Setci a=40-60 mm; A- Ave semigroase 60-100 mm).

Graficul timpului Calendar sezonal I F M A M I I A S O N D

Unelte folosite S S S A A S S S A A A - 5. Înşiruiţi în ordinea importanţei principalele probleme în pescuitul peştilor şi cauzele declinului capturilor. Indicaţi dacă există o componentă sezonală şi dacă sunt diferenţe acum faţă de trecu (din Graficul timpului, Calendarul sezonal şi Hartă) Principalele dificultăţi în pescuitul peştilor

Schimbări istorice Schimbări sezonale

Cauzele declinului capturilor Schimbări istorice Schimbări sezonale

Fluctuaţia nivelului apei Construirea barajelor Poluarea Dunării Construirea barajelor

Suprapescuitul Pescuitul electric Fluctuaţia nivelului apei

6. Reglementări de care pescarii sunt conştienţi din cele existente completate de cercetător Reglementări cunoscute de pescari Reglementările actuale Legea 192/2001 privind pescuitul şi acvacultura, cu modificările şi completările ulterioare.

Ordin privind conservarea populaţiilor de sturioni.

Ordinul anual de prohibiţie.

204

7. Din Graficul timpului Timpul petrecut la pescuit pe sezoane (zile) Proporţia capturilor noaptea şi ziua

(%) Venit realizat din

capturi Costurile de pescuit

Primăvara Vara Toamna Iarna Ziua Noaptea Total venit (RON) Costuri (RON)

37 45 37 37 75 25 7.400 Unelte de pescuit 2.400 Taxe pescuit 1.200 Bărci +carburant 1.500 altele 500 Total 5.600

205

Anexa D: Formular de raportare pe zonă 2006 Numele judeţului: MEHEDINŢI Numărul pescarilor care pescuiesc în

zonă: 16

Numărul bărcilor 8 Numele zonei: GRUIA - CETATE Numărul zonei: 2 Numărul pescarilor intervievaţi: 4 Mile/km de Dunăre: Km 851 - Km 817 Tipul de organizare: Asociaţie de pescari Membrii echipei: A fost şeful intervievat d/n? Nu Factori care afectează credibilitatea (idei generale)?: Graficul timpului Calendar sezonal Harta zonei Km 836-838 toană reprezentativă Km 846-848 toană reprezentativă Se capturează în special caras, plătică,

somn şi crap.

206

1. Timpul petrecut în toate activităţile (Lista abrevierilor activităţilor: P-pescuit; Ag-agricultura; Aa- alte activităţi)

Graficul timpului Calendar sezonal Înainte Acum I F M A M I I A S O N D P-5luni 1/4 1/4 3/4 1/4 2/4 2/4 2/4 2/4 2/4 2/4 1/4 1/4

Ag-2.25luni

- - 1/4 1/4 2/4 - - - 2/4 2/4 1/4 -

Aa-4.75luni

3/4 3/4 - 2/4 - 2/4 2/4 2/4 - - 2/4 3/4

2. Distribuţia capturilor de peşti( kg)



Alte specii 77 - 3 20 5 7 12 7 7 9 7 - - Total 900 25 70 200 100 70 115 70 70 90 70 20 -

3. Proporţia diferitelor specii de peşti (%)


Ciprinide 67.3 20 25 55 80 80 80 80 80 80 75 50 - Răpitori 24.1 80 70 35 15 10 10 10 10 10 15 50 -

Alte specii 8.6 - 5 10 5 10 10 10 10 10 10 - - Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 -

207

4. Schimbarea sezonieră a tipurilor de unelte folosite (listă de abrevieri folosite: S- Setci a=40-70 mm; A- Ave semigroase 60-80 mm )


Unelte folosite A A A A s S S S A A A 5. Înşiruiţi în ordinea importanţei principalele probleme în pescuitul peştilor şi cauzele declinului capturilor. Indicaţi dacă există o componentă sezonală şi dacă sunt diferenţe acum faţă de trecut (din Graficul timpului, Calendarul sezonal şi Hartă) Principalele dificultăţi în pescuitul peştilor

Schimbări istorice Schimbări sezonale Cauzele declinului capturilor Schimbări istorice Schimbări sezonale

Debitele deosebit de mari Construcţiile hidrotehnice Pierderea zonelor de reproducere

Braconajul 6. Reglementări de care pescarii sunt conştienţi din cele existente completate de cercetător Reglementări cunoscute de pescari Reglementările actuale Ordinul de prohibiţie anual Legea 192/2001 7. Din Graficul timpului

Timpul petrecut la pescuit şi pe sezoane (zile)

Proporţia capturilor noaptea şi ziua (%)

Venit realizat din capturi

Costurile de pescuit


45 45 37 21 80 20 4.700 Unelte de pescuit 2.000 Taxe pescuit 600 Bărci +carburant 800 altele 200 Total 3.600

208

Anexa D: Formular de raportare pe zonă 2006 Numele judeţului: DOLJ Numărul pescarilor care pescuiesc în

zonă: 30

Numărul bărcilor 15 Numele zonei: Cetate - Calafat Numărul zonei: 3 Numărul pescarilor intervievaţi: 4 Mile/km de Dunăre: km 817 - km 797 Tipul de organizare: Asociaţie de pescari Membrii echipei: A fost şeful intervievat d/n? Da Factori care afectează credibilitatea (idei generale)?: Graficul timpului Calendar sezonal Harta zonei km798-799, 4 bărci Km802-804, 6 bărci km806-815, 5 bărci

209

1. Timpul petrecut în toate activităţile (Lista abrevierilor activităţilor: P-pescuit; Ag-agricultura; Aa - alte activităţi). Graficul timpului Calendar sezonal

Înainte Acum I F M A M I I A S O N D P-5 luni 1/4 2/4 2/4 1/4 2/4 2/4 2/4 2/4 2/4 2/4 1/4 1/4 Ag-

2.75luni - - 1/4 2/4 2/4 1/4 - - 2/4 2/4 1/4 -

Aa-4.25luni

3/4 2/4 1/4 1/4 - 1/4 2/4 2/4 - - 2/4 3/4

2. Distribuţia capturilor de peşti <Kg>

Calendar sezonal Specii Total I F M A M I I A S O N D Ciprinide 568 5 8 72 56 68 52 52 60 108 75 12 - Răpitori 168 20 19 45 11 9 7 7 8 20 15 7 - Alte specii 64 - 3 13 3 8 6 6 7 7 10 1 - Total 800 25 30 130 70 85 65 65 75 135 100 20 - 3. Proporţia diferitelor specii de peşti ( % ).



Alte specii 8 - 10 10 5 10 10 10 10 5 10 5 - Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 -

210

4. Schimbarea sezonieră a tipurilor de unelte folosite (listă de abrevieri folosite: S- Setci a=40-80 mm; A- Ave semigroase 60-100 mm).


Unelte folosite S S S A A S S S A A A 5. Înşiruiţi în ordinea importanţei principalele probleme în pescuitul peştilor şi cauzele declinului capturilor. Indicaţi dacă există o componentă sezonală şi dacă sunt diferenţe acum faţă de trecut (din Graficul timpului, Calendarul sezonal şi Hartă) Principalele dificultăţi în pescuitul peştilor


Fluctuaţia nivelului apei Îndiguirile Poluarea Dunării Braconajul Lucrări hidrotehnice Reducerea activităţii

amenajărilor piscicole


Ordin privind conservarea populaţilor de sturioni.


211

7. Din Graficul timpului







212


zonă: 16

Numărul bărcilor 8 Numele zonei: Calafat - Desa Numărul zonei: 4 Numărul pescarilor intervievaţi: 5 Mile/km de Dunăre: km 797 - km 762 Tipul de organizare: Asociaţie de pescari Membrii echipei: A fost şeful intervievat d/n? Da Factori care afectează credibilitatea (idei generale)?: Graficul timpului Calendar sezonal Harta km762-763, 2 bărci Km765-780, 3 bărci Km784-787, 3 bărci

213

1. Timpul petrecut în toate activităţile (Lista abrevierilor activităţilor: P-pescuit; Ag-agricultura; Aa-alte activităţi) Graficul timpului Calendar sezonal

Înainte Acum I F M A M I I A S O N D P-4,75

luni 1/4 2/4 2/4 1/4 1/4 2/4 2/4 2/4 2/4 2/4 1/4 1/4

Ag-3luni - - 1/4 2/4 2/4 1/4 1/4 - 2/4 2/4 1/4 - Aa-

4,25luni 3/4 2/4 1/4 1/4 1/4 1/4 1/4 2/4 - - 2/4 3/4

2. Distribuţia capturilor de peşti (indicaţi cantitate unde se cunoaşte) (kg)

Calendar sezonal Specii Total I F M A M I I A S O N D Ciprinide 721 9 12 55 64 128 104 102 80 80 60 27 - Răpitori 208 21 33 35 12 15 13 12 15 10 12 30 - Alte specii 71 - 5 10 4 7 13 6 5 10 8 3 - Total 1000 30 50 100 80 150 130 120 100 100 80 60 - 3. Proporţia diferitelor specii de peşti ( % ).



Alte specii 7 - 10 10 5 5 10 5 5 10 10 5 - Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 -

214

4. Schimbarea sezonieră a tipurilor de unelte folosite (listă de abrevieri folosite: S- Setci a=40-80 mm; A- Ave semigroase 60-100 mm, , V-vintir, T- talian de baltă). Graficul timpului

Calendar sezonal

I F M A M I I A S O N D Unelte folosite S S S A A A A A A A A S

T T T V V S S S V V V

5. Înşiruiţi în ordinea importanţei principalele probleme în pescuitul peştilor şi cauzele declinului capturilor. Indicaţi dacă există o componentă sezonală şi dacă sunt diferenţe acum faţă de trecut (din Graficul timpului, Calendarul sezonal şi Hartă) Principalele dificultăţi în pescuitul peştilor


Nivelul redus în 2003 Poluarea Dunării Nivel ridicat în 2006 Braconajul Reducerea zonelor de

reproducere




215








216


zonă: 28

Numărul bărcilor 14 Numele zonei: Desa - Bistreţ Numărul zonei: 5 Numărul pescarilor intervievaţi: 5 Mile/km de Dunăre: km 760 - km 723 Tipul de organizare: Asociaţie de pescari Membrii echipei: A fost şeful intervievat d/n? Da Factori care afectează credibilitatea (idei generale)?: Observaţii generale (metode utilizate,


Graficul timpului Calendar sezonal Harta km731-732, 4 bărci Km 735-737, 4 bărci Km741-745, 3 bărci

Km747-753, 3bărci

217

1. Timpul petrecut în toate activităţile (Lista abrevierilor activităţilor: P-pescuit; Ag-agricultura; Aa- alte activităţi).

Graficul timpului Calendar sezonal Înainte Acum I F M A M I I A S O N D P-5 luni 1/4 2/4 2/4 1/4 2/4 2/4 2/4 2/4 2/4 2/4 1/4 1/4 Ag-

2.75luni - - 1/4 2/4 2/4 1/4 - - 2/4 2/4 1/4 -

Aa-4.25luni

3/4 2/4 1/4 1/4 - 1/4 2/4 2/4 - - 2/4 3/4


Calendar sezonal Specii Total I F M A M I I A S O N D Ciprinide 952 10 25 121 96 176 112 104 112 80 75 41 - Răpitori 326 38 65 77 18 22 14 13 14 15 15 35 - Alte specii 122 2 10 22 6 22 14 13 14 5 10 4 - Total 1400 50 100 220 120 220 140 130 140 100 100 80 - 3. Proporţia diferitelor specii de peşti ( % ).


Ciprinide 68 20 25 55 80 80 80 80 80 80 75 60 - Răpitori 23.2 75 65 35 15 10 10 10 10 15 15 35 -

Alte specii 8.8 5 10 10 5 10 10 10 10 5 10 5 - Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 -

218

4. Schimbarea sezonieră a tipurilor de unelte folosite (listă de abrevieri folosite: S- Setci a=40-80 mm; A- Ave semigroase 60-100 mm, V-vintir, T- talian de baltă). Graficul timpului

Calendar sezonal

I F M A M I I A S O N D Unelte folosite S S S A A A S S A A A S

T T T A A S S S V V V V V



Nivelul foarte ridicat din 2006

Îndiguirile Poluarea Dunării Pierderea zonelor de reproducere

Braconajul electric 6. Reglementări de care pescarii sunt conştienţi din cele existente completate de cercetător Reglementări cunoscute de pescari Reglementările actuale Legea 192/2001 privind pescuitul şi acvacultura, cu modificările şi completările ulterioare.



219








220


zonă: 48

Numărul bărcilor 23 Numele zonei: Bistreţ - Potelu Numărul zonei: 6 Numărul pescarilor intervievaţi: 5 Mile/km de Dunăre: km 723 - km 665 Tipul de organizare: Asociaţie de pescari Membrii echipei: A fost şeful intervievat da/nu? Da Factori care afectează credibilitatea (idei generale)?: Observaţii generale (metode utilizate,


Graficul timpului Calendar sezonal Harta Km 666-667, 2 bărci Km 673-674, 2 bărci Km 680-684, 4 bărci Km 686-691, 4 bărci Km 694-700, 3 bărci Km 705-712, 5 bărci Km 714-720, 4 bărci

221


Înainte Acum I F M A M I I A S O N D P-3.75

luni 1/4 2/4 - - - 2/4 2/4 2/4 2/4 2/4 1/4 1/4

Ag-2.75luni

- - 1/4 2/4 2/4 1/4 - - 2/4 2/4 1/4 -

Aa-5.5luni 3/4 2/4 3/4 2/4 2/4 1/4 2/4 2/4 - - 2/4 3/4 2. Distribuţia capturilor de peşti (indicaţi cantitate unde se cunoaşte) (kg)

Calendar sezonal Specii Total I F M A M I I A S O N D Ciprinide 337 6 10 - - - 90 44 40 70 53 24 - Răpitori 129 24 53 - - - 5 3 5 15 10 14 - Alte specii 34 - 7 - - - 5 3 5 5 7 2 - Total 500 30 70 - - - 100 50 50 90 70 40 - 3. Proporţia diferitelor specii de peşti ( % ).



Alte specii 6.8 - 10 10 5 10 5 5 10 5 10 5 - Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 -

222

4. Schimbarea sezonieră a tipurilor de unelte folosite (listă de abrevieri folosite: S- Setci a=40-80 mm; A- Ave semigroase 60-100 mm). Graficul timpului

Calendar sezonal

I F M A M I I A S O N D Unelte folosite S S S A A A A A A A A S

S S S S S S S S V V V

5. Înşiruiţi în ordinea importanţei principalele probleme în pescuitul peştilor şi cauzele declinului capturilor. Indicaţi dacă există o componentă sezonală şi dacă sunt diferenţe acum faţă de trecut) din Graficul timpului, Calendarul sezonal şi Hartă) Principalele dificultăţi în pescuitul peştilor


Poluarea Dunării Îndiguirile Braconajul 6. Reglementări de care pescarii sunt conştienţi din cele existente completate de cercetător Reglementări cunoscute de pescari Reglementările actuale Legea 192/2001 privind pescuitul şi acvacultura, cu modificările şi completările ulterioare.



223







- 45 37 21 75 25 2.600 Unelte de pescuit 1.000 Taxe pescuit 350 Bărci +carburant 400 altele 200 Total 1.950

224

Anexa D: Formular de raportare pe zonă 2006 Numele judeţului: OLT Numărul pescarilor care pescuiesc în

zonă: 58

Numărul bărcilor 29 Numele zonei: km 665 - Gârcov Numărul zonei: 7 Numărul pescarilor intervievaţi: 8 Mile/km de Dunăre: km 665 - km 615 Tipul de organizare: Asociaţie de pescari Membrii echipei: A fost şeful intervievat d/n? Da Factori care afectează credibilitatea (idei generale)?: Observaţii generale (metode utilizate,


Graficul timpului Calendar sezonal Harta Km 620-624, 7 bărci Km 626-632, 5 bărci Km 645-650, 6 bărci

Km 661-665, 6 bărci

225


Înainte Acum I F M A M I I A S O N D P-2.25

luni 1/4 1/4 - - - - 1/4 1/4 1/4 2/4 1/4 1/4

Ag-2.5luni

- - 2/4 2/4 2/4 1/4 - - 2/4 - 1/4 -

Aa-7.25luni

3/4 3/4 2/4 2/4 2/4 3/4 3/4 3/4 1/4 2/4 2/4 3/4


Calendar sezonal Specii Total I F M A M I I A S O N D Ciprinide 300 4 6 - - - - 16 80 32 150 12 - Răpitori 87 14 12 - - - - 3 15 6 30 7 - Alte specii 33 2 2 - - - - 1 5 2 20 1 - Total 420 20 20 - - - - 20 100 40 200 20 - 3. Proporţia diferitelor specii de peşti ( % ).


Ciprinide 71.5 20 30 - - - - 80 80 80 75 60 - Răpitori 20.7 70 60 - - - - 15 15 15 15 35 -

Alte specii 7.8 10 10 - - - - 5 5 5 10 5 - Total 100 100 100 - - - - 100 100 100 100 100 -

226

4. Schimbarea sezonieră a tipurilor de unelte folosite (listă de abrevieri folosite: S- Setci a=40-80 mm; A- Ave semigroase 60-100 mm, V- Vintire). Graficul timpului

Calendar sezonal

I F M A M I I A S O N D Unelte folosite A - - - - A A A A A

S S V V V S S S 5. Înşiruiţi în ordinea importanţei principalele probleme în pescuitul peştilor şi cauzele declinului capturilor. Indicaţi dacă există o componentă sezonală şi dacă sunt diferenţe acum faţă de trecut (din Graficul timpului, Calendarul sezonal şi Hartă) Principalele dificultăţi în pescuitul peştilor


Reorganizarea activităţii de pescuit

Poluarea Dunării Îndiguiri

Braconajul 6. Reglementări de care pescarii sunt conştienţi din cele existente completate de cercetător Reglementări cunoscute de pescari Reglementările actuale Legea 192/2001 privind pescuitul şi acvacultura, cu modificările şi completările ulterioare.



227







- 15 30 21 60 40 2.200 Unelte de pescuit 500 Taxe pescuit 300 Bărci +carburant 400 altele 100 Total 1.300

228

Anexa E - Formular de raportare preliminară pe district District : 1 Localizare:

Porţile de Fier II - Gârcov

km 863 - km 615

Echipa de cercetători

1. Localizarea zonei şi intensitatea pescuitului Localizarea Pescari

profesionişti Nr.

ambarcaţiuni Specializaţi

Număr sector

Organizaţia de producători

Investigaţi Nr.

Km/mile Km/mile Total

1 AS Granitul AS Dunărea 2003 AS Drobeta 2003 AS Sectorul 15-2003 AS Izvoarele 2003

9 863 817 50 20

2 Acvacultorul Sf.Nicolae

19 817 665 240 60

3 AS Pescarilor industriali Slatina-Olt

8 665 615 60 29

Total 36 - - 350 109 Numărul de permise pe organizaţie

Organizaţia de producători

Numărul de permise

preţ/permis Perioada

1 50 - 10 ani 2 240 - 10 ani 3 60 - 10 ani

Informaţii descriptive asupra zonei şi intensităţii • Organizarea pescăriei: aparţinând organizaţiilor sau pescarilor independenţi, reglementări drept de

pescuit, detalii asupra permisului (costuri), statistici, tendinţe, cunoştinţe ale pescarilor asupra reglementărilor etc.

Pescarii sunt organizaţi în asociaţii. Permisul de pescuit se eliberează pe o perioada de 10 ani şi este gratuit. Pescarii autorizaţi care sunt membri a unei organizaţii de pescari au dreptul de pescuit, urmând

229

sa plătească o cotizaţie lunară către organizaţia din care fac parte şi o taxa fixa către CNAFP pentru fiecare Kg de peşte pescuit şi valorificat, după cum urmează:

-0,7 lei/Kg pentru speciile răpitoare -0,4 lei/Kg pentru ciprinide şi alte specii.

Pescarii cunosc reglementările în vigoare cu privire la legea pescuitului. Gruparea asociaţiilor în organizaţii de producători pentru a putea accesa fonduri europene.

• Braconaj, cuantificare şi localizare Datorită nivelului scăzut de trai şi a nerespectării legilor în vigoare a luat amploare braconajul, acesta având valori cuprinse între 20-30% din cantitatea de peşte capturat de pescarii autorizaţi.

• Numărul de pescari, mărimea şi localizarea zonei, tendinţele sezonale şi istorice şi credibilitatea

datelor În perioada anului 2006 a crescut numărul asociaţilor de pescari cât şi numărul de membri ai asociaţilor, tendinţa fiind de creştere în continuare a numărului de pescari şi implicit a efortului de pescuit. Datele obţinute sunt credibile în proporţie de 90%, fiind cotate cu nivelul 3 de credibilitate. Estimarea capturilor pe sectoare şi district Sezonalitatea Introduceţi cantităţile aproximative al diferitelor specii de peşti capturaţi în fiecare sezon pe barcă Număr sector

Grupe de specii - specii

Primăvară Vară Toamnă Iarnă Total (kg)

1 Ciprinide 222 226 183 70 701 Răpitori 115 45 84 60 304 Alte specii 28 21 18 7 74

2 Ciprinide 278 238 176 85 777 Răpitori 81 29 50 68 228 Alte specii 32 24 18 7 81

3 Ciprinide - 96 194 10 300 Răpitori - 18 43 26 87 Alte specii - 6 23 4 33 Unelte de pescuit Descrieţi modelul sezonal al utilizării diferitelor unelte, caracteristici generale (exemplu lungime, mărimea ochiului plasei, etc.) Primăvară Vară Toamnă Iarnă Setci, taliene, vârşe. Ave, setci. Ave, setci. setci Setci: a= 40-80 mm, Ave: a= 60-100 mm Informaţii descriptive (primăvara, toamna, istorice şi pe unealtă) • Credibilitatea datelor Datele obţinute sunt credibile în proporţie de 70%, fiind cotate cu nivelul 2 de credibilitate. • Pescuitul de noapte Pescuitul activ pe timp de noapte este puţin practicat (aproximativ 15 % din timpul total de pescuit), iar pescuitul staţionar este practicat atât ziua cât şi noaptea în proporţie de 50 %. • Tendinţa istorică a capturilor, schimbări în folosirea uneltelor Capturile pe unitatea de efort au înregistrat o scădere în ultimii ani, iar din punct de vedere calitativ o diminuare a cantităţilor de peste cu valoare economică cât şi a exemplarelor de talie mare, în special din specia Silurus glanis (somn).

230

Tendinţa este reducerea mărimii laturii ochiului de plasă şi utilizarea unor plase cu diametrul firelor mai mic. • Informaţii biologice (zone de hrănire şi reproducere, căile preferate de migraţie, prezenţa

puietului) În anul 2006 datorită condiţiilor hidro-climatice din perioada de reproducere a peştilor, aceştia

au beneficiat de vaste suprafeţe de reproducere şi creştere îndeosebi pe raza judeţelor Dolj şi Olt. Ca urmare a acestui fapt se constată o creştere semnificativă a cantităţilor de puiet din speciile ciprinide cât şi din speciile răpitoare. 3. Dependenţa Estimarea dependenţei (Mare = >67%, Medie = 66-33%, Mică = <32 % din activitate / venit). Credibilitate: estimaţi nivelul de încredere (1=slab - 3= credibil); exemplu poate fi informaţia considerată reprezentativă în zonă sau reprezintă o excepţie. Timpul petrecut la pescuit

(proporţia de pescari) Dependenţa venitului de

pescuitul speciei (proporţia de pescari)

Credibilitatea datelor

Număr sector Mare Medie Mică Mare Medie Mică (1-3) 1 10% 40% 50% 10% 60% 30% 3 2 10% 60% 30% 10% 80% 10% 2 3 5% 50% 45% 10% 70% 20% 3

Informaţii descriptive ale activităţii şi dependenţei venitului • Estimarea generală a dependenţei de pescuit Din totalul membrilor pescari ai asociaţiilor, un procent de 70-75% dintre aceştia au o dependentă medie faţă de veniturile obţinute din activitatea de pescuit, acestea reprezentând mai puţin de jumătate din veniturile totale obţinute în decursul unui an. Un procent de 10% din membrii asociaţiei au o dependenţă mare faţă de veniturile obţinute în urma activităţii de pescuit, doar 30% din total venituri fiind acoperite de alte activităţii precum agricultura şi creşterea animalelor. O altă categorie este aceea a pescarilor care au un serviciu permanent, veniturile obţinute din activitatea de pescuit fiind în proporţie de 10-25% din total venituri. Această categorie de pescari reprezintă între 10-30% din total membri ai asociaţiei, fiind în strânsă legătură cu condiţiile socio-economice specifice zonei unde îşi desfăşoară activitatea. 4. Valoarea pescăriei Calcularea costurilor pescuitului Costul ar fi acoperit de costul pe barcă. Credibilitate: estimaţi nivelul de încredere (1=slab - 3= credibil); exemplu poate fi informaţia considerată reprezentativă în zonă sau reprezintă o excepţie.

_Număr sector _

Costul de pescuit/barcă/an (unde nu există datorită pescăriilor de stat=PS, indisponibil = I) Lei 1 2 3

Unelte 2200 1700 500 Taxe de pescuit 800 650 300 Barcă+carburant+altele 1500 1150 500 COST total 4500 3500 1300

231

Procent venit din pescuit % 30 30 20 Credibilitatea datelor (1-3) 2 2 2

Informaţii descriptive asupra valorii pescăriei • Privire generală asupra venitului / valorii pescăriei pentru district, extrapolat din tabelul de mai sus

şi din datele de captură. Din datele obţinute în teren şi din analiza capturilor reiese faptul că veniturile depăşesc nivelul cheltuielilor medii, dar profitul realizat este redus, activitatea de pescuit nefiind principala sursă de venit a pescarilor. Veniturile obţinute depind de gradul de ocupare (timpul petrecut la pescuit). • tendinţele istorice ale venitului În decursul timpului veniturile obţinute din activitatea de pescuit s-au diminuat datorită scăderii capturilor din punct de vedere calitativ şi cantitativ. 5. Pieţele • Destinaţia peştelui după opiniile pescarilor (%). Peştele se comercializează de către pescari, individual şi/sau prin intermediul asociaţiilor. După opiniile pescarilor 70% din captură este comercializată prin intermediul magazinelor specializate, iar 30% pe alte căi. • Destinaţia peştelui după opiniile şefilor organizaţiilor de producători (%).

După opinia şefilor organizaţiilor de producători 10-20% din captură se comercializează ilegal.

6. Impact, stare actuală, tendinţe Înşiruiţi principalele dificultăţi şi cauze al declinului capturilor şi însumaţi ordinea pentru toate zonele (exemplu) poziţia dificultăţii pentru fiecare interviu = cel mai mic total va avea cea mai mare prioritate. Principalele dificultăţi la pescuit

Locul cumulativ pentru toate zonele


Fluctuaţia nivelului apei Debite deosebit de mari Nivel ridicat ale apei Reorganizarea activităţii de pescuit.

Cauzele declinului capturilor



Braconaj Lucrări hidrotehnice Poluare Reducerea zonelor de reproducere

Informaţii biologice

In district au fost identificate următoarele zone de reproducere, creştere şi iernare: Bălţile Vrata, Salcia, Pristol; Bălţile Ţarova 1 şi 2, Lata, Ciuperceni; Zona inundabilă cuprinsă între Garcov şi Islaz este favorabilă pentru reproducerea

speciilor de peşti fitofili.

232

2. DISTRICT II - Dunărea (km 452 - km 227), inclusiv Braţul Borcea Anexa C: Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători (pescari profesionişti) Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători Numele judeţului : CONSTANŢA Sector: 4 1. Pescari şi efort de pescuit



Numărul de bărci

Numărul de pescari


plase

km 374 – km 345 20 20 42 200 setci 200 ave 100 vârşe

• Dimensiunea ochiului plaselor

-setci cu latura ochiului a ═ 30 – 50 mm; -ave cu latura ochiului a = 40 – 80 mm

• Tipul de unelte: sunt folosite la pescuit atât unelte prin metode de pescuit activ cu setci şi ave în

derivă, cât şi metode de pescuit pasiv cu setci şi vintire

• Tip de material: poliamidă (relon) fineţe 50 - 666 tex 2. Capturi

Zona

Cantitatea capturilor (relative, tendinţe) exprimate în kg



Alte specii Total

8300 1200 - 1500 11000-12000

• Procentul speciilor aduse pe piaţa neagră:

Potenţialul pescuitului: se menţine relativ constant în ultimii ani şi datorită menţinerii efortului de pescuit la valori apropiate. Se observă tendinţa clară de explozie a populaţiei din specia Esox lucius, chiar dacă aceasta nu apare în categoria speciilor comercializate legal în cantităţi mari, aceasta fiind valorificată pe piaţa neagră. 3. Preţul şi piaţa • Preţul plătit pescarilor pe specii şi icre – a fluctuat funcţie de perioade şi cererea de pe piaţă

Preţurile practicate sunt următoarele (lei): - Alosa immaculata (scrumbia de Dunăre) – 8-10

Cyprinide: - Abramis brama (plătica) - 4

233

- Barbus barbus (mreană) – 4 - Carassius gibelio (caras) – 2,5 - 3 - Cyprinus carpio (crap) – 7-8 - Hypophthalmichtys molitrix (sânger) - 4,5 - 5

Specii răpitoare: - Silurus glanis (somn) – 8-10 - Sander lucioperca (şalău) – 9 - 10 Alte specii: 2,5 - 3 • Preţul plătit de angrosişti societăţilor piscicole

Peştele este valorificat prin punctul de achiziţie amplasat la debarcaderul de plecare al bărcilor la pescuit. • Unde se prelucrează peştii şi icrele ? 4. Aranjamentele beneficii / costuri • Ce aranjamente se fac cu pescarii, ce primesc ei (scule, procent din preţ) ?

Pescarii achită lunar cotizaţie în valoare de 50 lei. Nu sunt plătitori de TVA. Achită cotă parte/kg funcţie de fiecare specie de peşte. • Care sunt obligaţiile pescarilor ?

-plata cotizaţiei ca membru al organizaţiei de producători; 5. Probleme / Probleme de management • Care sunt problemele pescăriei în ordinea importanţei:

Lipsa fondurilor necesare adaptării activităţii la legislaţia în vigoare, Diminuarea drastică a zonelor de reproducere, Braconajul, în special cel practicat cu metode de pescuit electric, Modificări repetate ale legislaţiei în domeniu, Inexistenţa pieţei engross, Poluarea.

• Unde sunt sursele locale de poluare şi alte probleme cauzate de om ?

-nu sunt semnalate probleme privind poluări accidentale sau cronice; -pescuitul este îngreunat în unele perioade ale anului de circulaţia navelor fluviale.

• Ce îmbunătăţiri ar putea fi realizate în pescării şi managementul pescăriilor ?

-implementarea pe termen mai lung a măsurilor impuse prin aderarea la Uniunea Europeană; -găsirea de fonduri şi metode de atragere a fondurilor structurale care să asigure rentabilitatea pe termen lung a acestei activităţi economice.

• Care sunt principalele tehnici de management utilizate în judeţ ?

Reuniuni periodice pentru identificarea eventualelor probleme apărute sau potenţiale în cadrul organizaţiei sau cu structurile ierarhice şi informări privind modificările legislative de interes economic şi practicare a pescuitului comercial etc. Problemele sunt dezbătute şi individual sau în grup restrâns în zona debarcaderului, respectiv a punctului de colectare. • Ce număr de sezonieri şi pescuit sezonier există şi cât de mult braconaj ?

Nu există pescari sezonieri. Pescarii practică aproape în exclusivitate numai pescuit comercial, activităţile desfăşurate în alte domenii, agricultură de exemplu, reprezintă un procent nesemnificativ.

Braconajul este evaluat la o treime din cel practicat în mod legal.

234

• Ce metode se utilizează între pescari şi grupuri pentru rezolvarea conflictelor ?

Nu sunt semnalate conflicte între pescarii autorizaţi şi nici cu cei care practică braconajul. Fiecare grup de pescari foloseşte pentru practicarea pescuitului zone bine delimitate, întreţinute în mod corespunzător. 6. Informaţii biologice • Cunoştinţe despre zonele de reproducere şi iernare

Sunt cunoscute locurile de reproducere a speciilor indigene cu valoare economică ridicată (crap şi somn), dar acestea nu sunt protejate de membrii organizaţiei.

• Cunoştinţe despre căile de migraţie, etc.

Sunt cunoscute căile de migraţie, etc. ale scrumbiei de Dunăre şi speciilor de sturioni prin rezultatele obţinute la pescuit pe toane caracteristice funcţie de sezonul de pescuit şi nivelele apelor Dunării. Sturionii sunt capturaţi totuşi numai cu caracter accidental. Anexa C: Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători (pescari profesionişti) Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători Numele judeţului : CĂLĂRAŞI Sector: 5 1. Pescari şi efort de pescuit



Numărul de bărci

Numărul de pescari


plase

km 452- km 374 23 23 50 300 setci 300 ave 100 vârşe



• Tipul de unelte: sunt folosite la pescuit atât unelte prin metode de pescuit activ cu setcile în derivă,

cât şi metode de pescuit pasiv cu setci şi vintire

• Tip de material: poliamidă (relon) fineţe 50 - 666 tex 2. Capturi

Zona




Alte specii Total

3600 1200 - 200 5000

235

• Procentul speciilor aduse pe piaţa neagră: • Potenţialul pescuitului

Cantităţile de peşti pescuite au scăzut dramatic după poluarea apelor Dunării cu produse petroliere de către combinatul Pancevo, Republica Serbia, în perioada august septembrie, motiv pentru care pescuitul în prezent se desfăşoară de către membrii asociaţiei în zonele inundabile situate în sectorul km 100-50 braţ Borcea. 3. Preţul şi piaţa • Preţul plătit pescarilor pe specii şi icre – a fluctuat funcţie de perioade şi cererea de pe piaţă

Preţurile practicate sunt următoarele (lei): - Alosa immaculata (scrumbia de Dunăre) -

Cyprinide: - Abramis brama (plătica) -

- Barbus barbus (mreană) – 4 - Carassius gibelio (caras) – 2,5 - 3 - Cyprinus carpio (crap) - 7 - Hypophthalmichtys molitrix (sânger) - 5

Specii răpitoare: - Silurus glanis (somn) - 10 - Sander lucioperca (şalău) – 10 Alte specii: 2 -3 • Preţul plătit de angrosişti societăţilor piscicole

Peştele este valorificat individual de către pescari exclusiv către persoane fizice. Există şi maşină special dotată pentru preluare de la pescari şi desfacere a peştelui în magazin propriu. • Unde se prelucrează peştii şi icrele ? 4. Aranjamentele beneficii / costuri • Ce aranjamente se fac cu pescarii, ce primesc ei (scule, procent din preţ) ?

Pescarii achită lunar cotizaţie în valoare de 50 lei. Nu sunt plătitori de TVA. Achită cotă parte/kg funcţie de fiecare specie de peşte. • Care sunt obligaţiile pescarilor ?

- plata cotizaţiei ca membru al organizaţiei de producători; 5. Probleme / Probleme de management • Care sunt problemele pescăriei în ordinea importanţei:



- pescuitul este îngreunat în unele perioade ale anului de circulaţia navelor fluviale. - combinatul Pancevo – poluare accidentală în toamna anului 2006.

236

• Ce îmbunătăţiri ar putea fi realizate în pescării şi managementul pescăriilor ? - implementarea pe termen mai lung a măsurilor impuse prin aderarea la Uniunea Europeană; - găsirea de fonduri şi metode de atragere a fondurilor structurale care să asigure rentabilitatea pe

termen lung a acestei activităţi economice. • Care sunt principalele tehnici de management utilizate în judeţ ?

Reuniuni periodice pentru identificarea eventualelor probleme apărute sau potenţiale în cadrul organizaţiei sau cu structurile ierarhice şi informări privind modificările legislative de interes economic şi practicare a pescuitului comercial etc.

• Ce număr de pescari sezonieri şi pescuit sezonier există şi cât de mult braconaj ?


Braconajul este evaluat la efort de pescuit aproximativ jumătate din cel practicat în mod legal. • Ce metode se utilizează între pescari şi grupuri pentru rezolvarea conflictelor ?

Nu sunt semnalate conflicte între pescarii autorizaţi şi nici cu cei care practică braconajul. Fiecare grup de pescari foloseşte pentru practicarea pescuitului zone bine delimitate, întreţinute în mod corespunzător. În prezent marea parte a pescarilor societăţii sunt acceptaţi la pescuit în zona de activitate a asociaţiei „Dunărea de jos”, pe tronsonul km 50-100 braţ Borcea.

6. Informaţii biologice • Cunoştinţe despre zonele de reproducere şi iernare



Sunt cunoscute căile de migraţie, etc. ale scrumbiei de Dunăre şi speciilor de sturioni prin rezultatele obţinute la pescuit pe toane caracteristice funcţie de sezonul de pescuit şi nivelele apelor Dunării, deşi cantităţile pescuite sunt relativ mici. Sturionii sunt capturaţi numai cu caracter accidental.

Anexa C: Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători (pescari profesionişti) Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători Numele judeţului : IALOMIŢA Sector: 6 1. Pescari şi efort de pescuit



Numărul de bărci

Numărul de pescari


plase

km 70 - 32 braţ Borcea 42 42 104 600 setci 600 ave 200 varse


- setci cu latura ochiului a ═ 30 – 50 mm;

237

- ave cu latura ochiului a = 40 – 80 mm • Tipul de unelte: sunt folosite la pescuit atât unelte prin metode de pescuit activ cu setcile în derivă, cât şi metode de pescuit pasiv cu setci şi vintire • Tip de material: poliamidă (relon) fineţe 50- 666 tex 2. Capturi

Zona




Alte specii Total

4000 1000 300 200 5500 • Procentul speciilor aduse pe piaţa neagră: • Potenţialul pescuitului: în prezent se manifestă suprapescuit. Există zone critice datorită modului de organizare a pescuitului şi conformaţiei zonei de pescuit (km 34,5 - 41) 3. Preţul şi piaţa • Preţul plătit pescarilor pe specii şi icre

Preţurile practicate sunt următoarele (lei): - Alosa immaculata (scrumbia de Dunăre) – 7 -10

Cyprinide: - Abramis brama (plătica) – 3-5

- Barbus barbus (mreană) - 5 - Carassius gibelio (caras) – 2-3 - Cyprinus carpio (crap) - 9 - Hypophthalmichtys molitrix (sânger) - 4

Specii răpitoare: - Esox lucius (ştiuca) - 5 - Silurus glanis (somn) – 8 -10 - Sander lucioperca (şalău) – 8-10 Alte specii: 2 – 2,5 • Preţul plătit de angrosişti societăţilor piscicole.

Peştele este valorificat individual de către pescari exclusiv către persoane fizice. • Unde se prelucrează peştii şi icrele ? 4. Aranjamente beneficii / costuri • Ce aranjamente se fac cu pescarii, ce primesc ei (scule, procent din preţ) ?

Ce aranjamente se fac cu pescarii, ce primesc ei (scule, procent din preţ) ? Pescarii achită lunar cotizaţie de 20 lei. Nu sunt plătitori de TVA. Achită cotă parte/kg funcţie de fiecare specie de peşte. • Care sunt obligaţiile pescarilor ?

238

- plata cotizaţiei ca membru al organizaţiei de producători; - transmiterea la sfârşitul fiecărei luni a situaţiei privind veniturile obţinute prin comercializarea

peştelui şi situaţia pe specii

5. Probleme / Probleme de management • Care sunt problemele pescăriei în ordinea importanţei:

Lipsa fondurilor necesare adaptării activităţii la legislaţia în vigoare, Diminuarea drastică a zonelor de reproducere, Braconajul, în special cel practicat cu metode de pescuit electric, Modificări repetate ale legislaţiei în domeniu, Inexistenţa pieţei engross. Poluarea. Sumele obţinute prin însumarea cotizaţiei nu asigură decât circa jumătate din cheltuielile generate

de funcţionarea organizaţiei.

• Unde sunt sursele locale de poluare şi alte probleme cauzate de om ? - nu sunt semnalate probleme privind poluări accidentale sau cronice; - pescuitul este îngreunat în unele perioade ale anului de circulaţia navelor fluviale.

• Ce îmbunătăţiri ar putea fi realizate în pescării şi managementul pescăriilor ? - implementarea pe termen mai lung a măsurilor impuse prin aderarea la Uniunea Europeană; - găsirea de fonduri şi metode de atragere a fondurilor structurale care să asigure rentabilitatea pe


Reuniuni periodice pentru identificarea eventualelor probleme apărute sau potenţiale în cadrul organizaţiei sau cu structurile ierarhice şi informări privind modificările legislative de interes economic şi practicarea pescuitului comercial etc. • Ce număr de sezonieri şi pescuit sezonier există şi cât de mult braconaj ?

Există atât pescari sezonieri, cât şi permanenţi. Există de asemenea şi o a treia categorie de pescari, care practică această activitate la sfârşit de săptămână, motivat de existenţa unor alte surse de venituri. Sectorul de pescuit este situat în apropierea municipiului Feteşti, situaţie care generează locuri de muncă permanente pentru o parte din membrii grupului de pescari.

Braconajul este evaluat la circa 15-20% din cel practicat în mod legal.

• Ce metode se utilizează între pescari şi grupuri pentru rezolvarea conflictelor ? Nu sunt semnalate conflicte între pescarii autorizaţi şi nici cu cei care practică braconajul. Fiecare

grup de pescari foloseşte pentru practicarea pescuitului zone bine delimitate, întreţinute în mod corespunzător, folosite şi înainte de înfiinţarea asociaţiei în aceeaşi structură. 6. Informaţii biologice • Cunoştinţe despre zonele de reproducere şi iernare .



Sunt cunoscute căile de migraţie, etc. ale scrumbiei de Dunăre şi speciilor de sturioni prin rezultatele obţinute la pescuit pe toane caracteristice funcţie de sezonul de pescuit, nivelele apelor Dunării.

• Cunoştinţe despre existenţa sub-populaţiilor

239

Anexa C: Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători (pescari profesionişti) Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători Numele judeţului : Ialomiţa Sector: 6 1. Pescari şi efort de pescuit

Zona Definirea zonei: :


Numărul de bărci

Numărul de pescari


plase

Km 32 – 16 Braţ Borcea 10 10 60 200 setci 150 ave 150 varse


- setci cu latura ochiului a ═ 30 – 50 mm; - ave cu latura ochiului a = 40 – 80 mm

• Tipul de unelte: sunt folosite la pescuit atât unelte prin metode de pescuit activ cu setcile în derivă, cât şi metode de pescuit pasiv cu setci şi vintire • Tip de material: poliamidă (relon) fineţe 50- 666 tex 2. Capturi

Zona




Alte specii Total

4000 600 200 200 5000 • Procentul speciilor aduse pe piaţa neagră: • Potenţialul pescuitului: menţinere la nivelul actual 3. Preţul şi piaţa • Preţul plătit pescarilor pe specii şi icre

Preţurile practicate sunt următoarele (lei): - Alosa immaculata (scrumbia de Dunăre) – 8-10


- Barbus barbus (mreană) - 5 - Carassius gibelio (caras) – 2,5 - 3 - Cyprinus carpio (crap) – 7 - 9 - Hypophthalmichtys molitrix (sânger) - 4

Specii răpitoare:

240

- Aspius aspius (avat) – 4,5 - 5 - Esox lucius (ştiuca) – 5-6

- Silurus glanis (somn) – 9-10 - Sander lucioperca (şalău) – 8-10 Alte specii: 2 • Preţul plătit de angrosişti societăţilor piscicole

Peştele este valorificat de către pescari către persoane fizice sau prin punctul de colectare amplasat în localitate. • Unde se prelucrează peştii şi icrele ? 4. Aranjamente beneficii / costuri • Ce aranjamente se fac cu pescarii, ce primesc ei (scule, procent din preţ) ?

Pescarii achită lunar cotizaţie de 50 lei. Nu sunt plătitori de TVA. Achită cotă parte/kg funcţie de fiecare specie de peşte.

• Care sunt obligaţiile pescarilor ?


peştelui şi situaţia pe specii. 5. Probleme / Probleme de management • Care sunt problemele pescăriei în ordinea importanţei:



- nu sunt semnalate probleme privind poluări accidentale sau cronice; - pescuitul este îngreunat în unele perioade ale anului de circulaţia navelor fluviale.


- implementarea pe termen mai lung a măsurilor impuse prin aderarea la Uniunea Europeană; - găsirea de fonduri şi metode de atragere a fondurilor structurale care să asigure rentabilitatea pe termen lung a acestei activităţi economice.

• Care sunt principalele tehnici de management utilizate în judeţ ?



Braconajul este evaluat ca efort de pescuit la circa o treime.

• Ce metode se utilizează între pescari şi grupuri pentru rezolvarea conflictelor ?

241


Sunt cunoscute locurile de reproducere a speciilor indigene cu valoare economică ridicată (crap şi somn), dar acestea nu sunt protejate de membrii organizaţiei. • Cunoştinţe despre căile de migraţie, etc.

Sunt cunoscute căile de migraţie, etc. ale scrumbiei de Dunăre şi speciilor de sturioni prin rezultatele obţinute la pescuit e toane caracteristice funcţie de sezonul de pescuit nivelele apelor Dunării.

• Cunoştinţe despre existenţa sub-populaţiilor Nu sunt cunoscute date privind existenţa sub-populaţilor aparţinând diferitelor specii de peşti.

Anexa C: Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători (pescari profesionişti) Chestionar pentru şefii organizaţiilor de producători Numele judeţului : IALOMIŢA Sector fluvial: 6 1. Pescari şi efort de pescuit Zona Definirea zonei:


Numărul de bărci

Numărul de pescari

Lungimea şi numărul de plase

km 248 (km 0 Braţ Borcea) – km 227 17 17 38 250 setci km 240– km 238 170 ave 120 vârşe • Dimensiunea ochiului plaselor

- setci cu latura ochiului a ═ 30 – 50 mm; - ave cu latura ochiului a = 40 – 80 mm

• Tipul de unelte: sunt folosite la pescuit atât unelte prin metode de pescuit activ cu setcile în derivă, cât şi metode de pescuit pasiv cu setci şi vintire.

• Tip de material: poliamidă: (relon) fineţe 50- 666 tex 2. Capturi

Zona


km 248 - km 227 km 240 - km 238

Ciprinide Specii răpitoare

Scrumbie de Dunăre

Alte specii Total

1713 1149 93 207 3162 Tendinţa este de creştere a capturilor, având în vedere ca anul în curs a fost un an nespecific, în lunile de primăvară pescuitul fiind impracticabil datorită inundaţiilor.

242

• Procentul speciilor aduse pe piaţa neagră: • Potenţialul pescuitului: se menţine la nivel relativ constant în ultimii ani. Au scăzut cantităţile de sturioni capturate. 3. Preţul şi piaţa • Preţul plătit pescarilor pe specii şi icre.

Preţurile practicate sunt următoarele (lei): - Alosa immaculata (scrumbia de Dunăre) - 10


- Barbus barbus (mreană) - 5 - Carassius auratus gibelio (caras) - 3 - Cyprinus carpio (crap) - 9 - Hypophthalmichtys molitrix (sânger) - 4

Specii răpitoare: - Aspius aspius (avat) - 5

- Esox lucius (ştiucă) - 5 - Silurus glanis (somn) - 10 - Sander lucioperca (şalău) – 8 Alte specii:

- Leuciscus idus (văduviţa) - 4 • Preţul plătit de angrosişti societăţilor piscicole

Peştele este valorificat individual de către pescari exclusiv către persoane fizice. • Unde se prelucrează peştii şi icrele ? 4. Aranjamente beneficii / costuri • Ce aranjamente se fac cu pescarii, ce primesc ei (scule, procent din preţ) ?

Pescarii achită lunar cotizaţie de 50 lei. Nu sunt plătitori de TVA. Achită cotă parte/kg funcţie de fiecare specie de peşte.

• Care sunt obligaţiile pescarilor ?


peştelui şi situaţia pe specii. 5. Probleme / Probleme de management • Care sunt problemele pescăriei în ordinea importanţei:



- nu sunt semnalate probleme privind poluări accidentale sau cronice; - pescuitul este îngreunat în unele perioade ale anului de circulaţia navelor fluviale.


243

- implementarea pe termen mai lung a măsurilor impuse prin aderarea la Uniunea Europeană; - găsirea de fonduri şi metode de atragere a fondurilor structurale care să asigure rentabilitatea pe




Braconajul este evaluat la efort de pescuit aproximativ egal cu cel practicat în mod legal. • Ce metode se utilizează între pescari şi grupuri pentru rezolvarea conflictelor ?


Sunt cunoscute locurile de reproducere a speciilor indigene cu valoare economică ridicată (crap şi somn), dar acestea nu sunt protejate de membrii organizaţiei. • Cunoştinţe despre căile de migraţie, etc.

Sunt cunoscute căile de migraţie, etc. ale scrumbiei de Dunăre şi speciilor de sturioni prin rezultatele obţinute la pescuit e toane caracteristice funcţie de sezonul de pescuit nivelele apelor Dunării.

• Cunoştinţe despre existenţa sub-populaţiilor Nu sunt cunoscute date privind existenţa sub-populaţilor aparţinând diferitelor specii de peşti.

244

Anexa D: Formular de raportare pe zonă 2006 Numele judeţului: IALOMIŢA Numărul pescarilor care pescuiesc în zonă: 104 Numărul bărcilor 52 Numele zonei: Dunăre – Braţ Borcea Numărul zonei: 8 Numărul pescarilor intervievaţi: 6 Mile/km de Dunăre: km 18 - 32

km 32 - 50 Tipul de organizare: Asociaţie de pescari

Membrii echipei: A fost şeful intervievat d/n? Da Factori care afectează credibilitatea (idei generale)?: Observaţii generale (metode utilizate, probleme

cu metodele etc.) Graficul timpului Calendar sezonal Harta km 18 – 32, 10 bărci km 32 – 50, 42 bărci

245

1. Timpul petrecut în toate activităţile (lista abrevierilor activităţilor: P-pescuit; Ag-agricultura; Aa- alte activităţi)

Graficul timpului Calendar sezonal Înainte Acum I F M A M I I A S O N D

P - 5 luni P-7 luni 1/3 1/2 2/3 1/2 1/2 4/5 2/3 4/5 4/5 4/5 2/3 1/3 Ag -3 luni Ag- 1lună - - - - - - - - 1/5 1/5 1/3 - Aa – 4 luni Aa – 4 luni 2/3 1/2 1/3 2/3 1/2 1/5 1/3 1/5 - - - 2/3 2. Distribuţia capturilor de peşti (indicaţi cantitatea unde se cunoaşte) (kg)


Ciprinide 600 20 20 60 80 100 100 40 60 40 40 40 - Răpitori 300 20 20 40 20 40 30 20 20 40 20 30 - Scrumbie 200 - - - 150 50 - - - - - - - Alte specii 270 - 40 30 20 30 40 20 30 20 20 20 - Total 1370 40 80 130 270 220 170 80 110 100 80 90 - 3. Proporţia diferitelor specii de peşti ( % ).


Ciprinide 44 50 25 46 30 45 59 50 55 40 50 45 - Răpitori 22 50 25 30 7 18 17 25 18 40 25 33 - Scrumbie 15 - - - 55 22 - - - - - - - Alte specii 19 - 50 24 8 15 24 25 27 20 25 22 -

Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 -

246

4. Schimbarea sezonieră a tipurilor de unelte folosite ( listă de abrevieri folosite: S- Setci a=30-50 mm; A -Ave 60-100 mm). Graficul timpului Calendar sezonal

I F M A M I I A S O N D Unelte folosite S S A S A A A S S S A S A A S S

5. Înşiruiţi în ordinea importanţei principalele probleme în pescuitul peştilor şi cauzele declinului capturilor. Indicaţi dacă există o componentă sezonală şi dacă sunt diferenţe acum faţă de trecut) din Graficul timpului, Calendarul sezonal şi Hartă) Principalele dificultăţi în pescuitul peştilor

Schimbări istorice

Schimbări sezonale Cauzele declinului capturilor Schimbări istorice

Schimbări sezonale

Fluctuaţia nivelului apei Poluarea apelor Dunării Circulaţia navală Suprapescuitul Pescuitul electric Braconajul Reducerea suprafeţelor zonelor

inundabile


Ordin privind conservarea populaţiilor de sturioni

Ordinul anual de prohibiţie a pescuitului

247








248

Anexa D: Formular de raportare pe zonă 2006 Numele judeţului: CĂLĂRAŞI Numărul pescarilor care pescuiesc în zonă: 50 Numărul bărcilor 23 Numele zonei: Dunăre Numărul zonei: 9 Numărul pescarilor intervievaţi: 8 Mile/km de Dunăre: Km 452 - km 374 Tipul de organizare: Asociaţie de pescari Membrii echipei: A fost şeful intervievat d/n? Da Factori care afectează credibilitatea (idei generale)?: Observaţii generale (metode utilizate, probleme cu

metodele etc.) Graficul timpului Calendar sezonal Harta km 415 – 418, 3 bărci km 418 – 430, 3 bărci km 434 – 437, 4 bărci Canal Dunăre – Dorobanţu, 13 bărci

249



P - 5 luni P-6 luni 1/5 1/5 1/2 1/3 1/2 4/5 2/3 2/3 4/5 4/5 2/3 - Ag -3 luni Ag- 1lună - - - - - - - - - - - - Aa – 4 luni Aa – 5 luni 4/5 4/5 1/2 2/3 1/2 1/5 1/3 1/3 1/5 1/5 1/3 1/1 2. Distribuţia capturilor de peşti (indicaţi cantitatea unde se cunoaşte) (kg)


Ciprinide 700 20 20 60 80 140 140 60 60 20 60 40 - Răpitori 150 20 20 40 20 40 30 20 20 40 20 30 - Scrumbie 100 - - - 100 - - - - - - - - Alte specii 250 - 20 20 10 10 40 20 30 20 20 10 - Total 1200 40 60 120 210 190 210 100 110 80 100 80 - 3. Proporţia diferitelor specii de peşti ( % ).


Ciprinide 58 50 33 50 38 74 67 60 55 25 60 50 - Răpitori 13 50 33 33 10 21 14 20 18 50 20 38 - Scrumbie 8 - - - 48 - - - - - - - - Alte specii 21 - 33 17 4 5 19 20 17 25 20 12 -

Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 -

250




Schimbări istorice


Schimbări sezonale


inundabile

6. Reglementări de care pescarii sunt conştienţi din cele existente completate de cercetător Reglementări cunoscute de pescari Reglementările actuale Legea nr. 192/2001 privind pescuitul şi acvacultura, cu modificările şi completările ulterioare.



251







40 64 68 12 80 20 6.025 Unelte de pescuit 1.300 Taxe pescuit 900 Bărci +carburant 1.100 altele 400 Total 3.700

252

Anexa D: Formular de raportare pe zonă 2006 Numele judeţului: CONSTANŢA Numărul pescarilor care pescuiesc în zonă: 42 Numărul bărcilor 20 Numele zonei: Dunăre Numărul zonei: 10 Numărul pescarilor intervievaţi: 7 Mile/km de Dunăre: km 374,5 - km 350 Tipul de organizare: Asociaţie de pescari Membrii echipei: A fost şeful intervievat d/n? Da Factori care afectează credibilitatea (idei generale)?: Observaţii generale (metode utilizate, probleme

cu metodele etc.) Graficul timpului Calendar sezonal Harta km 345-352, 4 bărci km 355-358, 3 bărci km 358-362, 3 bărci

km 362-364, 2 bărci km 361-363, 2 bărci km 367-374, 6 bărci

253



P - 5 luni P-6 luni 1/5 1/5 1/2 1/3 1/2 4/5 2/3 2/3 4/5 4/5 2/3 - Ag -3 luni Ag- 1lună - - - - - - - - - - - - Aa – 4 luni Aa – 5 luni 4/5 4/5 1/2 2/3 1/2 1/5 1/3 1/3 1/5 1/5 1/3 1/1 2. Distribuţia capturilor de peşti (indicaţi cantitatea unde se cunoaşte) (kg)


Ciprinide 700 20 20 60 80 140 140 60 60 20 60 40 - Răpitori 150 20 20 40 20 40 30 20 20 40 20 30 - Scrumbie 100 - - - 100 - - - - - - - - Alte specii 250 - 20 20 10 10 40 20 30 20 20 10 - Total 1200 40 60 120 210 190 210 100 110 80 100 80 - 3. Proporţia diferitelor specii de peşti ( % ).


Ciprinide 58 50 33 50 38 74 67 60 55 25 60 50 - Răpitori 13 50 33 33 10 21 14 20 18 50 20 38 - Scrumbie 8 - - - 48 - - - - - - - - Alte specii 21 - 33 17 4 5 19 20 17 25 20 12 -

Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 -

254




Schimbări istorice


Schimbări sezonale


inundabile

6. Reglementări de care pescarii sunt conştienţi din cele existente completate de cercetător Reglementări cunoscute de pescari Reglementările actuale Legea nr. 192/2001 privind pescuitul şi acvacultura, cu modificările şi completările ulterioare.



255







40 64 68 12 90 10 5.800 Unelte de pescuit 1.200 Taxe pescuit 900 Bărci +carburant 1.100 altele 400 Total 3.600

256

Anexa D: Formular de raportare pe zonă 2006 Numele judeţului: IALOMIŢA Numărul pescarilor care pescuiesc în zonă: 30 Numărul bărcilor 17 Numele zonei: Dunăre Numărul zonei: 11 Numărul pescarilor intervievaţi: 5 Mile/km de Dunăre: km 248 - km 227

km 240 - km 238 Tipul de organizare: Asociaţie de pescari


cu metodele etc.) Graficul timpului Calendar sezonal Harta km 229 – 231, 1 barcă km 238 – 240, 6 bărci km 238 – 245, 9 bărci

km 247 – 248, 1 barcă

257

1. Timpul petrecut în toate activităţile (Lista abrevierilor activităţilor: P-pescuit; Ag-agricultura; Aa- alte activităţi)


P - 5 luni P-7 luni 1/3 1/2 2/3 1/2 1/2 4/5 2/3 4/5 4/5 4/5 2/3 - Ag -3 luni Ag- 1lună - - - - - - - - 1/5 1/5 1/3 - Aa – 4 luni Aa – 4 luni 2/3 1/2 1/3 2/3 1/2 1/5 1/3 1/5 - - - 1/1 2. Distribuţia capturilor de peşti (indicaţi cantitate unde se cunoaşte) (kg)





258

4. Schimbarea sezonieră a tipurilor de unelte folosite ( listă de abrevieri folosite: S- Setci a=30-50 mm; A- Ave 60-100 mm).


Unelte folosite S S A S A A A S S S A S A A S 5. Înşiruiţi în ordinea importanţei principalele probleme în pescuitul peştilor şi cauzele declinului capturilor. Indicaţi dacă există o componentă sezonală şi dacă sunt diferenţe acum faţă de trecut (din Graficul timpului, Calendarul sezonal şi Hartă) Principalele dificultăţi în pescuitul peştilor

Schimbări istorice Schimbări sezonale Cauzele declinului capturilor Schimbări istorice

Schimbări sezonale


inundabile




259








260

Anexa D: Formular de raportare pe zonă 2006 Numele judeţului: IALOMIŢA Numărul pescarilor care pescuiesc în zonă: 104 Numărul bărcilor 52 Numele zonei: Dunăre – Braţ Borcea Numărul zonei: 12 Numărul pescarilor intervievaţi: 6 Mile/km de Dunăre: km 18 - 32

km 32 - 50 Tipul de organizare: Asociaţie de pescari


cu metodele etc.) Graficul timpului Calendar sezonal Harta km 18 – 32, 10 bărci km 32 – 50, 42 bărci

261



P - 5 luni P-7 luni 1/3 1/2 2/3 1/2 1/2 4/5 2/3 4/5 4/5 4/5 2/3 - Ag -3 luni Ag- 1lună - - - - - - - - 1/5 1/5 1/3 - Aa – 4 luni Aa – 4 luni 2/3 1/2 1/3 2/3 1/2 1/5 1/3 1/5 - - - 1/1 2. Distribuţia capturilor de peşti (indicaţi cantitatea unde se cunoaşte) (kg)





Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 -

262




Schimbări istorice


Schimbări sezonale


inundabile




263







50 68 68 25 80 20 6.900 Unelte de pescuit 2.100 Taxe pescuit 1.000 Bărci +carburant 900 altele 400 Total 4.400

264

Anexa E - Formular de raportare preliminară pe district District: 2 Localizare:

Km 452 – km 374 Km 100 – km 0 braţ Borcea Km 248 – km 227 Km 240 – km 238

Mile/km

210

Alte braţe ale Dunării ?

Braţul Bala

Echipa de cercetători:

1. Localizarea zonei şi intensitatea pescuitului Localizarea Pescari

profesionişti Nr.

ambarc Specializaţi Număr sector

Organizaţia de producători Investigaţi Nr.

Km/mile Km/mile Total

4 AS Profesională Jirlău-cooperativă agricolă 4 452 374 42 20

5 AS Famistic 4 374 352 50 23 5 Org. Dunărea de jos 6 100 50 92 37 6 Grup. Stelnica - Feteşti 8 50 32 104 42 6 Org. Făcăeni-Borduşani 3 32 16 60 10 6 AS Profesională a pescarilor

de Dunăre Giurgeni 3 248 227 38 17

Numărul de permise pe organizaţie

Organizaţia de producători Numărul de permise preţ/permis Perioada AS Profesională Jirlău-cooperativă agricolă 20 - 10 ani

AS Famistic 23 - 10ani Org. Dunărea de jos 37 - 10ani Grup. Stelnica - Feteşti 42 - 10ani Org. Făcăeni-Borduşani 10 - 10ani AS Profesională a pescarilor de Dunăre Giurgeni 17 - 10 ani

Informaţii descriptive asupra zonei şi intensităţii • Organizarea pescăriei:

265

Toţi pescarii sunt organizaţi în asociaţii profesionale. Reglementări drept de pescuit: Legea 192/2001 privind pescuitul şi acvacultura, cu modificările şi completările ulterioare. Ordinul anual de prohibiţie a pescuitului Ordin privind conservarea populaţiilor de sturioni Detalii asupra permisului (costuri) - se eliberează pe o perioadă de 10 ani şi este gratuit, urmând ca pescarii pentru a-şi exercita dreptul de pescuit să plătească o cotizaţie lunară către organizaţia din care fac parte şi o taxă fixă către Compania Naţională de Administrare a Fondului Piscicol (CNAFP) pentru fiecare kg de peşte pescuit şi valorificat, după cum urmează:

- 0,7 lei/kg pentru speciile răpitoare şi scrumbie de Dunăre; - 0,4 lei/kg pentru ciprinide şi alte specii indigene.

Statistici – statisticile sunt realizate de asociaţie pe baza declaraţiilor lunare sau a cantităţilor preluate şi valorificate efectiv în cadrul asociaţiei. Tendinţe – asociere la nivel naţional. Cunoştinţe ale pescarilor asupra reglementărilor. Reglementările sunt aduse la cunoştinţă în timp util prin diferite metode:

-reuniuni periodice pentru identificarea eventualelor probleme apărute sau potenţiale în cadrul organizaţiei sau cu structurile ierarhice şi informări privind modificările legislative de interes economic şi practicare a pescuitului comercial etc;

-individual la preluarea periodică a cantităţilor pescuite. • Braconaj, cuantificare şi localizare Este generalizat la nivelul întregului district, mergând în unele zone până la nivel egal ca efort de pescuit cu cel practicat în mod autorizat. • Numărul de pescari, mărimea şi localizarea zonei, tendinţele sezonale şi istorice şi credibilitatea datelor Se manifestă o tendinţă de creştere în cazul efortului de pescuit prin creşterea numărului asociaţiilor, tendinţa fiind de creştere în continuare a numărului de pescari. Credibilitate mare a datelor colectate, bazată pe colaborarea în anii anteriori şi studiile la nivel de instituţie (credibilitate 90% - nivel 3). Estimarea capturilor pe zone şi district Sezonalitatea Introduceţi cantităţile aproximative a diferitelor specii de peşti capturaţi în fiecare sezon pe barcă

Număr sector Grupe de specii - specii Primăvară Vară Toamnă Iarnă Total

(kg)

4

Ciprinide 280 260 120 40 700

Răpitori 100 70 90 40 300 Scrumbie 100 - - - 100 Alte specii 40 90 50 20 200

5

Ciprinide 280 280 120 40 720 Răpitori 100 70 90 40 300 Scrumbie 100 - - - 100 Alte specii 80 90 50 20 200

266

6

Ciprinide 210 200 120 40 570 Răpitori 90 70 80 40 280 Scrumbie 200 - - - 200 Alte specii 70 80 60 35 245

Unelte de pescuit Descrieţi modelul sezonal al utilizării diferitelor unelte, caracteristici generale (exemplu lungime, mărimea ochiului plasei etc.)

Primăvară Vară Toamnă Iarnă Setci, ave, vârşe. Ave, setci. Ave, setci. setci


-lungimea unei lave de setci sau ave – diferită funcţie de caracteristicile topo-hidrodinamice ale toanelor de pescuit şi sezonul de pescuit. Lava de setci este constituită din 3-10 unelte de pescuit cu lungimea standard de 37 m. Informaţii descriptive (primăvara, toamna, istorice şi pe unealtă) • Credibilitatea datelor Datele obţinute sunt credibile în procent de 70%, nivel de credibilitate - nivel 2. • Pescuitul de noapte Pescuitul activ pe timp de noapte este practicat în general în perioadele cu rezultate bune la pescuit în proporţie de circa 30% din cel practicat pe timp de zi. În zonele critice reprezentate de căile de migraţie ale speciilor migratoare (km 35 – 41 braţ Borcea) pescuitul se realizează în unele perioade ale anului permanent, efectuându-se o rotaţie a pescarilor pe aceeaşi ambarcaţiune de pescuit. • Tendinţa istorică a capturilor, schimbări în folosirea uneltelor Capturile pe unitatea de efort s-au diminuat pe ansamblu datorită creşterii efortului de pescuit şi a utilizării de unelte de pescuit neselective. În perioada anterioară anului 2006, în care pescuitul era productiv, s-a manifestat tendinţa de creştere a laturii ochiului la plasele de pescuit concomitent cu micşorarea fineţei firelor. În cazul setcilor s-au menţinut mărimea laturii ochiului şi a fineţei aţei. Din punct de vedere calitativ în prezent se manifestă o diminuare a cantităţilor pescuite în ceea ce priveşte speciile cu valoare economică ridicată (sturioni, somn, şalău). După anul 1990 s-a manifestat tendinţa creşterii ochiurilor plasei concomitent cu micşorarea fineţei firelor datorită extinderii pescuitului speciilor de sturioni. În prezent se manifestă tendinţă inversă, respectiv scăderea laturii ochiului şi creşterea fineţii.

• Informaţii biologice (zone de hrănire şi reproducere, căile preferate de migraţie, prezenţa puietului) Sunt cunoscute zonele de hrănire şi reproducere ale speciilor indigene de peşti. În anul 2006 datorită condiţiilor hidro-climatice deosebite s-au extins în mod natural sau artificial (ruperi controlate de diguri de apărare în cazul braţului Borcea) suprafeţele de reproducere naturală şi dezvoltare a puietului prin ruperea digurilor de apărare. Mare parte a puietului rezultat nu a ajuns în Dunăre, fiind nevalorificat eficient. 3. Dependenţa Estimarea dependenţei (Mare = >67%, Medie = 66-33%, Mică = <32 % din activitate / venit).

267

Credibilitate: estimaţi nivelul de încredere (1=slab - 3= credibil); exemplu poate fi informaţia considerată reprezentativă în zonă sau reprezintă o excepţie.

Timpul petrecut la pescuit (proporţia de pescari)

Dependenţa venitului din pescuit

(proporţia de pescari)

Credibilitatea datelor

Număr sector

Mare Medie Mică Mare Medie Mică (1-3)

4 70% 20% 10% 85% 10% 5% 2

5 90% 5% 5% 90% 5% 5% 2 6 85% 10% 5% 90% 5% 5% 2

Informaţii descriptive ale activităţii şi dependenţei venitului • Estimarea generală a dependenţei de pescuit Din numărul total al membrilor asociaţiilor un procent de 85-90% dintre aceştia au o dependenţă mare faţă de veniturile obţinute din activitatea de pescuit, acestea mergând până la 100% în zonele defavorizate (marea majoritate pe braţul Borcea) şi sectorul 4 (km 374 – 342). O a doua categorie este reprezentată de un procent de circa 5-10% din totalul membrilor asociaţiilor, care dispun de serviciu permanent şi îşi asigură 10-25% din venituri în urma practicării activităţii de pescuit. A treia categorie, circa 5% din numărul total de pescari, este reprezentată de persoanele cu dependenţă medie de activitatea de pescuit, numai circa 30% din total venituri fiind acoperite de alte activităţi precum agricultura sau creşterea animalelor. 4. Valoarea pescăriei Calcularea costurilor pescuitului Costul ar fi acoperit de costul pe barcă. Credibilitate: estimaţi nivelul de încredere (1=slab - 3= credibil); exemplu poate fi informaţia considerată reprezentativă în zonă sau reprezintă o excepţie.

_Număr sector _

Costul de pescuit/barcă/an (unde nu există datorită pescăriilor de stat=PS, indisponibil = I) Lei

4 5 6

Unelte 1200 1550 1900 Taxe de pescuit 900 900 1030 Barcă+carburant+altele 1500 1600 1530 Cost total 3600 4050 4460 Procent venit din pescuit % 90 90 80 Credibilitatea datelor (1-3) 2 2 2

Informaţii descriptive asupra valorii pescăriei • Privire generală asupra venitului / valorii pescăriei pentru district, extrapolat din tabelul de mai sus şi din datele de captură.

268

Din datele obţinute în teren şi din analiza capturilor reiese faptul că veniturile depăşesc nivelul cheltuielilor medii, dar profitul realizat este redus la nivelul anului 2006. • tendinţele istorice ale venitului În decursul timpului veniturile obţinute din activitatea de pescuit s-au diminuat continuu datorită scăderii din punct de vedere cantitativ şi calitativ a capturilor. Pieţele • Destinaţia peştelui după opiniile pescarilor (%). Peştele este comercializat de către pescari, individual şi/sau prin intermediul asociaţiilor. După opiniile pescarilor 70% din captură este comercializată prin intermediul magazinelor specializate şi 30% pe alte căi. • Destinaţia peştelui după opiniile şefilor organizaţiilor de producători (%).

După opinia şefilor de organizaţiilor de producători 10-20% din captură se comercializează ilegal.

6. Impact, stare actuală, tendinţe Înşiruiţi principalele dificultăţi şi cauze al declinului capturilor şi însumaţi ordinea pentru toate zonele (exemplu) poziţia dificultăţii pentru fiecare interviu = cel mai mic total va avea cea mai mare prioritate.

Principalele dificultăţi la pescuit Locul cumulativ pentru toate zonele

Schimbări istorice

Schimbări sezonale

Variaţia factorilor-hidroclimatici Fluctuaţia nivelului apei Debite deosebit de mari Nivel ridicat ale apei Reorganizarea activităţii de pescuit

Cauzele declinului capturilor Locul cumulativ pentru toate zonele

Schimbări istorice

Schimbări sezonale


Informaţii biologice Principalele locuri de reproducere a speciilor indigene sunt situate în zona inundabilă dig-albie majoră, cu suprafeţe variabile, determinate de prezenţa în unele cazuri a bălţilor (de exemplu complexul de bălţi Benturi situate la km 16 – 27 braţ Borcea). Nu sunt identificate locuri de reproducere a speciilor migratoare.

269

3. RAPOARTE PE DISTRICTE DISTRICT 1 - PORŢILE DE FIER II (km 863) - Gârcov (km 615) 1. EFORT DE PESCUIT 1.1. Număr de licenţe : 107 1.2. Număr de ambarcaţiuni : 109 1.3. Număr de pescari : 350 2. SEZOANE UTILIZATE : primăvara, vara, toamna, iarna 3. Unelte de pescuit : 3.1. Tipuri unelte : setci, ave, vârşe, năvod 3.2. Număr de unelte : setci = 2600 buc.; ave = 2400 buc.; vârşe = 1300 buc.; năvod = 5 buc. 3.3. Mărimea laturii ochiului de plasă: 40-80 mm. 3.4. Tip material: fire sintetice, poliamidă PA - relon, poliester- PES - terom

4. Informaţii descriptive privind pescuitul • Credibilitatea datelor Datele obţinute sunt credibile în proporţie de 70%, fiind cotate cu nivelul 2 de credibilitate. • Pescuitul de noapte Pescuitul activ pe timp de noapte este puţin practicat (aproximativ 15 % din timpul total de pescuit), iar pescuitul staţionar este practicat atât ziua cât şi noaptea în proporţie de 50 %. • Tendinţa istorică a capturilor, schimbări în folosirea uneltelor Capturile pe unitatea de efort au înregistrat o scădere în ultimii ani, iar din punct de vedere calitativ o diminuare a cantităţilor de peşte cu valoare economică cât şi a exemplarelor de talie mare, în special din specia Silurus glanis (somn). Tendinţa este reducerea mărimii laturii ochiului de plasa şi utilizarea unor plase cu diametrul firelor mai mic. • Informaţii biologice (zone de hrănire şi reproducere, căile preferate de migraţie, prezenţa puietului) În anul 2006, datorită condiţiilor hidro-climatice din perioada de reproducere a peştilor, aceştia au beneficiat de vaste suprafeţe de reproducere şi creştere în deosebi pe raza judeţelor Dolj şi Olt. Ca urmare a acestui fapt se constată o creştere semnificativă a cantităţilor de puiet din speciile ciprinide cât şi din speciile răpitoare.

5. Localizarea zonelor de poluare, baraje, diguri, etc.

• Porţile de Fier II; • Combinatul de la Prahovo (Bulgaria); • Fabrica de zahăr Corabia; • Centrala atomoelectrică Koslodui.

6. Estimarea capturilor pe district

270

6.1. Sezonalitatea (pe unitatea de pescuit - barcă)

Grupe de specii Primăvară Vară Toamnă Iarnă Total (kg)

Ciprinide 250 186 184 55 675 Răpitori 98 31 59 51 239 Alte specii 30 17 20 6 73 Total 378 224 263 112 977

6.2. Capturi

DISTRICT 1

Cantitatea capturilor (relative, tendinţe) (kg)


Scrumbie de Dunăre

Alte specii Total

45.000 11.700 - 3.300 60.000 7. Informaţii descriptive ale activităţii şi dependenţei venitului • Estimarea generală a dependenţei de pescuit Din totalul membrilor pescari ai asociaţiilor, un procent de 70-75% dintre aceştia au o dependenţă medie faţă de veniturile obţinute din activitatea de pescuit, acestea reprezentând mai puţin de jumătate din veniturile totale obţinute în decursul unui an. Un procent de 10% din membrii asociaţiei au o dependenţă mare faţă de veniturile obţinute în urma activităţi de pescuit, doar 30% din total venituri fiind acoperite de alte activităţii precum agricultura şi creşterea animalelor. O altă categorie este aceea a pescarilor care au un serviciu permanent, veniturile obţinute din activitatea de pescuit fiind în proporţie de 10-25% din total venituri. Această categorie de pescari reprezintă între 10-30% din total membri ai asociaţiei, fiind în strânsă legătură cu condiţiile socio-economice specifice zonei unde îşi desfăşoară activitatea. 8. Valoarea pescăriei Calcularea costurilor pescuitului Costul ar fi acoperit de costul pe barcă. Credibilitate: estimaţi nivelul de încredere (1=slab - 3= credibil); exemplu poate fi informaţia considerată reprezentativă în zonă sau reprezintă o excepţie.

Costul de pescuit/barcă/an (unde nu există datorită pescăriilor de stat=PS, indisponibil = I) Lei DISTRICT 1

Unelte 4400 Taxe de pescuit 1750 Barcă+carburant+ altele

3150

COST total 9300 Procentul venitului din pescuit % 26,7 Credibilitatea datelor (1-3) 2

271

Informaţii descriptive asupra valorii pescăriei • Privire generală asupra venitului / valorii pescăriei pentru district, extrapolat din tabelul de mai sus şi

din datele de captură. Din datele obţinute în teren şi din analiza capturilor reiese faptul că veniturile depăşesc nivelul cheltuielilor medii, dar profitul realizat este redus, activitatea de pescuit nefiind principala sursă de venit a pescarilor. Veniturile obţinute depind de gradul de ocupare (timpul petrecut la pescuit). • tendinţele istorice ale venitului În decursul timpului veniturile obţinute din activitatea de pescuit s-au diminuat datorită scăderii capturilor din punct de vedere calitativ şi cantitativ. 9. Pieţele • Destinaţia peştelui după opiniile pescarilor (%). Peştele se comercializează de către pescari, individual şi/sau prin intermediul asociaţiilor. După opiniile pescarilor 70% din captură este comercializată prin intermediul magazinelor specializate, iar 30% pe alte căi. • Destinaţia peştelui după opiniile şefilor organizaţiilor de producători (%). După opinia şefilor organizaţiilor de producători 10-20% din captură se comercializează ilegal.









Informaţii biologice In district au fost identificate următoarele zone de reproducere, creştere şi iernare:

Bălţile Vrata, Salcia, Pristol; Bălţile Ţarova 1 şi 2, Lata, Ciuperceni; Zona inundabilă cuprinsă între Gârcov şi Islaz este favorabilă pentru reproducerea

speciilor de peşti fitofili.

272

DISTRICT 2 –Dunăre, km 452 – 227 (inclusiv braţul Borcea) 1. EFORT DE PESCUIT 1.1. Număr de licenţe: 149 1.2. Număr de ambarcaţiuni: 149 1.3. Număr de pescari: 386 2. SEZOANE UTILIZATE: primăvara, vara, toamna, iarna 3. Unelte de pescuit: 3.1. Tipuri unelte: setci, ave, vârşe 3.2. Număr de unelte: setci = 2050 buc.; ave = 1920 buc.; vârşe = 870 buc.; 3.3. Mărimea laturii ochiului de plasă: a = 40-80 mm. 3.4. Tip material: fire sintetice, poliamidă PA - relon, poliester- PES - terom 4. Informaţii descriptive privind pescuitul

• Credibilitatea datelor Datele obţinute sunt credibile în proporţie de 70%, fiind cotate cu nivelul 2 de credibilitate. • Pescuitul de noapte Pescuitul activ pe timp de noapte este practicat în general în perioadele cu rezultate bune la pescuit în proporţie de circa 30% din cel practicat pe timp de zi. În zonele critice reprezentate de căile de migraţie ale speciilor migratoare (km 35 – 41 braţ Borcea), pescuitul se realizează în unele perioade ale anului permanent, efectuându-se o rotaţie a pescarilor pe aceeaşi ambarcaţiune de pescuit. • Tendinţa istorică a capturilor, schimbări în folosirea uneltelor Capturile pe unitatea de efort s-au diminuat pe ansamblu datorită creşterii efortului de pescuit şi a utilizării de unelte de pescuit neselective. În perioada anterioară anului 2006, în care pescuitul era productiv, s-a manifestat tendinţa de creştere a laturii ochiului la plasele de pescuit concomitent cu micşorarea fineţei firelor. În cazul setcilor s-au menţinut mărimea laturii ochiului şi a fineţei aţei. Din punct de vedere calitativ, în prezent se manifestă o diminuare a cantităţilor pescuite în ceea ce priveşte speciile cu valoare economică ridicată (sturioni, somn, şalău). După anul 1990 s-a manifestat tendinţa creşterii ochiurilor plasei concomitent cu micşorarea fineţei firelor datorită extinderii pescuitului speciilor de sturioni. În prezent se manifestă tendinţă inversă, respectiv scăderea laturii ochiului şi creşterea fineţii. • Informaţii biologice (zone de hrănire şi reproducere, căile preferate de migraţie, prezenţa puietului) Sunt cunoscute zonele de hrănire şi reproducere ale speciilor indigene de peşti. În anul 2006 datorită condiţiilor hidro-climatice deosebite s-au extins în mod natural sau artificial (ruperi controlate de diguri de apărare în cazul braţului Borcea) suprafeţele de reproducere naturală şi dezvoltare a puietului prin ruperea digurilor de apărare. Mare parte a puietului rezultat nu a ajuns în Dunăre, fiind nevalorificat eficient.

5. Localizarea zonelor de poluare, baraje, diguri etc. Pentru sectorul 5 (km 452 – 374):

• Combinatul de la Prahovo (Bulgaria); • Fabrica de zahăr Corabia; • Centrala atomoelectrică Koslodui.

Pentru sectoarele 4 şi 6 nu sunt identificate surse de poluare sistematică.

273

6. Estimarea capturilor pe district 6.1. Sezonalitatea (pe unitatea de pescuit - barcă)

Grupe de specii Primăvară Vară Toamnă Iarnă Total (kg) Ciprinide 255 245 120 40 660 Răpitori 100 70 90 40 300 Scrumbie 130 - - - 130 Alte specii 50 85 50 25 210

Total 535 400 260 105 1300 6.2. Capturi

District 2

Cantitatea capturilor (relative, tendinţe) (kg)


Scrumbie de Dunăre

Alte specii Total

25600 6150 590 2600 35940 7. Informaţii descriptive ale activităţii şi dependenţei venitului • Estimarea generală a dependenţei de pescuit Din numărul total al membrilor asociaţiilor un procent de 85-90% dintre aceştia au o dependenţă mare faţă de veniturile obţinute din activitatea de pescuit, acestea mergând până la 100% în zonele defavorizate (marea majoritate pe braţul Borcea) şi sectorul 4 (km 374 – 342). O a doua categorie este reprezentată de un procent de circa 5-10% din totalul membrilor asociaţiilor, care dispun de serviciu permanent şi îşi asigură 10-25% din venituri în urma practicării activităţii de pescuit. A treia categorie, circa 5% din numărul total de pescari, este reprezentată de persoanele cu dependenţă medie de activitatea de pescuit, numai circa 30% din total venituri fiind acoperite de alte activităţi precum agricultura sau creşterea animalelor. 8. Valoarea pescăriei Calcularea costurilor pescuitului Costul ar fi acoperit de costul pe barcă. Credibilitate: estimaţi nivelul de încredere (1=slab - 3= credibil); exemplu poate fi informaţia considerată reprezentativă în zonă sau reprezintă o excepţie.

Costul de pescuit/barcă/an (unde nu există datorită pescăriilor de stat=PS,

indisponibil = I) Lei DISTRICT 2

Unelte 1550 Taxe de pescuit 943 Barcă+carburant+altele 1543 COST total 4036 Procentul venitului din pescuit % 86 Credibilitatea datelor (1-3) 2

274

Informaţii descriptive asupra valorii pescăriei • Privire generală asupra venitului / valorii pescăriei pentru district, extrapolat din tabelul de mai sus şi

din datele de captură. Din datele obţinute în teren şi din analiza capturilor reiese faptul că veniturile depăşesc nivelul cheltuielilor medii, dar profitul realizat este redus, activitatea de pescuit nefiind principala sursă de venit a pescarilor. Veniturile obţinute depind de gradul de ocupare (timpul petrecut la pescuit). • tendinţele istorice ale venitului În decursul timpului veniturile obţinute din activitatea de pescuit s-au diminuat datorită scăderii capturilor din punct de vedere calitativ şi cantitativ. 9. Pieţele • Destinaţia peştelui după opiniile pescarilor (%). Peştele se comercializează de către pescari, individual şi/sau prin intermediul asociaţiilor. După opiniile pescarilor 70% din captură este comercializată prin intermediul magazinelor specializate iar 30% pe alte căi. • Destinaţia peştelui după opiniile şefilor organizaţiilor de producători (%).

După opinia şefilor organizaţiilor de producători 10-20% din captură se comercializează ilegal.









Informaţii biologice Principalele locuri de reproducere a speciilor indigene sunt situate în zona inundabilă dig-albie majoră, cu suprafeţe variabile, determinate de prezenţa în unele cazuri a bălţilor (de exemplu complexul de bălţi Benturi situate la km 16 – 27 braţ Borcea). Nu sunt identificate locuri de reproducere a speciilor migratoare.

275

EVALUAREA STĂRII RESURSEI PESCĂREŞTI ŞI CAPTURILOR DURABILE ADMISIBILE DIN APELE

INTERIOARE

Klaus W. BATTES, Ferdinant PRICOPE, Dorel URECHE, Camelia URECHE, Ionuţ STOICA, Dumitra RĂDUCANU, Nicoleta DOGARU

1. EVALUAREA RESURSELOR PESCĂREŞTI DIN LACURILE DE ACUMULARE DE PE CURSUL MIJLOCIU AL SIRETULUI (GALBENI, RĂCĂCIUNI, BEREŞTI, CĂLIMĂNEŞTI) PRIN APLICAREA DE METODE ANALITICE (VPA).

1.1. Situaţia stocului şi potenţialul de refacere pentru plătică (Abramis brama) Colectarea s-a făcut în lacurile Galbeni, Răcăciuni şi Bereşti. Din totalul de exemplare colectate, au fost eşantionate 93. Pe aceste exemplare s-au determinat: corelaţia lungime-greutate, creşterea în lungime şi greutate, indicii mortalităţii, stocul şi potenţialul productiv al populaţiei de plătică. Corelaţia lungime-greutate Determinarea acestui indice s-a realizat pe baza metodologiei prezentate în cap. 3 Modul de calcul este prezentat în Tabelul 1. Valorile indicilor calculaţi sunt:

- b = 3,085; a = 4,1690; q = 0,0158. Valoarea lui b (3,085) indică o creştere în greutate (W) aproape izometrică cu creşterea în lungime. Aceste valori ar indica prezenţa unor condiţii normale de creştere şi dezvoltare. În Figurile 1 şi 2 se prezintă grafic corelaţia lungime-greutate (forma neliniară şi liniară logaritmică).

Tabel 1 Corelaţia lungime–greutate la populaţia de plătică din lacurile de baraj

de pe cursul mijlociu al Siretului

Nr. crt.

l (găsit) (cm)

W (găsit)

(g) lnl [x(i)] lnW [y(i)] x(i)2 x(i) · y(i)

W (recalc)

(g)

Variaţia (%)

1 20,19 162,86 3,0052 5,0929 9,0312 15,3052 167,88 +3,08 2 23,93 277,15 3,1751 5,6246 10,0813 17,8587 283,59 +2,32 3 25,93 373,00 3,2554 5,9216 10,5976 19,2771 363,28 -2,61 4 29,52 588,50 3,3851 6,3776 11,4589 21,5888 541,96 -7,91 5 32,48 796,67 3,4806 6,6804 12,1146 23,2518 727,77 -8,65 6 35,13 913,33 3,5591 6,8171 12,6672 24,2627 926,99 +1,49 7 37,80 1007,50 3,6323 6,9152 13,1936 25,1181 1162,04 +15,328 41,45 1512,50 3,7245 7,3215 13,8719 27,2689 1544,26 +2,10 9 44,00 1915,00 3,7842 7,5575 14,3202 28,5991 1856,56 -3,05

10 47,25 2380,00 3,8554 7,7749 14,8641 29,9753 2313,06 -2,81

n=10 ∑x(i) =34,8569 x = 3,4857

∑y(i) = 66,0832 y = 6,6083 ∑x(i)2=122,2006 ∑x(i) . y(i) = 232,5057

276

Creşterea în lungime şi greutate În Figura 3 este prezentată dispersia dimensională a populaţiei de plătică şi modul de structurare în grupe de vârstă a acestor populaţii. În Tabelul 2 se prezintă date brute comparative, privind creşterea în lungime şi greutate a populaţiei de plătică din bazinul mijlociu al Siretului şi a unor populaţii din Deltă (după Papadopol M., 1977), din Volga (după Cărăuşu S., 1952). Se constată o similaritate a creşterii la populaţiile actuale din bazinul Siretului şi a celei găsite la populaţiile din Deltă şi o creştere mai bună în comparaţie cu populaţiile din Volga.

Figura 1 Corelaţia lungime–greutate la populaţia de plătică (forma neliniară)

Figura 2 Regresia lungime–greutate la populaţia de plătică (forma

logaritmică)

277

Tabel 2 Date privind creşterea în lungime şi greutatea la plătică din Siret, Delta Dunării şi Volga (date brute)

Nr. crt

Vârsta (ani)

SIRET DELTA DUNĂRII* VOLGA** Lungime (l)

(cm) Greutate (W)

(g) Lungime (l) (cm) Lungime (l) (cm) Greutate (W) (g)

1 1+ 9,11 13,85 10,80 7,30 - 2 2+ 19,13 139,55 18,45 16,20-20,1 180,0-350,0 3 3+ 23,78 284,71 24,30 25,30 350,0 4 4+ 30,50 634,00 30,80 27,4-29,5 432,0 5 5+ 34,00 847,00 33,90 30,6-33,2 580,0 6 6+ 37,70 1108,00 - 33,0-36,0 780,0 7 7+ 42,33 1646,67 - 35,4-39,3 945,0 8 8+ 46,20 2260,00 - 40,50 - 9 9+ 48,30 2500,00 - 42,10 -

10 (10+) - - - 43,10 - 11 (11+) - - - 45,40 - 12 (12+) - - - 46,20 -

* după Papadopol M., 1977 ** după Cărăuşu S., 1952

În urma prelucrării datelor brute prin utilizarea formulelor lui Bertalanffy s-au determinat principalii parametri ce caracterizează creşterea acestei populaţii de plătică. În Tabelul 3 este prezentat modul de calcul al principalilor indici: constanta creşterii (k); rata anuală a reducerii creşterii (b), dimensiunile fiziologice maxime (L∞, W∞), to şi Lo.

Figura 3 Dispersia dimensională şi grupele de vârstă la populaţia de plătică din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

278

Tabel 3 Creşterea în lungime şi greutate la populaţia de plătică din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

Lung

ime

(l) (c

m)

Vârsta (ani)

Lt găsit (cm)

Wt găsit (g)

Lt ·Lt+1 Yt ·Yt+1

(Lt)2 (Yt)2

L∞- Lt Y∞- Yt

ln (L∞- Lt) ln (Y∞- Yt)

Yt (recalc)

Lt (cm) Wt (g)

(recalc) 1+ 9,11 174,28 82,99 50,45 3,9209 8,57 2+ 19,13 454,91 365,96 40,43 3,6996 17,11 3+ 23,78 725,29 565,49 35,78 3,5774 24,21 4+ 30,50 1037,00 930,25 29,06 3,3694 30,13 5+ 34,00 1281,8 1156,00 25,56 3,2410 35,06 6+ 37,70 1595,84 1421,25 21,86 3,0846 39,16 7+ 42,33 1955,65 1791,83 17,27 2,8466 42,57 8+ 46,20 2231,46 2134,44 13,36 2,5923 45,42 9+ 48,30 47,78

A=242,75 B=281,94 C=9456,22 D=8448,25 E=26,3236

(49,75) (51,40) (52,70)

b=0,8326; k=0,1832; a=9,97; L∞=59,56 cm; to=0,1524; Lo=-1,69 cm

Gre

utat

e (W

) (g)

1+ 13,85 2,40 12,45 5,76 14,42 2,6686 2,23 11,09 2+ 139,55 5,19 34,15 26,94 11,63 2,4536 4,66 101,19 3+ 284,71 6,58 56,52 43,29 10,24 2,3263 6,68 298,08 4+ 634,00 8,59 81,26 73,79 8,23 2,1078 8,37 586,38 5+ 847,00 9,46 97,91 89,49 7,36 1,9961 9,77 932,57 6+ 1108,00 10,35 122,23 107,12 6,47 1,8672 10,95 1312,93 7+ 1646,67 11,81 154,95 139,48 5,01 1,6114 11,92 1693,67 8+ 2260,00 13,12 178,0 172,13 3,70 1,3083 12,74 2067,80 9+ 2500,00 13,57 13,41 2411,49

A=67,50 B=78,67 C=737,51 D=658,01 E=16,3393

(13,98) (14,45) (14,84)

(2732,26)(3017,20)(3268,15)

b=0,8334; k=0,1822; a=2,8019; W∞=4757 g; Y∞=16,8181; to=0,2187; Yo=0,6836; Wo=-0,32 g. Se constată o creştere caracteristică speciilor de talie mare. Se ating vârste importante de 9+/10+, ceea ce indică o populaţie bine stabilizată ca vârstă, presiunea răpitorilor fiind puternică doar în stadiile tinere. Acest fapt este atestat şi de numărul mic de exemplare colectate la unul şi doi ani, grupa de vârstă cea mai bine reprezentată fiind 3 ani. De asemenea, şi vârstele mari şi foarte mari sunt reprezentate constant, deşi mai puţin ca număr. Dimensiunile fiziologice sunt: L∞ = 59,56 cm şi W∞ = 4757 g. Acestea indică condiţii de creştere normale. Valorile lui k (0,1832 pentru lungime şi 0,1822 pentru greutate) indică o creştere relativ lentă, caracteristică speciilor de talie mare şi cu multe grupe de vârstă. În comparaţie cu Delta Dunării, unde datorită presiunii răpitorilor grupa maximă de vârstă este de 5-6 ani, aici găsim exemplare de 9-10 ani. Indicii to (perioada de dezvoltare embrionară) şi dimensiunile la eclozare (Lo şi Wo) sunt cu semnul inversat, fiind astfel utilizaţi ca indici ajutători în determinările realizate. Acest lucru se datorează probabil unui umăr insuficient de exemplare eşantionate. În Figura 4 este prezentată creşterea în lungime şi greutate iar în Figurile 5 şi 6 viteza creşterii în lungime şi greutate.

3W = Yt t

279

Figura 5 Curba vitezei de creştere în lungime la populaţia de plătică din lacurile de pe cursul mijlociu al râului Siret

Figura 4 Creşterea în lungime şi greutate la populaţia de plătică din lacurile de pe cursul mijlociu al râului Siret

280

Indicii de mortalitate În Tabelul 4 sunt prezentate datele privind mortalitatea la populaţia de plătică. Indivizii eşantionaţi provin dintr-o colectare unică ce reprezintă structura reală a populaţiei de plătică din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al râului Siret. Dimensiunile minime de colectare (legate şi de dimensiunea ochilor la setcă, 10-12 cm) sunt de 8 cm, iar dimensiunea medie cu frecvenţa maximală în captură este de 23,43 cm.

Tabel 4 Determinarea indicilor mortalităţii la populaţiile de plătică din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

Nr. crt

Grupe dimens. (cm)

L1 L2

Captura (C)

Parametrii calculaţi

1 5,1-9,0 5 8,76 43,8 l′=8,0 cm ⎯L=23,43 cm Z=0,429 M=0,271 F=0,158 t′(l)=0,94 ani t′(⎯L)=2,88 ani k=0,1832 L∞=59,56 cm t0=0,1524

2 9,1-13,0 1 12,0 12 3 13,1-17,0 1 15,9 15,9 4 17,1-21,0 4 19,75 79 5 21,1-25,0 41 23,66 970,06 6 25,1-29,0 1 25,20 25,2 7 29,1-33,0 6 31,27 187,62 8 33,1-37 3 34,08 102,21 9 37,1-41 1 40,50 40,50

n = 9 n = 63 1 2 1476,322

L LC +⎛ ⎞ =⎜ ⎟⎝ ⎠

∑

1 2

2L L+ 1 2( )

2L LC +

⋅

Figura 6 Curba vitezei de creştere în greutate la plătică din lacurile de pe cursul mijlociu al râului Siret

281

Mortalitatea totală (Z=0,429), poate fi considerată redusă, ceea ce atestă condiţii normale spre bune. Surprinzător de redusă este şi mortalitatea naturală (M=0,271), ceea ce indică condiţii de creştere şi supravieţuire optime, pentru această specie. Valoarea relativ redusă a lui F (0,158), ce indică o presiune redusă a braconajului asupra acestei populaţii din lacuri, este o chestiune puţin probabilă. O explicaţie ar fi în tipul de plase utilizate, care sunt mai uşor de evitat (setci de suprafaţă, dimensiunea ochiului sub dimensiunea grupelor dimensionale dominante, colectări realizate la adâncimi reduse), ştiut fiind faptul că plătica este o specie bentonică şi se găseşte la adâncime mare. În Figura 7 se prezintă curba logaritmică a mortalităţii la plătică pe captură şi pe stoc. Vârsta maximă în captură nu depăşeşte 9 ani, dar în stoc (populaţia din bazin) se întâlnesc şi exemplare de 13 ani. De altfel s-a colectat un exemplar de peste 0,5 m şi 4 kg în lacul Bereşti, ceea ce atestă cele afirmate. Valorile reduse ale acestor indici, indică faptul că această specie are condiţii normale, bune de creştere şi

supravieţuire. Determinarea stocului Prin utilizarea metodei populaţiei virtuale s-a determinat stocul real numeric şi gravimetric al acestei populaţii în lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului. În Tabelul 5 este prezentat calculul stocului raportat la captură. S-a obţinut un raport de 11,48 între captura realizată şi stocul raportat la această captură. Acest indice poate fi considerat destul de mare, acesta indicând o rată de capturare de 1/11 – adică doar 1 din 11 exemplare este colectat în captură. Pentru determinarea stocului au fost utilizate 108 exemplare de plătică, colectate din cele trei lacuri de baraj.

Figura 7 Curba logaritmică a mortalităţii la populaţia de plătică din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

282

Tabel 5 Determinarea stocului raportat la captura la populaţiile de plătică din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

Nr. crt Captură Stoc (N) Mortalitate

Z M F 1 7 423 0,2828 0,2710 0,0118 2 6 319 0,2858 0,2710 0,0148 3 63 240 0,9060 0,2710 0,6350 4 6 97 0,3260 0,2710 0,0550 5 8 70 0,3950 0,2710 0,1240 6 10 47 0,6380 0,2710 0,3670 7 6 25 0,8060 0,2710 0,5350 8 1 11 0,3560 0,2710 0,085 9 1 8 0,4290 0,2710 0,158

n = 108 N = 1240 Indice multiplicare 11,48

În Tabelul 6, pe baza efortului de pescuit determinat (CPUE – număr exemplare plătică /100 m liniari setcă/24 h şi g plătică/100 m liniari setcă/24 h) în colectările experimentale efectuate şi prin cunoaşterea lungimii setcilor utilizate în colectările industriale, dimensiunea ochiului şi numărul colectărilor într-un an, s-a determinat captura numerică (număr exemplare) şi captura gravimetrică (biomasă) realizate într-un an, pe cele trei bazine. Valorile se ridică la 10.690 exemplare şi 2561,2 kg de plătică colectate pe an.

Tabel 6 Efortul de pescuit (CPUE) (număr exemplare, biomasă colectată la 100 m liniari setcă în 24 h şi captura calculată pe zi, şi pe an la populaţiile de plătică din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

Bazin Lungime setcă (m liniari)

CPUE (efort pescuit)

Nr. colectări/

an

CAPTURĂ ZI AN

ex./100 ml/24h g/100 ml/24h N (ex) W (Kg) N (ex) W (Kg) GALBENI 2000 0,67 98,00 50 13,4 1,96 670,0 98,0 RĂCĂCIUNI 7500 1,20 338,00 60 90,0 25,35 5400,0 1521,0 BEREŞTI 10000 0,77 157,00 60 77,0 15,70 4620,0 94,2 TOTAL 19500 - - - 180,4 43,01 10690 2561,2

În Tabelul 7 se prezintă modul de calcul al stocului numeric şi gravimetric real al populaţiei, ţinându-se cont de structura populaţiei găsită prin determinarea stocului raportat la captură.

Tabel 7 Stocul total numeric (ex/bazin) şi gravimetric (kg/bazin) în funcţie de grupele de vârstă la populaţiile de plătică din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

Nr. crt Vâsta (ani) Stoc raportat la captură Stoc total bazin

Număr exemplare număr biomasă N (ex) % N (ex) W (kg)

1 1+ 423 34,11 41860 464,23 2 2+ 319 25,72 31571 3194,67 3 3+ 240 19,35 23746 7078,21 4 4+ 97 7,22 9597 5627,49 5 5+ 70 5,64 6921 6454,32 6 6+ 47 3,71 4541 5962,02 7 7+ 25 2,02 2479 4198,61 8 8+ 11 0,89 1092 2258,04 9 9+ 8 6,65 798 1923,98

Total N = 1240 100% 122721 (4297 ha) 37161,57 (4297 ha)

24,9 ex./ha 0,25 ex/100 m2

7,54 kg/ha 0,075 kg/100 m2

283

S-au găsit circa 122.721 exemplare, cu o biomasă de 37.162 kg, ceea ce reprezintă circa 24,9 exemplare/ha (0,25 ex./100 m2) şi 7,54 kg peşte/ha (0,075 kg /100 m2), valori ce pot fi considerate medii spre bune pentru aceste bazine. Potenţialul productiv Prin determinarea biomasei recalculate (⎯B) (standing crop), a producţiei (P) şi a turnover-ului (rata de reînnoire a biomasei în fiecare an în raport cu biomasa anterioară) se indică potenţialul productiv al speciei şi capacitatea de autosusţinere a acesteia în condiţiile ecologice date. În Tabelul 8 se prezintă modul de calcul al acestor indici prin utilizarea unor indici ai mortalităţii (Z) şi ai creşterii instantanee (G). S-a găsit că rata de reînnoire anuală a populaţiei este de 52,95 % din biomasa anterioară. Această valoare este medie şi atestă o autosusţinere a populaţiei, ea aflându-se într-o stare staţionară (nu creşte şi nu scade, atingând o stare de echilibru). Valoarea de peste 52% a turnover-ului indică prezenţa unui segment important de peşti adulţi, care se reproduc şi care asigură perpetuarea populaţiei cel puţin la nivelul actual existent.

Tabelul 8 Potenţialul productiv la plătică din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

Nr. crt.

Vârsta (ani)

Nr. ex. (n)

Greutatea medie indiv.

(Wt) (g)

Biomasa grupei de

vârstă B0 (g)

Indicele mortalităţii instantanee

(Z)

Indicele creşteriii

instantanee (G)

G-Z (1) Z-G (2)

Biomasa recalc

(standing crop) ⎯B (g)

Producţie P (g)

Turnover%

1 1+ 7 11,09 77,63 -0,1542 2,2109 2,3651 (1) 316,58 699,93 221,09 2 2+ 6 101,19 607,14 +2,3514 1,0803 1,2711 (2) 343,66 371,25 108,03 3 3+ 63 298,08 18779,04 -2,3514 0,6766 3,028 (1) 121901,76 82478,73 67,66 4 4+ 6 586,38 3518,28 +0,2877 0,4639 0,1762 (1) 3847,28 1784,75 46,39 5 5+ 8 932,57 7460,56 +0,2231 0,3421 0,1190 (1) 7922,61 2710,32 34,21 6 6+ 10 1312,93 13129,30 -0,5108 0,2546 0,7654 (1) 19724,04 5021,74 25,46 7 7+ 6 1693,67 10162,02 -1,7918 0,1996 1,9914 (1) 32280,10 6443,11 19,96 8 8+ 1 2067,80 2067,80 - 0,1537 0,1537 (1) 2235,17 343,55 15,37 9 9+ 1 2411,49 2411,49 - - - - - - 108 188571,2 99853,38 52,95

Concluzii Populaţia de plătică din aceste bazine a găsit un habitat favorabil dezvoltării numeric, creşterii individuale şi supravieţuirii. După o creştere numerică la apariţia lacurilor-populaţia s-a stabilizat numeric existând un echilibru între biomasa produsă (turnover 53%) şi cea extrasă şi pierderile prin mortalitate şi pescuit. Cu tot impactul antropic puternic (braconaj intens, pescuit individual), această specie se pare că a găsit condiţii corespunzătoare pentru reproducere, creştere, nutriţie (deci pentru supravieţuire), existând o autosusţinere la nivel de echilibru.

1.2. Situaţia stocului şi a potenţialului de refacere pentru şalău (Sander lucioperca L.)

Parametrii creşterii urmăriţi au fost: corelaţia lungime-greutate, structura dimensională şi pe vârste a populaţiilor investigate, creşterea individuală, rata mortalităţii, stocul şi biomasa reală a şalăului din aceste lacuri şi potenţialul productiv al acestuia (turnover-ul) în condiţii de mediu date (parametri fizico-chimici, asigurarea cu hrană, condiţii de reproducere).

284

Corelaţia lungime – greutate a fost determinată după relaţia:

are forma :

Valoarea lui b, apropiată de 3, indică o creştere izometrică în lungime şi greutate, adică viteza creşterii în lungime este echivalentă cu creşterea în greutate. Condiţiile de mediu, în special baza trofică, sunt suficiente pentru o dezvoltare armonioasă a şalăului în aceste lacuri de pe cursul mijlociu al Siretului.

Structura dimensională şi pe vârste Grupele dimensionale şi de vârstă găsite indică o populaţie matură, bine structurată cu indivizi de talie şi de vârste ridicate (Tab.9 şi Fig.8). Cohortele cele mai numeroase sunt cele cuprinse între 12-21 cm, corespunzătoare vârstei de 1+, 21-32 cm, corespunzătoare vârstei de 2+ şi 32-40 cm, corespunzătoare vârstei de 3+ şi 4 ani.

Tabel 9 Creşterea şalăului în Siret în comparaţie cu cel din Don

(după Cărăuşu S., 1952) şi Delta Dunării (Papadopol M., Meşter L., 1977)

Vârsta (ani) Lungime (l) (cm) Greutate (W) (g)

Siret Don Delta Dunării Siret Don

0+/ - 1 21,25 16,90 12 112,5 78 1+/ - 2 30,2 32,00 22,8 300 441 2+/ - 3 34,5 37,00 32,6 527 647 3+/ - 4 37,75 42,30 41,5 691,5 867 4+/ - 5 44,00 47,90 49,5 1095 1293 5+/ - 6 53,00 54,40 1900 2125 6+/ - 7 - 60,90 - 2556 7+/ - 8 - 68,10 - 5063

bW q l= ⋅3,01510,012W l= ⋅

285

Creşterea individuală este normală pentru această specie, dar este la limitele inferioare ale acestui parametru comparativ cu populaţiile din alte bazine (Delta Dunării, Dunăre etc.). Creşterea în lungime s-a determinat după formula lui Bertalanffy:

Pentru aceasta s-au determinat: rata anuală a reducerii creşterii (b), constanta creşterii (k), lungimea fiziologică maximă (L∞) la care poate ajunge populaţia în condiţii de mediu date, timpul potenţial al dezvoltării embrionare (t0) şi dimensiunile la ecloziune (L0).

În Tabelele 10 şi 11 sunt prezentate modalităţile de calcul al unor indici fiziologici (dimensiuni fiziologice maxime, rata anuală a reducerii creşterii, constanta creşterii, dimensiunile la ecloziune).

( )[1 ]k t toL L et− −= −∞

Figura 8 Dispersia dimensională şi grupele de vârstă la populaţia de şalău din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

286

Tabel 10 Determinarea parametrilor creşterii în lungime la şalăul din lacurile de baraj

de pe cursul mijlociu al Siretului

LUN

GIM

E

Nr. crt. Nr. ex Vârsta

(ani) Valoarea găsită

Lt (cm) Lt⋅ Lt+1

(Lt)2

L∞-Lt

ln (L∞-Lt)

Lt (recalc) (cm)

(13) 0+/1 16,51 457,66 272,58 63,302 4,1479 16,61 (17) 1+/2 27,72 981,29 768,40 52,092 3,9530 27,40 (13) 2+/3 35,4 1525,74 1253,16 44,412 3,7935 36,35 (2) 3+/4 43,1 2198,1 1857,61 36,712 3,6031 43,77 (1) 4+/5 51,0 2805,0 2601,0 28,812 3,3608 49,93 (1) 5+/6 55,0 55,03 (1) (59,27) (7)

n=6 A=173,73 B=212,22 C=7967,79 D=6752,75 E=18,8583

(62,67) (8) (65,69) (9) (68,1) (10)

b=0,8292 a=13,6319 k=0,1873 L∞=79,812 cm t0=-0,2462 L0=3,5969 cm

Tabel 11 Determinarea parametrilor creşterii în greutate la şalăul din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

GR

EUTA

TE

Nr. crt.

Vârsta (ani)

Valoarea găsită

Wt (g) Yt⋅ Yt+1 (Yt)2 Y∞-Yt ln (Y∞-Yt)

Yt (recalc) Wt (recalc) (g)

1 0+/1 54,49 3,79 25,393 14,3641 13,44 2,5982 3,4713 41,83 2 1+/2 300,92 6,70 56,749 44,89 10,53 2,3542 6,2279 241,56 3 2+/3 608,6 8,47 86,648 71,74 8,76 2,1702 8,4324 599,6 4 3+/4 1070,0 10,23 118,668 104,6529 7,00 1,9459 10,1954 1059,77 5 4+/5 1560,0 11,60 14,408 134,56 5,63 1,7281 11,6053 1563,02 6 5+/6 2138,0 12,88 12,7328 2064,27 7 (13,6344) (2534,6) (7) 8 9

n=6 A=40,79 B=49,88 C=436,8661 D=370,2079 E=10,7966

(14,3554) (14,9320) (15,393)

(2958,3) (8) (3329,32) (9) (3647,37) (10)

b=0,7997 a=3,452 k=0,2235 W∞=5118,82 g t0=-0,075 W0=0,024 g Y∞=17,23 Y0=0,287 Dimensiunile fiziologice maxime ating valori de 79,81 cm (lungimea) şi 5119 g (greutatea), valori spre care tinde să ajungă populaţia de şalău, în condiţiile concrete de creştere. Constanta creşterii (k) are valori reduse (0,187 pentru lungime şi 0,2235 pentru greutate), ceea ce indică o creştere lentă, în sensul că apropierea faţă de dimensiunile fiziologice maxime se face pe o perioadă lungă, în cazul acestei specii 10-15 (20) ani.

Indicii de mortalitate Mortalitatea naturală (M) are valori reduse (0,2539), datorită faptului că ceilalţi răpitori de talie mare din bazin (ştiucă, somn) au populaţii reduse numeric. Pierderile prin captură sunt mai mari (F = 0,3125) datorită colectărilor industriale practicate în aceste lacuri. Mortalitatea totală (Z) are o valoare medie de 0,5664 pentru aceste bazine (Tab.12).

3ttY w=

287

Tabel 12 Determinarea indicilor de mortalitate (Z; M; F) la populaţiile de şalău

din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

Nr. crt.

Grupe dimens. (cm)

Dimensiuni medii Nr. exemplare

captură (C)

Parametrii calculaţi l (cm) W (g)

1 12,1-17 15,80 41,69 9 14,50 130,50

l′= 12,00 cm ⎯L=28,85 cm Z=(0,5664) M=(0,2539) F=(0,3125) t'(l′)=0,62 ani t'(⎯L)=2,15 ani

2 17,1-22 20,17 103,30 3 19,50 58,50 3 22,1-27 25,14 189,60 5 24,50 122,50 4 27,1-32 28,80 347,3 12 29,50 354,00 5 32,1-37 34,04 519,67 9 34,50 310,50 6 37,1-42 38,45 808,71 4 39,50 158,00 7 42,1-47 43,10 1070,00 2 44,50 89,00 8 47,1-52 51,00 1560,00 1 49,50 49,50 9 52,1-57 55,00 1674,00 1 54,50 54,50

n = 46 1 2 13272

L LC +⎛ ⎞ =⎜ ⎟⎝ ⎠

∑

Stocul s-a determinat prin metoda populaţiilor virtuale, în raport cu capturile. Valoarea acestuia este de 9,33 şi este mai mare decât captura înregistrată (Tab.13).

Tabel 13 Stocul raportat la captură, determinat la şalăul din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

Nr. crt. Captură (C) Stoc (N) Indici ai mortalităţii

Z M F 1 9 153 0,3024

0,2539

0,0485 2 3 113 0,2734 0,0195 3 5 86 0,3014 0,0475 4 12 64 0,5191 0,2652 5 9 38 0,7034 0,4495 6 4 19 0,6187 0,3648 7 2 10 0,5384 0,2845 8 1 6 0,4484 0,1945 9 1 4 0,5664 0,3125 n = 46 N = 429

Stocul real s-a determinat în funcţie de captura înregistrată prin pescuiri industriale cu circa 20 km de setcă, în toate lacurile investigate (Galbeni, Răcăciuni, Bereşti), având în vedere efortul de pescuit CPUE /la 100 m liniari de setcă în 24 de ore, la un număr de circa 57 colectări pe an (Tab.14). Valorile înregistrate sunt de circa 20 exemplare la hectar şi 5,4 kg la hectar. Aceste valori pot fi considerate bune.

Tabel 14 Stocul şi biomasa reală a populaţiilor de şalău din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

Nr crt.

Clase dimensionale

(cm)

Captura (n)

Stoc Greutate medie clasa (g)

Biomasa stoc (kg) Raportat la captură Real

ex./bazin ex. % 1 12,1-17 9 153 35,66 34542 41,69 1440,04 2 17,1-22 3 113 26,34 25514 103,30 2635,60 3 22,1-27 5 86 20,05 19421 189,60 3682,27 4 27,1-32 12 64 14,92 14452 347,30 5019,22 5 32,1-37 9 38 8,86 8582 519,67 4459,89 6 37,1-42 4 19 4,43 4291 808,71 3470,24 7 42,1-47 2 10 2,33 2257 1070,00 2414,92

1 2

2L L+⎛ ⎞

⎜ ⎟⎝ ⎠

1 2

2L LC +⎛ ⎞

⎜ ⎟⎝ ⎠

288

8 47,1-52 1 6 1,40 1356 1560,00 2115,51 9 52,1-57 1 4 0,93 901 1694,00 1526,01

n = 46

N = 429

100,00 96864 (4927 ha)

19,66 ex/ha (0,2 ex/100 m2)

26763,7

5,43 kg/ha (0,054kg/100 m2)

Potenţialul productiv al populaţiei s-a estimat prin calcularea ratei de reînnoire (turnover-ul) pe perioada de 1 an, prin determinarea unor indici specifici (biomasa pe grupe de vârstă din captura B0; indici ai mortalităţii instantanee (Z) şi creşterii instantanee (G); ⎯B biomasa recalculată; P producţia). În Tabelul 15 sunt prezentate modalităţile de calcul. Valoarea obţinută este de circa 60%, adică în fiecare an se reface circa 60% din biomasa existentă în anul anterior în aceste bazine. Valorile obţinute pot fi considerate valori medii, aceasta datorită presiunii de consum a răpitorilor mari asupra puietului (în special exemplarele mari şi foarte mari de şalău).

Tabel 15 Potenţialul productiv determinat prin calculul ratei de reînnoire a biomasei (T)

la populaţia de şalău din lacurile de baraj de pe cursul mijlociu al Siretului

Vârste (ani)

Nr. ex.

Greutate medie indiv.

(Wt) (g)

Biomasa pe grupe de

vârstă (B0) (g)

Indicele mortalităţii instantanee

(Z)

Indicele creşterii

instantanee (G)

G-Z Z-G

Biomasa recalc.

(⎯B) (g)

Producţia (P) (g)

Turnover (T) (%)

1+ 13 41,83 543,79 +0,2683 1,7535 1,4852 1250,67 2193,06 175,35 2+ 17 241,56 4106,52 -0,2683 0,9091 1,1774 9222,93 8384,57 90,91 3+ 13 599,6 7794,80 -1,8718 0,5695 2,4413 81751,59 46557,53 56,95 4+ 2 1059,77 2119,54 -0,6931 0,3887 1,0818 4133,07 1606,52 38,87 5+ 1 1563,27 1563,27 -0,00 0,2780 0,2780 501,01 139,28 27,80 6+ 1 2064,27 2064,27

n = 47 96859,28 57880,96 59,76%

Concluzii Creşterea şalăului este echilibrată, valoarea foarte apropiată a lui "b" de 3,0 indicând o creştere echivlentă în lungime (l) şi greutate (W). Structura dimensională şi pe vârste atestă existenţa unor populaţii stabile, echilibrate şi bine reprezentate numeric. Populaţia din aceste lacuri poate atinge vârste de 7-8 ani, dar potenţial la 15 ani şi mai mult. Creşterea individuală este mai lentă (k < 2,3), dimensiunile fiziologice maxime pentru condiţiile din aceste bazine fiind la limita inferioară a speciei (L∞ ~ 80,0 cm; W∞ ~ 5,0 kg). Indicii de mortalitate sunt relativ reduşi (M < 0,26), datorită lipsei sau numărului redus al răpitorilor de talie mare (ştiucă, somn). Mortalitatea totală (Z) creşte până la valoarea de 0,5664 datorită pierderilor prin colectare. Specia are condiţii optime de dezvoltare în aceste bazine. Stocul real determinat, de circa 20 ex./ha şi 5,4 kg/ha, poate fi considerat mediu spre bun. Potenţialul productiv determinat prin calculul ratei de reînnoire are o valoare de circa 60% pe an, valoare ce poate fi considerată normală.

289

2. EVALUAREA RESURSELOR PESCĂREŞTI DIN RÂURI

2.1. Evaluarea resursei piscicole la Leuciscus cephalus din râul Tazlău şi lacul de acumulare Poiana Uzului şi lacurile de pe cursul mijlociu al Siretului

S-au urmărit evoluţia stocului, biomasei, a creşterii individuale şi a potenţialului productiv la populaţii din râul Tazlău şi din lacurile de baraj Poiana Uzului (din bazinul Trotuş) şi lacurile de pe cursul mijlociu al râului Siret.

Corelaţia lungime-greutate s-a determinat pentru populaţia din lacul Poiana Uzului şi este: W = 0,0031 · l 3,627 . Valoarea mare a lui b (3,627) indică o creştere foarte bună a acestei specii în lacul Poiana Uzului. De altfel, şi ponderea acestei specii în întreaga ihtiocenoză a lacului atestă existenţa unor condiţii excelente de reproducere şi creştere.

Structura dimensională şi pe vârste variază în funcţie de condiţiile de mediu (de reproducere, hrănire, protecţie faţă de răpitori, concurenţă, poluare a mediului). Apar deosebiri semnificative între populaţiile de clean din lacuri faţă de cele din râu. Populaţiile din lacuri au cu 2-3 clase de vârstă mai mult decât populaţiile din râu (8 ani în lacurile mari faţă de 5 ani în râu) (Tab.16).

Tabel 16 Creşterea în lungime şi greutate la populaţiile de clean, în funcţie de vârstă. Valori virtuale calculate pentru grupe de vârstă ce depăşesc vârstele maxime înregistrate de populaţie în condiţiile date

Vârsta (ani)

Lungime (l) (cm) Greutate (W) (g) Lacuri Râu Lacuri Râu

Poiana Uzului

Siretul mijlociu Tazlău Poiana

Uzului Siretul

mijlociu Tazlău

0+ / 1 4,42 1,43 1+ / 2 (9,02) 9,31 8,22 (3,6) 12,0 11,27 2+ / 3 15,17 15,00 11,71 34,3 65,94 32,73 3+ / 4 20,87 19,45 14,9 112,7 178,45 64,93 4+ / 5 26,15 23,67 17,82 248,9 281,01 105,41 5+ / 6 31,05 27,0 (20,49) 445,9 354,9 (151,27) 6+ / 7 35,99 29,1 (22,93) 701,6 40,36 (199,8) 7+ / 8 39,79 (31,22) (25,17) 1270,2 (432) (249) 8+ / 9 (43,71) (32,9) (27,22) (1655) (449) (297) 9+ /10 (47,3) (34,2) (29,09) (2070) (458) (343) 10+ /11 (50,66) (2515)

Grupele de vârste dominante din lacuri sunt de 2+ /3 şi 3+ /4 în raport cu populaţiile din râu, unde grupele dominante sunt 0+ /1+. Acest fapt se datorează în primul rând spaţiului mult mai mare din habitat şi a unei baze trofice mai bune în lacuri.

290

Creşterea individuală este mai bună în lacurile de baraj investigate decât la populaţiile din râu. În tabelul 16 sunt prezentate informaţiile privind creşterea în lungime şi greutate la două populaţii din lacurile de baraj şi la o populaţie din râu. În lacuri cleanul poate atinge vârste de 7–8 ani şi ajunge la lungimi de 40 cm şi o greutate de 1,2 kg/exemplar, faţă de exemplarele cele mai mari din populaţia din râu, ce nu depăşesc 20 cm şi 150 g/exemplar. Diferenţele apar şi la aceleaşi grupe de vârstă între cele două tipuri de ecosisteme, mai ales începând de la vârsta de 2-3 ani, când populaţiile de clean din lac îşi schimbă regimul de hrană prin consum de puiet de peşte şi specii de peşti de talie mică (Fig.9).

Acest fenomen reiese clar din valorile unor parametri ai creşterii (dimensiuni fiziologice maxime, constanta creşterii, etc.). La populaţiile de clean din lacurile cu condiţii optime de creştere (hrană abundentă, regim termic optim timp de opt luni pe an, etc.) dimensiunile fiziologice maxime sunt foarte ridicate (L∞ ∼1,0 m), ceea ce indică valori anormal de mari pentru această specie. Valorile constantei de creştere (k) indică o creştere lentă, adică apropierea de dimensiunile fiziologice maxime se face încet, teoretic aceste populaţii putând atinge vârste de peste 10–15 ani şi dimensiuni individuale foarte mari în raport cu populaţiile cu condiţii mediale mai slabe (Tab.17).

Tabel 17 Indici fiziologici de creştere în lungime şi greutate la populaţiile de clean investigate Parametrii creşterii Bazin

Dimensiuni fiziologice maxime

Constanta creşterii

(k)

Rata anuală a reducerii

creşterii (b)

Dimensiuni la eclozare Durata t0

eclozare

Nr. exempl.

(N)

An colectareL∞ (cm) W∞ (g) L0 W0

Râu Tazlău 49,24 724 0,088 0,915 0,30 - 0,07 229 2000

Lacu

ri

Poiana Uzului 93,23 - 0,075 0,927 2,46 -0,03 -0,36 75 2001

Siretul Mijlociu 40,12 2004 0,206 0,814 2,39 - -0,30 54 1999

Figura 9 Creşterea în lungime la populaţiile de clean investigate

291

Rata mortalităţii variază în limite relativ restrânse, de regulă reduse (sub 1,0) ceea ce atestă condiţii bune de creştere. Diferenţele de mortalitate naturală (M) înregistrate între cele trei bazine testate indică faptul că lacul Poiana Uzului asigură condiţiile cele mai bune (M=0,1338), fapt atestat şi de dezvoltarea acestei populaţii. Condiţii asemănătoare s-au înregistrat şi la populaţia din râu (M=0,1766). Cele mai slabe valori s-au înregistrat în lacurile de pe Siret (M=0,3259) (Tabel 18), unde dezvoltarea populaţiei este afectată în primul rând de presiunea de consum din partea răpitorilor (şalău) şi probabil de poluarea cronică şi de puseurile de poluare acută din aceste bazine. Valorile maxime ale mortalităţii totale (Z) la populaţia din lacul Poiana Uzului (1,365) se datorează probabil unui braconaj intens practicat. Valori mai reduse ale aceluiaşi indice se înregistrează la populaţiile din lacurile de pe Siret (0,8619), probabil şi datorită stocului numeric redus în aceste lacuri. În râul Tazlău, valorile reduse ale mortalităţii totale (0,515) indică o populaţie mult mai tânără decât în lacuri (Tab.18).

Tabel 18 Indici ai mortalităţii, dimensiunile minime şi cele optime la populaţiile de clean investigate Parametrii Bazin

Mortalităţi Lungime (cm) Vârste ani Z M F l′ ⎯L t l′ t ⎯L

Răul Tazlău 0,5151 0,1766 0,3385 2,5 9,32 0,66 2,45

Lacuri Poiana Uzului 1,365 0,1338 1,2312 13,7 17,84 1,76 2,47 Siret Mijlociu 0,8619 0,3259 0,536 9,0 15,01 0,99 1,97

Z = mortalitate totală ⎯L = dimensiunea cu frecvenţa numerică maximă din captură M = mortalitate naturală tl′ = vârsta indivizilor cu dimensiunea minimă l ′ (ani) F = pierderi prin pescuit t⎯L = vârsta indivizilor cu dimensiunea ⎯L (ani) l′ = dimensiunea minimă a peştilor din captură

Stocul şi potenţialul productiv, determinate atât pentru râu cât şi pentru lacuri, prezintă valori foarte diferite. Numărul de exemplare raportat la unitatea de suprafaţă (100 m2) indică valori mult mai mari pentru râu faţă de lac (de 10-20 de ori la numărul de exemplare şi de 5-10 de ori la biomasa înregistrată). Această discrepanţă se datorează mărimii habitatului mai întins la lacuri. De asemenea, de regulă în râu, cleanul devine specia dominantă, populaţia fiind deci mult mai numeroasă. În lacuri intervine o dispersie spaţială şi concurenţa unor specii prădătoare sau specii concurente la hrană. Acest fenomen este atestat de o foarte slabă reprezentare numerică a cleanului din lacurile de pe cursul mijlociu al Siretului, puternic concurat de populaţia de şalău, biban şi avat (Tab.19).

Tabelul 19 Stocul, biomasa şi rata de reînnoire la populaţiile de clean investigate

Parametrii

Bazin

Stoc Biomasă Turnover

ex./100m2 ex./1ha g/100m2 kg/ha % kg/ha

Răul Tazlău 26,9 2690 474,52 47,45 104,6 49,6

Lacuri Poiana Uzului 2,20 220,00 123 12,30 64,95 8,00 Siret Mijlociu 0,013 1,30 1,10 0,11 86,49 0,09

Potenţialul productiv al acestor populaţii, măsurat prin rata de refacere anuală a biomasei, are valori mai ridicate în râuri, unde depăşeşte 100% la populaţiile tinere, acolo unde domină grupe de vârstă de 0+ /1+. În bazinele cu populaţii mature, cu grupe de vârstă numeroase (râuri mari şi lacuri de acumulare), rata de reînnoire nu depăşeşte 50–85%. În râuri, unde cleanul este specia dominantă, biomasa anuală poate ajunge la 45-65 kg/ha, dar în lacuri aceste valori se reduc la 8-12 kg/ha sau pot chiar să scadă la 0,1 kg/ha şi un stoc de circa 1 ex/ha, făcând din clean o specie accidentală.

292

Concluzii

Structura dimensională şi de vârstă a populaţiilor de clean este determinată de factorii fizico-chimici ai mediului, de dimensiunile habitatului, de condiţiile trofice şi de reproducere. În lacurile de baraj, datorită asigurării cu hrană şi a dimensiunilor mari ale habitatelor, populaţiile de clean au cu 2-3 grupe de vârstă mai mult decât populaţiile din râu.

Creşterea individuală în lungime şi greutate este mai bună la populaţiile din lacuri, fapt atestat de dimensiunile fiziologice maxime şi dimensiunile medii pe grupe de vârstă, mai mari la aceste populaţii. Valorile indicelui k indică o creştere lentă, adică o apropiere lentă de dimensiunile fiziologice maxime, constituind o populaţie cu numeroase grupe de vârstă (10-15).

Mortalitatea totală are valori reduse, sub 0,8. Mortalitatea naturală (M), dată de factorii limitativi abiotici şi biotici din habitat, este cuprinsă între 0,1 şi 0,3, ceea ce indică condiţii optime de supravieţuire. Valorile de peste 1,3 înregistrate, se datorează unor situaţii speciale apărute în reproducerea populaţiei.

Stocul şi biomasa sunt de circa 10-15 ori mai mari în râu decât în lac, datorită dispersiei spaţiale a populaţiei de clean în habitatul mult mai extins din lac. Biomasa poate atinge valori de 40-60 kg/ha în râu, dar mult mai puţin în lacuri (8-13 kg/ha). Aceste valori pot fi considerate ca normale pentru această specie, în condiţiile ecologice date.

2.2. Stocul şi potenţialul productiv al unei populaţii de clean (Leuciscus cephalus L.) din Bistriţa (punct Gherăieşti) Colectarea s-a făcut în albia veche a râului Bistriţa, punct Gherăieşti (amonte Bacău). Debitul de servitute era de cca. 4 mc apă/s; natura habitatului – pietriş cu diametrul de cca 5 – 8 cm; viteza curentului – 0,3 – 0,5 m/s; adâncimea râului – 0,2 – 0,4 m; lăţimea râului – cca. 18 – 20 m. Colectarea s-a făcut prin electronarcoză, cu curent continuu, la o tensiune de cca. 350 V şi o intensitatea de cca. 2 – 3 A. Suprafaţa colectată a fost de 400 mp. S-au colectat cca. 193 de exemplare de clean cu datele biometrice (l - lungime standard în cm şi W – greutate individuală – în grame) prezentate pe grupe dimensionale (valori medii şi limite de variaţii) (Tab.20).

Tabel 20 Lungimea standard şi greutatea standard pe grupe dimensionale la populaţia de clean din râul Bistriţa – în punctul de colectare Gherăieşti

Nr. crt. Clase dimensionale Nr. ex.

Lungime standard (l)

Greutate (W)

Valori medii Limite de variaţie Valori medii Limite de

variaţie 1. (39 – 54) 27 50,63 (39 – 54) 1,96 (1 –3) 2. (54,1 – 69) 62 61,66 (55 – 69) 3,62 (1 – 6) 3. (69,1 – 84) 64 75,39 (70 – 84 6,89 (5 – 12) 4. (84,1 – 99) 24 89,54 (85 – 99) 11,54 (9 – 14) 5. (99,1 – 114) 12 104,83 (100 – 113) 17,83 (11 – 25) 6. (114,1 – 129) - - - - - 7. (129,1 – 144) 2 137,5 (137 – 138) 40 (39 – 41) 8. (144,1 – 159) - - - - - 9. (159,1 – 174) 1 170 170 81 81 10. (174,1 – 189) 1 191 191 115 115

293

Vârsta peştilor s-a determinat prin metoda dispersiei dimensionale a populaţiei şi pe inelele anuale de pe solzi. S-au determinat următorii parametri:

- număr exemplare / 100 mp (cca. 48 ex./100 mp sau 4825 ex./ha) - biomasa g/100 mp (cca. 373 g/100 mp sau 37,2 Kg/ha; - corelaţia lungime-greutate după relaţia W =q lb

Greutatea W – cunoscându-se lungimea standard este W=0,0114 l3,14 creşterea în lungime şi greutate – după formula lui Bertalanffy, Lt= L∞ [1 – e-k(t-tο)], determinându-se câţiva indici fiziologici ai creşterii, cum ar fi – dimensiunile fiziologice maxime (L∞; W∞) spre care tinde populaţia în condiţii ecologice concrete;

- constanta vitezei de creştere (k); - rata anuală a reducerii creşterii (b – k); - dimensiunile la eclozarea larvei (L0 – W0); - timpul (durata) dezvoltării embrionare (t0).

Datele asupra creşterii sunt prezentate în Tabelele 21 şi 22, indicând o populaţie foarte tânără în expansiune şi nestabilizată.

Tabel 21 Creşterea în lungime la populaţia de clean din râul Bistriţa – în punctul de colectare Gherăieşti

Nr. crt.

Vârsta (ani)

Lt (găsită) (cm) Lt Lt+1 Lt

2 L∞ - Lt ln (L∞-Lt) L (recalculat)

(cm) 1. 0+ 4,0 28,40 16,0 28,78 3,3597 2,7 2. 1+ 7,10 97,625 50,4 25,68 3,2457 7,78 3. 2+ 13,75 23,35 198,06 19,03 2,9460 12,01 4. 3+ 17,0 324,70 289,6 - 2,7587 15,51 5. 4+ 19,10 - - - - 18,43

n=5

A=41,85 B=56,95

C=684,475 D=544,46 E=12,3101 20,85 (5+) 22,87 (6+) 24,55 (7+)

a=5,54 b=0,831 k=0,185 t0=0,271 L∞=32,78 L0=2,7

Tabel 22 Creşterea în greutate (W) la populaţia de clean din râul Bistriţa în punctul de colectare Gherăieşti

Nr. crt.

Vârsta (ani)

Wt (găsită)

(g) Yt Yt+1 Yt

2 Y∞-Yt ln(Y∞-Yt) Yt

(recalc.) (cm)

W (recalc.) (cm)

1. 0+ 0,2 0,58 1,0788 0,33664 6,78 1,9139 2,29 - 2. 1+ 6,33 1,86 6,3426 3,4596 5,5 1,7047 3,41 12,01 3. 2+ 40,0 3,41 14,7653 11,6281 3,95 1,3737 4,29 38,00 4. 3+ 81,0 4,33 21,0438 18,7489 3,03 1,1086 4,97 78,95 5. 4+ 115,0 4,86 - - - - 5,50 122,76

n=5 ' A=10,18 B=14,46

C=43,2305

E=6,1009 5,91 (5+) 6,23 (6+) 6,48 (7+)

166,4 (5+) 206,4 (6+) 241,8 (7+)

a=1,6352 b=0,7779 k=0,251 t0=0,624 Y0=2,29 Y∞=7,36 L∞=399,089

Mortalitatea s-a urmărit prin determinarea a trei indici: - mortalitatea totală (Z) cu ajutorul parametrilor creşterii (L∞; k) şi stabilirea grupelor dimensionale

minime (l’) şi medii, cea mai frecventă din captură (L¯) (Tab.23).

3W = Yt t

294

Tabel 23 Determinarea indicelui de mortalitate la populaţia de clean din râul Bistriţa în punctul de colectare Gherăieşti

Nr. crt.

Grupe dimensionale Număr exemplare

Vârsta pe grupe dimensionale

Limite (cm) Media (cm) 1. 3,9 – 5,4 4,65 27 125.55 0.84 2. 5,4 – 6,9 6,15 62 381.3 1.09 3. 6,9 – 8,4 7,65 64 489.6 1.33 4. 8,4 – 9,9 9,15 24 219.6 1.57 5. 9,9 – 11,4 10,65 12 127.8 1.84 6. 12,9 – 14,4 13,65 2 27.3 2.41 7. 15,9 – 17,4 16,5 1 16.5 3.09 8. 17,4 – 18,9 18,5 1 18.15 3.49

Total: 193 ∑ ⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −

221 LLc

=1405,8

L−

= 7,28 cm l'=3,9 cm Z=1,89

- mortalitatea naturală, după relaţia empirică a lui Pauly: M=08*e(-0,0152 – 0,279*lnL

∞+0,6543*lnk+0,463*lnT), unde T este temperatura medie anuală (cca. 120C);

- mortalitatea dată de pescuit (F), după relaţia: F=Z – M. Pentru populaţia colectată valorile găsite sunt: Z=1,8900; M=0,3117; F=1,5783

Potenţialul productiv şi rata de reînnoire (turnoverul) Pentru determinarea acestuia s-au calculat o serie de indici (ai creşterii şi mortalităţii instantanee; greutatea medie individuală pe grupe de vârste (cohorte); numărul de exemplare din stoc pe fiecare cohortă; standing-cropul – producţia şi turnoverul pe grupe de vârstă – cohortă) (vezi tabelul 4). Rata de reînnoire ajunge la 100% datorită predominării grupelor de vârstă foarte tinere în populaţie, ceea ce indică o rată de refacere foarte bună şi o capacitate de autosusţinere ridicată.

3. BIBLIOGRAFIE Cărăușu S., 1052. Tratat de ihtiologie.Ed. Acad. R.P.R., 802p. Papadopol M., 1977. Contribuții la studiul maturității sexuale și ritmul creșterii principalelor specii de

Cyprinade (Pysces, Osteichthyes) din Delta Dunării, PEUCE (V) 175-187. Alte referințe bibliografice în același domeniu Battes Klaus Werner, Pricope Ferdinad, Ureche Doru, Tünde Szatmari, 1999. Influence of the Lesu-Accumulation

lake on the population of native common trout (Salmo-truta fario L) from the basin of Crişul Repede River, Studii şi Cercetări Ştiinţifice, Series biol, 4, p. 307-312;

Battes Klaus Werner, Pricope Ferdinad, Ureche Doru, 2000-2001. Growth biology and production potential for Gymnocephalus cerna L from the Siret basin dam reservoirs în Scientific annuals of the Danube Delta, Inst. Fr. Research. And Developm, p. 6-10.

Battes Klaus Werner, Pricope Ferdinad, Ureche Doru, 2000-2003. The ichtiofauna monitoring în the lakes from the Siret midlle reach, în St. şi Comunicării, Complexul Muzeal de Ştiinţele Naturii “Ion Borcea”, Bacău, Vol 18, p. 216-231.

1 2

2L LC +⎛ ⎞

⎜ ⎟⎝ ⎠

295

Battes Klaus Werner, Pricope Ferdinad, Ureche Doru, Albu Florin, 2001. Determination of the real stok of silvery crucial (Caresses anatus-gibelio Bloch) from the accumulation lakes of Galbeni, Răcăciuni, Bereşti on Siret midlle cause by the method of virtual population în Ovidiu Univ. Annals of Natural Science, Biology-Ecology, Series, Vol 5, p. 13-20.

Battes Klaus Werner, Pricope Ferdinad, Ureche Doru, Stoica Ionuţ, 2005. Ichtyofauna status în the Siret catchment area, with emplasis on the effect of the January 2001, pollution în Annale Şt. Univ. “Al.I.Cuza”, Iaşi, Series biol, anim, Tom LI, p. 123-144.

Battes Klaus Werner, Stoica Ionuţ, 2005. Bitterling growth biology (Rhodens amarus L.) în the Bistriţa Rivers, în Annale Univ. din Oradea, Fac. Biol., Tom. XII, p. 21-30.

Biro P., 1975. The growth of bleak(Alburnus alburnus L.) (Pisces, Cyprinidae) în lake Balaton and the assessment of mortality and production rate, Annal. Biol. Tihany 42: 139-156;

Cărăușu S., 1052. Tratat de ihtiologie.Ed. Acad. R.P.R., 802p. Hohendorf K., 1966. Eine Diskussion der Bertalanffy – Funktionen und ihre Anwendung zurCharaktersierung des

Wachstums von Fischen, Kieler Meeresforschungen 22 (i): 70-97; Jungwirth M., Muhar S., Schmutz, 2002. Re-establishing and assessing ecological integrity în riverine landscapes,

Fresh water Biology 41, 867-887. Jungwirth M., Haidvogel G., Moog O., Muhar S., Schmutz, 2003. Angewandte Fisch oekologie an Fliessgewasser,

Ed. Facultas UTB – Verlag, 547 p. Karr J.R., Dudley D.R., 1981. Ecologiacl perspective on water quality goals, Environment management, 5-55; Karr J.R., 1981. Assessment of biological integrity using fish communities Fisheries, 6, 21/27. Karr J.R., Fausch K.D., Angermayer P.L., Schlosser I.J., 1986. Assessing biological water a method and its rational,

Illinois Nat., Hist. Survey 6, 5-28; Nalbant Th., 2003. Checklist of the fishes of Romania, Parte one:freshwater and brackishwater fishes, Univ. Bacău

Studii şi Cercetări, Biologie, Serie noua, Vol. 8, p 122-127; Papadopol M., 1977. Contribuții la studiul maturității sexuale și ritmul creșterii principalelor specii de Cyprinade

(Pysces, Osteichthyes) din Delta Dunării, PEUCE (V) 175-187. Pricope F., Battes K.W., Ureche D., Stoica I., 2004. Metodologia de monitorizare a ihtiofaunei din bazinele acvatice

naturale şi antropice, în Studias Universitis „Vasile Goldiş”, Seria Ştiinţele Vieţii 14, Arad, 27-35; Ricker W. E., 1971. Methods for Assessment of Fish production în Fresh Water, 2 ed., IBP Handbook No. 3,

Blackwell Scientific Publications, Oxford and Edinburgh, 339p; Schlosser I.J., 1986. Assessing biological integrity în running water: a method and its rationale, Illnoris Nat. Hist.

Survey., 6, 5-28p; Schmutz S., Kaufmann M., Vogel B., Jungwrith M., Muhar S., 2000- A multi-level concept for fish – based, river –

type specific assessment of ecological integrity, Hydrobiologic 422/423, 279/289. Schmutz S., Jungwrith M., 2001 – Fish as indicators for connectivity în running water ecosystem, Ver. Intern.

Verein. Limnol., 27, 3971/3374. Schmutz S., Zauner G., Eberstaler J., Jungwrith M., 2001. Diestreifungbefischungs methode, eine Methode zur

Quantifiziernug von Fisch bestanden mittelgrosser Fliessgewässer, Wissenschatt, 54, p. 14-27. Ureche Doru, Battes Klaus Werner, Pricope Ferdinad, Albu Florin, 1998. Reserches on the breeding, structure and

productivity of crucial carp (Caresses anatus-gibelio Bloch) population from the lakes of midlle Siret în Studii şi Cercetări Ştiinţifice, Series biol, 3, p. 229-232.

Ureche Doru, Pricope Ferdinad, Battes Klaus Werner, , Albu Florin, 1998. Researches on the breeding structure and productive potential of bream population (Abramis brama L.) from lakes of midle Siret în Studii şi Cercetări Ştiinţifice, Series biol, 3, Univ. Bacău, p. 225-228.

Ureche Doru, Battes Klaus Werner, Pricope Ferdinad, 2002. Growth biology of pike perch (Sander lucioperca L) în the Siret midlle reach lakes în Annals St., ale Univ. “Al.I.Cuza”, Iaşi, Series biol, anim, Tom XLVIII, p. 152-159.

Ureche Doru, Pricope Ferdinad, Battes Klaus Werner, 2002. Growth biology of perch (Perca fluviatilis L.) în dam reservoirs from Bistriţa and Siret rivers în Annale St. ale Univ. “Al.I.Cuza”, Iaşi, Series biol, anim, Tom XLVIII, p. 143-151.

Ureche Doru, 2003. Cercetări privind ihtiofauna din bazinul Siretului, teză de doctorat, 267p.

296

Editura Dobrogea Trustul de Presă Cuget Liber

Constanța, I.C.Brătianu nr. 5, cod 900711 Tel: 0241/582.130, Fax: 0241/619.524

E-mail: [email protected]

Bun de tipar: iulie 2008 Aparut: august 2008 Format: 16/50x70

Coli tipar: 18.5

mailto:[email protected]�

297

ISBN 978-973-1839-47-9

estimarea stocurilor de pesti si pescariilor

Documents